> 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 Comprenez les concepts fondamentaux des modèles Mindee, les différents types disponibles et la manière de les utiliser. ## Qu'est-ce qu'un modèle ? Un **Modèle** dans 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 sur 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 à vos besoins métier, en veillant à ce que seules les informations les plus pertinentes soient capturées pour vos flux de travail. Chaque modèle contient un ensemble d'outils dédiés : * Configuration : un modèle est défini par sa configuration, qui détermine 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 globaux 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 consulter, 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** dans 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. Vous trouverez plus d'informations dans la section : [Modèles Extraction](/v2/fr/modeles-extraction/extraction-models-overview.md) ## Modèles utilitaire Un **Modèle utilitaire** dans 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. Vous trouverez plus d'informations pour chaque type de modèle : * [Modèles Split](/v2/fr/modeles-split/split.md) ⇒ identifier plusieurs types de documents dans un fichier multipage * [Modèles Crop](/v2/fr/modeles-crop/crop.md) ⇒ identifier plusieurs types de documents sur une seule page ou image * [Modèles Classification](/v2/fr/modeles-classification/classification.md) ⇒ identifier un seul type de document dans un fichier * [Modèles de texte brut](/v2/fr/modeles-texte-brut-ocr/ocr.md) ⇒ extraction de texte structuré ## 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). ## Modifier les 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). ## Textes de documents pris en charge ### Langue Les modèles Mindee peuvent lire n'importe quel document imprimé dans n'importe quel système d'écriture, ainsi que la plupart des écritures manuscrites. **En règle générale : tous vos documents fonctionneront** ... à moins peut-être que vous n'envoyiez des photos de tablettes cunéiformes ou des scans de notation musicale du XIIe siècle. Les langues entièrement prises en charge comprennent, mais ne sont **pas limitées** à : * Europe occidentale : anglais, français, espagnol, allemand, néerlandais, italien, portugais, danois, suédois, finnois, ... * Europe de l'Est : polonais, ukrainien, tchèque, russe, slovaque, grec, ... * Asie du Sud : hindi, bengali, ourdou, pendjabi, tamoul, népalais, ... * Asie de l'Est : japonais, chinois mandarin (simplifié et traditionnel), cantonais, coréen, ... * Asie du Sud-Est : vietnamien, thaï, indonésien, malais, tagalog, ... * Moyen-Orient : arabe, turc, farsi, hébreu, kurde, ... * Afrique subsaharienne : swahili, amharique, yoruba, zoulou, lingala, afrikaans, ... * Amérique : guarani, quechua, nahuatl, aymara, cree, groenlandais, ... * Construites : espéranto, ... ### Écriture manuscrite Les modèles Mindee sont capables de reconnaître (et d'effectuer l'OCR de) n'importe quelle écriture manuscrite récente (à partir du XIXe siècle). La précision pour l'écriture manuscrite est en moyenne légèrement inférieure à celle du texte imprimé. ### Direction Les documents de gauche à droite, de droite à gauche et de direction mixte sont tous pris en charge. --- # 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/models/models-overview.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.