Supprimer les « euh » du texte dicté, pas de la vidéo

Quand vous dictez du texte — un e-mail, une note, un prompt à un agent de codage IA — et que vous voulez faire disparaître les « euh » et les « genre », vous ne cherchez pas un logiciel de montage vidéo. Tous les outils qui ressortent pour « supprimer les mots de remplissage » fonctionnent en transformant un fichier audio ou vidéo enregistré en transcript éditable, puis en vous laissant couper les disfluences sur une timeline une fois que vous avez arrêté de parler. La dictée ne fonctionne pas comme ça : le texte atterrit à votre curseur à l'instant où vous arrêtez de parler, sans aucun enregistrement à rouvrir pour l'éditer.

Pour du texte dicté, les mots de remplissage doivent être traités à l'étape de la transcription elle-même — soit par un modèle de reconnaissance vocale qui les saute déjà, soit par une passe de nettoyage qui s'exécute juste après la transcription, avant que les mots n'atteignent la page. Ni l'un ni l'autre n'est ce que font les outils « suppresseurs de mots de remplissage » qui ressortent dans les recherches.

Est-ce que Whisper transcrit « um » et « uh » ?

Parfois, et pas parce qu'il est conçu pour les sauter. Les données d'entraînement de Whisper sont passées par une étape de normalisation du texte, décrite dans le paper original de Whisper chez OpenAI (Annexe C, « Text Standardization »), et une recherche indépendante sur le comportement de Whisper face à la parole disfluente confirme cet effet de bord : l'équipe derrière CrisperWhisper, un fork conçu spécifiquement pour la transcription verbatim, a constaté que Whisper standard « eliminates many filler words, recurring utterances and other artifacts » comme « an intended transcription style, suitable for contexts where clarity of intent is prioritized over detailed speech analysis » (arXiv:2408.16589).

Ça ressemble à une fonctionnalité. Ce n'en est pas une sur laquelle on peut compter. Sur le dépôt Whisper officiel d'OpenAI, la solution de contournement documentée pour celles et ceux qui veulent garder les mots de remplissage consiste à amorcer le modèle avec un prompt qui contient déjà des disfluences — « Umm, let me think like, hmm... » — ce qui le pousse à s'attendre à en trouver (github.com/openai/whisper/discussions/1174). Et le mode d'échec joue dans les deux sens : une étude de 2025 sur Whisper et la parole disfluente a montré que le modèle ne supprime pas toujours un mot de remplissage proprement — il peut fusionner un « uh » supprimé avec le mot suivant et le retranscrire carrément de travers, transformant « uh distinct » en « staked » dans un exemple enregistré (arXiv:2505.21551).

Donc : la sortie de Whisper est parfois allégée en mots de remplissage, comme sous-produit de ses données d'entraînement, pas parce qu'il exécute une étape de nettoyage. C'est un accident, pas un workflow sur lequel construire quoi que ce soit.

Pourquoi Descript ou Premiere Pro n'aident pas pour la dictée ?

Cherchez « supprimer les mots de remplissage » et les résultats sont unanimes — tous les outils qui ressortent sont conçus pour éditer un enregistrement une fois que vous avez fini de parler. La fonctionnalité Remove filler words de Descript transforme votre audio ou votre vidéo en script éditable : elle repère chaque « um » et chaque « uh » et vous laisse le supprimer, l'ignorer ou le remplacer, actuellement pour les pistes en anglais, allemand, français, portugais et italien. La Filler Word Detection d'Adobe Premiere Pro fait le même travail via son panneau de montage texte, en vous laissant supprimer en masse les mots de remplissage et les silences directement depuis la transcription (RedShark News). Riverside a construit toute une fonctionnalité, Smooth Speech, autour de la même idée pour les hôtes de podcasts et de vidéos (la démonstration de Riverside elle-même), et le récapitulatif d'Opus Clip des « 10 meilleurs suppresseurs de mots de remplissage » liste exactement ces mêmes outils (opus.pro). Demandez des recommandations sur r/podcasting et les réponses ont la même forme — Murf, Cleanvoice, Descript — tous construits autour d'un fichier enregistré (reddit.com/r/podcasting).

Rien de tout ça ne s'applique si vous dictez un e-mail, une réponse Slack, ou un prompt vocal à un outil d'IA. Il n'y a pas de timeline à scruter ni de transcript-document à éditer après coup — le texte doit atterrir propre à votre curseur, en temps réel, ou il ne sera jamais nettoyé du tout. C'est ça, le vrai trou dans la raquette : toute la catégorie « supprimer les mots de remplissage » a été construite pour des gens qui éditent des enregistrements terminés, et rien dedans ne couvre quelqu'un qui essaie juste de parler au lieu de taper.

Que coûte vraiment un « euh » en trop quand vous prompter une IA ?

Voici un prompt que quelqu'un pourrait dicter dans un agent de codage : « Alors, euh, tu peux genre refactoriser cette fonction pour utiliser async/await au lieu des callbacks, du coup ? » Ça fait 17 mots, dont trois — « euh », « genre », « du coup » — ne portent aucune instruction.

