Récupérez le nom du livreur, l'heure d'arrivée estimée (ETA) et le statut de livraison en direct depuis une capture d'écran de n'importe quelle page de suivi de livraison de repas
Saisir manuellement le nom du livreur, l'ETA et le statut de livraison depuis un écran de suivi DoorDash dans un journal prend 2 minutes par commande — cet outil extrait toutes les données de suivi visibles en 5 à 10 secondes par capture d'écran.
5 à 10 s par capture d'écran · Jusqu'à 99 % de précision sur le texte imprimé
Ce que vous pouvez extraire d'une page de suivi de livraison
Une page de suivi de livraison de repas affiche les infos du livreur, une carte animée et un compte à rebours — chaque application les présente différemment. Avec l'Extraction de colonnes personnalisées, vous saisissez les noms de champs une seule fois et l'IA les reconnaît par leur sens sur DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt et Meituan. Voici les champs que vous pouvez cibler.
Identifiée par le branding et l'interface de l'application — DoorDash (rouge/blanc), Uber Eats (en-tête noir), Wolt (accent bleu), Deliveroo (turquoise).
Souvent en petit texte dans une carte livreur, un panneau repliable ou une feuille inférieure — le style varie selon l'application.
« Toyota Prius argentée », « Honda Activa rouge » ou vélo électrique — parfois accompagné du numéro de plaque.
Compte à rebours ou plage horaire — « Arrivée dans 5 à 10 min », « Prévu avant 19 h 15 » — le format diffère selon l'application.
« Votre coursier est en route », « Le livreur se dirige vers vous », « Préparation de votre commande » — même événement, formulations différentes selon l'application.
Votre adresse telle qu'affichée sur l'écran de suivi — à recouper avec la destination de commande dans l'application.
Ce n'est pas un reçu statique — c'est un tableau de bord en direct avec une carte animée, un compte à rebours et une interface propre à chaque application
Une page de suivi est fondamentalement différente de tous les autres types de documents — elle n'a pas de mise en page fixe, contient des éléments qui changent à chaque seconde et enveloppe les données critiques dans une interface propre à chaque application que l'OCR traditionnel ne peut pas analyser. Voici ce qui la rend particulièrement difficile et comment l'extraction sémantique la gère.
DoorDash utilise une mise en page centrée sur la carte avec une fiche livreur en bas. Uber Eats place une barre de statut en haut. Wolt utilise une carte d'information centrée. Deliveroo affiche une photo circulaire du livreur avec une chronologie. Meituan combine une carte avec un flux de statut. Six applications, six architectures d'interface fondamentalement différentes — aucune qu'un outil basé sur des modèles ne peut lire de manière transversale.
L'heure d'arrivée estimée (ETA) est un compte à rebours qui se met à jour toutes les quelques secondes. Le marqueur du livreur se déplace sur une carte en direct. L'OCR traditionnel voit une image statique sans concept de ce que signifient ces éléments en mouvement. Comme le signalent les utilisateurs de Reddit sur r/UberEATS, l'heure « d'arrivée à » change fréquemment — « J'ai pris des captures d'écran, parce que le livreur était à l'arrêt pendant 15 ou 20 minutes, et cela aurait dû prendre 15 minutes » — les captures d'écran sont le seul enregistrement de ce qui est apparu à ce moment-là.
Le nom du livreur et les informations sur le véhicule sont affichés en petits caractères — « Dasher : Priya dans une Toyota Prius argentée » dans une carte repliée ou un panneau inférieur. Les bannières promotionnelles (« Essayez DashPass ! ») rivalisent pour l'espace à l'écran avec les détails du livreur. L'OCR lit tout comme un seul bloc de texte plat, mélangeant les données de livraison avec le bruit marketing.
Avec l'Extraction de colonnes personnalisées, vous définissez les colonnes une fois — et l'IA localise chaque valeur par le sens, pas par la position à l'écran. Un nom à côté d'une icône de livreur ou d'un texte de véhicule est reconnu comme « Nom du livreur », qu'il se trouve dans la feuille inférieure de DoorDash, la barre supérieure d'Uber Eats ou la carte centrée de Wolt. La mise en page n'a pas d'importance.
