Extraction de discussions WhatsApp

Récupérez le nom de l'expéditeur, l'horodatage et les détails de commande à partir de n'importe quelle capture d'écran de discussion WhatsApp

Copier manuellement le numéro de commande, l'adresse ou les coordonnées bancaires d'un client à partir d'une capture d'écran de discussion WhatsApp prend environ une minute à jongler entre les applications — cet outil extrait les champs de contenu ainsi que les métadonnées de discussion (expéditeur, horodatage, type de message, statut de lecture) dans votre feuille de calcul en 5 secondes.

5 à 10 s par capture · Jusqu'à 99 % de précision sur le texte imprimé

Capture d'écran de discussion
Champs de contenu + métadonnées
Traitement par lots

Ce que vous pouvez extraire d'une discussion WhatsApp

WhatsApp n'a pas d'écran de reçu — les données se trouvent dans les bulles de discussion. Avec l'Extraction de colonnes personnalisées, l'IA trouve chaque champ par son sens, et non par une mise en page qui n'existe pas.

Numéro de téléphone / Numéro de compte

Identifié par des libellés comme « Compte : » ou « Tél. : » et des motifs de chiffres dans le message.

Nom de l'expéditeur

Lu dans l'en-tête de la discussion ou l'étiquette de la bulle — stable dans toutes les conversations.

Numéro de commande / Référence

Trouvé par des libellés comme « Commande n° » ou « Réf : » — fonctionne quel que soit le format de l'expéditeur.

Adresse

Lue à partir du contexte de la phrase comme « livrer à » — distingue les livraisons des mentions anodines.

Horodatage

Lu dans le texte gris sous chaque bulle. Convertit « Hier » ou « 14h30 » en valeurs date-heure cohérentes.

Type de message

Identifié par la mise en page de la bulle — texte, image, document ou vocal — tel qu'affiché dans l'interface de discussion.

Pourquoi une bulle de discussion est plus difficile à analyser qu'un reçu

Les applications de paiement et les sites e-commerce affichent les données de transaction sur un écran structuré — une fiche avec des champs étiquetés, une page de confirmation, un reçu PDF. WhatsApp vous donne une bulle de discussion. Les données sont là, mais mélangées à la conversation, aux emojis, aux horodatages et aux indicateurs de métadonnées.

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Aucun écran de confirmation n'existe

Il n'y a pas de carte « Commande reçue » avec des champs dans des cases. Une commande WhatsApp ressemble à « Bonjour, je veux 2 t-shirts taille L — livrer au 45 MG Road, Bangalore. Commande #42. » Le numéro de téléphone, l'adresse et la référence de commande sont tous dans une seule phrase, pas dans des champs de formulaire séparés.

02

Chaque expéditeur formate différemment

« Livrez svp au 123 MG Road, Commande #42 », « Adresse : 45, 3e Croix, Indiranagar — référence commande 42 », « Compte : 123456789, Montant : 500. » Il n'y a pas de modèle standard. Un outil qui se base sur des positions fixes échoue immédiatement ; un outil qui lit par le sens s'adapte au libellé de chaque expéditeur.

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Le statut de lecture est une icône visuelle, pas un libellé textuel

WhatsApp affiche le statut de livraison sous forme de motifs de coches — une seule grise (envoyé), deux grises (livré), deux bleues (lu) — sans description textuelle. Un outil qui ne lit que les caractères textuels ne peut pas distinguer « livré » de « lu ». L'IA lit le motif de coche depuis l'interface de discussion et enregistre le statut de lecture ou de livraison comme un champ structuré.

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Extraction sémantique : lire selon le sens

Vous définissez une colonne nommée « Adresse » et l'IA analyse la structure de la phrase — « livrer au 45 MG Road » — pour identifier l'adresse. Elle sait que le numéro de téléphone est un élément distinct, car « téléphone : 9876543210 » est utilisé différemment dans la phrase que l'emplacement physique.

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Correspondance indépendante du format

« Commande 42 », « Réf : 42 », « PO-42 » ou simplement « 42 » dans un contexte conversationnel — l'IA identifie la référence de commande par sa relation avec les autres textes et étiquettes, sans vérifier une position fixe dans un document. Pas de modèle, pas d'apprentissage, pas de configuration par expéditeur.

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Un seul jeu de colonnes pour toutes les discussions

Définissez vos colonnes une fois — Numéro de téléphone, Nom de l'expéditeur, Référence de commande, Adresse — et traitez un nombre illimité de captures d'écran WhatsApp provenant de différentes conversations. Les commandes professionnelles et les coordonnées bancaires personnelles sont traitées dans le même lot, avec la même correspondance de colonnes et une seule feuille de calcul unifiée.

D'une capture d'écran WhatsApp à une ligne structurée

Trois étapes suffisent pour transformer une capture d'écran de n'importe quel message WhatsApp en données structurées dans une feuille de calcul, sans copie manuelle entre les applications.

Étape 1

Téléverser la capture d'écran

Faites glisser une capture d'écran de discussion WhatsApp — JPG ou PNG — dans la zone de téléversement. La capture peut provenir de WhatsApp Messenger ou WhatsApp Business, montrant toute partie d'une conversation contenant les données dont vous avez besoin.

