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A podcast episode can now be treated less like a long recording and more like a searchable database. Particle, the AI newsreader startup founded by former Twitter engineers, has launched Radar, a service that indexes more than 130,000 podcasts and makes their spoken conversations available to people and AI agents.
Un épisode de podcast peut désormais être traité moins comme un long enregistrement que comme une base de données consultable. Particle, la start-up de lecture d’actualités IA fondée par d’anciens ingénieurs de Twitter, a lancé Radar, un service qui indexe plus de 130 000 podcasts et rend leurs conversations parlées accessibles aux personnes et aux agents IA.
The service transcribes audio, labels speakers and identifies the entities being discussed — people, companies, brands, products and topics. It adds 20,000 episodes daily, covering all Apple Top 200 podcasts across its 135 verticals, according to Particle. Users can search for quotes and pull out self-contained clips with timestamps, so they can read a passage and listen to the original moment without going through an entire episode.
Le service transcrit les contenus audio, identifie les intervenants et repère les entités mentionnées — personnes, entreprises, marques, produits et sujets. Il ajoute 20 000 épisodes par jour, en couvrant tous les podcasts Apple Top 200 dans ses 135 catégories, selon Particle. Les utilisateurs peuvent rechercher des citations et extraire des extraits autonomes avec horodatages, afin de lire un passage et d’écouter le moment original sans parcourir un épisode entier.
Radar also watches what changes over time. It can track mentions of a person, company or topic and send an alert when they appear, either immediately or in a daily or weekly digest. Filters can narrow those alerts to particular guests, subjects or top podcasts. A separate advertising search can find episodes where a company appears and follow that pattern over time. Particle also offers tools for political-bias analysis, chart rankings, audience-size estimates, sponsorship data and brand suitability.
Radar suit également les évolutions dans le temps. Il peut surveiller les mentions d’une personne, d’une entreprise ou d’un sujet et envoyer une alerte lorsqu’elles apparaissent, immédiatement ou sous la forme d’un récapitulatif quotidien ou hebdomadaire. Des filtres peuvent limiter ces alertes à certains invités, sujets ou podcasts les mieux classés. Un outil de recherche publicitaire distinct peut trouver les épisodes dans lesquels une entreprise apparaît et suivre cette tendance au fil du temps. Particle propose aussi des outils d’analyse des biais politiques, de suivi des classements, d’estimation de la taille de l’audience, d’analyse des données de sponsoring et d’évaluation de l’adéquation aux marques.
The practical shift is aimed at software that can search websites but cannot directly interpret audio. Radar's API and MCP connection let AI agents and other businesses query the podcast index programmatically; Exa, a search API provider for AI agents, is among its partners. Sara Beykpour, Particle's co-founder and CEO, told TechCrunch that hedge funds are the highest-volume customers directly integrating the API, while journalists, researchers, AI search platforms and data resellers are other potential users.
L’évolution vise les logiciels capables de rechercher sur des sites web, mais pas d’interpréter directement des contenus audio. L’API et la connexion MCP de Radar permettent aux agents IA et à d’autres entreprises d’interroger l’index de podcasts par programmation ; Exa, un fournisseur d’API de recherche pour les agents IA, compte parmi ses partenaires. Sara Beykpour, cofondatrice et PDG de Particle, a déclaré à TechCrunch que les fonds spéculatifs sont les clients qui génèrent le plus de volume en intégrant directement l’API, tandis que les journalistes, les chercheurs, les plateformes de recherche IA et les revendeurs de données sont d’autres utilisateurs potentiels.
So what changes in practice? A researcher can locate a relevant passage instead of scanning hours of audio, and a monitoring system can flag a new mention as it happens or collect it for later review. Radar costs $29 a month per seat, with a $399-per-month business plan covering 20 seats; API customers receive custom pricing. Particle plans to expand beyond podcasts to YouTube videos and news clips, but no independent assessment of Radar's accuracy has been published in the material available here.
Qu’est-ce que cela change en pratique ? Un chercheur peut trouver un passage pertinent au lieu de parcourir des heures d’audio, et un système de veille peut signaler une nouvelle mention au moment où elle survient ou la réunir pour un examen ultérieur. Radar coûte 29 $ par mois et par siège, avec une formule professionnelle à 399 $ par mois couvrant 20 sièges ; les clients de l’API bénéficient d’une tarification personnalisée. Particle prévoit de s’étendre au-delà des podcasts aux vidéos YouTube et aux extraits d’actualité, mais aucune évaluation indépendante de la précision de Radar n’a été publiée dans les documents disponibles ici.