À lire avant tout : la liste de termes n’a d’effet que sur les langues cibles routées vers le moteur Qwen. Les langues cibles routées vers Gemini n’ont aucun équivalent — il n’y a pas de champ à remplir, et rien de ce que vous saisissez n’est utilisé. C’est une limite des moteurs eux-mêmes, pas un réglage que nous aurions caché. Si la langue vers laquelle vous traduisez tourne sur Gemini, la liste que vous construisez ici n’a aucun effet sur cette session : organisez-vous en partant du principe que le moteur se trompera sur un nom, plutôt qu’en comptant sur une liste pour le corriger.
Le moteur qui sert une langue cible donnée est décidé de notre côté, langue cible par langue cible — ce n’est pas quelque chose que vous choisissez dans l’application. La façon honnête d’utiliser cette fonction est donc celle-ci : constituez la liste, faites une session courte dans la langue cible que vous utilisez vraiment, et regardez si les noms sortent correctement. Si rien ne change, votre langue cible n’est pas sur le moteur qui lit la liste.
Ce que fait réellement une liste de termes
La reconnaissance vocale échoue sur les mots qu’elle n’a aucune raison d’attendre. Un nom de famille, un code produit interne, une entreprise dont personne n’a entendu parler hors de votre secteur : ils reviennent sous la forme du mot ordinaire le plus proche, et une fois la reconnaissance fausse, la traduction l’est tout aussi sûrement d’elle-même. Une liste de termes est un indice donné au moteur avant que l’audio ne commence : ces chaînes ont de fortes chances d’apparaître.
Trois types d’entrées méritent la place qu’ils prennent :
- Noms de produits et de marques — les vôtres, ceux de votre client, l’outil dont vous faites la démonstration.
- Noms de personnes — ceux qui seront réellement prononcés à voix haute pendant cette session, pas tout votre carnet d’adresses.
- Vocabulaire métier — la poignée de termes qui portent le sens de la conversation et qu’un modèle généraliste n’a aucune raison de privilégier.
Nous ne publions pas de chiffre de précision là-dessus, et nous n’allons pas le faire. L’effet dépend du terme, de la langue cible, de l’accent de la personne qui parle et de la place du mot dans la phrase. C’est un indice, pas une règle de substitution : le moteur peut toujours l’ignorer. Jugez-en sur vos propres enregistrements — la transcription d’une session est enregistrée localement, vous pouvez donc comparer une session menée avec la liste et une session sans. Voir transcriptions et historique pour savoir où ces fichiers atterrissent.
Trois façons pour un terme d’atteindre le moteur
1. La liste que vous saisissez
La fenêtre Termes de l’application contient votre propre liste — une entrée par ligne, modifiable quand vous le souhaitez, conservée d’une session à l’autre. C’est la partie durable : le vocabulaire qui appartient à votre métier plutôt qu’à une réunion précise.
2. Un fichier que vous importez
Une liste de termes peut être importée depuis un fichier au lieu d’être saisie. C’est ce qui en fait quelque chose que vous pouvez préparer ailleurs, relire avec un collègue et charger sur une deuxième machine sans tout retaper.
3. Les noms saisis avant une réunion
Avant un appel, la fenêtre principale propose deux champs courts pour les participants : votre nom et celui de la personne en face. Ce que vous y écrivez rejoint la liste de termes pour cette session. Ces dix secondes valent la peine : les deux noms les plus souvent prononcés dans la demi-heure qui vient sont les deux que le moteur a le moins de chances de connaître. Cela va de pair avec le mode Réunion, où les noms reviennent sans arrêt.
La limite est de 200 entrées — et c’est un budget, pas un quota
La liste combinée est plafonnée à 200 entrées. Ce n’est pas une restriction serveur que nous pourrions lever pour une formule plus chère. C’est un budget de latence et de biais. Chaque terme ajouté est une chose vers laquelle le système de reconnaissance est poussé, et une longue liste a deux coûts : l’indice voyage avec la session, et un modèle biaisé vers 200 chaînes inhabituelles se met à les entendre dans de l’audio où elles n’ont jamais été prononcées.
Le mode de défaillance à surveiller est le biais excessif. Chargez la liste de tous les produits du catalogue et vous verrez des noms de produits apparaître dans des phrases qui n’avaient rien à voir avec des produits. Une liste de quinze termes qui seront vraiment prononcés vaut mieux qu’une liste de deux cents termes qui pourraient l’être.
Traitez ce plafond comme un repère, pas comme un objectif. Si vous en approchez, la question n’est pas « comment obtenir plus de places » mais « lesquels de ces termes seront dits à voix haute aujourd’hui ».
