🎙️ AudioRAG – Intelligence conversationnelle sur contenus audio-visuels

🌍 Vision du projet

AudioRAG vise à transformer les contenus radio, TV ou podcasts en une base de connaissances exploitable par IA.
Le projet permet de passer d’un média éphémère (audio ou vidéo) à un espace d’exploration sémantique interactif, où l’utilisateur peut poser des questions, explorer des thèmes, et obtenir des synthèses de ce qui a été dit.

L’objectif à long terme est de proposer un moteur d’analyse et de recherche conversationnelle multimédia, capable de :

• comprendre les discours publics, débats et opinions diffusés à la radio ou à la TV,
• analyser les tendances et thématiques abordées,
• relier automatiquement les contenus autour de sujets communs,
• rendre l’accès à ces informations intuitif via une interface web.

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🚀 Enjeux et valeur ajoutée

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⚙️ Stack technologique envisagée

• Transcription & Diarisation : OpenAI Whisper / pyannote.audio
• Indexation vectorielle : FAISS / ChromaDB / Graph RAG
• RAG pipeline : LangChain, PathRAG, Hypergraph RAG
• Visualisation des graphes : NetworkX / PyVis /
• Interface web : Streamlit

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🧩 MVP — Roadmap

v0.1 – Prototype monophonique (RAG sur un seul contenu audio)

Objectif :

Créer une preuve de concept complète sur un fichier audio unique (ex. un podcast ou un extrait radio).

Fonctionnalités :

1. Téléchargement du contenu audio

2. ASR + Diarisation

   • Transcription automatique (Whisper).
   • Identification des locuteurs (pyannote.audio).
   • Segmentation du texte en blocs sémantiques avec timestamps.

3. RAG vectoriel et graph (single-document)

4. Interface web (Streamlit)

   • Chatbot conversationnel pour interagir avec le contenu.
   • Visualisation du graphe d’idées (simplifiée).

Sortie attendue :

• Une page web permettant à un utilisateur de poser des questions sur le contenu audio,
  avec réponses contextuelles, résumés, et graphique des liens sémantiques.

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v0.2 – Extension multi-documents (sessions et corpus thématiques)

Objectif :

Étendre le RAG et la visualisation à plusieurs contenus audio connectés autour d’un même sujet.

Nouvelles fonctionnalités :

1. RAG multi-documents

   • Possibilité d’interroger plusieurs podcasts ou extraits TV sur un même thème.
   • Agrégation des contextes pour fournir des réponses transversales.

2. Clustering et graphe inter-émissions

   • Regroupement automatique des contenus par thématique ou locuteur récurrent.
   • Visualisation d’un graphe de relations entre émissions, pour identifier :
     • les sujets communs,
     • les points de convergence ou de controverse,
     • les contenus à relier dans le cadre d’un RAG multi-source.

3. Interface enrichie

   • Sélection de plusieurs fichiers audio ou d’un corpus thématique.
   • Visualisation interactive des clusters et des connexions entre émissions.

Sortie attendue :

• Une interface exploratoire permettant de naviguer dans un graphe de contenus audio interconnectés,
  et d’interroger l’ensemble via un chat contextuel unifié.

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📈 Perspectives futures

• Analyse du ton, des émotions et de la rhétorique (via modèles de sentiment/emotion detection).
• Veille continue : ingestion quotidienne des émissions d’actualité.
• Couplage multimodal (extraction d’images ou d’éléments vidéo pour renforcer le contexte).
• Indexation temporelle avancée : navigation et citations précises dans les extraits audio.

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🧠 Exemple d’usage

"Que disait le présentateur x à propos de la crise du logement dans son émission du 5 mars ?"

Le chatbot retrouve la séquence correspondante, la résume et montre les passages similaires dans d’autres émissions.

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📅 Statut actuel

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🤝 Contributions

Les contributions sont bienvenues :

• Suggestions d’améliorations du pipeline (ASR, embeddings, UI)
• Tests sur vos sources audio

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📜 Licence

MIT License © 2025 AudioRAG Project

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