# Amazon Transcribe

Éditeur : Amazon (États-Unis). Poids fermés.

En bref : 32e sur 51 en transcription en anglais (Artificial Analysis).

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/amazon-transcribe/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Service de reconnaissance automatique de la parole d'AWS, entièrement géré, qui transcrit des fichiers audio stockés ou des flux en temps réel. Il repose selon AWS sur un modèle de fondation entraîné sur des millions d'heures d'audio et propose vocabulaire personnalisé, ponctuation automatique et masquage de données. (lu sur https://aws.amazon.com/transcribe/)

- Sortie : 29 novembre 2017 (lu sur la page de l'éditeur, https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/doc-history.html)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : plus de 100 langues, dont le français.
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://aws.amazon.com/transcribe/, https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html

## Ses classements

- Transcription en anglais, indice AA-WER : 32e sur 51, taux d'erreur par mot 4,12 % ; prix : 6 $ pour 1 000 minutes de parole ; par jeu de test : AA-AgentTalk 3,04 %, Earnings22 6,04 %, VoxPopuli 4,35 %. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/speech-to-text/models/aws (relevé du 19 octobre 2026).

## Modèles proches

- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Whisper Large v3](https://quelleia.com/voix/modeles/whisper-large-v3/), 30e (4,07 %), juste devant
- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Modulate STT Batch English VFast](https://quelleia.com/voix/modeles/modulate-stt-batch-english-vfast/), 33e (4,23 %), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Transcription : Le taux d'erreur par mot compte les mots mal transcrits, oubliés ou ajoutés, pour cent mots prononcés : plus il est bas, mieux c'est. Chaque tableau vient d'une seule source, sur ses propres enregistrements : deux tableaux ne se comparent pas chiffre à chiffre.

## Noms dans les sources

- Artificial Analysis : Amazon Transcribe

## Liens

- Page de l'éditeur : https://aws.amazon.com/transcribe/
- L'essayer : https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/what-is.html

## Pages lues

- https://aws.amazon.com/transcribe/ (« Amazon Transcribe is a fully managed, automatic speech recognition (ASR) service that makes it easy for developers to add speech to text capabilities to their applications. »), 17/10/2026
- https://aws.amazon.com/transcribe/ (« It is trained on millions of hours of audio data across a variety of languages. »), 17/10/2026
- https://aws.amazon.com/transcribe/ (« Use key features across 100+ languages that make it easy to use and customize. »), 17/10/2026
- https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/supported-languages.html (« French fr-FR batch, streaming batch, streaming batch, streaming no batch, streaming post-call, real-time »), 17/10/2026
- https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/doc-history.html (« This is the first release of the Amazon Transcribe Developer Guide . November 29, 2017 »), 17/10/2026