/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Same layout pattern as Voice Agents page
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-structured-outputs{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-structured-outputs *{ box-sizing:border-box; }
.sp-structured-outputs section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-structured-outputs .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-structured-outputs .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-structured-outputs h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-structured-outputs h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-structured-outputs a{ color: inherit; }
.sp-structured-outputs a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-structured-outputs a.elementor-button,
.sp-structured-outputs a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-structured-outputs .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-structured-outputs .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-structured-outputs .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-structured-outputs .sp-pill{
display:inline-flex; align-items:center; gap:.45rem;
padding:.35rem .75rem; border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border); background:#fff;
font-size:.82rem; color:var(–sp-muted); white-space:nowrap;
}
/* Code snippet */
.sp-structured-outputs .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-structured-outputs .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-structured-outputs .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff; border-radius:12px;
padding:8px 10px; cursor:pointer;
font-weight:700; font-size:12px;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-structured-outputs .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-structured-outputs .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background:#fff;
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
font-size:.85rem;
color:var(–sp-muted);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-structured-outputs .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-metric{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-structured-outputs .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-card{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction:column;
min-height: 190px;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic{
width:38px; height:38px;
border-radius:12px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom:.9rem;
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-structured-outputs .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-chip{
font-size:.82rem;
color:var(–sp-muted);
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius:999px;
padding:.25rem .6rem;
}
/* Split cards */
.sp-structured-outputs .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-structured-outputs .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-structured-outputs .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight:700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:1rem;
color:var(–sp-text);
font-size:.98rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-ic{
width:28px; height:28px;
border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight:800;
color:var(–sp-muted);
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-structured-outputs .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}

Agents IA parlants + Sorties structurées

Transformez les conversations confuses en champs clairs et exploitables

Définissez les étiquettes qui vous importent et Speak les extrait automatiquement de chaque appel ou réunion. Obtenez des résultats structurés et cohérents tels que le score de qualification, les exigences clés, les objections, les prochaines étapes, etc.

Essayer Speak gratuitement
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Consultez la FAQ
L’essai gratuit de 7 jours comprend crédits (email personnel), et plus crédits (Courriel professionnel) de transcription et d'analyse par IA.

Ce que vous pouvez structurer à partir d'une conversation

Coordonnées : prénom, nom, courriel, entreprise
Ventes : score de qualification, intention, objections, budget, échéancier
Recherche : thèmes, points sensibles, citations clés, ressenti, résultats
Opérations : type de problème, priorité, déclencheur d’escalade, résolution

Champs personnalisés
Extraction automatique
Cohérent
Recherche possible
Exemple : configuration de sortie structurée

1) Créez une nouvelle Structured Output (libellé + prompt)
2) Choisissez quelles conversations elle s’applique à (dossier / agent / workflow)
3) Définissez le format (valeur unique, liste, court paragraphe)
4) Exécutez l’extraction automatiquement sur les nouveaux appels
5) Exportez les résultats vers votre CRM, feuille ou tableau de bord

Tip: make prompts explicit about what counts as “unknown” and when to leave fields blank.

Fiable by 300,000+ people and teams

Moins de travail inutile
Arrêtez de regarder en boucle les appels pour plus de détails
Plus de cohérence
Mêmes champs dans chaque conversation
Meilleure analyse
Les champs de tendance au fil du temps, à l'échelle
Suivi plus rapide
Envoyez instantanément les résumés et les prochaines étapes.

Comment fonctionnent les résultats structurés

Les conversations sont par nature non structurées. Les résultats structurés vous permettent de définir les informations essentielles, puis de les extraire automatiquement afin de pouvoir rechercher, filtrer, évaluer et générer des rapports sur des centaines d'appels.

Créez une étiquette et une invite

Choisissez un nom de champ comme “ Score de qualification ” ou “ Principal problème ” et rédigez une courte consigne décrivant précisément les données à extraire.

Aller parler
Voir des exemples

Speak l'extrait de chaque conversation

Après l'appel, Speak identifie la valeur à partir de la transcription et renvoie une sortie structurée et cohérente que vous pouvez consulter et exporter.

Intégrations
Consultez la FAQ

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Réserver une consultation
Documentation/API

Exemples populaires de sortie structurée

Commencez par les champs communs, puis personnalisez-les selon votre flux de travail. Vous pouvez créer autant de sorties structurées que vous le souhaitez et adapter les invites par équipe, cas d'utilisation ou dossier.

Résumé de l'appel

Générez un résumé court et uniforme pour chaque conversation afin que vos coéquipiers puissent intervenir sans avoir à écouter l'enregistrement complet.

