Intelligence artificielle
Lire un document ne suffit pas : il faut vérifier ce qui a été lu, décider quoi faire des cas douteux et déposer le résultat au bon endroit. Les Entrecodeurs déploient des services d'extraction documentaire calibrés sur vos formats réels, dimensionnés pour votre volume, hébergés sur nos serveurs ou sur une machine dédiée dans vos locaux.
La chaîne complète
Un OCR qui s'arrête à la lecture laisse le travail à vos équipes. Les cinq étapes ci-dessous sont celles que Les Entrecodeurs livrent systématiquement — la quatrième étant celle qui distingue un service exploitable d'une démonstration réussie.
Le document est lu quelle que soit sa qualité : scan, photo, PDF natif, document réimprimé puis renumérisé.
Les champs métier sont extraits et typés — fournisseur, montants, dates, références — au lieu d'un bloc de texte à retraiter.
Les données sont confrontées à votre référentiel : le fournisseur existe-t-il, le montant correspond-il à la commande, les mentions obligatoires sont-elles présentes.
Les documents que le modèle local n'a pas su lire passent à un modèle frontier, puis en validation humaine ciblée sur le champ incertain. Rien ne disparaît en silence.
La pièce est créée dans Odoo, Sage ou votre ERP, classée dans la GED avec ses métadonnées, ou exposée via API à vos applications.
Les Entrecodeurs préparent une offre OCR as a service avec API et tarification à l'usage. En attendant son ouverture, le service est déployé projet par projet : nous analysons vos documents réels, calibrons le modèle sur vos formats et installons le service sur nos serveurs ou sur une machine dédiée dans vos locaux.
Un OCR qui se contente de transformer une image en texte ne règle rien : vos équipes doivent encore relire, corriger et ressaisir. Les Entrecodeurs livrent la chaîne entière — lecture, structuration des champs, confrontation à votre référentiel, traitement des cas douteux et dépôt dans votre système. La valeur ne vient pas du taux de reconnaissance brut mais de ce qui arrive aux documents que la machine lit mal.
C'est la question que la plupart des offres OCR évitent. Les Entrecodeurs traitent les documents en échec en deux temps : un modèle frontier reprend les cas que le modèle local n'a pas su lire, ce qui absorbe l'essentiel du reliquat, et ce qui reste part en file de validation humaine avec le champ problématique mis en évidence. Le coût suit donc le taux d'échec et non le volume total, et aucun document ne disparaît silencieusement.
Les Entrecodeurs calibrent leurs services OCR sur les documents de gestion courante — factures fournisseurs, bons de commande, bons de livraison, contrats, formulaires, relevés — ainsi que sur des documents techniques plus difficiles comme les plans 2D. Un modèle généraliste traite mal un formulaire propre à votre métier ; c'est la calibration sur vos formats réels, et non le choix du modèle, qui fait la précision.
Les Entrecodeurs déploient le service là où vos contraintes l'exigent : sur leurs serveurs, sur une instance GPU européenne, ou sur une machine dédiée installée dans vos locaux. Pour un service on-premise, nous dimensionnons la machine en fonction de votre volume quotidien et de votre exigence de délai. Les documents comptables et contractuels justifient souvent que rien ne sorte de l'entreprise : c'est un choix que nous respectons sans le facturer comme une option exotique.
Les Entrecodeurs partent du volume quotidien de documents et du délai attendu. L'extraction documentaire tourne très bien sur un serveur sans carte graphique, avec 8 à 16 Go de mémoire, pour un flux continu correspondant à une cinquantaine d'utilisateurs. La carte graphique ne devient utile qu'en traitement par lots importants, typiquement une reprise d'archives ou une fin de mois comptable. Le dimensionnement est annoncé avant le développement, pas découvert en production.
Les Entrecodeurs intègrent la sortie du service OCR directement dans l'outil où vos équipes travaillent déjà : création de la facture fournisseur dans Odoo ou Sage, dépôt du document classé dans la GED, alimentation d'une base métier. Un OCR qui produit un fichier à réimporter à la main n'a économisé que la frappe. L'intégration se fait par API, par connecteur MCP ou par un développement sur mesure quand l'outil est ancien.
