Votre épisode de podcast est terminé. Soixante minutes de conversation, montées et peaufinées. Maintenant, il vous faut des notes d’épisode.

C’est là que la plupart des podcasteurs se prennent un mur. Il faut réécouter l’intégralité, noter des horodatages, extraire des citations, écrire un résumé qui capture vraiment ce que vous avez raconté. Pour un épisode de 45 minutes, les notes d’épisode prennent facilement encore 90 minutes à deux heures de travail concentré qui n’a rien à voir avec la création de contenu.

Les outils d’IA renversent l’équation. Donnez votre audio à un service de transcription, passez la transcription à un LLM, et vous obtenez des notes d’épisode en quelques minutes. Sauf que ces quelques minutes de sortie IA demandent quand même votre attention, parce que la machine ne sait pas ce qui comptait dans votre conversation.

Le problème des podcasts invisibles

Google ne peut pas écouter votre audio. Aucun autre moteur de recherche non plus. Votre épisode brillant sur le marketing de startup, les techniques de pain au levain, ou n’importe quel sujet que vous couvrez pourrait tout aussi bien ne pas exister pour quelqu’un qui cherche ces thèmes.

Les notes d’épisode corrigent ça. Elles transforment votre audio en texte que les moteurs de recherche peuvent explorer, indexer et proposer à des personnes qui cherchent exactement ce dont vous avez parlé.

Mais les bénéfices dépassent le SEO.

“Deaf and hard of hearing people want access to podcasts,” écrit la militante pour l’accessibilité Meryl Evans. “We want to be able to have the same opportunities as hearing people, to learn and grow, to be entertained, to be inspired.”

Quand Evans a interrogé des auditeurs de podcasts sur les obstacles d’accessibilité, 74,5 % ont dit qu’ils avaient abandonné des émissions parce qu’ils ne pouvaient pas accéder au contenu. Les transcriptions et les notes d’épisode ne sont pas juste un “bonus”. C’est la façon dont des audiences entières vivent votre travail.

Et puis il y a le côté pratique. Quand quelqu’un veut partager cette idée, à la minute 37 de votre épisode, les horodatages et les résumés lui permettent de la retrouver. Sans ça, le moment est perdu. Personne ne va faire défiler 45 minutes d’audio en chasse de ce passage.

Ce que demandent vraiment des notes d’épisode manuelles

Le processus traditionnel ressemble à peu près à ça. Vous réécoutez l’épisode, souvent en faisant autre chose, donc vous ratez des bouts, tout en prenant des notes sur les moments clés. Vous écrivez des horodatages pour les sections dont vous vous souvenez comme étant bonnes. Vous rédigez un résumé qui capture l’épisode sans tout spoiler. Vous extrayez des moments citables. Vous écrivez une description SEO. Peut-être que vous écrivez aussi des publications pour les réseaux sociaux pour le promouvoir.

Pour les podcasteurs hebdomadaires, ce processus engloutit 4-8 heures chaque mois dans des tâches administratives qui n’en finissent pas.

La podcasteuse en solo Katie Harbath a décrit la réalité financière dans un décryptage récent de sa méthode de travail : “I used to spend $100 per episode on editing. That’s not nothing, especially when you’re funding your podcast out of pocket.”

Ces cent dollars par épisode s’additionnent vite quand vous publiez chaque semaine. Et le montage n’est qu’un morceau du casse-tête de la production.

Comment l’IA change la donne

La nouvelle méthode a moins d’étapes et prend une fraction du temps.

D’abord, la transcription. Vous envoyez votre fichier audio à un outil comme Descript, Otter, ou l’un des dizaines de services basés sur Whisper. Un épisode de 45 minutes se transcrit en 2-3 minutes. Le coût se compte en centimes par minute, pas en dollars. La précision tourne souvent autour de 95-98 % selon la qualité audio, le bruit de fond, et à quel point tout le monde articule.

Jason Snell, qui fait du podcast depuis plus de dix ans, a testé Whisper face à des méthodes de transcription plus anciennes et a constaté que c’était “staggeringly better” que tout ce qu’il avait essayé avant. Pour les appels d’analystes financiers d’Apple, bourrés de terminologie spécialisée, “almost all of them were rendered correctly by Whisper.”

Ensuite, la génération. Vous prenez cette transcription et vous demandez à une IA de créer des notes d’épisode. Le prompt peut être simple : résumer, identifier des sections thématiques avec des horodatages, extraire des moments citables.

