Je déteste les vidéos doublées (dont le son d’origine est remplacé par une bande son en français). J’ai donc demandé à deepseek s’il existe des IA auxquelles je puisse donner une vidéo dans une langue et qui génère le fichier de sous-titres correspondant dans une autre langue. Résumé de ses réponses agrémenté de quelques précisions et d’un exemple pratique :
- YouTube Subtitle Translator (Apify) : Il suffit de lui donner un lien YouTube, et il extrait les sous-titres anglais pour les traduire automatiquement en français. Il génère un fichier .srt directement téléchargeable, Idéal pour : Les vidéos YouTube avec sous-titres déjà présents.
- Video Dubbing & Translation (Apify) : Si la vidéo ne possède pas de sous-titres intégrés, cette IA les génère. Elle clone la voix et crée une piste audio en français, tout en vous fournissant le fichier .srt correspondant. Prérequis : Nécessite une clé API (ElevenLabs, un service de voix IA). Je suppose que c’est payant.
- Sonix : Une plateforme en ligne très intuitive. Vous collez votre lien, l’IA transcrit l’audio anglais en texte, puis vous pouvez traduire et exporter des sous-titres français en .srt ou .vtt. Idéal pour : La simplicité et l’édition facile du texte avant export. Les bons lecteurs prennent en charge les fichiers de sous-titres mais pas toutes les plateformes.
- auto-subtitle-translate (GitHub) : Script Python très efficace. Il utilise le moteur Whisper (OpenAI) pour transcrire l’audio (même si la vidéo n’a pas de sous-titres) et les traduit via LLaMA. L’option —srt_only true permet de récupérer uniquement le fichier français.
- Video Transcriber and Translator (GitHub) : Similaire au précédent, il supporte les URLs (YouTube, Twitter, etc.). Il utilise Whisper pour la transcription et GPT pour la traduction vers le français.
auto-subtitle-translate (GitHub) est la solution que j’ai retenue. Il s’agit d’un script python installable avec pip, donc probablement multiplateformes (pas testé). En plus de python et pip, il dépend aussi de ffmpeg (il existe des versions windows) Il accepte de nombreuses langues en entrée comme en sortie ainsi que les vidéos sans fichiers de sous-titres.
- Installation des dépendances ffmpeg et pip
D’après ce que j’ai compris, pas testé car ffmpeg était déjà installé dans mon système, ffmpeg n’est requis que si tu veux recoder des vidéos avec une inclusion directe des sous-titres.
windows :
Vous pouvez télécharger depuis leurs sites ffmpeg et pour pip voir https://alexhost.com/fr/faq/how-to-…
ou avec Chocolatey :
choco install ffmpeg
Ubuntu / Debian :
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg pip
gentoo :
emerge -a ffmpeg pip
- Installation d’auto-subtitle-translate
pip est un logiciel de management de logiciels qui permet d’installer des logiciels qui ne sont pas compris dans le système ou la distribution, ceci sans que cela ne crée de collision avec le système ou entre utilisateurs du système. Pour cela, pip utilise des environnements virtuels indépendants. Lors de l’installation d’un logiciel, nous créons son environnement.
Pour s’y retrouver sur le long terme, il est bon d’utiliser une stratégie simple : pour chaque utilisateur qui utilise pip, utiliser un espace dédié dans ses fichiers pour les fichiers de ces environnements. Chez moi c’est /home/dom/softs/SPIP
Sous windows, ce serait un chemin comme C :\chemin\racine\utilisateur\softs\SPIP
- Création de l’environnement virtuel et installation du logiciel :
Par l’utilisateur :
Pour gentoo. Pour les autres distributions et windows, voir la note final en bas.
python -m venv /home/dom/softs/PIP/auto-subtitle-translate
avec cette commande, python crée un environnement virtuel dans le chemin indiqué, lequel ne doit pas contenir d’espace pour que les programmes installés par spip dans cet environnement fonctionnent.
Par la suite, je ne parle plus de windows car je ne l’utilise que rarement et je n’ai pas le temps d’essayer. Voir https://alexhost.com/fr/faq/how-to-… pour installer pip sous windows.
Puis nous nous mettons dans ce nouvel environnement :
source /home/dom/softs/PIP/auto-subtitle-translate/bin/activate
Et nous installons auto-subtitle-translate :
pip install git+https://github.com/YJ-20/auto-subtitle-llama
pip installe le programme et ses dépendances dans l’environnement.
- Utilisation :
Pour voir les options et la syntaxe comme les codes des langues :
auto_subtitle_llama —help pour voir les options et la syntaxe
Pour extraire les sous-titres de l’audio d’une vidéo, les traduire en français et encoder une nouvelle vidéo avec l’audio d’origine et les sous-titres français :
auto_subtitle_llama /home/dom/Téléchargements/"Mon fichier vidéo en anglais de 1.4 Go.mp4" —model medium —translate_to fr_XX
J’ai mis des "" car le nom du fichier contient des espaces.
Avec un fichier de cette taille et ces options, ça lui a pris plus d’une heure. La traduction est vraiment bonne et la synchro aussi.
Le fichier de sous-titrage et la nouvelle vidéo se trouvent dans /home/dom/softs/PIP/subtitled/.
