API d’Extraction de Données pour Documents – Le guide complet (2025)

Points Clés à Retenir

• Les API d’extraction de données transforment des documents non structurés en JSON ou CSV structurés.
• Une API d’Extraction de Données vous permet d’ajouter facilement des fonctionnalités d’extraction de documents à vos applications.
• Sécurité et conformité intégrées pour protéger les données sensibles PII/PHI.
• Les APIs s’adaptent à tous types de documents et s’intègrent facilement aux systèmes d’entreprise.

Qu’est-ce que l’Extraction de Données ?

L’extraction de données consiste à extraire les informations pertinentes à partir de sources non structurées ou semi-structurées telles que des PDF, des images scannées, des emails ou des feuilles de calcul, et à les convertir dans des formats structurés plus simples à analyser et à exploiter dans les systèmes aval. Cette étape est souvent le socle des workflows d’automatisation, car elle permet aux entreprises de valoriser et rationaliser des opérations à partir de fichiers autrement statiques.

Qu’est-ce qu’une API d’Extraction de Données pour Documents ?

Une API d’extraction de données pour documents est un service programmatique qui transforme des fichiers non structurés ou semi-structurés, comme des PDF, images ou emails, en formats structurés tels que JSON ou CSV. En résumé : vous chargez un document, et l’API vous retourne des données propres et lisibles par machine.

Cela la distingue des autres types d’API :

• APIs de données publiques : proposent des jeux de données déjà structurés (ex. météo, données financières).
• APIs de web scraping : extraient des infos depuis des pages web HTML.
• APIs de parsing de données : ciblent les fichiers, des contrats aux factures, où la structure est cachée dans des mises en page, des tableaux ou du texte scanné.

Les entrées typiques incluent PDF, images scannées, factures, reçus, contrats et emails. Parmi les résultats courants :

• Paires clé-valeur (KVP) : “Numéro de facture : 12345”, “Total : 500 €”.
• Tableaux : lignes structurées d’articles dans des bons de commande ou notes de frais.
• Données de structure : ordre de lecture, zones de texte, en-têtes et pieds de page.

Les principaux fournisseurs mettent ces capacités en avant de façon légèrement différente.

• Google Document AI extrait texte, tableaux et KVP avec reconnaissance de la structure.
• Azure Document Intelligence analyse factures et formulaires en JSON structuré.
• Adobe PDF Extract API restitue du JSON tout en préservant structure et tableaux.

Ces APIs transforment des documents complexes en données structurées, permettant aux développeurs d’automatiser des workflows, d’alimenter des pipelines analytiques ou d’intégrer directement dans les applications métiers, supprimant la saisie manuelle.

API d’Extraction de Documents vs API de Web Scraping

Extraction de données et web scraping sont souvent confondus, mais s’attaquent à des problématiques différentes. Les deux visent à rendre exploitables des données non structurées pour applications et outils analytiques, mais la source, les méthodes et les contraintes de conformité divergent. Beaucoup d’équipes hésitent lors du choix – d’où l’importance de bien distinguer leurs usages.

Le web scraping consiste à récupérer des données directement depuis des sites web. Un scraper envoie des requêtes HTTP, télécharge le contenu HTML, puis analyse le DOM pour extraire produits, contacts ou prix. C’est utile lorsque la source est uniquement en ligne. Limitations : changements fréquents de site, restrictions de requêtes, systèmes anti-bots, fichier robots.txt… et questions légales, car certains sites interdisent le scraping dans leurs CGU.

L’extraction de données, quant à elle, cible le parsing de fichiers, non de pages web en temps réel. Cela inclut PDF, images, emails, fichiers Word ou semi-structurés. L’extraction repose sur des techniques comme l’OCR, l’analyse de mise en page et des modèles de parsing pour détecter KVP, tableaux et texte libre. Résultat : du JSON ou CSV structuré, prêt à être intégré dans les processus métiers. Contrairement au scraping, on privilégie la précision, la conformité et la gestion de volumes élevés – idéal pour back-office (facturation, sinistres, revue de contrats).

