data/transcribe_audio.py

import sys
import whisper
import torch # <--- CORRECTION CRITIQUE : Import manquant pour la vérification CUDA

# Le chemin du fichier audio est passé en argument de ligne de commande
audio_file_path = sys.argv[1]

# Charger le modèle (utiliser 'base.en' pour l'anglais ou 'base' pour multi-langue)
# Le modèle 'base' est un bon compromis taille/performance
# Utiliser le GPU si disponible
model = whisper.load_model("base")

# 1. Lancer la transcription
# Cette ligne est maintenant correcte car 'torch' est importé
result = model.transcribe(audio_file_path, fp16=torch.cuda.is_available())

# 2. Afficher la transcription
print(result["text"])