diff --git a/ffmpeg-service/app/align.py b/ffmpeg-service/app/align.py
index 0662653..a33429f 100644
--- a/ffmpeg-service/app/align.py
+++ b/ffmpeg-service/app/align.py
@@ -116,12 +116,22 @@ def _model():
     return WhisperModel(config.WHISPER_MODEL, device="cpu", compute_type=config.WHISPER_COMPUTE_TYPE)
 
 
+# Silence ajouté avant la voix pour Whisper : sur une voix qui démarre
+# aussitôt, il laissait souvent passer le premier mot (« Alerte »).
+LEAD_SILENCE = 0.5
+
+
 def _transcribe_sync(audio: Path) -> list[Word]:
+    import numpy as np
+    from faster_whisper.audio import decode_audio
+
+    samples = decode_audio(str(audio), sampling_rate=16000)
+    padded = np.concatenate([np.zeros(int(16000 * LEAD_SILENCE), dtype=samples.dtype), samples])
     # Pas de texte attendu en amorce (initial_prompt) ni d'enchaînement sur le
     # segment précédent : les deux font halluciner Whisper, qui répète la phrase
     # et masque une fin tronquée. On veut entendre ce qui est réellement dit.
     segments, _ = _model().transcribe(
-        str(audio),
+        padded,
         language="fr",
         word_timestamps=True,
         condition_on_previous_text=False,
@@ -129,7 +139,7 @@ def _transcribe_sync(audio: Path) -> list[Word]:
         beam_size=5,
     )
     return [
-        Word(w.word.strip(), float(w.start), float(w.end))
+        Word(w.word.strip(), max(0.0, w.start - LEAD_SILENCE), max(0.0, w.end - LEAD_SILENCE))
         for segment in segments
         for w in (segment.words or [])
         if w.word.strip()
diff --git a/ffmpeg-service/app/quality.py b/ffmpeg-service/app/quality.py
index d594f19..f5944ce 100644
--- a/ffmpeg-service/app/quality.py
+++ b/ffmpeg-service/app/quality.py
@@ -49,8 +49,8 @@ def check_reading(expected_text: str, spoken: list[Word]) -> ReadingCheck:
     lettre : les petites erreurs de reconnaissance (« petit » pour « petits »,
     « week -end » découpé) ne comptent pas comme des mots manquants, alors
     qu'un mot sauté, une fin tronquée ou une phrase ajoutée se voient."""
-    expected = "".join(normalize(w) for w in expected_text.split())
-    heard = "".join(normalize(w.text) for w in spoken)
+    expected = "".join(comparable_tokens(expected_text.split()))
+    heard = "".join(comparable_tokens([w.text for w in spoken]))
     if not expected:
         return ReadingCheck(1.0, 0.0, True)
     if not heard:
@@ -70,13 +70,44 @@ def check_reading(expected_text: str, spoken: list[Word]) -> ReadingCheck:
     )
 