D'après le guide de tokenisation d'OpenAI, un token représente environ ¾ d'un mot anglais (platform.openai.com/tokenizer), donc trois mots de remplissage se compressent en environ 4 tokens. Au tarif actuellement publié par Anthropic pour son modèle le moins cher, Claude Haiku 4.5, soit 1 $ par million de tokens en entrée (docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing), ces 4 tokens coûtent environ 0,000004 $. Vraiment rien, une seule fois.

Sauf qu'un prompt est rarement envoyé une seule fois. L'API Claude, comme toute API de LLM majeure, est stateless : chaque requête transporte toute la conversation depuis le début, pas seulement le dernier message. Si ces trois mots de remplissage atterrissent au premier tour d'une session de codage de 40 tours, ils voyagent avec elle — refacturés — dans la charge utile d'entrée des 39 autres tours aussi. Ça transforme un seul « euh » dicté en environ 160 tokens de pur bruit sur une seule session, encore une fraction de centime, mais répété sur chaque prompt dicté, chaque session, chaque jour, pour quiconque parle à une IA plus qu'occasionnellement.

Le chiffre honnête est petit. Le point honnête est ailleurs : c'est 100% de gaspillage pour 0% de bénéfice, logé dans une fenêtre de contexte au budget fini, quelle que soit la taille de la limite du modèle. Et contrairement à presque toutes les autres inefficacités d'un workflow de prompting, celle-ci ne coûte rien à corriger — parce qu'elle n'a jamais besoin d'exister en premier lieu. Elle naît à l'instant précis où un micro transforme du son en texte, ce qui veut dire qu'elle peut être attrapée à ce même instant.

Comment supprimer vraiment les mots de remplissage d'un texte dicté ?

Pour de l'audio ou de la vidéo enregistrés, les outils de post-production cités plus haut fonctionnent vraiment — si vous éditez un podcast ou une vidéo YouTube, utilisez-les. Pour la dictée en direct, il n'existe vraiment que deux leviers :

• Un modèle de transcription calibré pour sauter les disfluences. C'est ce que fait déjà Whisper une partie du temps, de façon incohérente, comme sous-produit de ses données d'entraînement plutôt que comme fonctionnalité voulue — pas quelque chose qu'on peut activer ou sur quoi compter.
• Une passe de nettoyage qui s'exécute après la transcription et avant que le texte n'atterrisse. Un petit modèle lit la sortie brute, au style parlé, et la réécrit en prose propre : il retire les mots de remplissage, referme les faux départs, resserre les phrases qui partent dans tous les sens.

Inkvox gère aujourd'hui la première moitié de ce pipeline : la dictée tourne à 100% sur votre propre machine, avec Whisper large-v3-turbo (quantisé) sur votre GPU via Vulkan — NVIDIA, AMD ou Intel — transcrivant une phrase en environ 0,3 à 0,4 seconde sur du matériel comme une RTX 3070. Zéro octet envoyé, aucun compte requis. Voir comment ça marche.

La seconde moitié — la couche de nettoyage — c'est ce qu'on construit pour Inkvox Pro : une passe de réécriture par un LLM local, tournant sur le même GPU, qui s'attaque exactement au bazar dont parle cet article — mots de remplissage, faux départs, digressions — avant que le texte ne quitte votre machine. C'est en développement actif, pas encore livré. Une fois disponible, dicter un prompt dans votre agent de codage ou rédiger un message plein de « euh, donc en gros » ne voudra plus dire taper « euh » dans l'outil censé justement vous éviter de taper.

Questions fréquentes

Est-ce que Whisper supprime automatiquement les mots de remplissage ?

Pas de façon fiable. Les données d'entraînement de Whisper sont passées par une étape de normalisation du texte qui le fait supprimer beaucoup de mots de remplissage comme effet de bord, pas parce qu'il exécute une passe de nettoyage. La recherche sur le comportement de Whisper confirme que c'est incohérent — le modèle peut aussi fusionner un « uh » supprimé avec le mot suivant et le retranscrire de travers.

Est-ce que Descript ou Premiere Pro peuvent supprimer les mots de remplissage d'un texte dicté ?

Non. Ces outils suppriment les mots de remplissage d'un fichier audio ou vidéo enregistré en le transformant en transcript ou en timeline éditable que vous scrutez après coup. La dictée écrit le texte directement dans une app en temps réel — il n'y a ni enregistrement ni timeline à rouvrir pour l'éditer.

Est-ce que les mots de remplissage coûtent des tokens en plus quand vous dictez un prompt à une IA ?

Oui, même si le montant par prompt est minuscule — chaque mot de remplissage représente environ un token. Le vrai problème, c'est que les API de LLM renvoient toute la conversation à chaque tour, donc les mots de remplissage prononcés tôt dans une session sont refacturés à chaque tour suivant.

Comment nettoyer un texte dicté avant qu'il n'atterrisse, plutôt qu'après ?

Aujourd'hui, ça veut dire utiliser un modèle de transcription qui saute déjà certaines disfluences quand il le peut. La solution la plus fiable, c'est une passe de réécriture dédiée qui s'exécute immédiatement après la transcription, avant que le texte n'atteigne la page — la couche de nettoyage locale qu'Inkvox construit pour Pro.

Les mots de remplissage ne sont pas le vrai problème — les taper, ou payer pour qu'un modèle les lise, ça, ça l'est. Réglez ça à la source et il ne reste plus rien à nettoyer. Rejoignez la liste d'attente pour essayer une dictée qui évite le bazar dès le départ.