> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.mindee.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.mindee.com/v2/fr/modeles-crop/extraction-model-chaining.md). # Chaînage de modèle Extraction Utilisez Crop pour extraire automatiquement les données du document, ce qui signifie que plusieurs extractions différentes peuvent être effectuées pour une seule image. Remarque : les Modèles Crop fonctionnent également sur des fichiers multipages, avec potentiellement plusieurs éléments de recadrage pour chaque page. Cependant, chaque élément de recadrage est limité à une zone sur une seule page. Si vous avez besoin d'un seul résultat d'extraction couvrant plusieurs pages, jetez un œil à [Modèles Split](/v2/fr/modeles-split/split.md) à la place. ## Mise en place de l’extraction ### Lors de la création du modèle Lors de la création de votre modèle Crop, vous ajouterez des classes de documents dans la fenêtre de création. Pour chaque classe de document, vous pouvez lier l'un de vos [Modèles Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md) pour le chaînage. Le modèle d'extraction doit exister avant la création du modèle Crop. Utilisez le champ de recherche pour filtrer les modèles d’extraction disponibles. ### Après la création du modèle Cela fonctionne exactement comme lors de la création du modèle. Il vous suffit d'aller à la page « Configuration de l'utilitaire » de votre modèle Crop et d'ajuster selon les besoins. Vous pouvez ajouter de nouvelles classes, supprimer des classes et modifier les Modèles Extraction. ### Extraction sélective Si une classe détectée n’a aucun modèle d’extraction lié, aucune extraction n’est effectuée pour cette zone de recadrage. Cela permet d'extraire sélectivement certaines parties tout en en ignorant d'autres. Supposons que vos utilisateurs téléversent des images de leurs documents de voyage sur la table de leur hôtel, généralement, sans s'y limiter : billets d'avion, reçus de voyage, permis de conduire et passeport. Vous n’avez besoin que des passeports. Dans votre configuration Crop, ajoutez un `passeport` classe et un `autre` classe, et ne liez un modèle d’extraction qu’à la `passeport` classe. Tous les éléments de recadrage seront classifiés, mais seuls ceux liés à un modèle d'extraction auront des résultats d'extraction. ## Accéder aux résultats d’extraction Lorsqu'un modèle d'extraction est lié, chaque élément de recadrage détecté appartenant à cette classe contient un objet Extraction Response. Cet objet est identique à la réponse renvoyée par une requête Extraction autonome. Parce que Crop fonctionne au niveau de l'objet, plusieurs éléments de recadrage sur la même page peuvent chacun contenir leur propre résultat d'extraction. Consultez [Résultat Crop](/v2/fr/modeles-crop/sdk-integration/crop-result.md) pour plus de détails sur l'accès aux éléments de recadrage et à leurs réponses d'extraction. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.mindee.com/v2/fr/modeles-crop/extraction-model-chaining.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.