Soutien
Vente

score de qualification

Attribuez un score simple basé sur l'adéquation, l'urgence et la disponibilité. Idéal pour les appels entrants et la qualification des prospects à grande échelle.

Génération de leads
Routage

Point de douleur principal

Identifiez le problème principal exprimé par le client. Utile pour la recherche, le positionnement et l'amélioration du contenu d'accueil.

Recherche
Perspectives

Objections et obstacles

Identifiez les hésitations (prix, sécurité, délais) afin que les équipes commerciales puissent proposer les arguments adéquats et lever rapidement les obstacles.

Vente
Suivi

Prochaines étapes

Extraire les engagements et les actions. Transformer les conversations en un courriel de suivi clair ou en une liste de tâches internes sans notes manuelles.

Opérations
Exécution

Champs de contact

Extrayez automatiquement le prénom, le nom, l'adresse e-mail, l'entreprise, le rôle ou la région pour que votre CRM reste propre et que votre équipe travaille plus vite.

CRM
Automation

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Documents d'aide

Données structurées : le chaînon manquant entre les conversations et l’analyse

Les appels et les réunions recèlent les informations les plus précieuses pour votre entreprise, mais leur exploitation à grande échelle s'avère complexe. Les notes sont souvent incohérentes, l'analyse des enregistrements est fastidieuse et chaque équipe suit des détails différents. Les données structurées résolvent ce problème en transformant les conversations non structurées en un ensemble cohérent de champs que vous pouvez rechercher, filtrer et analyser dans le temps.

Un résultat structuré est un champ défini extrait d'une conversation. Il peut s'agir d'une simple valeur comme “ Prénom ”, d'un score comme “ Score de qualification ”, d'une liste comme “ Exigences clés ” ou d'un court paragraphe comme “ Résumé de l'appel ”. L'idée principale est la cohérence : vous définissez les informations à enregistrer, et Speak produit le même type de résultat pour chaque conversation.

Pourquoi les résultats structurés sont importants

La plupart des organisations considèrent les conversations comme des événements isolés. Un appel commercial est utile sur le moment, mais les informations qu'il contient disparaissent dans un courriel de suivi. Un appel au support résout un problème, mais la cause profonde ne se traduit jamais par une tendance mesurable. Les entretiens de recherche recèlent des informations précieuses, mais celles-ci restent confinées à la transcription. Des résultats structurés permettent de comparer les conversations et d'observer leur évolution sur plusieurs semaines, mois et équipes.

Sorties structurées personnalisées pour tout flux de travail

Speak propose des sorties structurées standard pour les cas d'utilisation courants, mais son principal atout réside dans la personnalisation. Vous pouvez créer vos propres sorties en définissant une étiquette et en rédigeant une invite. Par exemple : “ Extraire l'objectif principal de l'appelant en une phrase ” ou “ Attribuer une note de qualification de 1 à 5 avec une brève justification ”. Cette flexibilité est un atout précieux pour les ventes, la recherche, les RH, les opérations et tout flux de travail où les conversations véhiculent des informations cruciales.

Exemples : appels de vente et qualification des prospects

En matière de ventes, des données structurées vous permettent de ne retenir que les informations essentielles. Suivez le budget, le calendrier, les objections, le statut du décideur et les prochaines étapes. Utilisez un score de qualification pour acheminer automatiquement les prospects. Lors de l'analyse du pipeline, votre équipe peut identifier rapidement les signaux clés au lieu de se fier à des notes incomplètes.

Exemples : entretiens de recherche et analyse qualitative

En recherche, des résultats structurés facilitent le passage à l'échelle des études qualitatives. Il s'agit d'extraire les thèmes, les difficultés rencontrées, les résultats obtenus et les citations clés, puis d'analyser ces éléments à travers de nombreux entretiens. Cela permet aux chercheurs de passer plus rapidement des conversations brutes aux conclusions, sans perdre les nuances du langage des participants.

Exemples : appels d'assistance et amélioration de la qualité

Les équipes de support peuvent structurer les informations relatives aux problèmes : type, gravité, cause première et résolution. Au fil du temps, il est possible d’identifier les problèmes récurrents et de prioriser les correctifs. Ces informations structurées facilitent également l’intégration des nouveaux membres de l’équipe, car les tendances se dégagent sans qu’ils aient à écouter manuellement des dizaines d’appels.

