> 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-texte-brut-ocr/ocr.md).
# Aperçu du modèle OCR
Extrayez automatiquement le texte brut de chaque page d’un document à l’aide de l’OCR.
## Cas d'utilisation
Lorsque l'intégralité du texte d'un document doit être extraite, avec des informations de position pour chaque mot.
Nous utilisons le terme « OCR » littéralement, comme acronyme de « Optical Character Recognition ».
Ce qui signifie que le texte exact est renvoyé comme données brutes, et non analysé en données structurées sous forme de champs.
{% hint style="info" %}
**La plupart des utilisateurs recherchant un « Mindee OCR » générique ou souhaitant « OCR un document » cherchent probablement plutôt l'extraction : c**onsultez la [documentation du modèle d'extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md).
{% endhint %}
Un fichier envoyé au produit Modèles OCR Raw Text peut comporter n'importe quel nombre de pages, [dans certaines limites](/v2/fr/integrations/technical-limitations.md#file-limits).
### Différence entre Raw Text *Modèle* et Raw Text *Option*
Le [modèle d'extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md) a la [fonctionnalité optionnelle Raw Text](/v2/fr/modeles-extraction/optional-features/raw-text-full-ocr.md) qui peut être utilisée dans des cas d'utilisation similaires, selon vos besoins.
**Option Raw Text :** renvoie tout le texte de chaque page sous forme d'une chaîne unique.
**Modèle Raw Text :** en plus de la chaîne unique par page, renvoie également chaque mot de la page. Chaque mot dispose d'informations de position et d'un contenu textuel.
### Prise en charge des langues
Presque toutes les langues sont entièrement prises en charge, puisque seule l'écriture intervient dans la détection.
Autrement dit, tant que le système peut reconnaître les glyphes (lettres d'un alphabet), le texte sera extrait.
Il est beaucoup plus simple et plus court d'énumérer ce qui n'est **pas** pris en charge :
* Les langues anciennes sans système d'écriture moderne équivalent, comme le cunéiforme, les hiéroglyphes égyptiens, l'ancien maya, etc.
* Les langues modernes avec des systèmes d'écriture peu courants, comme le blackfoot, le cherokee, l'inuktitut, etc.
## Créer un modèle OCR Raw Text
Les modèles OCR Raw Text sont toujours personnalisés ; aucun modèle n'est disponible dans le Catalogue.
Chaque modèle OCR reçoit son propre ID de modèle unique lorsque vous le créez.
1. Pour créer un modèle OCR, cliquez sur **Modèles**, puis cliquez sur **Créer votre modèle d'IA documentaire**.
2. Faites défiler jusqu'à la **section Utilitaires de document** cliquez sur **OCR.**\
Cette étape générera également l'ID de modèle unique du modèle.
3. Vous pouvez maintenant utiliser l' **Live test** onglet pour traiter des documents.
Votre modèle OCR est désormais disponible dans votre **Modèles** onglet :
Voici un tutoriel pas à pas qui vous montre comment créer correctement un utilitaire OCR :
{% @supademo/embed url="" demoId="cmlrrputf0pnh1189ay3tsdkt" %}
## Intégration
Une fois votre modèle OCR créé et testé, la documentation d'intégration est fournie sur la page « Documentation », ou ici : [Démarrage rapide OCR](/v2/fr/modeles-texte-brut-ocr/sdk-integration/ocr-quick-start.md)
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# 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-texte-brut-ocr/ocr.md?ask=&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.
