Portefeuilles crypto sur Telegram :
Récupère l'adresse et le montant depuis une capture d'écran de chat

À quoi ressemble vraiment une capture d'écran crypto Telegram

Une adresse crypto typique partagée dans un chat Telegram n'arrive pas avec un formulaire structuré, un champ étiqueté ou un wrapper de QR code. Quelqu'un tape ou colle une chaîne de caractères dans la zone de message et appuie sur Envoyer. L'adresse apparaît dans une bulle de chat — parfois avec « Voici mon adresse ETH » au-dessus, parfois juste la chaîne seule. Le montant, s'il s'agit d'une instruction de paiement, est écrit dans un message séparé ou sur la même ligne : « 0,5 ETH vers 0xAb5801a7D398351b8bE11C439e05C5B3259aeC9B ».

Le format de l'adresse dépend de la blockchain :

• Ethereum et chaînes EVM (ETH, BSC, Polygon, Arbitrum, etc.) — 0x suivi de 40 caractères hexadécimaux (0-9, a-f), 42 caractères au total. Exemple : 0xAb5801a7D398351b8bE11C439e05C5B3259aeC9B. Insensible à la casse sur le réseau, mais les adresses à somme de contrôle EIP-55 mélangent majuscules et minuscules.
• Bitcoin — commence par 1 (P2PKH legacy), 3 (P2SH), ou bc1 (SegWit, Bech32). 26-62 caractères. Certains formats (P2SH, P2PKH) sont sensibles à la casse. Bech32 (bc1...) est insensible à la casse mais doit être tout en minuscules ou tout en majuscules.
• Solana — encodé en Base58, 32-44 caractères. Sensible à la casse. Exemple : 7EcDhSYGxXyscszYEp35KHN8vvw3svAuLKTzXwCFLtV2.
• Tron (TRX) — commence par T, Base58, sensible à la casse.
• Monero (XMR) — commence par 4 ou 8, 95 caractères. Sensible à la casse.

Le point clé à remarquer : chacun de ces formats utilise un motif visuel spécifique — un préfixe cohérent, un jeu de caractères prévisible et une longueur qui se situe dans une plage connue. L'œil d'un utilisateur crypto expérimenté reconnaît « ça ressemble à une adresse ETH » au premier coup d'œil, mais traduire cette reconnaissance en une chaîne correctement tapée quand tu as 20 captures d'écran à traiter est une tout autre affaire.

Le problème du « copier-coller » : pourquoi la méthode manuelle n'est pas sûre

L'approche évidente consiste à copier l'adresse depuis le message Telegram et à la coller dans ton portefeuille ou ta feuille de calcul. Le problème, c'est que cette simple action — un Ctrl+C — se trouve au cœur de tout un écosystème de logiciels malveillants de détournement de presse-papiers conçus spécifiquement pour l'exploiter.

Les pirates de presse-papiers comme Laplas Clipper et Masad Stealer s'exécutent silencieusement en arrière-plan, surveillant le presse-papiers du système à la recherche de chaînes qui ressemblent à des adresses de cryptomonnaie. Lorsqu'ils en détectent une, ils la remplacent par une adresse contrôlée par l'attaquant avant que tu ne colles. Le remplacement est souvent conçu pour commencer et se terminer par les mêmes caractères que l'original, donc un coup d'œil rapide aux premiers et derniers caractères ne suffira pas à détecter la substitution.

En février 2026, Microsoft a divulgué Trojan:Win32/CryptoBandits.A — un ver se propageant via USB qui vérifie le presse-papiers toutes les 500 millisecondes pour trouver des adresses de portefeuille sur Bitcoin, Ethereum, Tron et Monero. Il les remplace par des adresses d'attaquant et achemine les données volées via un client Tor portable. La campagne était active depuis au moins février 2026, infectant les machines via des fichiers de raccourci malveillants sur des clés USB.

Même sans logiciel malveillant, le copier-coller manuel est sujet aux erreurs. Une adresse de portefeuille n'a pas de signification lisible par un humain — tu ne peux pas la « prononcer » ou la vérifier par rapport à une référence mentale comme tu le ferais avec un numéro de téléphone américain ou une adresse postale. Un seul caractère mal saisi sur une chaîne hexadécimale de 42 caractères produit une adresse valide mais différente, et la blockchain exécutera volontiers le transfert vers celle-ci. Ces fonds ne reviennent pas.

Pourquoi l'OCR traditionnel échoue sur les adresses de portefeuille

L'OCR traditionnel — la technologie intégrée aux scanners, aux outils PDF et à de nombreuses applications « texte depuis image » — lit les documents en reconnaissant les formes de caractères individuelles. Il a été conçu pour le texte imprimé sur des documents structurés : factures dactylographiées, formulaires standardisés, adresses imprimées à la machine. Lorsque vous exécutez un outil OCR sur une capture d'écran Telegram, il produit une chaîne de texte, mais avec des problèmes constants qui comptent beaucoup pour les portefeuilles crypto.

