Les captures d'écran surpassent les scans pour
l'extraction par IA. Voici les données.

La plupart des gens classent les formats de saisie de documents selon leur degré de « sérieux ». Un scan à plat à 300 DPI : professionnel, exigeant, forcément le meilleur. Un PDF natif : la source de vérité. Une photo prise au téléphone : rapide et approximative, acceptable en dépannage. Une capture d'écran : l'option de dernier recours — celle qu'on prend quand on n'a pas envie de télécharger et d'ouvrir le fichier correctement.

Les données inversent cette hiérarchie. Les captures d'écran produisent systématiquement la meilleure précision d'extraction parmi les modèles de vision IA, dépassant souvent même les PDF natifs sur les indicateurs au niveau des champs. L'explication n'a rien de magique — c'est de la physique. Le texte rendu par machine n'a ni grain de papier, ni bruit de scanner, ni artefacts de compression issus des capteurs d'appareil photo. Chaque contour de caractère est mathématiquement exact. Un modèle de vision IA qui lit une capture d'écran lit des pixels générés par un rastériseur de polices, et non réfléchis sur du papier puis filtrés à travers un objectif.

Si vous traitez plus de quelques documents par semaine, le format de saisie n'est pas une préférence. C'est un multiplicateur de coûts. La différence entre une extraction précise à 95 % et une autre à 80 % ne représente pas 15 points de pourcentage — c'est la différence entre vérifier un champ par document et ressaisir cinq champs. À 50 documents par semaine, cela équivaut à deux heures contre dix minutes de correction. Le format que vous choisissez détermine de quel côté de cette équation vous vous trouvez.

L'économie de la qualité de saisie : pourquoi le choix du format prime sur celui du moteur

Les fournisseurs d'outils d'extraction consacrent leurs budgets marketing aux chiffres de précision. 99 % de précision au niveau des champs. 98 % de taux de reconnaissance des caractères. Ces chiffres proviennent de tests en laboratoire sur des documents propres, bien éclairés et correctement orientés — le genre de documents que l'on peut contrôler dans un environnement de démonstration, mais que l'on voit rarement en production.

Ce que ces chiffres ne vous disent pas, c'est que la qualité de la saisie est la variable dominante dans l'équation de la précision, dépassant souvent la différence entre un outil à 99 $/mois et une plateforme d'entreprise à 999 $/mois. Un benchmark indépendant de 2026 a testé le même moteur OCR sur le même document imprimé à deux niveaux de qualité différents. Avec un scan à plat à 300 DPI, la précision des champs atteignait 99 %. Le même document capturé par l'appareil photo d'un téléphone sous un éclairage fluorescent de bureau typique — la façon dont la plupart des gens photographient réellement les reçus et les factures — chutait à 89 %. Même document. Même outil. Même pipeline d'extraction. La seule variable était la manière dont le document entrait dans le système.

L'étude de précision OCR de LlamaIndex quantifie cela en termes de DPI : chaque tranche de 50 DPI en dessous de 300 coûte environ 3 à 5 points de pourcentage en précision au niveau des caractères. Un scan à 150 DPI — courant lorsque les organisations privilégient la taille des fichiers à l'intégrité des données — commence avec 9 à 15 points de retard avant même que le moteur d'extraction ne s'exécute. Cet écart se cumule d'un champ à l'autre. Une facture à dix champs avec un taux de précision de 90 % par champ n'a que 35 % de chances d'obtenir les dix champs corrects en une seule passe. Avec une précision de 99 % par champ, cette probabilité passe à 90 %.

La conclusion pratique est inconfortable pour quiconque a passé des mois à évaluer des fournisseurs d'extraction : si votre format de saisie est mauvais, aucun outil sur le marché ne vous sauvera. Si votre format de saisie est bon, les différences entre les outils de milieu de gamme et les outils premium se réduisent considérablement. Le choix du format est l'amélioration de précision la moins coûteuse qui soit — il ne coûte rien de changer la façon dont vous capturez un document, et cela se cumule sur chaque document que vous traiterez.

Captures d'écran : le format à la plus haute précision que personne ne prend au sérieux

Une capture d'écran est généralement à 72 ou 96 DPI. Ce chiffre, dans tout autre contexte, serait un signal d'alarme. Les recommandations traditionnelles en matière d'OCR mettent en garde contre tout ce qui est inférieur à 200 DPI. La documentation de traitement de documents d'IBM recommande explicitement un minimum de 300 DPI pour les polices de moins de 12 points. Selon toutes les règles conventionnelles, une capture d'écran devrait être une mauvaise entrée.