Guide décision rapide :

• Si la source est une page HTML accessible sur le web, il s’agit de web scraping.
• Si la source est un fichier du type PDF, scan ou email, on parle d’extraction de données.

Les deux approches peuvent coexister dans un pipeline de traitement, mais répondent à des besoins fondamentalement différents. Le web scraping excelle pour collecter des informations publiques à grande échelle en ligne, tandis que l’extraction automatique convertit efficacement les documents internes ou partenaires en données structurées.

Bénéfices et ROI de l’API d’Extraction de Données

Les APIs sont devenues la norme pour automatiser la structuration de données grâce à leur constance, leur passage à l’échelle, et leur retour sur investissement supérieur aux traitements manuels ou faits maison. Au lieu de bâtir un pipeline interne, les équipes adoptent des APIs qui offrent des modèles éprouvés et des résultats structurés directement utilisables.

Selon ScrapingAnt, les solutions automatiques d’extraction de données peuvent améliorer la productivité de 20% tout en réduisant les coûts liés à la saisie et à la correction des erreurs humaines.

1. La précision est difficile à atteindre (et à maintenir !)

L’extraction moderne va bien au-delà du simple OCR. Maintenir un niveau de précision constant malgré de multiples modèles, langues et exceptions impose :

• Parsing sensible à la structure du document
• Scores de confiance
• Modèles adaptés à chaque secteur
• Boucles de correction continue

L’API Parseur intègre ces aspects par défaut, économisant des mois, voire des années de R&D à votre équipe.

2. Gain de temps pour les développeurs

Votre équipe d’ingénieurs doit se concentrer sur VOTRE produit, pas sur la construction d’un pipeline de parsing fragile pour des factures ou formulaires. Parseur gère la complexité pour que vos développeurs se focalisent sur l’innovation et la création de valeur client.

Avec l’API Parseur, vous automatisez le traitement des factures, emails et PDF en quelques clics. Les webhooks temps réel et le JSON facilitent l’intégration directe dans ERP, CRM ou bases de données, sans goulots d’étranglement.

3. Accélération du time-to-market

Intégrer une API de parsing prête pour la production demande seulement quelques heures. Parseur fournit webhooks instantanés, sortie JSON structurée, et connecteurs plug-and-play avec Zapier, Google Sheets ou votre CRM.

La mise en œuvre rapide booste l’automatisation et minimise la dette technique liée aux pipelines maison.

4. Scalabilité sans refonte

Parseur est conçu pour traiter des milliers de documents par heure avec une latence très faible. Du traitement en temps réel au stockage massif d’archives, la plateforme s’adapte sans évoluer en profondeur.

5. Sécurité et gouvernance intégrées

La gestion de données sensibles impose des exigences fortes. Parseur offre conformité, chiffrement et auditabilité dès la conception. Plus besoin de réinventer la conformité.

En résumé : une API vous fait gagner temps, sécurité et ressources

Construire et maintenir en interne une chaîne d’extraction de données est coûteux et complexe. À moins que la donnée soit votre cœur de métier, déléguez à une API fiable pour simplifier votre quotidien.

L’API Parseur vous dote d’une base mature, prête pour les entreprises : gagnez en rapidité, fiabilité, et recentrez vos efforts sur l’essentiel : votre produit.

Quels types de données peut-on extraire avec l’API Parseur ?

Une API d’extraction de données est suffisamment flexible pour gérer des formats et structures variés. Elle fournit des données parfaitement structurées ou aide à organiser du texte très hétérogène. Voici les formats clés traités par ces solutions.

Classification des données

L’IA distingue les types de documents (ex : facture, bon de commande, formulaire fiscal) ou leur catégorie métier (ex : note de frais, dossier assurance, onboarding RH). Cette classification automatique est indispensable dans les flux massifs.

