Le contexte des réunions d'audit
Un cabinet d'audit et de révision comptable genevois employant 35 professionnels menait chaque semaine une cinquantaine de réunions avec des clients pour discuter des comptes annuels, problématiques fiscales, recommandations de gestion, et plans d'action. Chaque réunion nécessitait qu'un collaborateur prenne des notes détaillées pour documenter les échanges, décisions prises, et actions convenues. La rédaction d'un compte-rendu formel prenait ensuite 45 minutes à une heure par réunion.
Ce processus représentait une charge considérable, mobilisant environ 50 heures hebdomadaires pour la prise de notes et la rédaction. De plus, la qualité était variable selon le rédacteur, certaines informations importantes étaient parfois omises, et les clients devaient attendre plusieurs jours avant de recevoir le compte-rendu. Le cabinet cherchait une solution moderne pour automatiser cette tâche répétitive tout en améliorant la qualité et la rapidité.
La solution de transcription intelligente
Nous avons développé un système complet de transcription et d'analyse de réunions basé sur Azure Speech Services, Azure OpenAI, et Microsoft Teams. L'architecture s'intègre naturellement dans les outils quotidiens du cabinet.
Toutes les réunions client se déroulent dans Microsoft Teams, qui offre nativement une fonction d'enregistrement avec transcription automatique. Nous avons configuré une politique de conformité permettant l'enregistrement systématique des réunions client après consentement explicite en début de séance. L'enregistrement et la transcription sont stockés dans SharePoint avec permissions restreintes aux participants.
La transcription brute de Teams identifie correctement les différents intervenants mais manque de structure et de synthèse. C'est là qu'intervient notre système d'analyse intelligent. À la fin de chaque réunion, un flux Power Automate se déclenche automatiquement et récupère la transcription complète ainsi que les métadonnées (participants, durée, date).
Cette transcription est envoyée à un modèle GPT-4 déployé dans Azure OpenAI Service avec des instructions très précises pour structurer l'information. Le prompt système demande au modèle d'analyser la conversation et de produire un document structuré en plusieurs sections : résumé exécutif de 3-4 lignes capturant l'essentiel de la réunion, contexte et objectifs de la rencontre, points clés discutés organisés par thématique, décisions prises avec le nom du décideur, actions à entreprendre avec responsable assigné et échéance convenue, points en suspens nécessitant un suivi ultérieur, et prochaines étapes.
Pour les actions identifiées, le système crée automatiquement des tâches dans Microsoft Planner assignées aux bonnes personnes avec les échéances mentionnées durant la réunion. Une tâche de suivi est également créée pour le responsable du dossier si des points sont restés en suspens. Cette automatisation garantit qu'aucun engagement n'est oublié.
Le compte-rendu généré est formaté proprement dans un document Word stocké dans le dossier SharePoint du client, et un email récapitulatif est envoyé automatiquement à tous les participants dans l'heure suivant la fin de la réunion. Le client apprécie cette réactivité alors qu'il devait auparavant attendre deux à trois jours.
Une fonctionnalité additionnelle analyse le sentiment et le ton de la conversation. Le modèle détecte si le client exprime des préoccupations, de l'insatisfaction, ou au contraire de l'enthousiasme. Ces indicateurs sont utiles pour le relationship management, permettant d'identifier les clients nécessitant une attention particulière ou au contraire très satisfaits qui pourraient recommander le cabinet.
Pour les discussions techniques complexes comportant des montants, dates ou références réglementaires, le système extrait automatiquement ces éléments factuels et les présente dans un tableau séparé, facilitant la vérification et le suivi ultérieur.
Les résultats mesurés
Après huit mois d'utilisation, le système a transformé le processus de documentation des réunions. Le temps consacré à la prise de notes et la rédaction de comptes-rendus a chuté de 85%, passant de 50 heures hebdomadaires à 7,5 heures consacrées uniquement à la relecture et l'ajustement des documents générés. Cette économie représente l'équivalent d'un poste à temps plein libéré pour des activités à valeur ajoutée.
