Genauigkeit bei der Transkription von Besprechungen auf Französisch: Wir haben 4 KI-Tools getestet (2026)

Tools zur Transkription von Besprechungen auf Französisch sind auf dem Markt relativ leicht zu finden, doch die Marketingversprechen, die eine genaue Transkription auf Französisch versprechen, werden nicht immer eingehalten. Die überwiegende Mehrheit der auf dem Markt erhältlichen Tools ist in erster Linie auf Englisch ausgelegt, wobei die Französisch-Funktionen nur nachträglich hinzugefügt wurden. Wenn also eine Besprechung live stattfindet, kann es leicht vorkommen, dass aus Jean-Baptiste drei verschiedene Sprecher werden.

Um die Genauigkeit zu testen, haben wir tl;dv, Noota, Fireflies und Googles eigene Gemini in Google Meet verwendet, Google Meet prüfen, wie gut die einzelnen Dienste mit schnellem, muttersprachlichem Französisch in einem formellen Umfeld zurechtkommen.

Die Ergebnisse der einzelnen Tools wurden anschließend anonymisiert und sowohl von LLMs als auch von einem Muttersprachler im Blindtest bewertet.

Nachfolgend finden Sie die Übersicht mit den vollständigen Ergebnissen. Um Ihnen das Scrollen zu ersparen: tl;dv mit 187 von 200 Punkten den ersten Platztl;dv , gefolgt von Noota mit 163 von 200 Punkten.

Wie Sie sehen können, tl;dv mit deutlichem Vorsprung abgesetzt und lag in jedem unserer Bewertungsbereiche an der Spitze oder gleichauf mit den Spitzenreitern.

Transkription und Genauigkeit von Besprechungen auf Französisch

Wenn es um die Genauigkeit bei der Transkription von Französisch geht, reicht es nicht aus, dass die Transkription einfach nur „gut“ ist. Wenn das von Ihnen zur Transkription von Französisch verwendete Tool auch nur ein einziges Wort falsch wiedergibt, sind die Aktionspunkte und alles andere voller Fehler, wodurch die Besprechungsnotizen unvollständig werden.

Um ein möglichst detailliertes Ergebnis zu erhalten, haben wir diesen Abschnitt anhand von sieben verschiedenen Kriterien auf einer Skala von 65 Punkten bewertet, darunter sprachliche Korrektheit, Eigennamen und Entitätserkennung sowie die Frage, ob diese Elemente bei der Aussprache auf Französisch erhalten blieben.

tl;dv mit insgesamt 62 von 65 möglichen Punkten durch. Zum Hintergrund: Diese Punkte wurden von LLMs (ClaudeAnthropicund ChatGPT von OpenAI) vergeben und anschließend durch eine blinde Bewertung durch Muttersprachler bestätigt, wobei die Namen der Tools verborgen blieben.

Bei genauerer Betrachtung der Ergebnisse zeigte sich, dass die meisten Tools das Französische recht gut beherrschten, doch in drei Bereichen konnte tl;dv in unseren Tests deutlich tl;dv .

Entitätserkennung

Bei der Entitätserkennung geht es darum, wie gut das Tool Personennamen, Firmennamen und Orte erfasst und wiedergegeben hat. Hier gibt es aufgrund von Faktoren wie Rechtschreibung und regionalen Unterschieden immer eine gewisse Fehlerquote. Mein eigener Name, Danielle, kann auf vielfältige Weise geschrieben werden. Unter Verwendung der Referenz-Transkription aus der Video- und Audioquelle tl;dv von allen Tools am besten tl;dv . Anschließend haben wir dies einem Muttersprachler zur Bewertung vorgelegt, der bestätigte, dass die anonymisierte Ausgabe tl;dv– trotz einiger kleinerer Fehler – in puncto Qualität und Konsistenz besser war als die der anderen drei Tools. In jedem Meeting und in jeder Situation sind dies entscheidende Fakten, bei denen man sich keine Fehler leisten kann.

