Utiliser la transcription IA en recherche avec sujets humains : checklist de risques IRB + contrôles

Vous pouvez utiliser la transcription IA dans une étude avec sujets humains, mais seulement si vous traitez d’abord les risques que l’IRB (comité d’éthique) regarde le plus : confidentialité, traitement par un tiers, durée de conservation, localisation des données et capacité d’audit. Une bonne approche consiste à appliquer une checklist de risques, puis à mettre en place des contrôles simples (outil approuvé, caviardage avant upload, accès restreint, revue humaine des passages sensibles) et à documenter vos choix.

Ce guide explique comment évaluer une solution de transcription IA pour une étude IRB-reviewed, quoi demander au fournisseur, et quelles mesures de réduction de risque proposer, sachant que chaque IRB peut exiger des éléments différents.

Mot-clé principal : transcription IA recherche sujets humains

Key takeaways

• Traitez la transcription IA comme une sous-traitance de données : qui voit quoi, où, et pendant combien de temps.
• Vérifiez 5 points avant tout : confidentialité, tiers, rétention, résidence des données, auditabilité.
• Réduisez le risque avec des contrôles concrets : outil approuvé, redaction/caviardage avant upload, accès limité, revue humaine des segments sensibles.
• Ne supposez pas que “l’IA” est acceptée ou refusée partout : les exigences IRB varient selon le type d’étude, de participants et de données.

1) Ce que l’IRB évalue vraiment quand vous proposez une transcription IA

Une transcription IA peut toucher à des informations identifiantes, à des données sensibles, et à des engagements de consentement. L’IRB cherche donc à comprendre si votre plan limite l’exposition des données, tout au long du cycle de vie (collecte → transfert → traitement → stockage → partage → destruction).

Avant de choisir un outil, décrivez votre flux en deux phrases : où l’audio va et qui y a accès. Cette description devient la base de votre dossier IRB.

Les 5 questions “noyau”

• Confidentialité : le contenu peut-il révéler l’identité, la santé, la situation légale, ou d’autres éléments sensibles ?
• Traitement par un tiers : un fournisseur externe traite-t-il l’audio ou le texte, et avec quels sous-traitants ?
• Rétention : combien de temps les données restent-elles sur la plateforme, et pouvez-vous supprimer rapidement ?
• Résidence des données : dans quel pays/région les données sont-elles stockées et traitées ?
• Auditabilité : pouvez-vous prouver qui a accédé, quand, et quelles actions ont eu lieu ?

Pourquoi les exigences varient d’un IRB à l’autre

• Le niveau de risque dépend du profil des participants (mineurs, populations vulnérables, etc.).
• Le risque dépend du type de données (données biomédicales, santé mentale, immigration, violence, etc.).
• Le risque dépend aussi des promesses de confidentialité dans le formulaire de consentement.

2) Checklist de risques IRB pour la transcription IA (à copier-coller)

Utilisez cette checklist pour préparer votre protocole et pour comparer des solutions. Cochez “oui/non” et notez la mesure de contrôle prévue.

A. Confidentialité et identifiants

• Le fichier audio contient-il des identifiants directs (nom, adresse, numéro, visage, voix reconnaissable) ?
• Contient-il des identifiants indirects (poste rare, lieu précis, événements uniques) ?
• Le texte final doit-il conserver les identifiants, ou pouvez-vous pseudonymiser ?
• Avez-vous un plan pour les segments très sensibles (trauma, illégal, santé) ?

B. Tiers, sous-traitance et conditions d’usage

• Le fournisseur agit-il comme sous-traitant de données de recherche ?
• Le fournisseur partage-t-il les données avec des sous-traitants (cloud, support, traitement) ?
• Les conditions mentionnent-elles l’utilisation des données pour améliorer des modèles ou d’autres finalités ?
• Pouvez-vous obtenir un accord de traitement des données (selon vos règles internes) ?

C. Rétention, suppression et sauvegardes

• Pouvez-vous régler la durée de rétention (ex. suppression auto) ?
• Pouvez-vous supprimer l’audio et la transcription sur demande ?
• La suppression inclut-elle les sauvegardes et copies temporaires, ou seulement l’interface ?
• Avez-vous une règle interne de durée de conservation des données d’étude ?