Données structurées

Extraites depuis des PDF natifs ou formulaires fixes où les champs suivent un arrangement stable. Les APIs d’extraction délivrent alors directement des sorties JSON ou CSV, prêtes à l’emploi dans la BI ou l’automatisation.

Données semi-structurées

Factures, reçus, bons de commande combinent champs fixes (numéro, date, fournisseur) et listes variables (lignes d’articles…). Les APIs détectent ces KVP et tableaux, solution idéale pour services financiers ou achats.

Données non structurées

Contrats, rapports, documents juridiques… complexes et changeants. Les APIs s’appuient sur le parsing structurel et des règles pour extraire phrases, classifier sections, normaliser les données.

Tableaux et lignes d’articles

Relevés, connaissements, feuilles de soins comportent souvent des tableaux. Les meilleures APIs d’extraction détectent lignes et colonnes (y compris sur scan), pour exporter vers Excel, JSON ou BDD sans perte d’information.

Éléments spéciaux

Certaines APIs capturent également cases à cocher, sélections, signatures, tampons, voire parfois de l’écriture manuscrite. Le niveau de support varie selon le fournisseur. Testez toujours avec vos propres documents pour valider la compatibilité.

L’atout majeur d’une API de parsing : couvrir toute la variété des cas, du PDF natif au scan de mauvaise qualité, tout en fournissant un résultat structuré pertinent. Ceci est clé, alors que 80 à 90 % de la donnée nouvellement générée en entreprise est non structurée et grandit trois fois plus vite que le contenu structuré, selon Research World. Avec Parseur, c’est accessible même pour des formats spécifiques (ex : emails avec pièce jointe).

Cas d’usage et applications sectorielles

Les APIs de parsing s’appliquent à tous les secteurs : elles automatisent la finance, les opérations, la logistique, etc., remplaçant la saisie manuelle par de la donnée structurée. Exemples concrets :

Comptabilité fournisseurs et finance

Factures, reçus, notes de frais peuvent être convertis en JSON structuré et injectés dans les ERP ou systèmes compta via des APIs telles que Parseur. L’automatisation offre un fort retour sur investissement : Gotbilled rapporte que les entreprises exploitant la facturation API font généralement tomber le coût de 16 $ à environ 3 $ par facture, soit un énorme gain d’efficacité opérationnelle.

Achats et logistique

Commandes, bons de livraison, récépissés arrivent souvent par PDF ou scan. Une API d’extraction capture désignations, quantités, prix et relie ces données au SI achat ou inventaire, supprimant la double saisie. Number Analytics rapporte que cette automatisation booste la productivité de la supply chain jusqu’à 30 %.

Banque et services financiers

Relevés bancaires, demandes de prêts… autant de documents semi-structurés et structurés. Les APIs extraient automatiquement mouvements, soldes, identifiants client, puis intègrent ces données à la réconciliation, conformité ou reporting. Selon le secteur, l'analyse automatisée des relevés bancaires via API peut réduire le temps de clôture manuel jusqu’à 85 %, soit des clôtures financières plus rapides et moins d’erreurs, d’après Veryfi.

Assurance et santé

Dans l’Assurance et la Santé, les APIs de parsing automatisent : dossiers de sinistre, cartes ID, dossiers patient et factures médicales. Selon Business Insider, Omega Healthcare a automatisé le traitement des sinistres via une API, résultat : 40 % de documentation plus rapide, temps de traitement deux fois plus court, précision à 99,5 % et 30 % de ROI pour ses clients.

Logistique et transport

En logistique et transport, les volumes de connaissements, manifestes, documents douaniers sont un véritable goulet d’étranglement. Les APIs d’extraction de tableaux permettent de récupérer chaque ligne sans erreur et d’intégrer ces données dans le TMS. Exemple : un acteur logistique ayant implémenté l’API a vu le traitement passer d’une journée à 1 heure par expédition selon Clavis, avec fiabilisation accrue.

