> 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/models/models-overview.md).

# Aperçu des modèles

## Qu'est-ce qu'un modèle ?

A **Modèle** sur la plateforme Mindee, il s'agit d'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 dans Mindee.

Différents types de modèles sont disponibles, de la simple reconnaissance de texte à l'extraction de données et à la classification. Les modèles utilisent la reconnaissance optique de caractères (OCR) combinée à des 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 à différents besoins métier, garantissant que seules les informations les plus pertinentes sont capturées pour vos workflows.

Sur la page Modèles, vous pouvez consulter, rechercher et gérer tous vos modèles d'extraction de documents. Chaque modèle est représenté sous forme de carte affichant son nom, un aperçu (si disponible) et un résumé des principaux champs qu'il extrait. Cela facilite l'organisation, l'accès et le déploiement des modèles pour vos tâches de traitement de documents.

Chaque modèle contient un ensemble dédié d'outils :

* Configuration : un modèle est défini par sa configuration, qui définit la manière dont il doit extraire des données à partir de 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.

## Modèles Extraction

Un **modèle d'extraction** sur la plateforme Mindee, il est conçu pour extraire des données structurées à partir de documents en utilisant la reconnaissance optique de caractères (OCR) combinée à des techniques d'extraction de données.

Vous trouverez plus d’informations dans la section : [Modèles Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md)

## Modèles utilitaires

A **Modèle utilitaire** sur la plateforme Mindee, il est conçu pour effectuer l'analyse de documents ou pour prétraiter des documents dans un workflow d'extraction de données.

Plus 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 des fichiers
* [Aperçu du modèle OCR brut](/v2/fr/modeles-ocr/ocr.md)⇒ extraction de texte structuré

## Live test

Une fois un modèle 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).


---

# 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/models/models-overview.md?ask=<question>
```

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.