pactl list sources | grep -e 'Name:' -e 'Description:'
parecord --file-format=wav --device=bluez_output.30_50_75_4F_53_8A.1.monitor output.wav
ffmpeg -i output.wav macron.mp3
# openai key
audio_file= open("macron.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
print(transcript)
L'intelligence artificielle repose sur des algorithmes, mais on ne donne à cette intelligence que la base, en quelque sorte, sur laquelle elle se nourrit. Elle a aujourd'hui un biais formidable. Elle est anglo-saxonne. À juste titre, nous avons raison de défendre le droit d'auteur dans l'intelligence artificielle, mais il y a ce qu'on appelle les modèles fondationnels, qui sont les modèles d'apprentissage de l'intelligence artificielle, son socle, sa structure d'esprit, si je devais le dire en des termes simples. Si on y laisse les biais culturels cognitifs de la langue anglaise, alors nous sortirons des chemins que l'intelligence artificielle est en train d'inventer. C'est pourquoi nous devons mettre nos œuvres, notre corpus au cœur de ces modèles dits fondationnels pour pouvoir corriger ces biais. Et puis travailler aussi sur les intraduisibles qu'il y a, corriger les biais qui continueront d'exister pour que l'intelligence artificielle et les algorithmes qui en procèdent soient la plus interlinguistique, plurilinguistique possible et qu'elles permettent de voyager l'une longue l'autre.