Ajoutez une image lisible, choisissez le type d'extraction, puis obtenez un objet ou tableau JSON avec les données extraites, un schéma indicatif et des notes pour contrôler les valeurs douteuses avant de les utiliser.
Utile pour transformer du texte OCR, des lignes de tableau, des champs de formulaire, des tickets, factures, justificatifs, feuilles de réponses, captures d'interface, photos produit ou détails de scène en données structurées. Pour stocker l'image elle-même dans du JSON, utilisez plutôt un encodage Base64.
Choisissez une image nette en JPG, PNG ou WebP. Les libellés, montants, colonnes, cases cochées, lignes de tableau, textes d'interface ou attributs produit doivent être lisibles. Recadrez la zone utile si vous voulez un JSON plus propre.
Taille maximale : 5 Mo max
Type de JSON
JSON généré
Relisez toujours le JSON avant de l'envoyer dans une automatisation. Une image floue, une colonne coupée, une écriture manuscrite, un reflet, une capture partielle ou un tableau très dense peut produire des valeurs à corriger.
Préparez une image lisible, précisez ce que vous voulez extraire, puis contrôlez le JSON avant de le coller dans un tableur, une base de données, une API ou un workflow IA.
Ajoutez une capture, un ticket, une facture, un justificatif, un formulaire scanné, un tableau en image, une feuille de réponses, une photo produit ou une zone d'interface contenant les données à récupérer.
Gardez Auto pour un document courant, OCR/Texte pour une transcription structurée, Tableau/Formulaire pour des lignes et champs, ou Scène/Objet pour des informations visuelles non documentaires.
Le champ data contient l'objet ou le tableau extrait. Le schéma aide à comprendre la forme proposée, tandis que notes signale les zones incertaines ou incomplètes.
Contrôlez les dates, montants, TVA, quantités, identifiants, cases cochées et valeurs null avant de copier la réponse complète ou seulement les données.
Cette page convient quand vous avez besoin de données structurées issues du contenu visible d'une image, pas simplement d'un texte OCR brut ni d'un fichier image encodé.
Transformez un ticket de caisse, une facture, un justificatif, un formulaire, un relevé, un tableau capturé ou une fiche produit en champs et tableaux que vous pouvez relire avant intégration.
Ajoutez vos clés attendues, champs obligatoires, objets imbriqués, tableaux line_items, cellules vides à null, en-têtes de colonnes à conserver, zone à ignorer ou format de date visible.
Les notes aident à repérer une valeur peu sûre : texte flou, champ tronqué, libellé ambigu, manuscrit difficile, montant mal lu, colonne manquante ou réponse cochée incertaine.
Réponses sur l'OCR vers JSON, les tableaux, les formulaires, les factures, Base64, les PDF, le schéma JSON et la vérification des données.
Ici, cela signifie analyser ce qui est visible dans l'image et organiser les informations utiles dans un objet ou un tableau JSON. Par exemple : les articles d'un ticket, les champs d'une facture, les lignes d'un tableau, les réponses cochées d'un formulaire, le texte d'une capture ou les attributs visibles d'un produit.
Non. L'OCR sert à lire le texte, mais le résultat n'est pas une simple transcription. L'outil peut regrouper des libellés et valeurs, conserver des lignes et colonnes, créer des tableaux JSON, utiliser null pour une valeur visible mais illisible et ajouter des notes de contrôle.
Importez une image nette, recadrez autour de la zone utile, puis choisissez Auto ou Tableau/Formulaire. Si vous connaissez la structure attendue, indiquez les clés souhaitées : vendor, date, invoice_number, line_items, subtotal, vat, total, rows, columns ou tout autre nom utile pour votre intégration. Relisez ensuite les notes avant de copier data.
Auto convient si vous voulez laisser l'outil choisir la structure. OCR/Texte est préférable pour extraire surtout du texte lisible. Tableau/Formulaire convient aux factures, tickets, formulaires, cases cochées, tableaux et documents avec champs répétables. Scène/Objet sert aux photos, interfaces ou visuels où les objets et attributs comptent plus qu'un document.
Oui, dans les consignes d'extraction. Décrivez les clés, tableaux, objets imbriqués, champs obligatoires, valeurs null, formats de date ou zones à ignorer. Pour une intégration stable, gardez souvent des clés JSON courtes en anglais et laissez les valeurs dans la langue affichée sur l'image.
Le résultat est conçu pour être copié et contrôlé, avec title, data, schema et notes. Avant une intégration automatique, validez le JSON côté application, vérifiez que les clés correspondent à votre schéma, normalisez les dates, devises et décimales, puis traitez les valeurs null selon vos règles métier.
Utilisez une image nette, bien cadrée, sans reflet, avec les en-têtes et libellés visibles. Évitez les captures trop compressées et les tableaux très larges. Si une zone est importante, mentionnez-la dans les consignes. Si le document est dense, traitez une section à la fois.
Non. Il extrait les données visibles et les retourne en JSON. Si votre besoin est de mettre les octets de l'image dans un champ JSON, il faut généralement encoder le fichier en Base64, ce qui correspond à un autre usage développeur.
Cette page traite une image à la fois, en JPG, PNG ou WebP. Pour un PDF, exportez la page utile en image ou faites une capture nette. Pour plusieurs pages, traitez-les séparément afin d'éviter un JSON trop confus et de garder des notes de vérification précises.
N'importez pas d'image contenant des données personnelles, financières, médicales, confidentielles ou appartenant à un tiers si vous n'avez pas le droit de les traiter. Masquez ce qui n'est pas nécessaire, recadrez uniquement la zone utile et appliquez vos règles internes de confidentialité avant tout usage professionnel.
Ajoutez un ticket, une facture, un tableau, un formulaire, une capture ou une fiche produit pour obtenir un JSON avec données extraites, schéma indicatif et notes de vérification.