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Intelligence documentaire zero-shot à trois routes d'extraction interchangeables (vision frontière, vision locale, OCR de secours)
Extraire des données structurées depuis PDF, images et documents bureautiques impose un compromis entre exactitude, coût et confidentialité : les pipelines OCR classiques échouent sur les documents complexes, les API vision propriétaires imposent coût et dépendance au cloud.
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Extraire des données structurées depuis PDF, images et documents bureautiques impose un compromis entre exactitude, coût et confidentialité : les pipelines OCR classiques échouent sur les documents complexes, les API vision propriétaires imposent coût et dépendance au cloud.
Trois routes interchangeables : Route A (vision multimodale frontière — Claude Sonnet 4.6 / Gemini 2.5 Flash — avec repli automatique), Route B (modèle vision auto-hébergé via Ollama, Qwen 2.5-VL 7B, coût marginal nul et confidentialité totale), Route C (OCR Surya GPU avec repli Tesseract CPU et nettoyage LLM). Normalisation déterministe de 45+ devises (dont FCFA/CFA → XOF) et formats de date, en code plutôt que par rappel du modèle.
Résultat publié : 95.0% pour Benchmark public SROIE (Route A). Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 92.5% – 100% pour Exactitude Route A. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 97.8% / 100% pour Route B auto-hébergée (Ollama Qwen 2.5-VL). Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 96.3% / 97.4% pour Route C (Surya OCR + nettoyage LLM). Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 0,0007–0,0021 $ (Route B) vs 0,0048–0,0122 $ (Route A) pour Coût par document. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 550–650 documents, 100% de réussite pour Débit et fiabilité. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Conformément au principe déontologique, chaque résultat est publié à côté de ses limites connues pour une rigueur d'ingénierie absolue :
Disponible pour des audits d'architectures RAG, des implémentations d'agents gouvernés et du conseil en optimisation de données.