 
+# Unités écrites de plusieurs façons par Whisper (« 40 cm » pour « 40 centimètres »)
+UNITS = {
+    "e", "eur", "euro", "euros", "centime", "centimes", "cm", "centimetre", "centimetres",
+    "mm", "millimetre", "millimetres", "m", "metre", "metres", "km", "kilometre", "kilometres",
+    "g", "gramme", "grammes", "kg", "kilo", "kilos", "kilogramme", "kilogrammes",
+    "l", "litre", "litres", "cl", "centilitre", "centilitres", "ml", "millilitre", "millilitres",
+    "pourcent", "pourcents", "x", "fois",
+}  # fmt: skip
+
+
+def comparable_tokens(words: list[str]) -> list[str]:
+    """Mots normalisés, sans les nombres ni l'unité qui les suit : Whisper écrit
+    un prix ou une mesure à sa façon (« 11 € 99 », « 11,99 euros », « 40 cm »),
+    ce qui passait pour des mots sautés et relançait la génération."""
+    tokens: list[str] = []
+    after_number = False
+    for word in words:
+        token = normalize(word)
+        if not token:
+            continue
+        if any(c.isdigit() for c in token):
+            after_number = True
+            continue
+        if after_number and token in UNITS:
+            continue
+        after_number = False
+        tokens.append(token)
+    return tokens
+
+
 def _missing_words(expected_text: str, spoken: list[Word]) -> list[str]:
     """Mots attendus sans équivalent proche dans ce qui a été entendu."""
-    heard = {normalize(w.text) for w in spoken}
+    heard = set(comparable_tokens([w.text for w in spoken]))
+    kept = set(comparable_tokens(expected_text.split()))
     missing = []
     for word in expected_text.split():
         token = normalize(word)
-        if token and not any(difflib.SequenceMatcher(a=token, b=h).ratio() >= 0.7 for h in heard):
+        if token in kept and not any(difflib.SequenceMatcher(a=token, b=h).ratio() >= 0.7 for h in heard):
             missing.append(word.strip(".,!?;:…"))
     return missing
 
@@ -90,6 +121,10 @@ ACTIVE_RANGE_DB = 38.0
 # Marges gardées autour de la parole
 LEAD_PAD = 0.08
 TAIL_PAD = 0.30
+# Pause entre deux phrases : au moins 80 ms de silence, cherchée jusqu'à 1,2 s
+# de la borne estimée par Whisper
+MIN_PAUSE = 0.08
+PAUSE_SEARCH = 1.2
 
 
 @dataclass
@@ -139,6 +174,19 @@ class Envelope:
         active = np.nonzero(self.db[first:last] > self.threshold)[0]
         return (first + int(active[-1]) + 1) * FRAME if len(active) else None
 
+    def pauses(self, min_length: float = MIN_PAUSE) -> list[tuple[float, float]]:
+        """Silences (sous le seuil d'audibilité) d'au moins min_length secondes."""
+        quiet = self.db <= self.threshold
+        runs, run_start = [], None
+        for i, is_quiet in enumerate([*quiet, False]):
+            if is_quiet and run_start is None:
+                run_start = i
+            elif not is_quiet and run_start is not None:
+                if (i - run_start) * FRAME >= min_length:
+                    runs.append((run_start * FRAME, i * FRAME))
+                run_start = None
+        return runs
+
     def speech_span(self, start: float, end: float) -> tuple[float, float]:
         """Parole contenue dans [start, end], avec ses marges, sans en sortir."""
         onset, offset = self.first_sound(start, end), self.last_sound(start, end)
@@ -170,9 +218,26 @@ async def load_envelope(path: Path) -> Envelope:
     return envelope_from_samples(np.frombuffer(raw, dtype=np.float32), 16000)
 