Fachbegriffe

Eine der größten Diskrepanzen zwischen den Tools betraf die Erkennung von Fachbegriffen. Um den Kontext zu verdeutlichen, wählten wir Clips mit stark fachspezifischen und finanztechnischen Inhalten aus, um eine detaillierte geschäftliche Interaktion nachzubilden, ohne dabei benutzerdefiniertes Vokabular in eines der Tools einzufügen. tl;dv auch hier wieder die höchste Punktzahl und lieferte das bestmögliche Ergebnis aus dem Testset. Unser Muttersprachler bestätigte dies erneut im Blindtest.

Zahlen, Datumsangaben und Währungen

Ein weiteres sehr wichtiges Element bei jedem geschäftlichen oder offiziellen Treffen sind Zahlen, Daten und Währungsangaben. Diese tauchen in offiziellen Zusammenhängen ständig auf und haben großes Gewicht. Eine einzige falsch gesetzte Ziffer kann einen Jahresumsatz von 1.000 € in 1.000.000 € verwandeln oder eine 1,18 auf 18 reduzieren.

tl;dv hat die Euro-Beträge und Datumsangaben tl;dv so wiedergegeben, wie ein französischer Leser sie schreiben würde. Einige der anderen Tools haben hier Fehler gemacht, indem sie Zahlen falsch interpretiert oder die Formatierungsnuancen ausgelassen haben, die für die Genauigkeit der Ausgabe entscheidend sind.

Diakritische Zeichen und Code-Wechsel

Die sprachspezifische Auswertung ergab ähnliche Ergebnisse. tl;dv hier mit insgesamt 18 von 20 Punkten am bestentl;dv . Gemini erreichte zum Vergleich nur 12 Punkte.

Insbesondere Gemini schnitt bei französischspezifischen Namen und Akzenten sehr schwach ab. Noota war, obwohl es sich um ein auf Französisch basierendes Tool handelt, hinsichtlich der reinen Sprachgenauigkeit am schwächsten. Auch Fireflies schlechtere Fireflies : Es erreichte zwar ein ordentliches Grundniveau, glättete jedoch viele Nuancen der Sprache und entschied sich dafür, das Transkript zu „bereinigen“, anstatt auf echte Genauigkeit zu achten.

Treffen in der Praxis – Qualität

Bei unseren Genauigkeitstests haben wir geprüft, ob die Tools die Transkripte korrekt wiedergegeben haben. In dieser Bewertungsstufe wird untersucht, wie gut die Besprechungsdetails im Nachhinein verwertbar waren: Dazu gehören Aspekte wie korrekte Zuordnung der Äußerungen, Zusammenfassungen, die sich leicht an andere Teilnehmer oder Beteiligte weiterleiten lassen, umsetzbare Folgemaßnahmen sowie das Fehlen von „Halluzinationen“.

In diesem Abschnitt wurden in sechs Reihen insgesamt 45 Punkte vergeben. tl;dv mit 41 von 45 Punkten, acht Punkte vor Noota mit 33 Punkten, gefolgt von Gemini 31 Gemini und Fireflies mit 29 Punkten.

An einigen Stellen werden hier die Lücken deutlich, wenn es darum geht, den Ergebnissen zu vertrauen, ohne das gesamte Meeting noch einmal abspielen zu müssen.

Diarisierung

Unter „Diarisierung“ versteht man, wie genau das Tool ermittelt hat, wer was gesagt hat, wobei jeder Sprecher separat erfasst und jeder Redebeitrag der richtigen Person zugeordnet wurde. Wenn dabei Fehler unterlaufen, erhält man am Ende eine saubere Abschrift, in der die falschen Namen den Äußerungen zugeordnet sind.

tl;dv die volle Punktzahl von 10 von 10. Es trennte jeden Redner klar voneinander und hielt den Vorsitzenden und den Gouverneur von Anfang bis Ende voneinander getrennt, ohne dass es zu Überschneidungen zwischen den Redebeiträgen der einzelnen Personen kam.

Noota konnte die beiden Hauptredner erkennen, hatte jedoch Schwierigkeiten mit den schnellen Wortwechseln zu Beginn der Sitzung. Es verteilte den Ausdruck „Mes chers collègues“ auf zwei Redner und ordnete das „Ah bon, d’accord“ eines Ausschussmitglieds dem Gouverneur zu, der zu diesem Zeitpunkt noch gar nicht zu Wort gekommen war.

