Pont PDF (OCR) vers JSON structuré

Pont PDF (OCR) vers JSON structuré | Outil en ligne gratuit | Elysia Tools

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie: Document Tools
Types d’entrée: file, textarea, select
Type de sortie: html
Exemples associés: 4
API disponible: Oui

Aperçu

Le Pont PDF vers JSON structuré extrait la couche texte et les repères géométriques d'un document PDF (lignes, en-têtes, tableaux et paires clé-valeur) pour alimenter automatiquement un schéma JSON Schema fourni, avec conversion des types et validation ajv intégrée.

Quand l’utiliser

Transformer des factures ou formulaires PDF textuels en objets JSON conformes à un schéma d'API.
Extraire des tableaux et blocs clé-valeur avec conversion automatique des nombres et des dates.
Auditer la conformité d'un document PDF par rapport aux types et contraintes strictes d'un JSON Schema.

Fonctionnement

1Chargez un fichier PDF disposant d'une couche texte exploitable.
2Collez votre JSON Schema cible et sélectionnez la convention de conversion numérique (auto, point ou virgule).
3Le moteur analyse la disposition spatiale (positions y, écarts de colonnes, typographies) pour associer les libellés aux clés cibles.
4Les valeurs sont converties vers les types déclarés et validées instantanément par le validateur ajv.

Cas d’usage

Ingestion de factures fournisseurs vers un système de gestion comptable ou ERP.
Numérisation normalisée de relevés financiers et formulaires administratifs.
Vérification automatique de conformité documentaire avant intégration dans un pipeline de données.

Exemples

1. Extraction et validation d'une facture commerciale

Ingénieur intégration ERP

Contexte

L'équipe comptable reçoit des factures PDF standardisées et doit les convertir au format JSON strict requis par l'ERP.

Problème

Récupérer le numéro de facture, la date d'émission et le montant total sous forme de types primitifs sans symboles parasites.

Utilisation

Importez le PDF de la facture, collez le schéma attendu par l'ERP et laissez le style numérique sur « Auto ».

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "invoice_number": { "type": "string" },
    "invoice_date": { "type": "string", "format": "date" },
    "customer": { "type": "string" },
    "currency": { "type": "string", "enum": ["USD", "EUR"] },
    "total": { "type": "number" }
  },
  "required": ["invoice_number", "total"]
}

Résultat

Les champs sont extraits, les montants et dates convertis, et ajv valide l'absence totale d'erreur de schéma.

2. Détection d'anomalie sur un bon de commande

Gestionnaire des opérations

Contexte

Une entreprise souhaite contrôler que les devises et montants sur les bons de commande respectent scrupuleusement les contrats autorisés.

Problème

Identifier immédiatement les bons émis dans une devise non autorisée par le schéma sans modifier silencieusement la valeur.

FAQ

Le document PDF doit-il contenir une couche texte ?

Oui, l'analyse géométrique et l'extraction reposent sur la présence d'une couche texte native dans le fichier PDF.

Comment les champs du document sont-ils associés au schéma ?

Les clés du JSON Schema sont automatiquement associées aux libellés géométriques normalisés et aux paires clé-valeur repérées.

À quoi sert le paramètre de coercion numérique ?

Il définit l'interprétation des séparateurs de décimales et de milliers pour convertir les montants bruts en valeurs numériques valides.

Que se passe-t-il en cas de non-respect du schéma JSON ?

Le validateur ajv liste précisément les chemins de propriétés invalides et le motif du rejet sans masquer la valeur brute.

Le JSON est-il tout de même produit si des erreurs ajv sont détectées ?

Oui, les données extraites et mappées restent affichées aux côtés du rapport détaillé des erreurs de validation.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "invoice_number": { "type": "string" },
    "currency": { "type": "string", "enum": ["EUR", "GBP"] },
    "total": { "type": "integer" }
  },
  "required": ["invoice_number"]
}

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Quand l’utiliser

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Cas d’usage

Exemples

1. Extraction et validation d'une facture commerciale

2. Détection d'anomalie sur un bon de commande

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Exemples JSON de Texte Riche

Exemples JSON de Terraform Plan

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Explorateur de structure JSON PDF