Étape 2

Nommer vos colonnes

Saisissez les noms de colonnes souhaités — « Numéro de téléphone », « Référence de commande », « Adresse », « Nom de l'expéditeur », « Horodatage », « Type de message ». L'IA lit le contenu du message et l'interface de discussion — le nom de l'expéditeur depuis l'en-tête, l'horodatage depuis l'étiquette de la bulle, chaque champ de contenu depuis le texte du message — et remplit la cellule appropriée.

Étape 3

Exporter vers Excel

Chaque capture d'écran devient une ligne dans votre feuille de calcul. Téléversez un lot de captures d'écran WhatsApp de différents clients et obtenez un seul fichier .xlsx avec tous les numéros de téléphone, références de commande, adresses et noms d'expéditeurs prêts à l'emploi.

Quand ça fonctionne le mieux — et quand être prudent

✓ Quand ça fonctionne le mieux
  • Messages où les données comportent des libellés clairs comme « livrer à », « Compte : » ou « Commande n° » — donnant à l'IA des indices sémantiques pour classer chaque valeur.
  • Captures d'écran avec un ou deux messages pertinents, sans longs défilements. L'IA peut isoler et extraire les champs d'un segment de conversation ciblé avec une grande précision.
  • Les textes en anglais ou en alphabet latin avec des polices claires offrent la meilleure précision.
⚠ Quand être prudent
  • L'IA extrait des champs nommés spécifiques — pas une transcription complète. Pour un historique complet avec horodatages et ordre, utilisez la fonction d'exportation intégrée de WhatsApp.
  • Les captures d'écran fortement compressées ou redimensionnées (fréquent lorsque les images sont transférées plusieurs fois via WhatsApp) peuvent réduire la précision de l'OCR sur les petits textes comme les numéros de téléphone à 10 chiffres ou les codes de référence.
  • Les écritures non latines (arabe, devanagari, CJK) sont prises en charge, mais la précision dépend de la clarté de la police — testez un échantillon avant de traiter de grands lots.
  • Les captures d'écran ne montrent que l'interface de discussion visible. Les accusés de lecture et les horodatages qui ont défilé hors de l'écran ne sont pas présents et ne peuvent pas être extraits. Seules les métadonnées visuellement rendues dans la capture d'écran sont extraites.

Questions fréquentes

Des questions concrètes sur l'extraction de données à partir de captures d'écran de discussions WhatsApp.

L'IA peut-elle faire la différence entre une adresse de livraison et une adresse mentionnée dans une conversation informelle ?

Oui. L'IA lit le contexte sémantique autour de l'adresse — des expressions comme « livrer à », « envoyer à », « expédier à », « mon adresse est » — pour déterminer si le lieu est un point de livraison demandé ou une simple mention. Si le message dit « J'habite près du parc, avenue MG » sans intention de livraison, l'adresse n'est pas extraite dans la colonne Adresse.

Un client a envoyé son numéro de compte bancaire et son code guichet sur WhatsApp — l'IA va-t-elle extraire les deux correctement ?

Oui. Définissez « Numéro de compte » et « Code guichet » comme deux colonnes distinctes. L'IA lit les libellés dans le message — « Compte : 12345678 » et « Code guichet : 12-34-56 » — et associe chaque numéro à sa colonne correcte. Un OCR traditionnel verrait deux chaînes numériques sans pouvoir les distinguer ; l'extraction sémantique lit le contexte du libellé.

Que faire si la capture d'écran WhatsApp contient plusieurs messages de différents clients dans une seule image ?

L'IA traite la capture d'écran comme un seul téléversement et extrait un ensemble de champs par image. Si une seule capture montre plusieurs conversations ou messages de clients différents, nous recommandons de recadrer ou de prendre des captures ciblées — une commande ou un ensemble de coordonnées bancaires par image — pour obtenir des résultats propres, ligne par ligne, dans votre feuille de calcul.

J'ai 20 promoteurs des ventes qui envoient des commandes WhatsApp — puis-je automatiser cela sans téléverser manuellement chaque capture d'écran ?

Vous pouvez téléverser plusieurs captures d'écran WhatsApp en une seule fois — l'outil les traite toutes avec les mêmes définitions de colonnes et génère un seul fichier Excel. Pour un pipeline entièrement automatisé, utilisez l'API v1 pour téléverser les captures par programmation, ou configurez un Lien de collecte (une URL de téléversement partageable) que les promoteurs des ventes peuvent utiliser pour soumettre leurs captures directement dans votre file d'attente de traitement, sans que vous ayez à gérer chaque fichier.

L'IA peut-elle extraire les horodatages, les types de message et le statut de lecture d'une capture d'écran de discussion WhatsApp ?

Oui. L'IA lit les éléments de l'interface de discussion — le texte de l'horodatage sous chaque bulle de message (en convertissant les heures relatives comme « Hier » ou « 14h30 » en valeurs date-heure cohérentes), l'indicateur de type de message depuis la disposition de la bulle (texte, image, document ou vocal), et le statut de lecture depuis le motif des coches (une coche grise pour envoyé, deux coches grises pour délivré, deux coches bleues pour lu). Définissez une colonne appelée « Horodatage », « Type de message » ou « Statut de lecture » et l'IA extrait ces métadonnées de l'interface de discussion visible, en plus de vos champs de contenu.

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