Emails et flux de communication

De nombreux documents essentiels transitent sous forme de PDF ou pièce attachée email. Une API de parsing d’email comme Parseur : connectée à la boîte, extraction temps réel puis injection dans CRM, webhook ou base, pour un workflow automatisé. Selon Omnisend, les flux email automatisés ont vu le taux d’ouverture passer de 25,2 % à 42,1 %, le taux de clic de 1,5 % à 5,4 % et quasi quadruplé la conversion vs une campagne classique.

Les APIs de parsing prouvent leur valeur dans chaque secteur : processus améliorés, erreurs réduites, scalabilité sans embaucher.

Comment fonctionne une API d’Extraction de Données (Pipeline & Architecture)

Toute API d’extraction de données s’articule en séquences pour transformer des fichiers bruts en données prêtes à l’emploi. Le pipeline mêle reconnaissance optique, modèles ML et logique de post-traitement pour délivrer la précision attendue.

Ingestion et préparation documentaire

Avant toute extraction, une étape-clé : l’ingestion et la préparation du document. Avec Parseur, l’utilisateur charge ses fichiers via API, application web, transfert email ou synchronisation cloud (Google Drive, Dropbox...). Une fois reçus, ils sont nettoyés : découpe multi-PDF, redressement de scans/photos, nettoyage pour garantir une extraction maximale y compris depuis des sources disparates. Cette préparation automatisée construit la qualité du parsing.

OCR et analyse de structure

Première étape : détecter et lire le texte depuis le fichier source. L’OCR transforme le PDF/image en texte lisible par machine. Les APIs avancées capturent aussi la structure : zones de texte des champs, tableaux, titres, pieds, etc. L’API Adobe PDF Extract, par ex., se distingue par cette intelligence “structurelle”.

Parseurs et modèles prêts à l’emploi

Une fois le texte et le layout extraits, les parseurs “segmentent” dans les bons champs structurés. Beaucoup de vendeurs ont des modèles prêts à l’emploi pour factures, tickets, formulaires, etc. Ces modèles savent détecter KVP, tableaux, lignes, le tout sans entraînement spécifique. Certaines APIs permettent de créer des extracteurs custom pour affiner selon les formats métiers.

Post-traitement et normalisation

Les champs parsés nécessitent souvent une normalisation : date, devise, adresse dans un format cohérent. L’API valide aussi l’intégrité du schéma (JSON attendu), pour éviter des erreurs dans l’ERP ou la BDD aval.

Livraison et intégration

Les données propres sont livrées : via réponse API synchrone, job asynchrone ou webhook. Ce choix permet aussi bien le traitement “en ligne” que le batch massivement asynchrone. Les mécanismes d’idempotence et de retry fiabilisent la livraison à grande échelle.

Relecture humaine (Human-In-The-Loop)

Pour les cas à fort enjeu ou faible confiance, de plus en plus d’APIs intègrent la vérification humaine. Des seuils de confiance déclenchent une file de vérif, pour que l’opérateur corrige/valide. Ce couplage combine vitesse de l’automatisation… et assurance du contrôle humain.

Mises ensemble, ces étapes composent la chaîne d’un parsing automatique : OCR, parsing, normalisation, export. Les entreprises peuvent ainsi convertir n’importe quel fichier en données structurées prêtes à être injectées dans leurs systèmes.

Enjeux et limitations à anticiper

Même les meilleures APIs d’extraction de données ont leurs limites. Les connaître permet de concevoir des workflows fiables et de sélectionner le bon prestataire. Par exemple, beaucoup de services limitent l’usage : Application Insights de Microsoft plafonne à 1 000 Go/jour et 32 000 événements/s en moyenne par minute/par clé d’instrumentation.

Gestion des gros fichiers et des limites de débit

Les APIs imposent des plafonds sur la taille et la fréquence des requêtes. Un PDF volumineux traité en synchrone risque de dépasser le timeout ; dans ce cas, privilégier les jobs asynchrones ou le batch.

Précision sur les mises en page complexes

Lignes multi-articles de facture, tableaux multi-colonnes, scans de mauvaise qualité : autant de défis connus pour les parseurs. La précision dépend fortement du fournisseur, avec parfois besoin de post-traitement ou de règles spécifiques.

