We present the MEETING corpus, a dataset of roughly 95 hours of spontaneous meeting-style conversations in French. The corpus is designed to serve as a foundation for downstream tasks such as meeting summarization. In its current state, it offers 25 hours of manually corrected transcripts that are aligned with the audio signal, making it a valuable resource for evaluating ASR and speaker recognition systems. It also includes automatic transcripts and alignments of the whole corpus which can be used for downstream NLP tasks. The aim of this paper is to describe the conception, production and annotation of the corpus up to the transcription level as well as to provide statistics that shed light on the main linguistic features of the corpus.

Nous présentons la famille de modèles Claire, une collection de modèles de langage conçus pour améliorer les tâches nécessitant la compréhension des conversations parlées, tel que le résumé de réunions. Nos modèles résultent de la poursuite du pré-entraînement de deux modèles de base exclusivement sur des transcriptions de conversations et des pièces de théâtre. Aussi nous nous concentrons sur les données en français afin de contrebalancer l’accent mis sur l’anglais dans la plupart des corpus d’apprentissage. Cet article décrit le corpus utilisé, l’entraînement des modèles ainsi que leur évaluation. Les modèles, les données et le code qui en résultent sont publiés sous licences ouvertes, et partagés sur Hugging Face et GitHub.