La qualité et l'exhaustivité des comptes-rendus se sont améliorées. Les comptes-rendus générés par IA sont plus complets car ils n'omettent aucun élément de la discussion, contrairement à un humain qui peut manquer des informations en essayant de noter et d'écouter simultanément. La structuration standardisée facilite la lecture et la recherche d'information.
La satisfaction client a significativement progressé, mesurée à +32 points de NPS. Les clients apprécient énormément de recevoir le compte-rendu dans l'heure suivant la réunion, démontrant le professionnalisme et la réactivité du cabinet. Plusieurs clients ont spontanément mentionné cette efficacité comme un différenciateur positif.
Le suivi des actions s'est considérablement amélioré. Le taux de complétion des actions dans les délais convenus est passé de 72% à 94%. La création automatique de tâches Planner avec notifications garantit que rien n'est oublié. Les responsables de dossier ont une visibilité complète sur les engagements en cours via leurs tableaux Planner.
Un bénéfice inattendu est la valeur d'archive des transcriptions complètes. En cas de litige ou de désaccord ultérieur sur ce qui a été dit ou convenu, le cabinet peut retrouver exactement la conversation originale, offrant une protection juridique importante. Cette traçabilité a déjà permis de clarifier plusieurs malentendus.
Conformité et protection des données
La confidentialité était une préoccupation majeure pour un cabinet d'audit manipulant des informations financières sensibles. L'architecture garantit une protection maximale. Tous les enregistrements et transcriptions sont stockés dans SharePoint avec chiffrement au repos et en transit, accessibles uniquement aux participants de la réunion et aux responsables du dossier. Le modèle GPT-4 utilisé est déployé en mode privé avec engagement contractuel Microsoft qu'aucune donnée n'est utilisée pour entraîner d'autres modèles.
Un consentement explicite est demandé en début de chaque réunion client, expliquant que la conversation sera enregistrée et transcrite pour documenter les échanges. Ce consentement est horodaté et conservé. Les participants peuvent demander que certains passages sensibles soient supprimés de la transcription finale.
Des politiques de rétention automatiques suppriment les enregistrements après 7 ans conformément aux obligations légales d'archivage comptable, tout en conservant les comptes-rendus structurés définitivement.
Architecture technique
Le système repose sur l'intégration native de Microsoft Teams avec SharePoint pour l'enregistrement et la transcription initiale, Power Automate Premium pour l'orchestration des workflows d'analyse, Azure OpenAI Service pour l'analyse et la génération des comptes-rendus, Microsoft Planner pour la gestion des tâches d'action, et Word Online pour la génération des documents formatés.
Les flux Power Automate sont organisés en composants réutilisables : un flux maître déclenché à la fin de chaque réunion appelle des sous-flux spécialisés pour la récupération de transcription, l'analyse IA, la création de tâches, et la génération documentaire. Cette architecture modulaire facilite la maintenance et les évolutions.
Le coût mensuel incluant Power Automate Premium, consommation Azure OpenAI et stockage représente environ 450 CHF. Les 42,5 heures hebdomadaires économisées (170 heures mensuelles) génèrent un ROI très confortable.
Évolutions futures
Le cabinet envisage d'étendre le système aux réunions internes d'équipe, facilitant le suivi des projets et des décisions stratégiques. Une fonctionnalité de traduction automatique pourrait permettre de générer des comptes-rendus en plusieurs langues pour les clients internationaux. Enfin, une analyse longitudinale des transcriptions pourrait identifier les sujets récurrents ou les préoccupations émergentes à l'échelle du portefeuille client.
Conclusion
Ce système de transcription et d'analyse automatique démontre comment l'IA peut éliminer une tâche administrative fastidieuse tout en améliorant la qualité du résultat. En libérant les professionnels de la prise de notes, nous leur permettons de se concentrer pleinement sur l'écoute du client et la valeur de leur expertise. Le cabinet dispose d'un avantage compétitif clair par sa réactivité et son professionnalisme, tout en optimisant ses coûts opérationnels.