Langues et écriture manuscrite

Les langues “majeures” sont généralement bien supportées. Les résultats se dégradent sur écritures peu courantes, documents mixtes ou contenus manuscrits. Certaines APIs gèrent le manuscrit, mais la précision dépend beaucoup de la qualité du scan.

Sécurité et conformité

Les données extraites incluent souvent des informations sensibles : PII (identité), PHI (santé). Pour respecter la conformité, l’API doit permettre le chiffrement en transit et au repos, le contrôle d’accès strict et la résidence des données par région le cas échéant.

Rétention des données et privacy-by-design

Les fournisseurs conservent les fichiers plus ou moins longtemps selon leur politique. Certains permettent la suppression immédiate, d’autres la rétention temporaire pour améliorer leurs modèles. Il faut analyser ces aspects et activer le masquage quand besoin.

Éviter le verrouillage fournisseur (vendor lock-in)

Chaque API “structure” différemment ses sorties. Un format propriétaire limite la portabilité. Un schéma JSON pérenne garantit la migration et l’intégration multi-SI – sans blocage sur un prestataire.

En anticipant ces défis, vous sécurisez la conformité, l’évolutivité… et la robustesse globale du pipeline.

Comment choisir votre API (Checklist)

Les API d’extraction de données ne se valent pas toutes. Spécialité sectorielle, volume, facilité d’intégration : chaque critère compte. Voici les points clés pour guider votre choix.

D’après Astera, une API adaptée permet de traiter les commandes 15x plus rapidement qu’une solution générique. Exemple concret : Ciena Corp., pionnier réseaux, passe la prise de commande de plusieurs heures à 2 minutes avec la bonne API.

Documents et fonctionnalités

Vérifiez que l’API gère bien vos documents clés. Privilégiez extraction de paires clé-valeur, détection de tableaux, parsing de mise en page. Les modèles prêts à l’emploi pour factures, tickets, ID, font gagner des mois de développement.

SDK et outillage

Les meilleures APIs proposent plusieurs SDK et une doc détaillée. Les endpoints REST sont standards, mais un SDK Python, Node ou Java robuste minimise l’effort. Parseur fournit une API REST claire et des quickstarts étape par étape pour simplifier l’intégration.

Qualité et précision

La fiabilité est centrale. Évaluez scores de confiance, datasets de test et conformité au standard attendu. Certains permettent le tuning ML/moteur, d’autres (comme Parseur) misent sur des règles adaptatives évolutives selon vos documents.

Évolutivité et robustesse

Si vous traitez des milliers de fichiers par jour, batch, jobs asynchrones et SLA deviennent incontournables. Avant de choisir, étudiez le débit max et les garanties du fournisseur.

Tarification

La plupart facturent à la page/l’extraction, avec une offre gratuite pour test. Parseur offre essai sans engagement et des tarifs évolutifs, adaptés à tous volumes, pour petites ou grandes équipes.

Quickstart : PDF → JSON en 5 étapes (API Parseur)

La différence clé de Parseur : nous proposons à la fois une API et une application web. Les développeurs intègrent l’API dans l’app. Les équipes support/ops utilisent le web app pour suivre et améliorer le parsing. Plus besoin pour vos devs de recréer de l’outillage de supervision – un énorme gain de temps.

Lancez-vous avec l’API Parseur en quelques minutes pour convertir un PDF en JSON structuré.

1. Obtenez votre clé API

Connectez-vous à Parseur et copiez votre clé API.

Utilisez-la dans l’en-tête Authorization de chaque requête :

Authorization :

Consultez le guide d’authentification pour plus de détails.

2. Identifiez l’ID de votre boîte (mailbox)

Chaque document est dirigé vers une boîte. Vous pouvez la créer dans l’app ou via l’API.

Pour trouver l’ID :

• Dans l’URL de la boîte (si créée via l’app), ou
• Dans la réponse API (si créée depuis un script).

