Cet article appréhende les enjeux relatifs aux transcriptions pour la connaissance scientifique en se focalisant sur des logiciels de transcription automatique appelés speech-to-text. L’article présente le fonctionnement général et les usages des speech-to-text, puis s’attarde sur le travail d’évaluation d’un logiciel spécifique réalisé en tant que sociologue. Cette évaluation a permis d’ouvrir la boîte noire du logiciel en déterminant de façon qualitative les sources de ses erreurs systématiques. Si le logiciel fournit incontestablement un environnement sémantique fiable, il rencontre deux types de problème de nature distincte qui sont confondus dans la littérature computationnelle : ceux générés par les limites des modèles informatiques du logiciel, pouvant se résoudre en améliorant les modèles du système, et ceux liés à la conversation ordinaire, d’ordre praxéologique, qui échappent à la machine. Une comparaison détaillée avec des transcriptions d’analyse de conversation montre comment le logiciel fait disparaître l’interaction de ses transcriptions.
https://journals.openedition.org/rac/27069