Mais les règles conventionnelles ont été écrites pour du papier scanné, où chaque pixel est un échantillon bruité de lumière réfléchie rebondissant sur des fibres de bois. Une capture d'écran n'a pas de papier. Les pixels sont calculés, pas capturés. Chaque caractère est le résultat d'un rastériseur de polices — un moteur de rendu sous-pixel qui positionne chaque courbe et chaque hampe avec une précision mathématique. Il n'y a pas d'inclinaison due à un plateau de scanner mal aligné, pas d'ombre due à un bord de page incurvé, pas de grain de compression dû à l'algorithme de dématriçage du capteur d'un appareil photo. Le rapport signal sur bruit d'une capture d'écran est, dans un sens technique précis, plus élevé que celui de toute image physiquement capturée.

C'est pourquoi les tests indépendants placent constamment les captures d'écran au sommet ou à proximité des classements de précision d'extraction. Le benchmark DeltOCR d'AIMultiple — un benchmark indépendant de 2026 des principaux services d'OCR et de vision IA — a classé les entrées de texte rendu numériquement systématiquement au-dessus des pages scannées et des photos de téléphone dans toutes les catégories de précision. Un praticien de l'IA sur le subreddit r/dataengineering a résumé la conclusion de manière succincte : les captures d'écran peuvent être de meilleures données que le texte brut pour l'extraction par IA — car le contexte visuel qu'une capture d'écran préserve (mise en page, relations spatiales, limites de colonnes, indices de formatage) fournit un signal supplémentaire que l'extraction de texte brut ignore.

Les modèles de vision-langage (VLM) — la classe d'IA qui alimente les outils d'extraction modernes comme ImageToTable.ai — sont particulièrement bien adaptés aux entrées de captures d'écran. Ces modèles ne se contentent pas de lire les caractères ; ils construisent une compréhension géométrique de la page. Les limites de colonnes, les en-têtes de tableau, les niveaux d'indentation et les regroupements de sections sont tous visibles dans une capture d'écran et invisibles dans le texte brut extrait. Lorsqu'une IA doit déterminer si « $1,250.00 » appartient à la colonne « Sous-total » ou à la colonne « Taxe », l'information spatiale d'une capture d'écran fournit la réponse que le texte pur ne peut pas donner.

Bonnes pratiques pour l'extraction par capture d'écran

Toutes les captures d'écran ne se valent pas. Trois pratiques font la différence entre une extraction à 98 % et une qui nécessite une vérification manuelle :

• Capturez à la résolution d'affichage la plus élevée disponible. Une capture d'écran sur un moniteur 4K contient quatre fois plus de données pixel qu'une capture en 1080p. Si vous extrayez des données de factures en ligne, de portails bancaires ou de tableaux de bord SaaS, zoomez la page pour remplir votre écran avant de capturer.
• Évitez le zoom du navigateur qui déclenche une refonte de la mise en page réactive. Certains sites web réorganisent le contenu à certains niveaux de zoom, brisant la relation entre les libellés et les valeurs. Si le zoom fait décaler la mise en page de la facture, capturez à la taille native à la place.
• Capturez la fenêtre complète de l'application, pas une région recadrée. Le recadrage supprime le contexte visuel — en-têtes, libellés de barre latérale et séparateurs de sections — que les modèles d'IA utilisent pour comprendre la structure du document. Une capture en pleine fenêtre donne à l'IA davantage de points de repère spatiaux.
• Les interfaces en mode sombre dégradent la précision de l'extraction. Une analyse de 2026 a constaté que la précision de l'OCR sur les captures en mode sombre chutait à 62 % dans certains cas, contre 95 % et plus pour les équivalents en mode clair. Si votre logiciel de comptabilité propose un mode clair, utilisez-le avant de capturer.

PDF natifs : quand le texte est déjà numérique

Un PDF n'est pas une chose unique. Un PDF généré par un système comptable — ce que les ingénieurs appellent un PDF « né-numérique » ou « natif » — contient du texte encodé par machine avec des coordonnées de position précises. Chaque caractère existe comme une instruction numérique, pas un pixel. Les outils d'extraction capables de lire la couche de texte interne du PDF contournent entièrement l'étape d'OCR, extrayant les caractères directement du flux de données du fichier avec une fidélité de caractères de 100 %.

