Analyse comparative humaine des modèles ASR Bambara de RobotsMali

Ce rapport présente la première évaluation humaine comparative de huit modèles de reconnaissance automatique de la parole (ASR) en bambara développés par RobotsMali. L’étude combine des métriques automatiques (WER/CER) sur l’ensemble d’évaluation Nyana Eval (45 enregistrements représentatifs) avec une évaluation qualitative détaillée par un locuteur natif. Les principaux résultats montrent que le modèle RobotsMali/soloni-114m-tdt-ctc-v1 obtient la meilleure perception humaine malgré un WER légèrement supérieur à soloni-v2, soulignant l’importance de la fidélité sémantique, de la gestion des noms propres et du code-switching bambara-français dans les contextes réels maliens.