01
Importer
Déposez n'importe quel fichier vidéo ou audio.
ÉTUDE DE CAS · OUTIL DE DÉVELOPPEMENT
Keevo
Keevo est un outil desktop de transcription et de sous-titrage conçu pour les créateurs de contenu et les producteurs vidéo. Il traite la vidéo localement grâce à un modèle de reconnaissance vocale embarqué, génère des transcriptions horodatées et exporte les fichiers de sous-titres dans plusieurs formats — sans upload cloud, sans coût d'API, sans risque de confidentialité.
TauriRustReactTypeScriptOn-device AI
LE PROBLÈME
Les créateurs de contenu passent des heures à transcrire manuellement leurs rushes ou paient des coûts d'API récurrents à des services de reconnaissance vocale cloud.
Construit pour les monteurs vidéo freelances, les podcasteurs et les équipes de contenu qui traitent des enregistrements sensibles et veulent la pleine propriété de leur workflow sans coûts d'abonnement.
- La transcription cloud est coûteuse. Les coûts d'API s'accumulent vite sur les longs enregistrements et rognent les marges des freelances.
- La confidentialité est un vrai enjeu. Uploader des rushes clients vers des serveurs tiers est inenvisageable pour beaucoup de professionnels de la vidéo.
- La transcription manuelle est pénible. Des heures d'écoute-frappe qui n'apportent rien de créatif à la production.
Créateurs vidéo & podcasteurs
Monteurs freelances, équipes de contenu et podcasteurs qui ont besoin d'une transcription rapide et privée sans coûts d'API récurrents
0 cloud
dépendance
<4 min
par heure de rushes
100%
local & privé
LA SOLUTION
vos rushes ne quittent jamais votre machine.
Shell Tauri (cœur Rust) avec un rendu React dans la webview système. Le modèle vocal tourne dans un worker Rust lancé depuis le backend Tauri, avec des résultats streamés vers le rendu via IPC au fur et à mesure que les segments se terminent. SQLite stocke l'état du projet localement.
02
Transcrire
Le modèle embarqué tourne, les segments arrivent en flux.
03
Éditer
Corrigez les mots et ajustez les horodatages dans la timeline.
04
Exporter
SRT, VTT ou texte brut — prêt à glisser dans n'importe quel éditeur.
Avant
outils fragmentés · forte charge manuelle
Après
produit unifié unique · rapide et automatisé
FONCTIONNALITÉS CLÉS
Conçu autour de la façon dont créateurs vidéo & podcasteurs travaillent réellement.
FEATURE 01
Inférence embarquée
Un modèle vocal quantifié tourne entièrement sur la machine locale dans un worker Rust lancé par le backend Tauri — pas de clés API, pas d'upload, pas de coûts récurrents.
- Le runtime d'inférence Rust natif fonctionne sur macOS et Windows
- Les résultats sont streamés vers l'UI au fur et à mesure des segments
FEATURE 02
Éditeur de timeline
Corrigez la sortie du modèle dans un éditeur de transcription synchronisé — cliquer sur un mot déplace la vidéo, la relecture est donc rapide.
- Affichage des horodatages au niveau du mot
- Flux d'édition orienté clavier
FEATURE 03
Export multi-format
Exportez en SRT, WebVTT ou texte brut en un clic — prêt à importer dans Premiere, Final Cut, DaVinci ou tout autre outil de sous-titrage.
- Timecodes précis issus de la passe de réconciliation
- Compatible UTF-8 pour le contenu multilingue
DÉFI TECHNIQUE
Problèmes difficiles résolus.
Le pipeline extrait l'audio via ffmpeg, le découpe en segments qui se chevauchent, exécute l'inférence dans un pool de workers, fusionne les résultats avec une passe de réconciliation des horodatages, puis les affiche dans l'éditeur. L'export des sous-titres supporte SRT, VTT et texte brut.
Ce qui rendait la tâche difficile
- Exécuter un modèle vocal quantifié embarqué dans Tauri sans bloquer le thread UI.
- Gérer la segmentation audio longue durée pour produire des horodatages précis à travers des débits de parole variables.
- Concevoir un éditeur de timeline permettant aux utilisateurs de corriger les transcriptions sans relancer le modèle.
- Packager des binaires natifs pour macOS et Windows dans le pipeline de build multiplateforme de Tauri.
architecture.ts
1 const shell = [ "Tauri", "Rust" ];
2 const ui = [ "React", "TypeScript" ];
3 const ia = [ "Inférence Rust native", "Modèle vocal embarqué" ];
4 const stockage = [ "SQLite", "ffmpeg" ];
LA STACK
Technologies utilisées.
Shell
TauriRust
UI
ReactTypeScript
IA
Inférence Rust nativeModèle vocal embarqué
Stockage
SQLiteffmpeg
CE QUE CELA PROUVE
Ce que Keevo démontre.
IA embarquée
Livré un pipeline d'inférence Rust en production dans Tauri sans bloquer le thread UI.
Performance desktop
Traite une heure de rushes en moins de 4 minutes via une architecture d'inférence en pool de workers.
Confidentialité par conception
Zéro dépendance cloud — tout le traitement reste local, ce qui le rend viable pour des enregistrements clients et sensibles.
Build multiplateforme
Packaging de binaires natifs pour macOS et Windows via le pipeline de build unique de Tauri.
TRAVAILLER ENSEMBLE
Envie de construire quelque chose comme ça ?
Apportez-moi votre idée ou projet à moitié construit. Je le cadre, le conçois et le livre — avec le même workflow que derrière Keevo.