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✦ Libre & open sourceMarketing

PaddleOCR

Transformez des PDF et des images en données Markdown ou JSON structurées pour les LLM.

Convertissez des documents en données prêtes pour les LLM

Une boîte à outils OCR puissante qui fait le lien entre les images, les PDF et les LLM dans plus de 100 langues.

Gratuit pour toujours · open source · Apache-2.0
✓ Needs IT✓ Dans le navigateur✓ Collaboration en temps réel
8.3
ZEKAI
Boîte à outils d'IA documentaire essentielle
Libre & open source · Marketing
Facilité d'installation5
Utilité9
Maintenance9.5
Communauté9.8
★ 90,937
GITHUB
Sep 2026
MIS À JOUR
Apache-2.0
LICENCE
🛠 Pas envie de l'héberger vous-même ? Nous pouvons l'installer →
⚡ Réponse rapide

PaddleOCR est un moteur d'IA documentaire qui extrait du texte, des tableaux et des formules à partir de PDF et d'images pour les convertir en Markdown ou JSON structuré. Il convient aux professionnels de l'IA et du contenu qui créent des flux de travail de génération augmentée par récupération ou basés sur des agents.

Fonctionne sur
Cross-platform
Hébergement
Self-host
Langues
Python
Licence
Apache-2.0

Qu'est-ce que c'est

Il analyse des documents complexes à l'aide de modèles vision-langage comme PaddleOCR-VL et le moteur PP-StructureV3 pour un mappage précis des coordonnées. Il propose également une reconnaissance de texte universelle dans plus de 100 langues grâce à des modèles PP-OCR unifiés.

Pour qui

Il convient aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs qui conçoivent des pipelines de traitement de documents ou des applications RAG. Il n'est pas conçu pour les utilisateurs non techniques recherchant un convertisseur PDF de bureau prêt à l'emploi.

Fonctionnalités clés

Analyse intelligente des documents

Transforme les mises en page visuelles en formats Markdown et JSON structurés.

Reconnaissance de texte universelle

Prend en charge 50 langues dans un seul modèle sans nécessiter de changement de modèle.

Conversion consciente de la structure

Extrait des informations de coordonnées détaillées, y compris les cellules de tableau et les blocs de texte.

Backends d'inférence flexibles

Se déploie sur des GPU NVIDIA, des CPU Intel, des XPU Kunlunxin et divers accélérateurs.

Comment démarrer

Opérationnel en 3 étapes

1
Installez le package Python depuis PyPI pour une utilisation en environnement local
2
Choisissez un niveau de modèle ou une variante VLM en fonction de vos besoins de précision et de matériel
3
Configurez les backends d'inférence et intégrez le pipeline d'analyse dans votre application
Franchement

Notre verdict honnête

Ses atouts

  • Prend en charge plus de 100 langues avec des modèles de reconnaissance multilingues unifiés
  • Fournit un mappage de coordonnées précis pour les cellules de tableau et les éléments textuels
  • S'intègre directement dans les écosystèmes d'agents IA comme Dify et RAGFlow
  • Offre plusieurs niveaux de modèles allant des appareils de périphérie miniatures aux GPU de serveur

Ses limites

  • Requiert des compétences techniques importantes pour configurer, intégrer et exécuter localement
  • L'exécution de modèles vision-langage à grande échelle exige des ressources matérielles dédiées
  • L'écosystème centré sur Python nécessite la gestion des dépendances et des backends d'inférence
Coût

Tarifs & licence

Gratuit sous licence Apache-2.0, sans option hébergée payante mentionnée dans le référentiel. Le seul coût est l'exploitation de votre propre infrastructure matérielle.

Travail rémunéré

Missions pour francophones

879 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 15 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$175 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.

Voir tous les postes ouverts →
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Alternatives

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Questions

FAQ

Quels formats de sortie PaddleOCR propose-t-il ?

Il produit des données structurées aux formats Markdown et JSON, avec tous les détails de mise en page et de coordonnées.

Puis-je exécuter PaddleOCR sur un CPU ?

Oui, il prend en charge le déploiement sur CPU ainsi que sur divers backends matériels comme les GPU et les XPU.

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