Un PDF numérisé est différent. C'est une image — une photographie de papier — enveloppée dans un conteneur PDF. Le texte à l'intérieur est fait de pixels, pas de caractères numériques. Les outils d'extraction doivent d'abord exécuter l'OCR sur ces pages, introduisant les mêmes contraintes de précision que toute image capturée par caméra. L'extension PDF ne vous dit rien sur le contenu. Vous devez zoomer : si le texte reste net à 400 % de grossissement, c'est un PDF natif. S'il se pixellise, c'est un scan.

Cette distinction — natif vs numérisé — est là où la plupart des discussions sur la précision d'extraction déraillent. Un utilisateur dira « mes PDF s'extraient bien » ou « mes PDF nécessitent toujours un nettoyage » sans réaliser qu'il décrit deux formats de données fondamentalement différents qui partagent par hasard une extension de fichier. Un PDF natif et un PDF numérisé à 150 DPI ont des profils de précision qui diffèrent de 15 à 20 points de pourcentage sur le même outil d'extraction.

Lorsque vous convertissez des données PDF vers Excel avec un outil d'extraction IA, la première décision du moteur est de lire la couche de texte ou de traiter la page comme une image. Si vous avez le choix entre demander un PDF natif à un fournisseur ou accepter ce qu'il envoie, demandez le PDF natif. La différence de précision d'extraction est plus grande que la différence entre deux outils d'extraction concurrents.

Scans à plat : la référence éprouvée

Un scan à plat à 300 DPI d'un document imprimé propre constitue la norme de référence par rapport à laquelle tous les autres formats d'entrée sont mesurés. C'est la norme par défaut pour la numérisation de documents depuis les années 1990, et pour une bonne raison : la combinaison d'un éclairage contrôlé, d'un plan focal fixe et d'une densité de pixels suffisante produit des résultats constamment fiables.

La variable critique est la résolution optique réelle — pas le nombre affiché dans la boîte de dialogue des paramètres du scanner. De nombreux imprimantes multifonctions et scanners à alimentation automatique annoncent 300 DPI mais interpolent à partir d'une résolution optique inférieure. Un scan qui indique « 300 DPI » dans les métadonnées mais qui a été capturé à 200 DPI optiques sera moins performant qu'un vrai scan à 300 DPI, avec la même marge de 3 à 5 points de pourcentage que tout déficit de DPI crée.

La profondeur de couleur compte plus que ce que la plupart des gens pensent. Numériser en niveaux de gris (256 niveaux) préserve les détails des contours que le seuillage binaire noir et blanc détruit. Les traits fins, les empattements et les petites marques de ponctuation peuvent disparaître lorsque l'algorithme de binarisation du scanner décide qu'ils ne répondent pas au seuil de contraste. Un scan en niveaux de gris à 300 DPI surpasse systématiquement un scan noir et blanc à la même résolution pour les tâches d'extraction, car c'est le modèle de vision IA — pas le scanner — qui décide quels pixels sont du signal et lesquels sont du bruit.

Le guide technique d'eRecords USA sur les DPI le dit sans détour : « Lorsque le DPI est choisi pour optimiser la vitesse ou la taille du fichier plutôt que l'intégrité des données, des détails essentiels sont perdus. La suréchantillonnage ou l'amélioration ne restaure pas les informations optiques manquantes. » Si votre organisation numérise à 200 DPI ou moins pour maintenir des tailles de fichiers gérables, vous payez pour cette décision en précision d'extraction sur chaque document qui passe par le pipeline.

Pour les documents qui n'existent que sur papier — factures envoyées par courrier, contrats imprimés, reçus physiques — un scan à plat en niveaux de gris à 300 DPI est la meilleure entrée disponible. Lorsque vous devez extraire des données d'un PDF numérisé vers Excel, la qualité du scan initial détermine le plafond de la précision d'extraction. Aucune IA en aval ne peut récupérer les détails qui n'ont pas été capturés.

Photos de téléphone : la taxe de commodité

Les appareils photo des téléphones sont le moyen de saisie de documents le plus courant au monde et le plus problématique pour la précision de l'extraction. Les problèmes ne viennent pas du capteur de l'appareil photo — les appareils photo modernes ont une excellente résolution. Les problèmes viennent de la façon dont les gens les utilisent.