Vous pouvez aussi lister toutes les boîtes :

curl -X GET "https://api.parseur.com/parser" \
-H "Authorization: <YOUR_API_KEY>"

3. Chargez un document

Envoyez un fichier à la boîte. Exemple pour un PDF facture :

cURL :

curl -X POST "https://api.parseur.com/parser/<MAILBOX_ID>/upload" \
-H "Authorization: <YOUR_API_KEY>" \
-F "file=@./invoice.pdf"

Python :

import requests

url = "https://api.parseur.com/parser/<MAILBOX_ID>/upload"
headers = {"Authorization": "<YOUR_API_KEY>"}
files = {"file": open("invoice.pdf", "rb")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
print(response.json())

Node.js :

import fetch from "node-fetch";
import fs from "fs";

const url = "https://api.parseur.com/parser/<MAILBOX_ID>/upload";
const headers = { "Authorization": "<YOUR_API_KEY>" };
const formData = new FormData();
formData.append("file", fs.createReadStream("./invoice.pdf"));
const response = await fetch(url, {
  method: "POST",
  headers,
  body: formData
});
console.log(await response.json());

4. Récupérez les données extraites

Une fois le traitement terminé, Parseur peut envoyer le JSON sur votre webhook (recommandé en prod).

Vous pouvez aussi :

• Interroger l’API (GET /document/{id}),
• Télécharger les exports (CSV, JSON, Excel),
• Utiliser Zapier, Make, n8n, Power Automate...

5. Vérifiez et itérez

Consultez les logs dans l’app Parseur (logs document / logs webhook) pour valider le résultat.

Si besoin, ajustez les modèles de parsing ou instructions IA jusqu’à obtenir le schéma voulu.

En 5 étapes, vous passez du PDF brut au JSON structuré. Branchez ces données dans une BDD, un dashboard ou tout workflow automatisé.

Panorama des fournisseurs & comparatif

Le marché de l’API d’extraction de fichiers a évolué rapidement, avec des solutions spécialisées variées. Tous visent à structurer le non-structuré, mais chaque offre a ses atouts. Comparatif côté à côte :

Résumé

Chaque offre a sa cible. Google/Microsoft : orientation cloud et custom ML, Adobe : PDF complexes, Parseur : rapidité, simplicité et usage email/document ultra optimisés. Le choix dépend : scalabilité, personnalisation ML, richesse PDF ou facilité de déploiement.

Sécurité, confidentialité, conformité

Choisir une API d’extraction, c’est aussi garantir sécurité et conformité. Les données compta incluent souvent infos bancaires, identifiants employés, ou santé – mal les traiter expose à des sanctions ou des risques légaux.

Selon Salt Security, 95 % des organisations ont rencontré des soucis sécurité API en production, 23 % une faille, illustrant l’importance de mesures de protection robustes.

Résidence et rétention : les leaders laissent choisir où données et documents sont traités/stockés (ex : RGPD, HIPAA). La rétention doit être configurable, avec suppression automatique en option.

Chiffrement en transit et au repos : TLS 1.2+ et AES-256 minimum exigés pour tout ce qui touche uploads, API et données stockées.

Politique d’usage fournisseur : certains utilisent vos fichiers pour entraîner leurs modèles, sauf refus. Les APIs "compliance-first" garantissent l’isolation, le réseau privé (VPC) et zéro entraînement sur vos données.

Bref, une API d’extraction sécurisée : chiffrement fort, choix des régions, conformité certifiée, règles transparentes – pour automatiser vos factures/finances sereinement et dans le respect légal.

Tendances et évolutions du marché

Le marché des APIs de parsing évolue vite car la demande s’accélère pour plus de rapidité, de précision et d’intégration. Les systèmes actuels améliorent déjà l’efficacité des équipes, mais la prochaine vague va bouleverser la gestion de la donnée finance/back-office.