 
-def sentence_cut(envelope: Envelope, previous_end: float, next_start: float) -> float:
-    """Coupe entre deux phrases, au point le plus calme de la pause. Les bornes
-    Whisper sont imprécises : on cherche un peu autour."""
-    low = max(0.0, min(previous_end, next_start) - 0.1)
-    high = max(previous_end, next_start) + 0.2
+def sentence_cut(envelope: Envelope, previous_end: float, next_start: float, after: float = 0.0) -> float:
+    """Coupe entre deux phrases, au cœur d'une vraie pause.
+
+    Les bornes Whisper sont imprécises, et fausses quand un mot n'a pas été
+    reconnu (un prix en fin de phrase : sa place est alors estimée) ; couper
+    à la borne estimée tombait parfois au milieu d'une phrase. On choisit donc
+    la pause mesurée la plus proche de la borne estimée, les longues pauses
+    (fin de phrase) étant préférées aux courtes (virgule)."""
+    low = max(after, min(previous_end, next_start) - 0.1)
+    high = max(low + 0.05, max(previous_end, next_start) + 0.2)
+    best: tuple[float, float, float] | None = None
+    for start, end in envelope.pauses():
+        if end <= after + 0.05 or start <= 0.0 or end >= envelope.duration:
+            continue  # silences avant la première et après la dernière phrase exclus
+        distance = max(0.0, low - end, start - high)
+        if distance > PAUSE_SEARCH:
+            continue
+        score = distance - (end - start)
+        if best is None or score < best[0]:
+            best = (score, max(start, after), end)
+    if best:
+        return envelope.quietest(best[1], best[2])
     return envelope.quietest(low, high)
diff --git a/ffmpeg-service/app/srt_voice.py b/ffmpeg-service/app/srt_voice.py
index fc094ee..171a2e5 100644
--- a/ffmpeg-service/app/srt_voice.py
+++ b/ffmpeg-service/app/srt_voice.py
@@ -103,7 +103,7 @@ def segments_from_reading(groups: list[list[Word]], envelope: quality.Envelope)
     marge (300 ms après le dernier son : les fins de phrases ne sont pas rognées)."""
     cuts = [0.0]
     for previous, following in zip(groups, groups[1:]):
-        cuts.append(quality.sentence_cut(envelope, previous[-1].end, following[0].start))
+        cuts.append(quality.sentence_cut(envelope, previous[-1].end, following[0].start, after=cuts[-1]))
     cuts.append(envelope.duration)
     if any(b <= a for a, b in zip(cuts, cuts[1:])):
         return None
diff --git a/ffmpeg-service/tests/test_quality.py b/ffmpeg-service/tests/test_quality.py
index f1b6958..ebd4fef 100644
--- a/ffmpeg-service/tests/test_quality.py
+++ b/ffmpeg-service/tests/test_quality.py
@@ -71,3 +71,35 @@ def test_skipped_words_are_detected_and_named():
     assert not check.acceptable
     assert "bonbons" in check.missing and "effrayante" in check.missing
     assert "non entendus" in check.describe()
+
+
+def test_prices_and_units_written_differently_are_not_missing_words():
+    expected = "Alerte léopard ! Le coussin de 40 centimètres à 11,99 €. Le cabas à 13,99 €."
+    heard = _heard("Alerte léopard ! Le coussin de 40 cm à 11 € 99. Le cabas à 13,99 euros.")
+    check = check_reading(expected, heard)
+    assert check.acceptable, check
+    assert check.missing == []
+
+
+def test_skipped_word_next_to_a_price_is_still_detected():
+    expected = "Le coussin léopard à 11,99 €. Le cabas doux et chaud à 13,99 €."
+    heard = _heard("Le coussin à 11,99 €. Le cabas à 13,99 €.")
+    check = check_reading(expected, heard)
+    assert not check.acceptable
+    assert "léopard" in check.missing
+
+
+def test_cut_uses_the_real_pause_when_word_timing_is_estimated():
+    # Phrase 1 jusqu'à 2,0 s (dont un prix non reconnu), virgule à 1,0 s,
+    # pause de fin de phrase 2,0–2,4 s. Whisper place la fin de la phrase
+    # et le début de la suivante vers 2,9 s (mots interpolés).
+    env = _envelope([(0.3, -90), (0.7, -20), (0.1, -90), (0.9, -20), (0.4, -90), (1.5, -20), (0.3, -90)])
+    cut = sentence_cut(env, previous_end=2.9, next_start=2.95)
+    assert 2.0 <= cut <= 2.4
+
+
+def test_cut_prefers_the_sentence_pause_over_a_comma():
+    env = _envelope([(0.3, -90), (1.0, -20), (0.12, -90), (0.8, -20), (0.45, -90), (1.0, -20), (0.3, -90)])
+    # Borne estimée entre la virgule (1,3 s) et la fin de phrase (2,22 s)
+    cut = sentence_cut(env, previous_end=1.7, next_start=1.75)
+    assert 2.22 <= cut <= 2.67