> 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-extraction/sdk-integration.md).

# Intégration SDK

Intégrez un modèle d’extraction à l’aide des SDK Mindee.

Utilisez les SDK pour envoyer des documents à un modèle d'extraction et traiter les résultats.

Cette section vous aide à choisir le bon point de départ et à parcourir l'intégralité du flux d'intégration.

### Choisissez votre parcours

Commencez par la page correspondant à votre prochaine étape :

* [Démarrage rapide d'Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/sdk-integration/quick-start.md) ⇒ installez une bibliothèque cliente, envoyez un fichier et obtenez votre premier résultat.
* [Configuration d'Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/sdk-integration/extraction-configuration.md) ⇒ définissez les paramètres spécifiques au modèle et les Fonctionnalités optionnelles.
* [Champs de résultat d'Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/sdk-integration/extraction-result.md) ⇒ accédez aux champs dynamiques et aux métadonnées dans la réponse du SDK.

### Flux de travail typique du SDK

{% stepper %}
{% step %}

#### Créez votre modèle

[Créez votre modèle d'extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md#creating-from-scratch) sur la plateforme Mindee.

Téléversez quelques exemples sur le [Live test](/v2/fr/models/live-test.md) pour valider le modèle.
{% endstep %}

{% step %}

#### Installez et authentifiez-vous

Installez la bibliothèque cliente pour votre langue.

Préparez votre [clé API](/v2/fr/integrations/api-keys.md) et initialisez le client.
{% endstep %}

{% step %}

#### Envoyez un document

Choisissez votre ID de modèle et envoyez un fichier ou une URL pour traitement.

Commencez par l'interrogation périodique, sauf si vous utilisez déjà des webhooks.
{% endstep %}

{% step %}

#### Traitez les résultats

Lisez les valeurs extraites à partir des champs de réponse.

Traitez les types de champs en fonction de votre Schéma de données.
{% endstep %}
{% endstepper %}

### Avant de commencer

Préparez les éléments suivants :

* une clé API
* l'ID unique de votre modèle d'extraction
* un document d'exemple pour les tests
* un choix de langue pour le SDK

### Ce qui est spécifique aux Modèles Extraction

Les réponses d'extraction sont dynamiques.

Les noms de champs proviennent du Schéma de données de votre modèle. Les types de champs peuvent être des valeurs simples, des objets ou des listes.

Les métadonnées optionnelles, telles que les scores de confiance et les emplacements, dépendent des Fonctionnalités optionnelles activées pour la requête.

Pour de meilleurs résultats, assurez-vous que la conception de votre schéma est solide avant d'ajuster les options au moment de la requête.

### Composants SDK partagés

L'intégration s'appuie sur les mêmes concepts de bibliothèques clientes utilisés pour tous les types de modèles.

* [Bibliothèques clientes / SDK](/v2/fr/integrations/client-libraries-sdk.md)
* [Configuration du client](/v2/fr/integrations/client-libraries-sdk/configure-the-client.md)
* [Envoyer un fichier ou une URL](/v2/fr/integrations/client-libraries-sdk/send-a-file-or-url.md)
* [Traitement des réponses](/v2/fr/integrations/client-libraries-sdk/process-the-response.md)
* [Résultats des webhooks](/v2/fr/integrations/webhooks.md)
* [Gestion des erreurs](/v2/fr/integrations/problem-database.md)


---

# 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 by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.mindee.com/v2/fr/modeles-extraction/sdk-integration.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

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.
