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Extracteur de Texte (OCR)

Extrayez le texte de PDF et images scannés grâce à l'OCR (Reconnaissance Optique de Caractères)

📝

Déposez un PDF ici ou cliquez pour parcourir

.pdf, .png, .jpg, .jpeg, .webp, .tiff, .bmp

Cas d'usage

Numériser une pile de vieilles factures papier pour la recherche et la rétention comptable.
Rendre un manuel scolaire scanné cherchable plein-texte pour étudier.
Extraire le texte d'un contrat scanné pour copier-coller une clause dans un brouillon.
Préparer un document scanné pour une traduction en extrayant d'abord son texte.
Convertir des scans de reçus en champs texte avant collage dans un tableur de notes de frais.

À propos de Extracteur de Texte (OCR)

PDF OCR transforme des PDF scannés et image-only en texte recherchable et copiable grâce à Tesseract.js, le moteur OCR open-source — entièrement dans votre navigateur. Déposez un document scanné, choisissez la langue (40+ supportées), et regardez le moteur reconnaître le texte page par page. Le résultat peut être exporté en texte brut ou en « PDF cherchable » qui conserve les images d'origine mais ajoute une couche de texte invisible. Utilisez-le pour numériser de vieux papiers, rendre un livre scanné cherchable, extraire le contenu de reçus pour un outil de notes de frais, ou préparer un PDF non-éditable pour la traduction.

Questions fréquentes

Quelles langues sont prises en charge ?

Plus de 100 langues sont prises en charge via Tesseract.js, dont le français, l'anglais, l'espagnol, l'allemand, le chinois, le japonais, l'arabe et bien d'autres. Vous pouvez également exécuter l'OCR multi-langues en sélectionnant plusieurs langues simultanément.

Mon PDF est-il envoyé à un serveur ?

Non. La reconnaissance de texte se fait entièrement dans votre navigateur via WebAssembly. Vos fichiers ne quittent jamais votre appareil.

Quels formats de sortie sont disponibles ?

Le texte reconnu est disponible en texte brut (.txt). Vous pouvez le copier ou le télécharger dès que l'OCR est terminée.

Pourquoi l'OCR reconnaît-il parfois mal certaines lettres ?

La précision OCR dépend fortement de la qualité de la source. Des scans nets à 300 DPI de texte imprimé produisent 95–99 % de précision. Les photos basse résolution, le texte manuscrit, les polices décoratives, ou les pages avec tampons/annotations chevauchant le texte font chuter la précision. Choisir la bonne langue compte aussi — passer du texte français dans un modèle anglais seul multiplie les erreurs.

Pourquoi l'OCR est-il plus lent que prévu ?

Tesseract.js charge un modèle de langue de 4–10 Mo à la première utilisation et exécute des passes de vision par ordinateur par page dans le thread principal du navigateur. Comptez ~3–8 secondes par page sur un laptop moderne, plus longtemps sur téléphone ou pour de gros documents. La barre de progression se met à jour en direct. Les pages suivantes sont plus rapides car le modèle reste en mémoire.

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