Fireflies erzielte 6 von 10 Punkten. Das System unterschied während des Hauptteils der Sitzung zwischen dem Vorsitzenden und dem Gouverneur, ordnete jedoch zwei kurze Fragmente fälschlicherweise dem falschen Redner zu: „Chers collègues“ und „Recevoir“ – beide gehörten eigentlich dem Vorsitzenden.

Gemini von den anderen drei ab. Da es über keinen Meeting-Bot verfügt, haben wir die Diarisierung außerhalb unserer Haupttests geprüft: Das Audio wurde in das M4A-Format konvertiert und zusammen mit einer Eingabeaufforderung an das LLM Geminiübermittelt. Es bewältigte die Aufgabe gut, und die Ausgabe war besser als die von Noota und Fireflies: Es identifizierte korrekt drei Sprecher, darunter auch das sich einmischende Ausschussmitglied, das die anderen einem anderen Sprecher zugeordnet hatten. Wir haben es mit 4 von 10 Punkten niedriger bewertet, da es dies nicht eigenständig leisten konnte. Es benötigte manuelle Eingaben, während die anderen Tools die Diarisierung automatisch durchführten. Obwohl das Ergebnis gut war, erforderte es im Vergleich zu den anderen Systemen daher zu viel menschliches Eingreifen, um die Aufgabe zu erfüllen.

Halluzinations- und Einfügungsrate

Der einzige Bereich, in dem sich die Tools deutlich voneinander unterschieden, war die Rate der Halluzinationen und Einfügungen. Beim Vergleich der Ausgangsreferenzen mit den Ergebnissen stellte sich heraus, dass tl;dv nichts tl;dv und keine Halluzinationen erzeugt hatte. Im Gegensatz dazu Fireflies aufgrund von Schleifenproblemen und doppeltem Text, der im Audio nicht vorkam, schlechter Fireflies . Es gab auch einige Textverkürzungen, die wir jedoch ausgeschlossen haben; es handelt sich also um reine Erfindungen des Tools. Dies ist der Bereich, in dem eine Entscheidung selbstbewusst im Text festgehalten wird, etwa: „Elodie bot an, den Q3-Bericht zu erstellen“, obwohl diese Maßnahme im Gespräch nie erwähnt wurde. Fireflies in dieser Hinsicht durchweg am schlechtesten Fireflies .

Verhaltensstabilität

Wir haben die Tests über mehrere Sitzungen hinweg durchgeführt, um sicherzustellen, dass es keine Zufallserfolge gab und dass eine einzelne schlechte Sitzung das Ergebnis nicht unfair nach unten zog. Über den gesamten Testumfang hinweg tl;dv bei allen Sitzungstypen die größte Konstanz.

Zusammenfassung: Qualität

Bei allen Tools waren die Qualität der Zusammenfassung und die Extraktion von Aktionspunkten von Durchlauf zu Durchlauf ziemlich ähnlich. Das ist positiv und beruhigend, doch sollten sich Fehler in der Transkriptionsgenauigkeit von Anfang an eingeschlichen haben und sich fortgesetzt haben, könnte dies zu einer erheblichen Verschlechterung führen.

Funktionen und Merkmale

In diesem Bereich vergrößert sich der Abstand am stärksten. Wir haben jedes Tool hinsichtlich seiner sofort einsatzbereiten Funktionen bewertet, wobei die Gesamtpunktzahl bei 72 lag. tl;dv mit 66 Punkten an der Spitze und damit ganze drei Punkte vor Noota. Gemini, das nicht direkt mit diesen Tools vergleichbar ist, fiel auf 36,5 Punkte zurück, da es ihm an Funktionen mangelt, die alltägliche Arbeitsabläufe und übergeordnete Anwendungsmöglichkeiten unterstützen.

Stimmabdruck

Die Spracherkennung ist ein Bereich, in dem tl;dv von den anderen getesteten Tools tl;dv . Wenn Sie diese Funktion aktivieren, kann das Tool Ihre Stimme erkennen. tl;dv das einzige Tool in dieser Auswahl, das diese Funktion bietet.