La casse est le plus gros problème. La plupart des moteurs OCR normalisent la sortie en minuscules par défaut. Pour une adresse Ethereum, cela ne casse pas l'adresse (le réseau est insensible à la casse), mais cela supprime les informations de somme de contrôle EIP-55 qui aident les portefeuilles à vérifier si une adresse a été saisie correctement. Pour les adresses Bitcoin P2SH (commençant par 3), se tromper de casse casse l'adresse — la somme de contrôle échoue et la transaction est rejetée — mais à ce moment-là, vous avez déjà perdu la chaîne correcte de la capture d'écran. Pour Solana et Tron, qui sont entièrement sensibles à la casse, toute sortie normalisée en minuscules est simplement fausse.

TRM Labs, une société de renseignement blockchain, a documenté ce problème en pratique. Lorsqu'ils ont mesuré la précision de l'OCR traditionnel pour extraire les adresses de portefeuille crypto et les hachages de transaction à partir de captures d'écran, ils ont constaté environ 40 % de précision utilisable. Après être passés à une approche par modèle de langage visuel (VLM), la précision est passée à 98 %. La différence n'était pas une meilleure reconnaissance des caractères — la différence était que le VLM comprenait la structure de ce qu'il lisait.

Il y a une différence plus profonde à l'œuvre ici. L'OCR traditionnel lit une capture d'écran comme une grille de pixels et essaie de faire correspondre chaque groupe à une forme de caractère connue. Il ne sait pas que 0x est le préfixe d'une adresse Ethereum — il voit un zéro, un x minuscule, puis essaie de déterminer chaque caractère suivant isolément. Si la police est inhabituelle, si l'arrière-plan est sombre, si le caractère est légèrement flou à cause de la compression — l'OCR se trompe.

Comment l’IA visuelle lit une adresse — pas caractère par caractère, mais motif par motif

L’IA basée sur la vision aborde la même capture d’écran différemment. Le modèle a été entraîné sur des millions d’images de documents et comprend le texte dans son contexte visuel. Quand il voit 0x suivi de 40 caractères de l’ensemble [0-9a-fA-F], il reconnaît le motif d’une adresse de portefeuille Ethereum. Il n’a pas besoin d’identifier chaque glyphe avec une résolution optique parfaite — il utilise les contraintes de format de l’adresse pour combler les caractères ambigus.

Plusieurs comportements spécifiques au format découlent de cette approche par motifs :

• Reconnaissance du préfixe — L’IA identifie 0x, bc1, T ou 4 comme un préfixe d’adresse et s’attend à ce que le reste de la chaîne corresponde au format correspondant. Cela l’empêche de couper l’adresse à un saut de ligne ou de confondre un espace dans la bulle de chat avec une limite de champ.
• Conservation de la casse — Comme le modèle lit l’adresse comme un motif visuel (les lettres majuscules ont tendance à avoir des profils visuels différents des minuscules), il conserve la casse d’origine. Un 0xAb5801a7 reste 0xAb5801a7 plutôt que de devenir 0xab5801a7.
• Désambiguïsation des caractères — 0 (zéro) et O (o majuscule), l (L minuscule) et I (i majuscule) — ces paires sont presque indiscernables dans de nombreuses polices et provoquent des erreurs constantes dans la sortie OCR. L’IA visuelle les résout en vérifiant le caractère par rapport au jeu de caractères attendu du format d’adresse. Dans l’alphabet hexadécimal d’Ethereum, il n’y a ni O ni I — donc si le modèle détecte une forme qui pourrait être soit 0 soit O, il choisit 0 en fonction de la contrainte de format.

Cette approche est la plus importante lorsque la qualité de la capture d’écran n’est pas idéale. Une capture d’écran Telegram prise sur un téléphone, compressée par l’application de chat, puis recapturée — un scénario courant lorsque quelqu’un transfère une adresse d’un chat à un autre — perd suffisamment de résolution pour que l’OCR caractère par caractère devienne peu fiable. L’extraction par motifs reste stable car elle utilise le format de l’adresse lui-même comme signal, sans dépendre d’une clarté parfaite des pixels.

De la capture d'écran au tableur : extraire les deux champs

L'adresse et le montant — ce sont les deux données qui comptent pour quiconque suit une transaction crypto depuis une conversation Telegram. Le montant indique ce qui a été envoyé (ou demandé), et l'adresse identifie la destination. Ensemble, ils forment un enregistrement complet : « à cette date, ce montant d'ETH a été envoyé à cette adresse. »

ImageToTable.ai gère cela grâce à l'Extraction de colonnes personnalisées. Tu ne télécharges pas une capture d'écran Telegram en espérant que l'outil devine ce dont tu as besoin. Tu nommes les colonnes : Wallet Address et Amount. L'IA lit la capture d'écran, localise le texte correspondant à ces descriptions sémantiques et les extrait dans un tableau.

