Radar dote les podcasts d'un index interrogeable par IA

Radar, une plateforme développée par Particle, propose désormais un service d’indexation et de transcription de podcasts conçu pour être exploité par des agents IA. La solution permet de rendre 130 000 podcasts accessibles via une API et un protocole MCP, en fournissant des transcriptions enrichies de métadonnées et de labels d’intervenants.

L’outil s’appuie sur une base de données couvrant l’intégralité des 200 podcasts les plus populaires sur Apple, répartis dans 135 catégories, avec un ajout quotidien de 20 000 épisodes supplémentaires. Chaque transcription inclut une identification des locuteurs, des entités mentionnées (personnes, entreprises, marques, produits, thèmes) et des extraits clés. Cette approche vise à combler un vide dans l’écosystème des agents IA, souvent limités aux contenus textuels.

Radar est déjà utilisé par des acteurs comme Exa, un fournisseur d’API de recherche pour agents IA, ainsi que par des fonds d’investissement et des plateformes de revente de données. Particle, à l’origine spécialisée dans une application de lecture d’actualités, a pivoté vers ce modèle après avoir identifié le potentiel de son système de clips podcasts intégrés à son application.