Ce matin, j’ai terminé une réunion de 33 minutes avec deux prises de notes automatiques lancées en parallèle : Notion et Wispr Flow.
Une fois l’appel terminé, j’avais donc deux transcriptions et deux résumés du même échange.
Et là, je me suis posé une question assez simple : est-ce que les deux outils avaient vraiment entendu la même réunion ?
J’ai demandé à Codex de récupérer les deux versions, puis de les comparer. Pas seulement sur la présentation du résumé. D’abord sur la transcription, parce que c’est elle qui alimente tout le reste : les décisions, les actions, les mails de suivi et parfois même le CRM.
Le résultat est beaucoup moins serré que ce que j’imaginais.
Même réunion, deux souvenirs assez différents
La conversation était un bon test réel. Elle mélangeait une longue discussion informelle, du vocabulaire métier, quelques anglicismes, des noms propres et une partie plus structurée avec des décisions à prendre.
Je n’ai pas cherché à produire un benchmark scientifique. Je n’avais pas de transcription humaine de référence mot à mot.
J’ai comparé les deux textes sur les passages où le sens de la conversation permettait clairement de trancher, puis j’ai vérifié si les résumés respectaient les décisions et la personne à qui chaque action était attribuée.
Après avoir retiré les noms des locuteurs, Wispr Flow avait conservé environ 6 315 mots. Notion en avait 5 697, soit environ 11 % de matière en moins.
Ce chiffre ne suffit pas à désigner un gagnant. Ajouter tous les « oui », les hésitations et les répétitions n’améliore pas forcément une note.
Mais à la lecture, la différence ne venait pas seulement de quelques mots en plus.
Wispr Flow a mieux compris ce qui était dit
Sur cette réunion, la transcription de Wispr Flow était nettement plus facile à suivre.
Elle séparait 248 prises de parole et identifiait correctement mes interventions. Mon interlocuteur restait nommé « Speaker 1 », donc ce n’était pas parfait, mais je pouvais au moins savoir qui disait quoi.
Dans la version Notion que j’ai récupérée, tous les propos étaient regroupés en paragraphes sans attribution des locuteurs.
Et surtout, certaines différences changeaient complètement le sens.
Un exemple qui change le sens
Wispr Flow : « on est trop axés tech » — Notion : « on est trois accès tech »
- Wispr Flow : « on peut faire un truc avec l’I.A » — Notion : « on peut faire un truc avec Lya ».
- Wispr Flow : « une fois sur deux, il va zapper » — Notion : « une fois sur D, il va zapper ».
Wispr Flow n’est pas irréprochable pour autant. Un nom d’entreprise était mal orthographié, une adresse mail comportait une erreur et le deuxième participant n’a pas été reconnu par son nom. La différence, dans mon test, c’est que ses erreurs restaient généralement compréhensibles. Celles de Notion transformaient plus souvent la phrase en autre chose.
Le résumé a permis à Notion de revenir dans la course
Si je m’étais contenté d’ouvrir les deux résumés pendant trente secondes, j’aurais probablement préféré Notion.
Son document était plus détaillé, mieux organisé et directement exploitable. Les actions apparaissaient sous forme de cases à cocher. Les thèmes étaient séparés. Les citations permettaient de revenir vers les passages concernés.
Notion avait aussi supprimé toute la conversation informelle du début pour se concentrer sur la partie professionnelle. Pour relire rapidement une réunion de travail, c’est plus agréable.
Wispr Flow produisait un résumé plus court. Il conservait la discussion informelle, mais il était meilleur pour retenir plusieurs décisions finales plutôt que les différentes options évoquées pendant la conversation.
Le problème, c’est que les deux résumés contenaient des erreurs d’attribution.
À un moment, mon interlocuteur me demande de lui renvoyer un PowerPoint. Les deux outils ont créé l’action inverse : ce serait à lui de me l’envoyer.