Enfin, la relecture. Vous lisez ce que l’IA a produit et vous corrigez ce qu’elle a raté. C’est l’étape que vous ne pouvez pas zapper.

Le problème des 80 %

L’IA ne finit pas le boulot. Elle vous amène presque au bout.

“It feels like the transcripts are 75 % of the way there, but still require a human to fix that last 25 %,” a écrit Justin Jackson après avoir testé plusieurs outils d’IA pour le podcast. “We’re not at the stage where we can have all of this on auto-pilot.”

Den Delimarsky, qui a construit un pipeline de transcription sur mesure pour son podcast, l’a dit plus directement : “For now, it gets me 80 % of the way there, and I consider that to be a good start.”

Les 20-25 % restants comptent plus que vous ne le pensez. Les noms se font massacrer. “Sean” devient “Shawn”. Les noms d’entreprises sortent en charabia. Les termes techniques se font transcrire phonétiquement en bouillie. Votre invité n’appréciera pas d’être appelé par le mauvais nom dans des notes d’épisode publiques.

L’IA rate aussi le contexte. Si vous avez fait référence à un épisode précédent, l’IA ne fera pas le lien. Si un moment était drôle à cause de la manière dont quelqu’un l’a dit, la transcription n’affiche que du texte plat. Si vous avez dit quelque chose sur le ton du sarcasme mais que ça se lit au premier degré, les notes d’épisode peuvent le mettre en avant comme un “point clé” alors que vous préféreriez que ça disparaisse.

Le gain de temps vient du fait que l’IA s’occupe des parties pénibles : réécouter, noter les horodatages, ébaucher des résumés. La qualité vient du fait que vous vous occupez des parties qui demandent de comprendre ce qui s’est réellement passé dans la conversation.

Options d’outils

Plusieurs outils se concentrent spécifiquement sur ce processus.

Podsqueeze a généré les résultats les plus utiles dans un test en face à face, selon la revue de Transistor. Horodatages, titres, citations clés, et brouillons d’articles. L’interface reste simple.

Castmagic avait les transcriptions les plus précises avec une excellente identification des intervenants. L’expérience était soignée. Mais les transcriptions attribuaient parfois de gros morceaux de texte au mauvais interlocuteur, ce qui ruine l’intérêt si vous ne le repérez pas.

Descript a été le plus rapide à produire une transcription assez précise. Si vous montez déjà votre podcast dans Descript, ajouter des notes d’épisode est fluide puisque la transcription existe déjà. L’outil peut lire votre transcription et générer des notes d’épisode sans rien renvoyer.

Vous pouvez aussi utiliser des outils d’IA généralistes. Récupérez votre transcription depuis n’importe quelle source, collez-la dans Claude ou ChatGPT, et demandez des notes d’épisode. L’outil précis compte moins que le fait d’avoir un processus que vous allez réellement suivre.

Des prompts qui fonctionnent

Pour un résumé, par exemple : “Voici une transcription de podcast. Écris un résumé en 3 paragraphes qui capte le sujet principal, les idées clés et à qui l’écoute profiterait.”

Pour des horodatages : “Identifie les changements de sujet dans cette transcription. Pour chaque section, donne le sujet et l’horodatage au format [MM:SS].”

Pour des citations : “Trouve les 5 moments les plus citables dans cette transcription. Cherche des idées qui se suffisent à elles-mêmes et qui représentent la valeur de l’épisode.”

Pour le SEO : “Écris une description d’épisode de moins de 200 mots. Inclue le sujet principal, le nom de l’invité, et 2-3 mots-clés que les gens pourraient chercher.”

Verity Sangan, qui utilise ChatGPT pour les notes d’épisode de plusieurs podcasts, a noté que les résultats s’améliorent avec la pratique : “I’ve used several times with gradually improving results.”

L’amélioration vient du fait d’affiner vos prompts en fonction de ce que l’IA rate. Si elle continue à rater votre segment d’intro, ajoutez une instruction pour ignorer les deux premières minutes. Si elle surpondère les digressions, dites-lui de se concentrer sur le fil principal.

Ce que l’étape de relecture détecte

L’IA fait des erreurs que les humains repèrent tout de suite.

La transcription peut dire que votre invité vient de “Acme Corporation” alors qu’il a en fait dit “AXA Corporation”. L’IA peut prendre une blague jetée en l’air pour une idée clé. L’horodatage peut être décalé de 30 secondes parce que les marqueurs de transcription ne sont pas parfaitement alignés.

“Always, always, always, double-check the end result,” conseille le guide IA de Lower Street sur le podcast. “Proofread for fact-checking or even general typos. Make sure to have a human eye give it a review. They can often make mistakes.”

