Sourdine : Transcription de réunions avec IA 100% locale

Combien de réunions avez-vous cette semaine ? Et combien de notes avez-vous réellement prises ? Entre participer activement et prendre des notes détaillées, il faut choisir. C’est de cette frustration qu’est né Sourdine — avec une contrainte majeure : tout doit rester sur ma machine.

Le Problème : IA Cloud vs Vie Privée

Les solutions de transcription (Otter.ai, Fireflies, transcriptions Teams/Meet) partagent un point commun : vos conversations transitent par leurs serveurs. Problématique pour :

• Réunions stratégiques d’entreprise
• Entretiens confidentiels
• Discussions médicales ou juridiques
• Tout ce qui ne regarde pas Google, Microsoft ou une startup

Sans parler des abonnements mensuels qui s’accumulent.

La Solution : Tout Local, Zéro Compromis

Sourdine fait tourner deux modèles d’IA directement sur votre Mac :

Aucune connexion internet après le téléchargement initial. Vos données ne quittent jamais votre machine.

Comment Ça Marche

Capture Audio Intelligente

Sourdine capture simultanément deux sources :

Micro (votre voix)    →  ┐
                         ├→  Mixeur audio  →  Transcription
Audio système (Teams) →  ┘

Cette double capture utilise ScreenCaptureKit (macOS 14.2+). J’ai développé un module natif en Rust avec napi-rs pour l’intégrer à Electron.

Pipeline de Transcription

Le STT tourne dans un worker Node.js séparé pour ne pas bloquer l’interface.

Génération de Notes

Mistral 7B analyse la transcription pour extraire :

• Résumé concis de la discussion
• Points clés abordés
• Actions à suivre avec personnes assignées
• Titre descriptif automatique

Vous pouvez aussi poser des questions : “Qu’est-ce que Pierre a dit à propos du budget ?”

Architecture Technique

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  Electron Main Process                           │
│  ├── NestJS Backend (injection de dépendances)  │
│  ├── stt-worker (sherpa-onnx, process isolé)    │
│  ├── llm-worker (node-llama-cpp, process isolé) │
│  └── SQLite (stockage local, recherche FTS5)    │
└──────────────────────────────────────────────────┘
                       │ IPC
┌──────────────────────┴───────────────────────────┐
│  Renderer Process (Angular 21)                   │
└──────────────────────────────────────────────────┘

Stack Technique

Pourquoi Ces Choix ?

• Electron — Accès natif au système (audio, fichiers), écosystème TypeScript
• NestJS dans Electron — Architecture modulaire, injection de dépendances
• Workers séparés — Isolation des modèles IA (crash-safe)
• Rust pour l’audio — Performances natives, intégration ScreenCaptureKit

Performance sur Apple Silicon

Les puces Apple Silicon avec leur Neural Engine sont parfaitement adaptées.

Ce Que J’ai Appris

1. L’Audio, C’est Compliqué

• Resampling (48kHz → 16kHz)
• Conversion formats (Float32 → Int16 PCM)
• Mixage sources multiples
• Gestion buffers et latence

2. L’IA Locale a des Contraintes

• 16 Go RAM minimum
• Chargement initial de plusieurs secondes
• Qualité dépend de la quantification (Q4_K_M = bon compromis)

3. Electron N’est Pas Mort

Malgré les critiques sur la mémoire, reste le meilleur choix pour desktop cross-platform avec accès natif.

Installation

Prérequis

Téléchargement du DMG

Télécharger Sourdine v0.1.1-beta

1. Ouvrir le DMG et glisser Sourdine dans Applications
2. Exécuter cette commande (app non signée) :

   xattr -cr /Applications/Sourdine.app
   

3. Lancer Sourdine — L’assistant téléchargera les modèles IA (~5 Go)

Beta : Cette version est en développement actif. Vos retours sont les bienvenus via GitHub Issues.

Roadmap

Conclusion

Sourdine est né d’un besoin personnel : garder le contrôle sur mes données tout en bénéficiant de l’IA. Le projet est open source et les contributions sont bienvenues.

github.com/Lingelo/Sourdine

Si vous partagez cette préoccupation pour la vie privée, j’espère que ce projet vous sera utile.