Apport de l'adaptation automatique des mod\`eles de langage pour la reconnaissance de la parole: \'evaluation qualitative extrins\`eque dans un contexte de traitement de cours magistraux (Contribution of automatic adaptation of language models for speech recognition : extrinsic qualitative evaluation in a context of educational courses)

Malgr{\'e} les faiblesses connues de cette m{\'e}trique, les performances de diff{\'e}rents syst{\`e}mes de reconnaissance automatique de la parole sont g{\'e}n{\'e}ralement compar{\'e}es {\`a} l{'}aide du taux d{'}erreur sur les mots. Les transcriptions automatiques de ces syst{\`e}mes sont de plus en plus exploitables et utilis{\'e}es dans des syst{\`e}mes complexes de traitement automatique du langage naturel, par exemple pour la traduction automatique, l{'}indexation, la recherche documentaire... Des {\'e}tudes r{\'e}centes ont propos{\'e} des m{\'e}triques permettant de comparer la qualit{\'e} des transcriptions automatiques de diff{\'e}rents syst{\`e}mes en fonction de la t{\^a}che vis{\'e}e. Dans cette {\'e}tude nous souhaitons mesurer, qualitativement, l{'}apport de l{'}adaptation automatique des mod{\`e}les de langage au domaine vis{\'e} par un cours magistral. Les transcriptions du discours de l{'}enseignant peuvent servir de support {\`a} la navigation dans le document vid{\'e}o du cours magistral ou permettre l{'}enrichissement de son contenu p{\'e}dagogique. C{'}est {\`a}-travers le prisme de ces deux t{\^a}ches que nous {\'e}valuons l{'}apport de l{'}adaptation du mod{\`e}le de langage. Les exp{\'e}riences ont {\'e}t{\'e} men{\'e}es sur un corpus de cours magistraux et montrent combien le taux d{'}erreur sur les mots est une m{\'e}trique insuffisante qui masque les apports effectifs de l{'}adaptation des mod{\`e}les de langage.