El reconocimiento automático de voz (ASR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) juegan un papel clave en el avance de las interacciones entre humanos y tecnología, particularmente en las comunicaciones de salud. Este estudio tiene como objetivo mejorar las plataformas de salud mental en línea en francés a través de la adaptación del modelo ASR QuartzNet 15 x 5, seleccionado por su sólido rendimiento en una variedad de acentos franceses, como se demuestra en el conjunto de datos de Mozilla Common Voice. El proceso de adaptación implicó personalizar el modelo ASR para acomodar varios dialectos franceses y expresiones idiomáticas, e integrarlo con un sistema NLP para refinar las interacciones del usuario. El modelo adaptado QuartzNet 15 x 5 logró una tasa de error de palabras (WER) de referencia del 14%, y el sistema NLP asociado mostró promedios ponderados del 64.24% en precisión, 63.64% en recuperación y un puntaje F1 del 62.75%. Notablemente, funcionalidades críticas como "Prendre Rdv" (programar cita) lograron precisiones, recuperaciones y puntajes F1 superiores al 90%. Estas mejoras aumentan sustancialmente la funcionalidad y gestión de las interacciones del usuario en plataformas de terapia digital en francés, lo que indica que la adaptación y mejora continua de estas tecnologías son beneficiosas para mejorar las intervenciones de salud mental digital, con un enfoque en la precisión lingüística y la satisfacción del usuario.