Un OCR qui se contente de transformer une image en texte ne règle rien : vos équipes doivent encore relire, corriger et ressaisir. Les Entrecodeurs livrent la chaîne entière — lecture, structuration des champs, confrontation à votre référentiel, traitement des cas douteux et dépôt dans votre système. La valeur ne vient pas du taux de reconnaissance brut mais de ce qui arrive aux documents que la machine lit mal.
C'est la question que la plupart des offres OCR évitent. Les Entrecodeurs traitent les documents en échec en deux temps : un modèle frontier reprend les cas que le modèle local n'a pas su lire, ce qui absorbe l'essentiel du reliquat, et ce qui reste part en file de validation humaine avec le champ problématique mis en évidence. Le coût suit donc le taux d'échec et non le volume total, et aucun document ne disparaît silencieusement.
Les Entrecodeurs calibrent leurs services OCR sur les documents de gestion courante — factures fournisseurs, bons de commande, bons de livraison, contrats, formulaires, relevés — ainsi que sur des documents techniques plus difficiles comme les plans 2D. Un modèle généraliste traite mal un formulaire propre à votre métier ; c'est la calibration sur vos formats réels, et non le choix du modèle, qui fait la précision.
Les Entrecodeurs déploient le service là où vos contraintes l'exigent : sur leurs serveurs, sur une instance GPU européenne, ou sur une machine dédiée installée dans vos locaux. Pour un service on-premise, nous dimensionnons la machine en fonction de votre volume quotidien et de votre exigence de délai. Les documents comptables et contractuels justifient souvent que rien ne sorte de l'entreprise : c'est un choix que nous respectons sans le facturer comme une option exotique.
Les Entrecodeurs partent du volume quotidien de documents et du délai attendu. L'extraction documentaire tourne très bien sur un serveur sans carte graphique, avec 8 à 16 Go de mémoire, pour un flux continu correspondant à une cinquantaine d'utilisateurs. La carte graphique ne devient utile qu'en traitement par lots importants, typiquement une reprise d'archives ou une fin de mois comptable. Le dimensionnement est annoncé avant le développement, pas découvert en production.
Les Entrecodeurs intègrent la sortie du service OCR directement dans l'outil où vos équipes travaillent déjà : création de la facture fournisseur dans Odoo ou Sage, dépôt du document classé dans la GED, alimentation d'une base métier. Un OCR qui produit un fichier à réimporter à la main n'a économisé que la frappe. L'intégration se fait par API, par connecteur MCP ou par un développement sur mesure quand l'outil est ancien.
Analyse de vos documents réels, calibration du modèle sur vos formats, définition des champs à extraire et des règles de contrôle. Livré intégré dans votre système, pas sous forme de fichiers à retraiter.
Installation du service sur une machine dédiée dans vos locaux, dimensionnée pour votre volume quotidien. Aucun document ne sort de l'entreprise, aucune dépendance à un fournisseur externe pour le fonctionnement courant.
Numérisation et extraction en masse de fonds documentaires existants, en traitement par lots sur machine équipée d'une carte graphique. Le volume est traité une fois, le service courant tourne ensuite sur une machine plus modeste.
Confrontation automatique des données extraites à votre référentiel : existence du fournisseur, cohérence avec la commande, conformité des mentions obligatoires. Les écarts sont signalés avec leur motif, pas rejetés en bloc.
Détection des murs, ouvertures, cotes et annotations sur des plans papier ou PDF, et conversion en fichiers vectoriels modifiables. Un cas d'usage que les offres OCR généralistes ne traitent pas.
Création des pièces directement dans Odoo, Sage ou votre outil métier, classement dans la GED avec les métadonnées extraites, et API REST pour vos propres applications.
Dimensionnement
Les Entrecodeurs dimensionnent l'infrastructure avant d'écrire la première ligne de code : mémoire, processeur, carte graphique, stockage. Les chiffres ci-dessous sont ceux que nous appliquons sur nos propres déploiements, sur DGX Spark, sur Framework Desktop et sur instances GPU OVH ou Scaleway. La machine peut vivre dans notre cloud ou dans vos locaux — le calcul est le même.