Erfassung von Füllwörtern

Viele Tools bieten die Entfernung von Füllwörtern an, und wir verstehen, dass dies etwas ist, was die Nutzer suchen. tl;dv bietet tl;dv die Erfassung von Füllwörtern an. Dadurch werden die Füllwörter erfasst, anstatt entfernt zu werden, was die Genauigkeit der Transkription erhöht. Das gelegentliche „Ähm“ und „Äh“ ist in einem offiziellen Dokument vielleicht nicht erwünscht, verleiht Besprechungen jedoch mehr Lebendigkeit und Nuancen und gibt die Gewissheit, dass alles erfasst wird. tl;dv das einzige Tool, das einen vollständigen Überblick darüber bot, was tatsächlich gesagt wurde.

Nativer MCP-Server

Ein nativer MCP-Server ermöglicht es einem KI-Assistenten wie Claude oder ChatGPT, direkt auf Ihre Besprechungsbibliothek zuzugreifen, sodass Sie Zusammenfassungen abrufen oder andere Aufgaben erledigen können, ohne das Tool öffnen zu müssen. tl;dv Fireflies Noota betreiben jeweils einen eigenen First-Party-Server für Besprechungsbibliotheken und erzielten die volle Punktzahl. Gemini die halbe Punktzahl: Google bietet mittlerweile einen breiteren MCP-Zugriff auf Workspace-Daten an, doch da es keinen dedizierten Server gibt, der speziell auf die Gemini zugeschnitten ist, kann es hier nicht mit den speziell für diesen Zweck entwickelten Tools mithalten.

Wo Gemini

Von allen von uns getesteten Tools Gemini in diesem Abschnitt am schlechtesten Gemini – und zwar aufgrund seiner Beschaffenheit. Es handelt sich nicht um ein eigenständiges Meeting-Tool, sondern um eine Funktion innerhalb der Google-Suite, Google Meet in Google Meet integriert Google Meet . Daher bietet es keine direkte CRM-Synchronisierung oder benutzerdefinierte Vokabeln, und alle Integrationen werden über eine Verkettung mit anderen Elementen realisiert. Es transkribiert, es speichert, es befindet sich in Ihrem Google Drive, aber es erfordert mehr Aufwand, um damit etwas anzufangen.

Vertrauen, Sicherheit und Wert

In diesem Bereich schnitten alle Tools ziemlich ähnlich ab, mit einer Ausnahme. tl;dv Noota und Fireflies erreichten Fireflies die volle Punktzahl von 18 von 18, während Gemini mit 15 Punkten Gemini hinterherhinkte.

Dreifacher Gleichstand

tl;dv Noota und Fireflies erzielten Fireflies die volle Punktzahl von 18 Punkten und schnitten in Bereichen wie Zertifizierung, DSGVO, Datenstandort und Aufbewahrungskontrollen gleich ab.

Für alle, die in Frankreich ansässig sind und französischsprachige Besprechungen im Rahmen der DSGVO durchführen, ist besonders wichtig zu prüfen, ob die KI anhand von Nutzeraufnahmen trainiert wird. Keines der Tools tut dies, sodass Ihre Aufnahmen nicht in das Modell eines anderen einfließen.

Das Fehlen eines kostenlosen Tarifs Gemini

Wo Gemini Punkte Gemini , war das Fehlen eines echten kostenlosen Tarifs. Eine kostenlose Testversion allein zählt in dieser Rubrik nicht. Bei meinen eigenen Tests habe ich meine geschäftliche E-Mail-Adresse mit einem kostenpflichtigen Google Workspace-Konto verwendet, doch Gemini war dort nicht verfügbar, sodass ich auf ein Unternehmenskonto zurückgreifen musste, um die Transkripte für diesen Artikel zu erstellen.

Präzisionstest für Französisch-Meetings: Methodik

Unser Vergleich basiert auf einem kontrollierten, direkt vergleichbaren Test, bei dem für jedes Werkzeug die gleichen Bedingungen gelten.

Das Testset

Um ein faires und ausgewogenes Ergebnis zu erzielen, haben wir jedem Tool dieselbe Audioaufnahme einer französischen Besprechung zur Verfügung gestellt und die Tests unter denselben Bedingungen durchgeführt.

Die Reihe umfasst drei reale französische Sitzungen. Eine davon war eine Regierungssitzung: die Anhörung des Gouverneurs der Banque de France vor dem Finanzausschuss der Nationalversammlung. Die beiden anderen waren Ergebnispräsentationen der EDF: die Präsentation der Ergebnisse des ersten Halbjahres 2025 und die Pressekonferenz zum Gesamtjahr 2025.