La relecture corrige aussi les décalages de ton. L’IA écrit avec sa voix, pas avec la vôtre. Si votre podcast a un style décontracté, avec des blagues, l’IA va probablement produire quelque chose qui ressemble à un résumé d’entreprise. Il faudra injecter votre personnalité, ajouter vos tournures, faire en sorte que ça ressemble à une extension de votre émission plutôt qu’à une description générique.

Choisir le niveau de détail

Différents podcasts ont besoin de styles de notes d’épisode différents.

Pour certaines émissions, le minimum suffit. Titre de l’épisode, un paragraphe de résumé, bio de l’invité, 3-5 horodatages, liens mentionnés. Rapide à produire. Ça fait le job.

Pour les podcasts qui cherchent le SEO, le format “article” a du sens. Un texte complet qui développe les thèmes de l’épisode, un lecteur intégré, une transcription complète, des horodatages détaillés. Plus de travail, mais les moteurs de recherche ont plus à indexer.

Pour les podcasts avec un marketing actif, l’approche exhaustive : des résumés en plusieurs longueurs, des chapitres horodatés, des moments citables avec des visuels, des publications pour chaque plateforme, du texte d’email. L’IA rend ça faisable. Générez tous les éléments à partir d’une seule transcription au lieu de tout refaire pour chacun.

Comparaison des temps

Approche manuelle pour un épisode de 45 minutes :

• Écoute complète : 45-60 minutes
• Notes pendant l’écoute : tâche en parallèle
• Écrire le résumé : 15-20 minutes
• Créer les horodatages : 20-30 minutes
• Extraire des citations : 15 minutes
• Écrire la description : 10 minutes
• Total : environ 90-120 minutes

Approche assistée par l’IA :

• Transcription : 2-3 minutes (automatisée)
• Générer des brouillons : 5 minutes
• Relire et corriger : 10-15 minutes
• Total : environ 15-20 minutes

C’est une heure (ou plus) gagnée par épisode. Les podcasteurs hebdomadaires économisent 50+ heures par an rien que sur les notes d’épisode.

“It’s nice, especially when you’re tired, to have a service that makes recommendations, which you can edit and tweak,” a écrit Jackson. “It does make the publishing process faster.”

Ce qui tourne mal

Publier sans relecture est l’erreur la plus fréquente. L’IA fait des erreurs. Les horodatages dérivent. Les noms sont faux. Des points clés passent à la trappe. Votre invité est un “professeur d’économie” et l’IA le présente comme un “économiste professionnel”. Des petites choses qui donnent l’impression que vous n’avez pas suivi.

La surconception arrive en deuxième. Vous n’avez pas besoin de tous les éléments possibles pour chaque épisode. Commencez par ce que vous allez réellement utiliser. Ajoutez-en au fur et à mesure que votre méthode mûrit et que vous comprenez ce qui déclenche de l’engagement.

Ignorer la qualité audio crée des problèmes en cascade. Mauvaise entrée, mauvaise sortie. Si votre enregistrement a du bruit de fond, des voix qui se chevauchent, ou des phrases marmonnées, la précision de la transcription baisse et tout ce qui se construit dessus hérite des erreurs.

Au-delà des notes d’épisode

Une fois que vous avez une transcription de qualité, le reste du contenu devient simple.

Transformez le résumé des notes d’épisode en article de blog complet en développant chaque section. Sortez des idées pour votre lettre d’information. Créez une semaine de publications sur les réseaux sociaux à partir des meilleurs moments d’un épisode. Utilisez les horodatages pour identifier quels extraits fonctionnent en vidéo courte.

La transcription est la matière première. Les notes d’épisode ne sont qu’une sortie. La même source alimente tout le reste.

La partie dont personne ne parle

Les outils d’IA pour le podcast se multiplient. De nouvelles options sortent chaque mois. Les fonctionnalités se confondent : transcription, notes d’épisode, clips pour les réseaux sociaux, brouillons d’articles.

Ce qui compte vraiment, c’est que vous publiiez des épisodes régulièrement avec des notes d’épisode attachées. L’outil en lui-même compte moins qu’un processus auquel vous tenez.

Les 80 % que l’IA prend en charge vous libèrent pour vous concentrer sur les 20 % que vous seul pouvez faire : savoir ce qui comptait dans votre conversation, ce qui intéresse votre audience, ce qui représente fidèlement votre émission.

C’est ça, l’échange. La corvée s’automatise. Le jugement reste le vôtre.