L'IA reconnaît la sémantique des phases de livraison. « Votre Dasher est en route » (DoorDash), « Le coursier se dirige vers vous » (Deliveroo), « En route » (Wolt) et « Votre commande arrive bientôt » (Uber Eats) sont tous mappés comme l'étape en cours de route. La colonne Statut de livraison actuel préserve le texte original de chaque app, tandis qu'une colonne Plateforme garde la source identifiable.
L'IA scanne toute la page de suivi et distingue les données de livraison des éléments d'interface. Une carte en direct avec un marqueur en mouvement est reconnue comme un widget de carte — pas confondue avec une adresse. Les bannières promotionnelles et les appels à l'action de vente incitative sont identifiés comme des éléments hors suivi. Seuls le livreur, l'Heure d'arrivée estimée (ETA), le statut et l'adresse alimentent la feuille de calcul.
D'un lot mixte de captures de suivi à une seule feuille de calcul propre
Si vous enregistrez des livraisons depuis plusieurs applications — DoorDash pour les commandes du dîner, Wolt pour les courses, Uber Eats pour les envies tardives — voici ce qui se passe quand vous déposez toutes les captures d'écran d'un coup.
Téléversez les captures de page de suivi de n'importe quelle application de livraison
Déposez les captures de page de suivi de toutes les applications que vous utilisez — DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt, Meituan ou toute autre plateforme de livraison régionale. Les captures en pleine résolution qui montrent la carte du livreur, le compte à rebours de l'Heure d'arrivée estimée (ETA) et l'Adresse de livraison dans un seul cadre donnent les meilleurs résultats. Les captures transférées via des applications de messagerie peuvent perdre en netteté sur les petits textes comme les plaques d'immatriculation.
Nommez les champs que vous voulez — l'IA s'occupe du reste
Définissez vos colonnes : Plateforme, Nom du livreur, Véhicule, Heure d'arrivée estimée (ETA), Statut de livraison actuel, Adresse de livraison. Ajoutez Plateforme (options : DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt, Meituan, Autre) comme colonne inférée — l'IA identifie à quelle application appartient chaque capture grâce à l'identité visuelle, vous n'avez donc rien à trier ni à étiqueter avant le téléversement.
Exportez vers Excel — une ligne par livraison, toutes les applications dans un seul tableau
Chaque capture de page de suivi devient une ligne dans votre feuille de calcul. « Priya » dans Nom du livreur. « Silver Toyota Prius » dans Véhicule. « Arrive dans 3 min » dans Heure d'arrivée estimée (ETA). Traitez par lots 15 captures d'applications mixtes et le résultat est un tableau propre — aucune configuration par application, aucun tri par plateforme, aucun copier-coller manuel depuis chaque application.
Exemple de sortie
| Plateforme | Nom du livreur | Véhicule | Heure d'arrivée estimée (ETA) | Statut de livraison actuel | Adresse de livraison |
|---|---|---|---|---|---|
| DoorDash | Priya | Toyota Prius argentée | 20 h 15 | Votre livreur est en route | 742 Elm St, Apt 4B |
| Uber Eats | Marcus | Honda Civic noire · AB12 CDE | 20 h 22 | Arrive bientôt | 12 Oak Lane |
| Wolt | Jonas | Vélo électrique | 5-10 min | En route | Keskuskatu 3A, Helsinki |
Où l'extraction de pages de suivi de livraison est fiable — et ses limites
Une page de suivi n'est pas un reçu. Elle capture un instant précis d'une livraison en cours — voici ce que l'outil gère bien et où il faut modérer ses attentes.
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Captures d'écran de pages de suivi en plein écran et haute résolution qui capturent la carte du livreur, le compteur d'Heure d'arrivée estimée (ETA) et l'adresse de livraison en une seule image. Les captures en résolution native depuis l'application donnent les meilleurs résultats.
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Traitement par lots multi-applications — des captures DoorDash, Uber Eats, Wolt, Deliveroo et Meituan ensemble sous les mêmes définitions de colonnes, sans configuration par application.
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Journalisation de preuve par livraison — capture d'une capture d'écran pour chaque livraison active et extraction du livreur, de l'Heure d'arrivée estimée (ETA) et du statut dans un journal cohérent pour des enregistrements multi-applications.