D. Résidence des données et transferts

• Savez-vous où les données sont stockées et où elles sont traitées ?
• Votre institution exige-t-elle une région spécifique (UE, pays, campus) ?
• Le flux implique-t-il un transfert transfrontalier nécessitant une approbation ?

E. Accès, sécurité et auditabilité

• Qui peut accéder à la plateforme (comptes individuels, partagés, invités) ?
• Pouvez-vous activer des contrôles : SSO, MFA, rôle lecture/écriture, restriction par projet ?
• Existe-t-il des journaux d’accès (logs) exportables et conservables ?
• Comment sont gérés le support et le dépannage (accès temporaire, autorisation) ?

F. Qualité, erreurs et risques de mésinterprétation

• Votre protocole prévoit-il une revue humaine des transcriptions ?
• Avez-vous des règles pour marquer l’incertitude (inaudible, hésitation, jargon) ?
• Une erreur de transcription peut-elle causer un risque (mauvaise conclusion, mauvaise catégorisation) ?

3) Contrôles de réduction de risque (mesures simples à proposer à l’IRB)

Une IRB accepte plus facilement un outil si vous montrez des contrôles concrets, faciles à vérifier et à auditer. Choisissez un petit nombre de mesures fortes plutôt qu’une liste vague.

Contrôle 1 : utiliser un outil explicitement approuvé

• Demandez à votre université/organisme s’il existe une liste d’outils autorisés pour données sensibles.
• Si votre institution a une équipe sécurité/IT, faites valider : comptes, région, paramètres de partage.
• Documentez la version et les paramètres clés utilisés dans l’étude.

Contrôle 2 : caviarder (redaction) avant l’upload quand c’est possible

• Remplacez les noms par des codes avant le transfert (ex. “Participant 07”).
• Retirez les métadonnées inutiles (nom du fichier, chemin, tags) et évitez les notes identifiantes dans le titre.
• Si l’audio contient des identifiants, notez un plan : bip, coupe, ou transcription locale pour ces passages.

Contrôle 3 : limiter l’accès au strict nécessaire

• Utilisez des comptes nominatifs et interdisez les comptes partagés.
• Donnez l’accès seulement aux personnes listées sur le protocole, et retirez-le dès que possible.
• Stockez le résultat dans un espace de projet sécurisé (dépôt institutionnel si disponible), pas dans des dossiers personnels.

Contrôle 4 : paramétrer la rétention et la suppression

• Activez la suppression automatique si l’outil le permet, ou fixez un calendrier interne clair.
• Supprimez l’audio de la plateforme après transcription si vous n’en avez plus besoin.
• Gardez une trace écrite de la date de suppression et de la personne responsable.

Contrôle 5 : revue humaine des segments sensibles

• Revoyez à la main les passages qui contiennent des identifiants ou des sujets sensibles.
• Ajoutez une règle : en cas de doute, marquer “inaudible” ou “incertain” et revenir à l’audio.
• Si vous publiez des extraits, faites une seconde vérification centrée sur l’anonymisation.

4) Questions à poser à un fournisseur de transcription IA (et comment les formuler)

Un dossier IRB devient plus solide si vous montrez que vous avez demandé des informations précises. Gardez vos questions simples et orientées “paramètres et preuves”.

Confidentialité et utilisation des données

• “Les fichiers audio et transcriptions servent-ils à entraîner ou améliorer des modèles ? Si oui, peut-on désactiver cette option ?”
• “Qui, côté fournisseur, peut accéder au contenu (support, ingénierie) et dans quels cas ?”

Rétention et suppression

• “Quelle est la durée de conservation par défaut, et peut-on la modifier ?”
• “La suppression depuis l’interface supprime-t-elle aussi les copies temporaires et les sauvegardes, et sous quel délai ?”

Résidence des données

• “Dans quelle région/pays les données sont-elles stockées et traitées ? Peut-on choisir une région ?”
• “Y a-t-il des transferts vers d’autres pays pour le support ou l’hébergement ?”