Une photo de document prise avec un téléphone introduit quatre sources indépendantes de dégradation du signal, chacune réduisant la précision de l'extraction d'une marge mesurable :

• Déformation en perspective. À moins de tenir le téléphone parfaitement parallèle au document — ce que presque personne ne fait — l'image résultante présente une distorsion en trapèze. Le texte en haut du cadre est plus petit que celui en bas. Les modèles d'IA peuvent corriger cela, mais la correction est une estimation, pas une restauration. Une inclinaison de 5 degrés coûte 2 à 3 points de pourcentage.
• Éclairage inégal. Les éclairages de bureau créent des ombres qui traversent la moitié de la page. Le flash d'un téléphone crée un point chaud au centre et un vignettage sur les bords. Ces deux effets amènent l'IA à interpréter le contraste du texte différemment sur la page, augmentant le taux d'erreur sur les champs proches des limites d'ombre.
• Flou de mouvement. Les photos prises à la main en intérieur utilisent des vitesses d'obturation plus lentes. Un léger mouvement de la main pendant la capture brouille les bords des caractères. Ce qui semble « assez net » à un lecteur humain peut représenter 2 à 3 pixels de flou de mouvement — suffisant pour transformer un « 3 » en « 8 » ou un « 5 » en « 6 » pour un moteur d'OCR.
• Compression JPEG. Les téléphones compressent les images de manière agressive pour économiser de l'espace de stockage. L'algorithme de compression élimine les détails fins autour des bords à fort contraste — précisément là où la reconnaissance de caractères dépend d'une précision au pixel près. Une photo de 12 mégapixels compressée à 500 Ko a perdu plus de détails textuels utiles qu'une image non compressée de 1 mégapixel.

La pénalité cumulative de précision des photos de téléphone est bien documentée. Les références d'OCRDataExtraction.com ont constaté que les photos de téléphone dans des conditions de bureau typiques produisaient une précision d'extraction inférieure de 10 à 15 points de pourcentage par rapport aux scans à plat du même document. Plusieurs références indépendantes situent la base pour les photos de téléphone portable entre 70 et 80 %, montant à 88–94 % avec un prétraitement optimisé — encore en deçà des 95–99 % atteignables avec des captures d'écran propres ou des PDF natifs.

Cela ne signifie pas que les photos de téléphone sont inutiles pour l'extraction. Cela signifie que le coût est prévisible. Si vous traitez 10 reçus par semaine et passez 2 minutes à corriger les extractions de photos de téléphone contre 10 secondes pour les extractions de captures d'écran, la différence de 1 minute 50 secondes peut être acceptable. Si vous traitez 200 factures par semaine, cette même pénalité par document devient 6 heures de correction — et un scanner à plat ou un flux de travail basé sur les captures d'écran s'amortit dès le premier mois.

Lorsqu'une photo de téléphone est la seule option — les travailleurs de terrain capturant des confirmations de livraison, les employés soumettant des reçus de dépenses, les clients envoyant une preuve de paiement — quelques pratiques récupèrent la majeure partie de la précision perdue. Utilisez une application de scan dédiée (Adobe Scan, Microsoft Lens ou le mode document intégré de votre téléphone) qui redresse automatiquement, recadre sur les bords du document et applique un renforcement du contraste avant que l'image n'atteigne le moteur d'extraction. Ces applications peuvent récupérer 5 à 8 des 10 à 15 points de pourcentage que les photos de téléphone brutes perdent.

La comparaison en tête-à-tête

Le tableau ci-dessous met en correspondance chaque format d'entrée avec les dimensions qui déterminent les performances d'extraction réelles. Les fourchettes de précision reposent sur des benchmarks agrégés issus de tests indépendants publiés par LlamaIndex, le DeltOCR Bench d'AIMultiple (2026) et OCRDataExtraction.com. La « difficulté de traitement IA » reflète la mesure dans laquelle le modèle de vision doit compenser la dégradation de l'entrée avant de pouvoir commencer l'extraction.

Les fourchettes de précision sont plus larges pour les photos de téléphone et les formats dégradés, car la variabilité de l'opérateur domine. Une photo de téléphone bien éclairée, stable et correctement cadrée prise avec une application de numérisation de documents peut approcher 94 % de précision. Une photo prise à la hâte d'une seule main dans un restaurant sombre d'un reçu froissé peut tomber sous 80 %. Le format fixe le plafond ; votre technique détermine à quel point vous vous en approchez.