Rendre les résultats structurés fiables

Les réponses structurées les plus efficaces sont précises. Définissez ce qui constitue une preuve, la marche à suivre en cas d'inconnu et le niveau de détail souhaité. Par exemple : “ Renvoyer "Inconnu" si l'appelant ne précise pas de chronologie. ‘ Ainsi, les réponses sont plus cohérentes et plus fiables.

Sorties structurées pour l'automatisation

Les données structurées prennent toute leur valeur lorsqu'elles sont intégrées à des systèmes en aval. Par exemple, elles peuvent mettre à jour automatiquement les champs CRM, intégrer les exigences clés à un cahier des charges ou générer un brouillon d'e-mail de suivi à partir des prochaines étapes et des objections. Ainsi, les conversations se transforment en actions concrètes, sans intervention manuelle.

Sorties structurées pour les conversations longues

Au fil des appels, il devient plus facile de manquer des détails importants. Les comptes rendus structurés agissent comme une “ couche d'extraction propre ” à la fin de chaque conversation, permettant ainsi de toujours capturer les informations clés, même lorsque l'appel aborde plusieurs sujets.

Foire aux questions

Questions fréquentes concernant les résultats structurés, les champs personnalisés, la mise en forme et leur utilisation par les équipes pour les ventes, la recherche et le support.

Une sortie structurée est un champ défini extrait d'une conversation, tel qu'une valeur, un score, une liste ou un court résumé qui reste cohérent d'un appel à l'autre.

Oui. Créez une étiquette et rédigez une description des données à extraire. Vous pouvez personnaliser les champs selon les besoins : ventes, recherche, support, RH ou tout autre flux de travail.

Commencez par 5 : résumé de l’appel, exigences clés, prochaines étapes, objections ou obstacles, et un score de qualification simple (ou gravité du problème pour le support).

Soyez explicite quant au format et à ce qui constitue une preuve. Précisez la marche à suivre en cas d'inconnue et veillez à ce que les résultats soient concis et précis.

Oui. Grâce à la cohérence des champs, vous pouvez filtrer et analyser les tendances observées dans de nombreux appels, telles que les objections courantes, les problèmes récurrents ou les thèmes principaux.

Oui. De nombreuses équipes connectent les données structurées à des CRM, des feuilles de calcul et des tableaux de bord internes afin que les informations issues des conversations soient automatiquement intégrées aux flux de travail.
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Define your fields once – then extract them automatically

Créez des flux de travail structurés, appliquez-les à vos conversations et analysez les résultats au fil du temps. Ne perdez plus d'informations cruciales lors de longs appels.

Démarrer le libre-service

Créez quelques sorties structurées, exécutez-les sur les appels récents et exportez les résultats vers votre flux de travail pendant votre période d'essai.

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Nous vous aiderons à concevoir des ensembles de champs, des invites et une automatisation afin que des sorties structurées alimentent de manière fiable la production de rapports et le routage.

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Des questions ? Appelez-nous +1 (647) 372-1565 ou par courriel [email protected]

Analyse basée sur l'IA avec Speak AI

Speak AI réunit la transcription, l'analyse du traitement automatique du langage naturel (TALN), l'analyse des sentiments et les agents d'IA au sein d'une plateforme unique. Conçue pour les chercheurs, les équipes et les entreprises travaillant avec des données audio, vidéo et textuelles, elle prend en charge plus de 100 langues.

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How to Extract Structured Data from Audio Using Speak AI

Speak AI’s structured output extraction lets you define a JSON schema and deploy an AI agent that extracts matching fields from any audio or video recording — turning unstructured voice data into clean, structured records your applications can consume directly.

What structured output extraction enables

Custom JSON schema — define the fields you want to extract (contact name, intent, sentiment, action items, entities) and the agent extracts them from every transcript
Contact and entity extraction — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
Meeting action item extraction — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
Survey coding automation — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
CRM and database integration — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry

Structured output extraction FAQ

How do I extract structured data from audio files with AI?

Define your output schema via the Speak AI API, submit audio files for transcription, and configure the structured extraction step to run on the resulting transcript. The API returns a JSON object matching your schema for each recording. Full documentation at docs.speakai.co.

What data can Speak AI extract from audio recordings as structured output?

Any information present in the spoken content: named entities, sentiment scores, action items, custom field values, topic classifications, and any other fields you define in your extraction schema. The AI reasons over the full transcript to populate your schema.

Can I use Speak AI structured outputs to feed a CRM automatically?

Yes. A common pattern: Speak AI transcribes call recordings via API, runs structured extraction (contact name, intent, follow-up required), and the JSON output is written to your CRM via webhook — eliminating manual call logging for sales and customer success teams.

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