C'est un flux de travail fondamentalement différent des outils d'extraction de données traditionnels, qui exigent de dessiner des cadres de délimitation ou de définir des règles d'analyse pour chaque format de conversation. Dans une capture d'écran Telegram, l'adresse peut apparaître n'importe où dans la bulle de discussion — alignée à gauche, coupée sur deux lignes, précédée ou non d'un libellé. Le montant peut être dans le même message ou dans un autre. L'extraction de colonnes personnalisées contourne entièrement le problème de mise en page, car elle trouve les valeurs par ce qu'elles signifient, pas par où elles se trouvent sur la page.

Appliquée à plusieurs captures d'écran — disons 15 adresses de portefeuille Telegram partagées dans un groupe de trading sur une semaine — le traitement par lots fusionne les résultats dans un seul tableau. Chaque ligne affiche l'adresse et le montant d'une capture d'écran, dans l'ordre où tu les as téléchargées. Aucune saisie manuelle, aucun recoupement de l'historique de discussion avec un bloc-notes.

Quelques notes pratiques pour une extraction propre :

• Recadre la zone pertinente si la capture d'écran inclut des messages de discussion sans rapport au-dessus et en dessous. L'IA travaille sur la capture complète, mais des entrées plus étroites réduisent le risque d'extraire une adresse d'une conversation sans rapport.
• Nomme les colonnes comme elles apparaissent dans ton cas d'usage. « Wallet Address » et « Amount » sont naturels. Si tu as aussi besoin du réseau, ajoute « Network (ETH/BTC/SOL) » comme colonne — l'IA lit le préfixe de l'adresse et peut en déduire le réseau.
• Inclus l'adresse complète dans la capture d'écran. Si le message est tronqué dans l'aperçu de la conversation, développe-le avant de faire la capture. L'IA ne peut extraire que ce qui est visible.

FAQ

L'IA peut-elle extraire n'importe quel format d'adresse de portefeuille crypto à partir d'une capture d'écran Telegram ?

Oui. L'IA reconnaît les adresses par leurs motifs structurels — préfixe, jeu de caractères, longueur — et ne dépend pas de règles spécifiques au format. ETH (0x + 40 hex), BTC (1/3/bc1), Solana (Base58), Tron (préfixe T) et d'autres sont identifiés correctement tant que l'adresse complète est visible dans la capture d'écran.

L'adresse extraite conservera-t-elle sa casse d'origine ?

Oui. L'IA visuelle préserve la casse des caractères telle qu'elle apparaît dans la capture d'écran. Contrairement à l'OCR traditionnel, qui normalise souvent la sortie en minuscules, l'IA lit chaque caractère dans son contexte visuel et conserve la capitalisation d'origine. C'est essentiel pour les formats sensibles à la casse comme Solana, Bitcoin P2SH et Tron.

Que faire si l'adresse est affichée sous forme de code QR dans la capture d'écran ?

Si la capture d'écran montre un code QR plutôt qu'une chaîne de texte, l'adresse doit être décodée à partir du code QR. Notre extraction actuelle lit le texte visible de l'image. Si le message de chat Telegram affiche l'adresse et un code QR, l'IA extrait la version texte. Si seul le code QR est visible, tu auras besoin d'un scanner QR pour décoder l'adresse d'abord.

Puis-je traiter par lots plusieurs captures d'écran de portefeuilles Telegram à la fois ?

Oui. Télécharge plusieurs captures d'écran en un seul lot, définis tes colonnes (Adresse de portefeuille, Montant), et l'IA les traite ensemble. Les résultats sont fusionnés dans un seul tableur, chaque ligne correspondant à une capture d'écran. C'est le flux de travail principal pour quiconque gère un volume d'adresses de portefeuille provenant de chats Telegram — captures d'écran de groupes de trading, confirmations de paiement P2P ou enregistrements de transferts sortants.

L'IA peut-elle déterminer le réseau à partir du format d'adresse ?

Partiellement. Le préfixe de l'adresse donne un signal fort — 0x indique une chaîne EVM (Ethereum, BSC, Polygon, Arbitrum, etc.), bc1 indique Bitcoin SegWit, T indique Tron. Cependant, les adresses EVM se ressemblent sur plusieurs chaînes. Si tu connais le contexte du réseau à partir du chat Telegram, tu peux ajouter une colonne « Réseau » et laisser l'IA l'inférer à partir du préfixe d'adresse, ou la remplir manuellement lors de la révision.