Auditabilité et accès

• “Avez-vous des logs d’accès et d’actions (téléchargement, partage, suppression) exportables ?”
• “Quelles options d’authentification existent (MFA/SSO), et quels rôles d’accès ?”

5) Modèles de décision : quand l’IA suffit, quand il faut une option plus contrôlée

La question n’est pas “IA ou pas IA”, mais “quel niveau de contrôle est nécessaire pour cette étude”. Utilisez ces critères pour choisir un chemin acceptable.

Cas où la transcription IA peut être raisonnable (avec contrôles)

• Données faiblement identifiantes, ou facilement pseudonymisables.
• Consentement qui prévoit un traitement par des prestataires et des transferts, si applicable.
• Accès très limité, rétention courte, et revue humaine avant analyse.

Cas où vous devriez envisager plus de garanties

• Entretiens avec risques élevés (violence, illégal, santé, immigration, mineurs).
• Promesse de confidentialité “forte” dans le consentement, difficile à respecter avec un outil externe.
• Impossibilité de connaître la résidence des données, la rétention, ou l’auditabilité.

Alternative pratique : combiner IA + encadrement humain

• Utilisez l’IA pour un brouillon, puis faites une relecture structurée centrée sur noms, lieux, dates, et termes sensibles.
• Faites relire uniquement les segments sensibles par une personne autorisée, et gardez le reste en flux automatisé.

6) Pièges fréquents (et comment les éviter)

Beaucoup de refus ou de “modifications demandées” viennent de détails oubliés. Anticipez ces points avant la soumission IRB.

Piège : supposer que “supprimer” veut dire “effacer partout”

• Demandez ce que la suppression couvre réellement (copies, logs, sauvegardes).
• Ajoutez une mesure interne : conserver seulement ce qui est nécessaire, le moins longtemps possible.

Piège : uploader l’audio brut avec identifiants alors qu’une redaction était possible

• Créez une étape obligatoire “nettoyage des identifiants” avant transfert.
• Utilisez une convention de nom de fichier neutre (code participant, date, session).

Piège : partager les liens de transcription trop largement

• Interdisez le partage par lien public et contrôlez les téléchargements.
• Gardez une liste de personnes autorisées, alignée avec le protocole IRB.

Piège : traiter la transcription comme une étape “technique” hors protocole

• Décrivez le flux de transcription dans votre protocole : transfert, stockage, accès, suppression.
• Alignez votre plan avec le consentement et les engagements de confidentialité.

Common questions

• Est-ce que l’IRB interdit la transcription IA ?
  Non, certains IRB l’acceptent et d’autres la limitent, selon le risque et les contrôles proposés.
• Dois-je mentionner le nom de l’outil IA dans le protocole ?
  Souvent oui, car l’IRB veut savoir quel tiers traite les données et avec quels paramètres (rétention, accès, région).
• Puis-je stocker les transcriptions sur mon ordinateur personnel ?
  C’est rarement l’option la plus sûre ; suivez les règles de votre institution et privilégiez un stockage de projet contrôlé.
• Faut-il obtenir un consentement spécifique pour l’IA ?
  Cela dépend de votre IRB et de votre formulaire ; si un tiers traite les données, décrivez-le clairement et restez cohérent avec ce que vous promettez.
• Que faire si l’audio contient des informations très sensibles au milieu d’un entretien ?
  Isolez ces segments, transcrivez-les avec plus de contrôle (redaction ou revue humaine), et limitez l’accès.
• Une transcription IA suffit-elle pour une analyse qualitative ?
  Souvent, vous aurez besoin d’une relecture humaine, surtout pour les noms, le jargon, et les passages importants pour le codage.

Si vous avez besoin d’un flux plus encadré (ou d’une relecture humaine) tout en gardant un processus clair pour l’IRB, GoTranscript propose des options adaptées, de l’automatisation à la relecture, avec des services pensés pour le travail sur des contenus sensibles. Vous pouvez consulter nos professional transcription services pour choisir une approche qui correspond à votre protocole.

Ressources externes (cadre général) : pour les principes de minimisation et de limitation de conservation des données, vous pouvez aussi vous référer au RGPD (texte officiel).