La liste par défaut livrée avec l’application arrive désactivée
Voxis est livré avec une petite liste par défaut de termes techniques courants. Elle arrive désactivée, et l’application vous demande une seule fois si vous la voulez. C’est un revirement assumé : elle était autrefois active d’origine, et c’était un défaut, pas une fonctionnalité. Une liste par défaut, ce sont des hypothèses sur votre vocabulaire formulées par des gens qui n’ont jamais entendu vos réunions.
La panne concrète a eu lieu lors d’une négociation italien–espagnol où le mot « Stripe » figurait dans la liste livrée. C’est une entreprise de paiement dans un contexte et un nom ordinaire dans l’autre, et on avait dit au moteur d’attendre l’entreprise. Un terme utile dans une paire de langues est du bruit dans une autre.
Jugez un terme au regard de chaque langue cible, pas de l’anglais
C’est la partie où l’on se trompe le plus facilement. Quand vous ajoutez un terme, vous pensez dans une seule langue — en général celle dans laquelle il a été forgé. Mais la liste s’applique à la session quelle que soit la langue cible vers laquelle vous traduisez, et une chaîne parfaitement identifiable dans une langue est un mot ordinaire et fréquent dans une autre.
Avant d’ajouter une entrée, posez-vous ces questions :
- Cette chaîne est-elle aussi un mot courant dans l’une des langues vers lesquelles je traduis ?
- Est-ce un mot courant dans une langue susceptible d’être parlée pendant mes sessions ?
- Voudrais-je quand même que le moteur la privilégie s’il entendait quelque chose de seulement ressemblant ?
- Sera-t-elle vraiment dite à voix haute, ou n’apparaît-elle que sur les diapositives ?
Si vous ne pouvez pas répondre à ces questions, laissez le terme de côté. Ajouter des entrées ne coûte rien ; le coût se manifeste plus tard, sous forme de mots étranges dans des phrases sans rapport, et vous avez alors plusieurs suspects. Les langues cibles que nous prenons en charge sont sur la page langues.
Utiliser une seule liste à l’échelle d’une équipe
Le schéma qui fonctionne pour une équipe est celui-ci : une personne maintient le fichier de termes, et tous les autres l’importent. Un administrateur constitue le vocabulaire — relu au regard des langues dans lesquelles l’équipe travaille réellement — publie le fichier là où l’équipe range ses documents partagés, et chaque membre l’importe dans sa propre application. Quand le vocabulaire change, le fichier est republié et l’équipe le réimporte.
Ce que ce n’est pas : il n’existe aucune base de connaissances à l’échelle de l’organisation qui s’appliquerait automatiquement aux sessions de chaque membre. Rien n’est poussé depuis une console d’administration vers l’application d’un collègue. Un fichier de termes est un fichier : quelqu’un doit le transmettre, et quelqu’un doit l’importer. Si vous en avez besoin pour un plan de déploiement, prévoyez l’étape d’import au lieu de supposer que la distribution se fera toute seule.
Ce que cette fonction n’est pas
- Ce n’est pas une mémoire de traduction. Elle ne retient pas la façon dont une expression a été traduite la fois précédente, et elle n’impose pas la traduction préférée d’un terme.
- Ce n’est pas une liste de termes à ne pas traduire. Vous ne pouvez pas marquer un terme comme « à laisser dans la langue source ».
- Ce n’est pas automatique à l’échelle d’une organisation. Chacun importe le fichier dans sa propre application.
- Ce n’est pas disponible sur toutes les langues cibles. Uniquement les cibles routées vers Qwen — le point sur lequel s’ouvre cette page.
- Ce n’est pas une garantie. Cela oriente la reconnaissance vers une chaîne ; cela ne l’impose pas.
Une routine qui fonctionne
- Commencez sans rien. Faites une session normale et lisez la transcription ensuite.
- Relevez les mots qui sont vraiment sortis de travers — cette liste est en général plus courte que prévu, et c’est une preuve réelle plutôt qu’une supposition.
- Ajoutez-les, en vérifiant chacun d’eux au regard de chaque langue vers laquelle vous traduisez.
- Pour un appel précis, saisissez les noms des participants dans les deux champs avant de commencer, plutôt que dans la liste durable.
- Relisez une transcription une semaine plus tard. Retirez les entrées qui n’ont jamais été prononcées, ainsi que celles qui ont commencé à apparaître là où elles n’avaient rien à faire.
Rien de tout cela n’exige une formule particulière — la liste de termes fait partie de l’application à tous les niveaux. Voir tarifs pour ce qui diffère vraiment, et fonctionnalités pour le reste de ce que fait l’application pendant une session.