| Usage | Mémoire modèle | Machine | Utilisateurs servis | Stockage |
|---|---|---|---|---|
| Modèle de décision (classification, scoring, anomalie) | 4 à 8 Go | Serveur CPU, sans GPU | 200 et plus | 20 Go |
| OCR documentaire (factures, contrats, formulaires) | 8 à 16 Go | Serveur CPU, GPU utile en traitement par lots | 50 en flux continu | 100 Go et plus selon l'archivage |
| Transcription Whisper large (STT) | 10 à 16 Go de VRAM | Framework Desktop ou instance GPU cloud | 1 flux temps réel par GPU, 10 à 20 heures d'audio par nuit en lots | 50 Go hors conservation des fichiers audio |
| LLM local 7 à 8 milliards de paramètres (quantifié) | 6 à 10 Go | Framework Desktop 128 Go | 10 à 20 en simultané | 50 Go |
| LLM local 30 à 32 milliards de paramètres (quantifié) | 20 à 28 Go | Framework Desktop 128 Go ou DGX Spark | 20 à 50 en simultané | 100 Go |
| LLM local 70 milliards de paramètres (quantifié) | 40 à 50 Go | DGX Spark 128 Go de mémoire unifiée | 50 à 100 en simultané | 200 Go |
Règle de dimensionnement : mémoire nécessaire = poids du modèle + environ 2 Go par conversation simultanée pour le contexte. Un modèle qui occupe 40 Go et sert 20 utilisateurs en même temps demande donc 80 Go de mémoire, pas 40.
Les outils et frameworks que nous maîtrisons pour ce service.
Intelligence artificielle
Mise en place d'un agent IA permettant la transcription automatisée (Speech-to-Text) de l'intégralité de la médiathèque du site CFEF. Cette solution transforme les flux audio en données exploitables, offrant aux utilisateurs la possibilité de filtrer et de rechercher des contenus précis par mots-clés au sein du catalogue de vidéos.
Intelligence artificielle
Mise en place d'une infrastructure hybride composée d'un serveur haute performance (Minitux) et de nœuds de calcul locaux pour l'exécution simultanée d'agents IA autonomes en circuit fermé.
FAQ
Les Entrecodeurs dépassent 95 % de précision après calibration sur vos formats réels, et ce chiffre n'est pas le plus important. Ce qui compte est le traitement du reliquat : les documents en échec sont repris par un modèle frontier, puis par une validation humaine ciblée sur le champ incertain. Un service à 99 % qui perd silencieusement le pour cent restant vaut moins qu'un service à 95 % où chaque échec est signalé.
Non. Les Entrecodeurs déploient le service sur une machine dédiée dans vos locaux quand vos documents ne doivent pas sortir de l'entreprise — un cas fréquent en comptabilité et sur les contrats. Le service fonctionne alors avec des modèles à poids ouverts, sans appel à un service externe pour le traitement courant. L'hébergement sur nos serveurs ou sur une instance européenne reste possible quand l'élasticité prime.
Un serveur CPU avec 8 à 16 Go de mémoire absorbe un flux continu correspondant à une cinquantaine d'utilisateurs, sans carte graphique. Pour une reprise d'archives ou un pic de fin de mois, Les Entrecodeurs ajoutent une carte graphique qui divise nettement le temps de traitement. Le dimensionnement précis se fait sur votre volume réel et votre délai attendu, avant le développement.
Partiellement, et Les Entrecodeurs le disent avant de commencer. Les champs manuscrits courts et cadrés — une case cochée, un montant, une date dans un formulaire structuré — se lisent correctement. Un texte manuscrit libre reste peu fiable et part en validation humaine. Nous mesurons ce taux sur un échantillon de vos documents avant de vous engager sur un périmètre.
Une offre packagée avec API et tarification à l'usage est en préparation chez Les Entrecodeurs. Aujourd'hui, le service est déployé projet par projet : nous analysons vos documents, calibrons le modèle sur vos formats et installons le service sur nos serveurs ou sur une machine dédiée chez vous. Contactez-nous pour être informé de l'ouverture de l'offre packagée.
Les Entrecodeurs comparent toujours les deux sur votre volume réel. L'extraction automatique change la nature du coût : la saisie manuelle croît proportionnellement au nombre de documents, alors qu'un service OCR local a un coût d'infrastructure fixe auquel s'ajoute seulement la reprise des cas en échec. Le point de bascule dépend de votre volume, et nous le calculons avant de vous proposer quoi que ce soit.
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