Parmi les évolutions attendues, plus de compréhension contextuelle : les APIs d’extraction vont aller au-delà de la simple extraction pour interpréter les relations, le sens métier, les risques ou anomalies (par exemple : pointage automatique de clauses, risques de paiement, alertes conformité…).

L’intégration cross-plateformes s’accélère : les APIs s’intègrent de plus en plus facilement dans les ERP, systèmes achats, logiciels finance – pour automatiser bout à bout toute la chaîne documentaire.

Autre tendance forte : collaboration et décision temps réel. Plus d’attente de traitements batch : alertes immédiates sur les erreurs, doublons ou risques, cycles d’approbation accélérés grâce à la détection IA couplée au workflow.

Sécurité et conformité resteront centrales, avec extension des fonctions privacy avancées : parsing on-device, masquage évolué, cloud régionalisé... Les secteurs régulés pourront ainsi adopter l’extraction automatisée sans compromis sur la souveraineté.

Enfin, l’expérience utilisateur va encore s’améliorer, démocratisant l’accès même pour les PME : aucune mise en place technique, APIs plus intuitives, et donc les mêmes avantages process que les grands groupes.

En résumé, l’avenir des APIs de parsing : fournir non seulement du texte structuré, mais… intelligence, conformité et agilité sur toute la chaîne financière. Ceux qui investissent tôt ont une longueur d’avance sur l’efficacité ET la résilience.

Foire Aux Questions

Choisir la bonne API de parsing de données soulève souvent des questions techniques détaillées. Voici les réponses aux questions les plus courantes que les équipes se posent lors de l’évaluation ou de l’implémentation de ces outils.

Une API d’extraction de données est-elle la même chose qu’une API de web scraping ?

Non. Les API d’extraction de données traitent des documents comme les PDF, les emails ou des fichiers scannés. Les API de web scraping, quant à elles, collectent des informations depuis des sites web.

Puis-je extraire des tableaux et des paires clé-valeur à partir de PDF scannés ?

Oui. La plupart des API de parsing de fichiers utilisent l’OCR pour détecter tableaux et KVP, même dans les PDF scannés. La précision augmente avec des scans de meilleure qualité.

Comment gérer les PDF de plus de 10 Mo ou les documents longs (synchrone vs asynchrone) ?

Les gros fichiers sont généralement traités en mode asynchrone. L’API met le document en file d’attente puis retourne les résultats parsés une fois le traitement terminé.

Quelle est la précision des lignes d’articles de factures selon les fournisseurs ?

La précision varie selon le fournisseur et la mise en page de la facture. Les API comme Parseur ou Google Document AI peuvent parser avec fiabilité les lignes, mais une validation manuelle peut parfois rester nécessaire.

Comment garantir la validité du JSON (respect du schéma) ?

La plupart des APIs retournent par défaut du JSON structuré. Pour renforcer la cohérence du schéma, vous pouvez définir des règles de validation ou utiliser des outils en aval pour rejeter les enregistrements invalides.

Qu’en est-il de l’écriture manuscrite et des documents multilingues ?

Le support dépend du fournisseur. Certaines API peuvent gérer l’écriture manuscrite et plusieurs langues, mais la précision est inférieure à celle pour du texte dactylographié ou en langue unique.

Ai-je besoin d’un entraînement personnalisé, ou les modèles prêt-à-l’emploi suffisent-ils ?

Les modèles pré-entraînés couvrent les cas d’usage courants, comme les factures ou les tickets. Un entraînement personnalisé est conseillé si vos documents ont une structure inhabituelle ou très spécifique.

Quelle est la meilleure façon de parser des emails et leurs pièces jointes ?

Une API de parsing de données comme Parseur est conçue pour parser emails et pièces jointes, et bien plus efficace qu’une solution OCR générique.

Comment comparer les API de manière équitable ?

Utilisez le même jeu de documents tests pour chaque fournisseur, comparez la précision, la rapidité, la facilité d'intégration et évaluez les tarifs selon vos volumes prévus.

Dernière mise à jour le 10 septembre 2025