> 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/premiers-pas/key-features.md). # Fonctionnalités clés Les principales fonctionnalités de Mindee portent sur des modèles personnalisés, le RAG, des scores de confiance et des sorties enrichies. ## Modèles Extraction personnalisés Créez des modèles d'extraction entièrement personnalisables avec des schémas de données interactifs et un assistant IA pour des itérations rapides et un contrôle des champs et des consignes.\ En savoir plus sur [Aperçu du schéma de données](/v2/fr/modeles-extraction/data-schema.md). Interface utilisateur Live test pour une validation visuelle côte à côte, l’inspection JSON et la simulation RAG avant la production.\ En savoir plus à : [Live test](/v2/fr/models/live-test.md). ## Catalogue des modèles d'extraction Choisissez parmi nos modèles types avec des champs prédéfinis pour l’extraction de données.\ Vous pouvez modifier les modèles créés à partir de modèles types selon vos besoins, comme des modèles personnalisés. Voici quelques cas d’utilisation populaires : * **Facturation**: Document financier, facture, reçu, ... * **Identification**: Passeport, carte d’identité, permis de conduire, ... * **Emploi**: CV, bulletin de paie, ... * **Services bancaires**: Chèque, relevé bancaire, ... * **Logistique**: Connaissement, immatriculation du véhicule, ... En savoir plus à : [Cas d'utilisation Extraction](/v2/fr/cas-dutilisation/extraction-models.md) ## Modèles utilitaires En plus des Modèles Extraction, Mindee propose également des modèles utilitaires pouvant être utilisés séparément ou conjointement avec les Modèles Extraction. Ces utilitaires permettent des flux de travail plus complexes et une plus grande flexibilité. * **Split**: Détecter des documents distincts dans un fichier source multipage, en associant chaque document à une catégorie. * **Crop**: Détecter les limites du document sur chaque page, en associant chaque document à une catégorie. * **Classification**: Attribuer automatiquement les images et les documents numérisés à la bonne catégorie. * **OCR**: Extraire le texte brut et les limites des mots de n'importe quel document avec une grande précision. {% hint style="info" %} Les utilitaires sont actuellement en bêta : ils sont utilisables, et la prise en charge complète de l’intégration arrivera bientôt. {% endhint %} ## Fonctionnalités avancées Génération augmentée par récupération (RAG) pour améliorer continuellement la précision à l’aide de vos propres documents et corrections.\ En savoir plus à : [Apprentissage continu (RAG)](/v2/fr/modeles-extraction/optional-features/improving-accuracy.md). Scores de confiance par champ pour améliorer la précision et orienter les décisions en aval. Permet d’automatiser vos flux de travail.\ En savoir plus à : [Score de confiance et exactitude améliorée](/v2/fr/modeles-extraction/optional-features/automation-confidence-score.md). Coordonnées polygonales pour chaque champ extrait afin de cartographier les valeurs dans les régions du document.\ En savoir plus à : [Polygones (boîtes englobantes)](/v2/fr/modeles-extraction/optional-features/polygons-bounding-boxes.md). Sortie de contenu textuel complet pour un OCR complet, en complément des champs structurés.\ En savoir plus à : [Texte brut (OCR complet)](/v2/fr/modeles-extraction/optional-features/raw-text-full-ocr.md). Contrôles de résidence des données (UE/US) pour la confidentialité et la conformité (RGPD, SOC 2 Type II).\ En savoir plus à : [Politiques de traitement des données](/v2/fr/models/data-processing-policies.md). ## Intégrations Traitement asynchrone avec interrogation périodique et webhooks ; SDK officiels pour Python, Node.js, Ruby, PHP, Java et .NET.\ En savoir plus à : [Bibliothèques clientes / SDK](/v2/fr/integrations/client-libraries-sdk.md). Intégrations sans code et à faible code, y compris une application officielle Make.com et des flux de travail HTTP génériques.\ En savoir plus à : [Intégration no-code](/v2/fr/modeles-extraction/no-code-integration.md). ## Forfaits flexibles La tarification de Mindee est basée sur des forfaits avec des pages incluses, des dépassements et des paliers de fonctionnalités. Payez annuellement pour économiser, ou mensuellement. Comparez tous les forfaits et leurs fonctionnalités sur : [Formules et crédits](/v2/fr/gestion-du-compte/plans.md). Inscrivez-vous à Mindee ## Besoin d’autre chose ? Notre équipe produit est toujours intéressée par l’ajout de nouvelles fonctionnalités afin d’aider nos utilisateurs.\ [Faites une demande de fonctionnalité !](https://feedback.mindee.com/?b=682f69c9e2404756e7e68d1c) --- # 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, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.mindee.com/v2/fr/premiers-pas/key-features.md?ask=&goal= ``` `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. 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.