Comment l'IA visuelle réduit — sans le combler — l'écart de format

L'une des raisons pour lesquelles les comparaisons de formats d'entrée sont plus nuancées en 2026 qu'en 2020 est que les modèles de vision IA sont devenus nettement meilleurs pour compenser la dégradation des entrées. L'OCR traditionnel fonctionnait sur un pipeline rigide : binariser l'image, segmenter les caractères, faire correspondre les motifs, appliquer un modèle de langage pour la correction. Chaque étape était fragile. Une ombre sur un tableau signifiait que la binarisation transformait la moitié du texte en blanc. Une page inclinée signifiait que la segmentation des caractères fusionnait des lettres adjacentes.

Les modèles modernes de vision-langage, y compris le moteur derrière ImageToTable.ai, abordent le problème différemment. Ils ne binarisent, ne segmentent et ne font pas correspondre en séquence. Ils lisent toute la page d'un coup — texte, mise en page, relations spatiales — et construisent leur compréhension à partir du contexte autant que des pixels. Ce raisonnement contextuel est ce qui permet à un VLM de lire correctement un nombre qui serait ambigu isolément : « $1,250.00 » dans un champ « Total dû » est lu comme une devise même si le symbole dollar est partiellement masqué. La même chaîne isolée pourrait être mal lue comme « 1,250.00 » sans le contexte de la devise.

Cette résilience contextuelle réduit l'écart de précision entre les formats. Sur un moteur OCR traditionnel, l'écart entre une capture d'écran et une photo de téléphone pourrait être de 20 à 25 points de pourcentage. Sur un VLM moderne, l'écart se réduit à 8 à 15 points. Le VLM n'améliore pas la photo de téléphone — il fait des suppositions plus intelligentes sur ce que les pixels dégradés étaient censés représenter, en utilisant la structure environnante comme preuve.

Mais la compensation a des limites. Un VLM peut deviner qu'un caractère masqué par une ombre est un « 9 » en se basant sur le contexte. Il ne peut pas reconstruire un caractère compressé en bruit sans relief. Lorsque la comparaison de Vellum des modes de défaillance des LLM et de l'OCR a noté que les LLM produisent des « erreurs plus subtiles — des informations plausibles mais incorrectes » sur des entrées dégradées, c'est exactement ce qu'ils décrivaient. Le VLM émet avec confiance une valeur erronée qui « semble correcte » dans son contexte, et un réviseur humain la laisse passer parce que rien ne suscite de suspicion. Les erreurs de l'OCR traditionnel sont plus faciles à détecter précisément parce qu'elles sont évidentes — caractères manquants, texte illisible, valeurs impossibles. Les erreurs de VLM se fondent dans le décor.

L'implication pratique : sur des entrées propres (captures d'écran, PDF natifs, scans à 300 DPI), les VLM sont nettement supérieurs — précision plus élevée, moins d'erreurs, moins de temps de nettoyage. Sur des entrées dégradées (photos de téléphone, scans de fax, archives à faible DPI), les VLM sont meilleurs que l'OCR mais introduisent un nouveau mode de défaillance. Les erreurs sont plus difficiles à détecter, ce qui signifie que la vérification — et non l'extraction — devient le goulot d'étranglement. L'approche la plus sûre sur des entrées dégradées est le prétraitement : faire passer l'image par une application de numérisation de documents ou un outil d'amélioration avant qu'elle n'atteigne le moteur d'extraction, récupérant autant de signal que possible avant que l'IA n'ait à deviner.

Le cadre de décision pragmatique

Chaque document qui entre dans votre flux de travail a un format d'entrée optimal compte tenu des contraintes de réception. Le cadre ci-dessous associe les scénarios courants au meilleur choix pratique — en tenant compte à la fois de la précision et de ce qui est réellement réalisable dans un flux de travail concret.

Le fil conducteur : le meilleur format d'entrée est celui qui préserve le plus de signal original avec le moins de dégradation intermédiaire. Chaque étape de conversion — impression vers scan, PDF vers capture d'écran, capture d'écran vers JPEG recompressé — introduit du bruit. Le moteur d'extraction peut gérer le bruit, mais le bruit coûte de la précision, et la précision coûte du temps. Le chemin le moins bruité du document aux données est presque toujours celui qui comporte le moins de conversions de format.

Pour un aperçu plus approfondi de la variation de la précision d'extraction selon le type de champ — et pourquoi les champs numériques, les dates et les montants se comportent différemment des champs de texte libre — consultez notre analyse de précision par champ. Pour la question plus large de la comparaison des outils d'extraction IA sur les métriques de précision au-delà du format d'entrée, notre guide de précision de l'extraction de documents IA couvre la méthodologie de test qui distingue les benchmarks significatifs des chiffres marketing.

