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Pipeline technique détaillé
La figure ci-dessus illustre un pipeline d’exemple (fournit par AWS) pour la transcription vidéo et l’analyse via IA. La vidéo est d’abord téléchargée (ici sur un bucket S3), son audio extrait puis converti en texte avec un service de reconnaissance vocale (par ex. Amazon Transcribe). Le texte obtenu est ensuite traité par un modèle de langage (LLM comme GPT-4/Amazon Bedrock) pour en extraire des résumés et points clés. Enfin, la présentation PPTX est générée automatiquement (avec python-pptx, en important un template graphique pour un rendu pro), et l’image du conférencier est fusionnée avec les slides pour créer une vidéo côte-à-côte synchrone via FFmpeg. Ce pipeline général (ingestion → ASR → NLP → génération PPTX → composition vidéo) sert de modèle.
1. Extraction audio et transcription
Extraction audio : on utilise FFmpeg pour démultiplexer la piste audio du fichier vidéo (par ex. ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec pcm_s16le audio.wav). FFmpeg peut aussi accélérer l’audio pour réduire le temps de transcription.
Découpage en segments : pour les longues vidéos, on segmente l’audio (ex. toutes les 60 secondes) afin de limiter la durée par requête (les librairies comme Whisper ou l’API OpenAI ont des limites de durée).
Transcription automatique : on utilise un modèle de speech-to-text. OpenAI propose par exemple son API Audio basée historiquement sur Whisper ("whisper-1") ainsi que ses nouveaux modèles gpt-4o-transcribe. On peut aussi recourir à des services cloud (Google Speech-to-Text, Azure Speech-to-Text, AWS Transcribe) pour obtenir des transcripts fiables. Le code Python (ou Node.js) appellera l’API appropriée pour convertir l’audio en texte brut (incluant éventuellement des horodatages). Les transcriptions segmentées sont alors combinées ou maintenues séparément pour l’étape suivante.
2. Structuration et résumé du contenu
LLM (IA) pour le résumé : on alimente le texte transcrit dans un modèle de langage avancé (par ex. OpenAI GPT-4 via l’API ChatGPT/GPT, ou un équivalent comme Claude 3 ou un modèle local de LLM) pour générer un contenu structuré. Par exemple, on peut demander au LLM de découper le discours en sections logiques et de fournir pour chaque section un titre concis et des puces (key points).
Création de bullet points et visuels : le LLM peut aussi suggérer des éléments graphiques ou des légendes pour les slides. On peut ainsi demander à GPT de proposer des descriptions d’images (ou même utiliser directement DALL·E pour générer une image pour chaque diapositive).
Format de sortie structuré : on peut demander au LLM de renvoyer un JSON structuré contenant, pour chaque section : title, bullet_points, image_prompt et autres méta-données.
3. Génération des diapositives (.pptx)
Librairie python-pptx : on utilise le module python-pptx pour créer et remplir un fichier .pptx par programme. Ce module permet d’ouvrir un fichier modèle PPTX existant (avec la charte graphique de l’entreprise) et d’y ajouter des diapositives, titres, puces, images, etc.
Thèmes et design : pour un rendu professionnel, il est conseillé de partir d’un thème de présentation existant. On crée une présentation (ex. Madison.pptx) dans PowerPoint avec le thème voulu, puis on l’utilise comme template : prs = Presentation("template.pptx").
Contenu textuel : on insère les titres et puces générés par l’IA dans les zones de texte des diapositives.
Intégration d’images/schémas : on télécharge ou génère des images pertinentes, puis on les insère dans les diapositives.
Transitions et animations (optionnel) : python-pptx ne gère pas directement les animations. Si nécessaire, on recourt à des techniques avancées (PowerPoint/COM) ou on anime au montage vidéo.
Export final : on sauvegarde le fichier .pptx final (ex. Presentation.save("resultats.pptx")).
4. Composition du split-screen vidéo
Création d’une vidéo de slides : on exporte le PPTX en vidéo (MP4) ou en images, puis on concatène avec FFmpeg selon les durées.
Fusion côte-à-côte avec la vidéo originale : FFmpeg assemble les deux vidéos via hstack.
Qualité et synchronisation : on choisit un codec moderne (H.264/H.265), un bitrate élevé, et un fps standard. On s’assure que les durées concordent.
Alternatives : Remotion peut composer la vidéo en React avec plus de flexibilité graphique.
5. Interface web interactive (Player)
Lecteur vidéo HTML5 : page web avec lecteur HTML5 ou Video.js.
Synchronisation slides/vidéo : on utilise timeupdate pour afficher la diapositive courante.
Timeline interactive : barre de progression avec marqueurs de diapos.
Stack web recommandé : React/Vue/Angular. Backend Node/Python pour servir MP4 + JSON.
Fonctionnalités avancées : volume, pause, plein écran, quiz/annotations.
Résumé des composants et outils
Extraction/Transcription : FFmpeg; OpenAI Whisper (whisper-1) ou gpt-4o-transcribe; Azure/AWS/GCP en alternative.
LLM et IA générative : OpenAI GPT-4, Claude 3, etc. DALL·E 3 ou Stable Diffusion pour images.
Génération PPTX : python-pptx + template.
Composition vidéo : FFmpeg (hstack) ou Remotion.
Interface web : HTML5/CSS/JS + JSON mapping temps→slides.
Ce pipeline modulaire permet d’obtenir un produit final professionnel : un PPTX bien formaté et une vidéo pédagogique synchronisée.