🚀 Video2Text – Transcription YouTube IA

🚀 Video2Text - Transcription YouTube locale

Qu'est-ce que Video2Text ?

Video2Text est une application open-source gratuite qui convertit automatiquement les vidéos YouTube en texte via transcription audio locale. Développée en Python avec interface Streamlit, cette solution permet aux utilisateurs de générer des transcriptions complètes sans dépendre de services cloud ou abonnements payants. L'application télécharge la vidéo YouTube spécifiée, extrait la piste audio avec FFmpeg, puis exploite le modèle Whisper d'OpenAI pour reconnaissance vocale automatique multilingue. Tout le traitement s'effectue localement sur l'ordinateur de l'utilisateur, garantissant confidentialité des données et absence de dépendance aux API externes. Publiée sous licence MIT par Johannes Hayer, Video2Text s'adresse aux chercheurs, créateurs de contenu, étudiants et professionnels nécessitant des transcriptions précises de contenu vidéo YouTube pour documentation, sous-titrage ou analyse.

Pourquoi utiliser Video2Text ?

✔ Transcription Whisper locale – Reconnaissance vocale OpenAI Whisper exécutée entièrement sur votre machine sans cloud

✔ Gratuit et open-source – Application MIT complètement gratuite sans limitations d'usage ou coûts cachés

✔ Confidentialité maximale – Traitement local éliminant envoi de données personnelles vers serveurs externes

✔ Support multilingue – Whisper reconnaît et transcrit automatiquement plusieurs langues sans configuration

✔ Interface Streamlit simple – Lancement navigateur en une commande sans configuration complexe requise

✔ Backend FastAPI extensible – Architecture Python professionnelle facilitant personnalisation et intégration API

Video2Text et l'intelligence artificielle

Video2Text exploite Whisper d'OpenAI, modèle neuronal de reconnaissance vocale automatique entraîné sur 680 000 heures d'audio multilingue supervisé extrait du web. Whisper utilise une architecture encoder-decoder Transformer capable de transcription robuste même avec accents prononcés, bruit de fond et vocabulaire technique spécialisé. Le système télécharge d'abord la vidéo YouTube via pytube, extrait l'audio au format WAV avec FFmpeg, puis découpe en segments temporels pour traitement par batches. Le modèle Whisper analyse les caractéristiques spectrales audio et génère la transcription textuelle avec ponctuation automatique et capitalisation contextuelle. L'inférence locale permet traitement illimité sans quotas API ou frais par minute, tout en garantissant que contenu sensible ou confidentiel reste privé. La stack Python/FastAPI facilite l'extension pour ajout de fonctionnalités comme détection de locuteurs, traduction automatique ou export formats multiples.

🔹 Modèle Whisper OpenAI : Reconnaissance vocale automatique entraînée sur 680k heures audio multilingue

🔹 Architecture Transformer : Encoder-decoder neuronal pour transcription robuste avec bruit et accents

🔹 Traitement local privé : Inférence IA sur machine utilisateur sans envoi données vers cloud

🔹 Support multilingue automatique : Détection et transcription langues sans configuration préalable

🔹 Pipeline pytube/FFmpeg : Téléchargement YouTube et extraction audio automatisés pour traitement

Tarifs de Video2Text

💰 Application gratuite – 0€ : Logiciel open-source complètement gratuit sans limitations d'usage

💰 Licence MIT – Gratuit : Utilisation commerciale et modifications autorisées sans frais ni restrictions

💰 Aucun abonnement requis – 0€ : Pas de quotas API, crédits ou frais cachés pour transcriptions illimitées

💰 Donation volontaire – Optionnel : Support développeur via Buy Me a Coffee pour soutenir projet

Conclusion : Video2Text offre transcription YouTube gratuite et privée via Whisper d'OpenAI localement, interface Streamlit en Python, sans cloud ni quotas, idéal recherche académique, sous-titrage et documentation sous licence MIT open-source.