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Cela ne suit pas les livraisons en temps réel. Il lit ce qui est visible dans la capture d'écran au moment de la capture — il ne se connecte à aucune API d'application de livraison, ne s'actualise pas automatiquement quand le livreur se déplace et n'envoie pas de notifications push quand le statut change.
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Les captures d'écran d'applications de messagerie avec compression d'image (WhatsApp, Messenger, WeChat) peuvent réduire la netteté des petits textes d'interface comme les plaques d'immatriculation ou les noms de livreurs en corps 10 sur la carte de livraison. Les captures natives depuis l'application donnent de meilleurs résultats.
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Les pages de suivi non anglophones (Meituan en chinois, Baemin en coréen, Rappi en espagnol) peuvent nécessiter des définitions de colonnes spécifiques à la langue pour un mappage précis des champs.
Questions fréquemment posées
Puis-je mélanger des captures d'écran de pages de suivi DoorDash, Uber Eats, Deliveroo et Wolt dans le même lot ?
Oui. Définissez un ensemble de colonnes — Plateforme, Nom du livreur, Véhicule, Heure d'arrivée estimée (ETA), Statut actuel, Adresse de livraison — et l'IA traite chaque capture d'écran avec les mêmes définitions. La carte du livreur en bas d'écran de DoorDash, la barre de statut d'Uber Eats et la carte centrée de Wolt sont toutes lues sémantiquement. Les noms des livreurs et les ETA atterrissent dans les bonnes colonnes, peu importe où chaque application les place. Aucun tri préalable requis.
La colonne Statut actuel reconnaît-elle que différentes applications formulent la même étape de livraison différemment ?
Oui. L'IA lit le sens sémantique de chaque phrase de statut, pas le libellé exact. « Your Dasher is on the way » (DoorDash), « Courier heading to you » (Deliveroo), « On the way » (Wolt) et « Your order is arriving soon » (Uber Eats) sont tous reconnus comme la même étape de livraison en cours. La valeur extraite conserve le libellé original de chaque application dans la colonne Statut actuel, et la colonne séparée Plateforme vous permet de distinguer la terminologie de quelle application vous regardez lors de la revue du tableur.
L'outil peut-il dire de quelle application de livraison provient la capture d'écran sans que je le labellise manuellement ?
Oui — c'est un cas d'usage idéal pour les colonnes inférées. Ajoutez une colonne nommée Plateforme (options : DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt, Meituan, Autre) et l'IA identifie chaque plateforme par son identité visuelle : le schéma de couleurs rouge et blanc de DoorDash, la mise en page à en-tête noir d'Uber Eats, les cartes à accents bleus de Wolt, l'identité turquoise de Deliveroo et l'interface jaune et orange de Meituan. Cela signifie que vous pouvez déposer un lot mixte de captures d'écran de différentes applications, et la colonne Plateforme se remplit toute seule — aucun tri préalable requis.
Et si la page de suivi contient du contenu promotionnel qui chevauche les infos du livreur ?
L'IA scanne l'ensemble de la scène visuelle et distingue les données de suivi de livraison de l'interface et du contenu promotionnel. Les bannières « Try DashPass ! », les CTA « Get 50% off your next order » et les widgets « Sign up for alerts » sont identifiés comme des éléments non liés au suivi et exclus de l'extraction. Cependant, si une publicité interstitielle plein écran ou un overlay modal bloque temporairement la carte du livreur ou l'ETA au moment de la capture, ces données ne seront pas lisibles dans la capture d'écran. Pour un résultat le plus complet possible, capturez la page de suivi lorsqu'aucun modal promotionnel n'est ouvert.
Est-ce que cela fonctionne pour les pages de suivi de livraison dans d'autres langues que l'anglais ?
L'IA lit le texte dans plus de 60 langues, dont le chinois (Meituan, Ele.me), le japonais (Uber Eats Japan), le coréen (Baemin, Coupang Eats) et l'espagnol (Rappi, PedidosYa). Définissez les noms de colonnes dans la langue que l'IA lit, ou utilisez des noms de colonnes en anglais et laissez l'IA faire le mapping sémantique. Si une plateforme de livraison intègre le suivi dans un panneau à onglets multiples (courant avec les super-apps comme Meituan), capturer une capture d'écran plein écran qui isole la vue de suivi produit une extraction plus fiable que de capturer tout l'écran de l'application avec plusieurs onglets visibles.
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