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# Aperçu des modèles

## Qu’est-ce qu’un modèle ?

Un **Modèle** sur la plateforme Mindee est un moteur configurable et réutilisable conçu pour traiter des documents. En termes techniques, un modèle est un ensemble de paramètres et d’algorithmes de prédiction complexes qui effectuent une inférence sur les fichiers téléversés vers Mindee.

Différents types de modèles sont disponibles, de la simple reconnaissance de texte à l’extraction de données et à la classification.

Tous les modèles utilisent la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire des informations textuelles. La plupart des modèles intègrent également des informations visuelles afin de mieux comprendre la structure du document. Les deux approches sont combinées à l’aide de techniques sophistiquées de traitement des données.

Les modèles vous permettent d’automatiser le processus de transformation d’images de documents non structurées en données exploitables et structurées. Ils peuvent être adaptés à différents types de documents et besoins métier, garantissant que seules les informations les plus pertinentes sont capturées pour vos flux de travail.

Chaque modèle comprend un ensemble d’outils dédiés :

* Configuration : un modèle est défini par sa configuration, qui détermine la manière dont il doit extraire des données des documents ou analyser des fichiers. La configuration dépend du type de modèle.
* Paramètres : paramètres généraux du modèle tels que la zone de traitement, la Politique de stockage, le transfert de propriété, etc.

## La page des modèles

Sur la page des modèles, vous pouvez afficher, rechercher et gérer tous vos modèles.

Chaque modèle est représenté sous forme de carte affichant son nom, un aperçu (si disponible) et un résumé des principaux champs qu’il extrait.

Tous les modèles répertoriés sur la page des modèles sont [testables](#live-test) et utilisables via l’API.

## Modèles Extraction

Un **modèle d'extraction** sur la plateforme Mindee est conçu pour extraire des données structurées à partir de documents.

Les informations à extraire peuvent être purement textuelles, purement visuelles ou une combinaison des deux.

Davantage d’informations sont disponibles dans la section : [Modèles Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md)

## Modèles utilitaires

Un **modèle utilitaire** sur la plateforme Mindee est conçu pour effectuer une analyse de documents, ou pour prétraiter des documents dans un flux de travail d’extraction de données.

Davantage d’informations sont disponibles pour chaque type de modèle :

* [Aperçu du modèle Split](/v2/fr/modeles-split/split.md) ⇒ trouver des documents dans un fichier multipage
* [Aperçu du modèle Crop](/v2/fr/modeles-crop/crop.md) ⇒ trouver des documents sur une seule page
* [Aperçu du modèle Classification](/v2/fr/modeles-classification/classification.md) ⇒ identifier le contenu du fichier
* [Aperçu du modèle Texte brut](/v2/fr/modeles-texte-brut-ocr/ocr.md)⇒ extraction de texte structurée

## Live test

Une fois qu’un modèle est créé, vous pouvez traiter des documents directement sur la plateforme. Utilisez vos propres fichiers ou choisissez parmi notre sélection d’exemples.

Vous pouvez également consulter l’historique de vos documents.

Cela permet de tester facilement un modèle avant d’intégrer l’API et de passer en production.

Pour plus d’informations, consultez :  [Live test](/v2/fr/models/live-test.md).

## Modification des paramètres

Les paramètres contrôlent les options de haut niveau du modèle, telles que la durée de stockage et la zone de traitement.

Pour plus d’informations sur les options disponibles, consultez :  [Paramètres du modèle](/v2/fr/models/model-settings.md).


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# Agent Instructions
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## 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, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.mindee.com/v2/fr/models/models-overview.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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