Notion inverse également le sens d’une invitation à une prochaine réunion. Et le « une fois sur deux » mal transcrit devient carrément « un jour sur dix » dans son résumé.
Wispr Flow comprend correctement l’invitation dans le corps de sa synthèse, puis l’inverse dans sa liste d’actions. Son résumé trouve plusieurs prochaines étapes, mais son champ structuré consacré aux tâches reste vide.
Est-ce que la meilleure transcription permet vraiment de sauvegarder plus d’informations ?
Sur le fond général, la réponse est assez surprenante : pas énormément.
Avec les deux résumés, je peux retrouver l’histoire principale de la réunion. Si, dans six mois, je demande simplement « de quoi avions-nous parlé ? », Notion et Wispr Flow devraient donc me donner une réponse assez proche.
La transcription plus précise de Wispr Flow ne produit pas automatiquement un résumé beaucoup plus riche. Notion sauvegarde même davantage de détails professionnels dans sa synthèse, simplement parce qu’elle est plus longue et plus structurée.
La différence apparaît quand je demande quelque chose de plus précis.
- Qui devait envoyer le PowerPoint ?
- Qui était invité à la prochaine réunion ?
- Quel jour et à quelle heure l’envoi devait partir ?
- Quel outil devait envoyer le mail ?
- Quelle formulation exacte expliquait le problème ?
À ce niveau, l’information sauvegardée n’est plus la même. La meilleure transcription n’a pas servi à ajouter beaucoup plus d’idées dans le résumé. Elle a surtout conservé une matière plus fiable pour revenir à la source.
La qualité devient utile quand l’information doit agir
Pour une simple relecture, le gain peut sembler limité. Pour créer des tâches, mettre à jour un CRM, rédiger un compte rendu ou retrouver une décision plusieurs mois plus tard, il devient beaucoup plus concret.
Les deux produits continuent d’évoluer. Notion précise que l’identification des locuteurs fonctionne surtout lors d’une réunion virtuelle à deux dans l’application de bureau et peut être limitée avec un micro partagé, en groupe, dans le navigateur ou sur mobile. Wispr Flow explique que les noms et les prises de parole sont affinés après l’appel, lorsque l’outil dispose d’assez d’éléments pour les attribuer. Dans mon cas, aucun des deux n’a parfaitement identifié les deux personnes.
Ma conclusion : je n’ai pas encore choisi, mais je sais mieux quoi tester
Une seule réunion ne suffit pas à établir un classement universel. Elle ne suffit pas non plus à décider comment je prendrai mes notes à l’avenir.
Ce test m’aide surtout à séparer trois rôles que je mélangeais jusque-là : le résumé sert à relire, la transcription sert à contrôler et Notion sert de mémoire opérationnelle.
Notion reste très difficile à battre sur ce dernier point. Tout est déjà centralisé, relié au bon client ou au bon projet, avec le résumé, les actions et l’historique.
Wispr Flow m’apporte autre chose : une transcription nettement plus fidèle. Pour retrouver le thème général d’une réunion, ce niveau de précision peut sembler superflu. Mais dès que je cherche une formulation exacte, une décision ou la personne à qui une action a été attribuée, ce luxe devient difficile à ignorer.
La bonne pratique que je retiens n’est donc pas de faire confiance aveuglément au résumé le plus propre. C’est de conserver une source suffisamment fidèle, puis de vérifier les décisions et les actions importantes avant de les centraliser dans mon système de travail.
Je ne sais pas encore si je vais rester entièrement dans Notion, utiliser Wispr Flow pour la transcription puis centraliser le résultat dans Notion, ou choisir selon l’importance de la réunion. La piste hybride me paraît logique, mais je veux la tester sur plusieurs rendez-vous avant d’en faire ma méthode.
Si tu veux reproduire le test, compare surtout les noms propres, les décisions finales et la personne à qui chaque action a été attribuée.
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