Jeder clip etwa 10 bis 12 Minuten clip und enthielt mindestens zwei Hauptredner sowie kürzere Einwürfe. Die Genauigkeit und die Wortfehlerrate (WER) wurden anhand der nahezu wortgetreuen französischen Referenz, der offiziellen Ausschussunterlagen und der Unternehmensunterlagen gemessen, sodass die Ausgabe auf einer festen Referenzgrundlage beruhte.

Die Rezension

Um ein möglichst faires Ergebnis zu erzielen, erfolgte die gesamte Bewertung im Blindverfahren. Die Ergebnisse der einzelnen Tools wurden mit einem Buchstaben anonymisiert, und der Schlüssel dazu wurde sowohl den LLMs als auch dem Muttersprachler vorenthalten.

Wir haben die Ergebnisse sowohl durch Claude als auch durch ChatGPT laufen lassen, um eine erste Bewertung und Rangliste zu erstellen. Anschließend erhielt unser französischer Muttersprachler JB eine anonymisierte Version der vollständigen Transkripte sowie der schwierigsten Passagen – darunter zusammengesetzte Begriffe, Eigennamen und Code-Switching –, um diese zu bewerten. Jede Zeile wurde anhand eines absoluten Standards bewertet, sodass das beste Tool nicht automatisch die volle Punktzahl erhielt.

Anschließend haben wir Clips direkt in die jeweiligen Dashboards hochgeladen, um die Qualität der Diarisierung zu bewerten. Dies erfolgte im M4A-Format, da Gemini MP4-Dateien akzeptiert.

Das Werkzeugset

Die Tools, die wir für den Vergleich mit tl;dv ausgewählt haben, tl;dv Gemini, Noota und Fireflies.

Gemini ausgewählt, weil es in vielen Organisationen bereits im Einsatz ist und von zahlreichen Teams als Standardlösung genutzt wird. Außerdem bot es Französisch als eine der acht unterstützten Sprachen an, auch wenn dies als Alpha-Version angegeben wurde.

Noota ist ein in Frankreich ansässiger KI-basierter Dienst zur Erstellung von Besprechungsprotokollen, der für den europäischen Markt entwickelt wurde.

Fireflies als vergleichbares, gleichartiges Tool ausgewählt, das jedoch in den USA ansässig ist, um einen internationalen Vergleich zu ermöglichen.

Aufschlüsselung nach Motor und Plan

tl;dv eine lizenzierte, dedizierte ASR-Engine von ElevenLabs im Rahmen eines Business-Kontos. Gemini Googles hauseigenes LLM, das über Google Meet erfasst wird. Noota und Fireflies die von ihnen verwendete Engine Fireflies öffentlich bekannt, sodass wir keine vollständigen Ergebnisse liefern konnten.

Geltungsbereich und Vorbehalte

• Da die Ausgangstranskripte nicht vollständig wortgetreu waren, stützte sich die Bewertung auf eine nahezu wortgetreue französische Referenz und nicht auf eine perfekte.
• Alle Angaben waren zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels korrekt; da es sich um einen sich schnell verändernden Markt handelt, können sich einige Zeilen nach der Veröffentlichung verschieben.
• Der Test basiert auf dem französischen der französischen Republik, nicht auf dem Quebecer Französisch oder anderen regionalen Dialekten.

Was ist die beste Software zur Transkription von Besprechungen für Französisch?

Die beste Software zur Transkription von Besprechungen für Französisch ist tl;dv, die unseren Vergleichstest mit 187 von 200 Punkten gewann. Sie lag 24 Punkte vor Noota (163 Punkte), gefolgt Gemini Fireflies und Gemini ,5 Gemini . Sie führte in drei Kategorien und lag in der vierten gleichauf – und setzte sich genau dort ab, wo Französisch besonders schwierig ist: bei Namen, Fachbegriffen, der Unterscheidung der Sprecher und dem Datenschutz gemäß DSGVO.

Wenn Sie Besprechungen auf Französisch abhalten und einen zuverlässigen, funktionsreichen KI-Besprechungsassistenten benötigen, der Französisch sicher transkribieren und erfassen kann, probieren Sie tl;dv noch heute tl;dv .