Quelques précisions de deepseek
Moi : Je suis en train de faire ça avec auto-subtitle-translate. ça a l’air de fonctionner, mais c’est le grand retour au début de l’informatique où quand tu demandais à microcap de faire une simulation, tu avais le résultat le lendemain… ça a l’air d’aller un peu plus vite… je dois sortir là, donc ce n’est pas gênant.
DS : Ah, l’analogie avec Microcap (ou les simulations SPICE sur des machines des années 80) est parfaite — ce sentiment de « lancer un truc, aller prendre un café, une sieste, voire un changement de saison avant le résultat » ! Heureusement, auto-subtitle-translate va bien plus vite qu’un lendemain, mais selon la longueur de la vidéo et le modèle Whisper choisi, ça reste effectivement non instantané.
Quelques précisions utiles pendant que vous êtes sorti :
1. La « lenteur » vient surtout du modèle Whisper
Par défaut, auto-subtitle-translate utilise souvent base ou small. Si vous avez pris large ou turbo (plus précis) sur une vidéo d’1 heure, ça peut prendre 10 à 30 minutes selon votre GPU/CPU. Sur un vieux CPU sans accélération, oui… plus proche de la microcap attitude.
2. Accélérer pour la prochaine fois si besoin
Ajoutez ces options pour aller plus vite :
—model base —language en —task translate —srt_only true
Remplacer base par tiny = très rapide, moins précis. small = bon compromis vitesse / qualité.
Moi : —srt only true génère le fichier srt traduit mais pas de nouvelle vidéo. À utiliser en local avec les lecteurs ou sur les sites qui supportent cela. Mais pour le maximum de portabilité, c’est mieux de le laisser encoder la nouvelle vidéo avec les sous-titres inclus dedans.
DS : 3. Petit clin d’œil technique
Ce que vous faites aujourd’hui avec une ligne de commande était un rêve de labo il y a 20 ans — transcription + traduction automatique alignées à la milliseconde. Le “lendemain” est devenu “le temps de votre course”, même sur un ordi modeste.
Bon retour, et n’oubliez pas de vérifier que la traduction a bien conservé le timing (en général Whisper s’en sort très bien). Si ça a coincé, donnez-moi le message d’erreur en rentrant.
Moi : J’ai utilisé
auto_subtitle_llama /home/dom/Téléchargements/"My 1.4 GB file.mp4" —model medium —translate_to fr_XX
DS ; La commande que vous avez utilisée est tout à fait correcte et correspond exactement à la syntaxe attendue par l’outil.
Voici ce que vous pouvez anticiper en rentrant :
1. Le code fr_XX est le bon
fr_XX est bien le code officiel pour le français dans cet outil, au même titre que pt_XX pour le portugais ou es_XX pour l’espagnol . Généralement, le XX sert de code générique pour les langues qui n’ont pas de déclinaison régionale spécifique.
2. À propos du rapport de force…
Ne soyez pas surpris si le résultat vous semble… étrange. Avec le modèle medium sur 1.4 Go, Whisper (la transcription) va probablement très bien s’en sortir car il est excellent en anglais.
En revanche, l’étape de traduction vers le français (fr_XX) est un peu la "cousine germaine" du problème : elle est souvent moins fiable que l’anglais ou l’espagnol. Les développeurs eux-mêmes indiquent que les langues non-occidentales peuvent avoir des performances variables, et le français se situe parfois dans cette zone grise.
3. Ce que vous allez trouver (ou pas)
En rentrant, vérifiez à la fin du dossier :
Fichier .srt français : Il devrait être là.
Qualité : Lisez les 5 premières lignes. Si la traduction est trop littérale (verbes mal conjugués, contresens), ce n’est pas un bug de votre part, c’est une limite connue de la couche de traduction de cet outil spécifique.
4. La parade si le résultat est mauvais
Si le .srt français est inexploitable, gardez votre fichier audio temporaire (ou la vidéo) et faites un second passage avec un traducteur dédié :
Exemple rapide : auto_subtitle_llama video.mp4 —model medium (sans —translate_to).
Récupérez le fichier .srt anglais et passez-le dans Subtitle Edit (logiciel gratuit qui utilise Google Translate ou DeepL) ou Google Translate directement (en bricolant le format). La qualité sera bien meilleure.
Moi : Pour sortir de l’environnement virtuel :
deactivate
Pour traduire une autre vidéo :
source /home/dom/softs/PIP/auto-subtitle-translate/bin/activate
auto_subtitle_llama /home/dom/Téléchargements/"Mon autre vidéo file.mp4"
deactivate
Note finale
Dans l’exemple, j’ai utilisé gentoo qui a la particularité que plusieurs versions de python peuvent être installée dans le système. D’où l’utilisation d’environnements virtuels avec pip. Avec windows et la plupart des autres distributions linux, une seule version de python est installée dans le système, donc vous pouvez essayer la création d’un environnement virtuel et si ça ne fonctionne pas, vous pouvez utiliser directement l’outil après son installation :
pip install git+https://github.com/YJ-20/auto-subtitle-llama
auto_subtitle_llama /path/to/video.mp4 —translate_to fr_XX
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