Voice Journal.
Développement d'une application locale qui transforme des notes vocales en fichiers Markdown structurés dans Obsidian grâce à un pipeline IA entièrement exécuté en local, sans cloud, abonnement ni dépendance réseau.
- Le projet
- Automatisation
- Le terrain
- Outil personnel · IA locale
- Savoir-faire
- Python · Gradio · faster-whisper
Le contexte.
Voice Journal est né d'un besoin simple : capturer des idées au moment où elles apparaissent sans casser le flux de réflexion et sans exposer des données sensibles à des services cloud tiers. Le projet transforme une note vocale en note Markdown titrée, datée et rangée automatiquement dans un vault Obsidian.
L'architecture repose sur une philosophie local-first assumée : chaque composant du pipeline s'exécute sur la machine de l'utilisateur. Faster-Whisper réalise la transcription sur GPU CUDA, Ollama génère un titre pertinent et l'ensemble est stocké directement dans un espace de connaissance personnel.
L'objectif n'était pas uniquement de créer un outil pratique, mais de démontrer qu'une expérience IA moderne peut être performante, instantanée et souveraine sans dépendre d'API externes.
L'architecture privilégie également la séparation des responsabilités : la capture doit rester extrêmement légère et rapide, tandis que le post-traitement et la classification sont délégués à un second outil indépendant.
Ce qui ne marchait pas.
- Capturer des idées à la volée casse le flux lorsqu'il faut les écrire manuellement.
- Les applications cloud exposent des données personnelles, professionnelles et stratégiques à des tiers.
- Les solutions existantes créent une dépendance aux abonnements et à la connexion Internet.
- Mélanger transcription et analyse avancée augmente la latence au moment de la capture.
Ce que j’ai construit.
- Développer un pipeline vocal local transformant un enregistrement en note Markdown automatiquement.
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