Questions fréquentes

Une capture d'écran est-elle toujours meilleure qu'un scan du même document ?

Si vous avez un accès numérique au document à l'écran — une facture dans un portail web, un rapport dans un tableau de bord SaaS, un relevé dans la banque en ligne — oui, la capture d'écran est meilleure. Elle capture du texte rendu par machine sans dégradation du papier, sans bruit de scanner et avec une fidélité de mise en page complète. Si vous n'avez qu'une copie papier — une facture envoyée par courrier, un contrat imprimé — le scan à plat est votre meilleure option, et un scan en niveaux de gris à 300 DPI surpassera une photo prise au téléphone de la même page.

Quelle résolution une capture d'écran doit-elle avoir pour une extraction optimale ?

Il n'existe pas de nombre de DPI unique car les captures d'écran n'ont pas de taille physique. La règle pratique : capturez sur l'écran à la plus haute résolution disponible, avec le document occupant autant d'espace que possible. Une capture d'écran sur moniteur 4K d'une facture en plein écran fournit environ 8 mégapixels de données — équivalent à un scan à 300 DPI d'une page A4. Une capture en 1080p fournit environ 2 mégapixels, ce qui est suffisant pour des tailles de texte standard mais moins tolérant pour les petites polices ou les tableaux denses.

L'IA peut-elle extraire des données avec précision à partir d'une photo prise au téléphone avec des ombres et une inclinaison ?

Oui, les outils modernes d'extraction par IA gèrent mieux l'inclinaison modérée et l'éclairage inégal que l'OCR traditionnel ne l'a jamais fait, mais le coût en précision est réel. Une photo prise au téléphone qu'un humain décrirait comme « correcte, on peut tout lire » peut encore produire 5 à 10 % d'erreurs d'extraction de plus qu'un scan à plat du même document. Les erreurs ont tendance à se concentrer sur les champs en bordure (où l'éclairage est le plus inégal) et les détails en petite police (où les artefacts de compression sont les plus dommageables). Si les photos prises au téléphone sont votre méthode d'entrée principale, utilisez une application de numérisation de documents pour une correction automatique avant l'extraction.

Pourquoi mon PDF numérisé s'extrait mal alors qu'il « semble net » ?

La perception humaine de la netteté et la lisibilité OCR sont deux choses différentes. Un PDF numérisé qui semble net à un zoom de 100 % peut avoir été capturé à 150 DPI, enregistré avec une compression JPEG agressive, ou traité avec le réglage de binarisation par défaut du scanner qui a rogné les traits fins des caractères. Zoomez à 400 %. Si les bords des caractères semblent en blocs ou flous, le scan n'a pas une résolution optique suffisante pour une extraction fiable. L'extension de fichier indique PDF, mais les données à l'intérieur sont une image dégradée — et aucun moteur d'extraction ne peut récupérer des informations qui n'ont pas été capturées lors du scan.

Les PDF natifs sont-ils toujours quasi parfaits pour l'extraction ?

Les PDF natifs avec une couche de texte propre et une mise en page cohérente sont la référence absolue — la fidélité des caractères est de 100 % car le texte est numérique, non reconnu. Cependant, deux réserves s'appliquent. Premièrement, certains PDF « natifs » intègrent le texte sous forme de glyphes individuels sans regroupement de mots, ce qui complique l'extraction de tableaux même si les caractères individuels sont parfaits. Deuxièmement, les PDF générés par d'anciens systèmes d'entreprise encodent parfois le texte de manière non standard (encodages de polices personnalisés, texte de droite à gauche stocké de gauche à droite) que les outils d'extraction doivent traiter comme des cas particuliers. En pratique, un PDF natif bien généré par un système moderne s'extrait avec une précision quasi parfaite ; un PDF provenant d'un ERP vieux de 15 ans peut vous surprendre.

Quel est le meilleur format d'entrée dans tous les scénarios ?

Les captures d'écran de documents rendus numériquement, prises à haute résolution d'affichage avec la fenêtre complète de l'application visible. Ce format combine la propreté du signal du texte généré par machine avec le contexte spatial que les modèles de vision IA utilisent pour comprendre la mise en page. Il ne nécessite aucun matériel supplémentaire, aucun temps de numérisation et aucune conversion de format. La limite est évidente — vous devez avoir un accès numérique au document — mais lorsque c'est le cas, une capture d'écran est systématiquement l'entrée la plus précise et la moins exigeante pour l'extraction par IA.