-p-500.webp.svg)
Commencez votre aventure avec l’IA dès aujourd’hui
- Accédez à plus de 100 API d’IA sur une seule plateforme.
- Comparez et déployez des modèles d’IA en toute simplicité.
- Paiement à l’usage, sans frais initiaux.
EN/FR
Meilleures API d'analyse de tables en 2025
Analyse de tableaux API, souvent appelée Tableau OCR, permet aux applications d'extraire des informations à partir de tableaux contenus dans des documents numérisés, des images ou des PDF. L'API utilise la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour reconnaître et récupérer les données des tableaux, puis convertit les informations extraites dans un format structuré, tel qu'un fichier CSV ou JSON.
Ce type de technologie est couramment utilisé dans les applications métier, où de grandes quantités de données doivent être traitées et analysées. En automatisant le processus d'extraction des informations des tableaux, l'API permet de gagner du temps et de réduire le risque d'erreurs manuelles. En outre, les données structurées produites par Table Parser peuvent être facilement intégrées dans d'autres applications ou analysées à l'aide d'outils d'analyse de données.
Vous pouvez utiliser la table OCR dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Ce ne sont là que quelques exemples des nombreux domaines dans lesquels les API des analyseurs de tables peuvent être appliquées. La capacité à extraire des données structurées à partir de tableaux et à les transformer en informations exploitables fait de cette API un outil précieux pour un large éventail de secteurs et d'applications.
Lors de la comparaison des API Table Parser, il est essentiel de prendre en compte différents aspects, notamment la sécurité des coûts et la confidentialité. Les experts de Table Parser d'Eden AI ont testé, comparé et utilisé de nombreuses API Table Parser du marché. Voici quelques acteurs qui jouent bien (par ordre alphabétique) :
Amazon Web Services (AWS) fournit une solution d'analyse de tables via son service Amazon Textract. Le service utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour analyser la structure d'un document, puis extraire les données avec une grande précision, même si le tableau est complexe ou comporte des cellules fusionnées. Amazon Textract peut également gérer de nombreux formats de fichiers d'entrée, notamment PDF, JPEG, PNG et TIFF.
Asprise propose un ensemble complet d'outils d'OCR et d'analyse de documents, y compris l'API Table Parser. La solution d'Asprise peut extraire des données à partir de tableaux PDF et d'images, puis les sortir dans divers formats, notamment CSV et XML, ce qui la rend compatible avec les tableurs les plus courants, tels qu'Excel, Google Sheets et bien d'autres. Asprise prend également en charge la reconnaissance multilingue pour son API (en, fr, de, es, ja, ko, zh, etc.)
Google Cloud propose une suite d'outils d'analyse et de traitement de documents nommée Document AI. La solution peut extraire des tableaux à partir de différents formats de documents, y compris des PDF et des images numérisées, même s'ils sont complexes ou présentent des mises en page différentes. L'API produit ensuite les données dans un format structuré. Ils offrent également une assistance en plusieurs langues, notamment l'anglais, le français, l'allemand, l'italien, l'espagnol, le portugais, le néerlandais, le russe, etc.
Microsoft Azure propose une API de table OCR via son service Form Recognizer. À l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, l'API est entraînée à reconnaître un large éventail de mises en page de documents et peut même apprendre à reconnaître de nouvelles mises en page au fil du temps. L'API d'Azure peut également gérer des tableaux comportant plusieurs en-têtes et pieds de page, ce qui en fait un outil polyvalent pour le traitement de documents complexes.
L'analyseur de tableaux d'OCR.Space peut extraire des données à partir de tableaux PDF et de tableaux basés sur des images et générer des données dans divers formats, notamment CSV, Excel et JSON. La société fournit également une interface API REST simple avec prise en charge de plusieurs langues, ce qui facilite l'intégration de ses outils dans des projets logiciels existants.
Rossum utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier la disposition du tableau et extraire les données dans un format structuré. Il peut gérer des tableaux avec des cellules fusionnées, des cellules multilignes et d'autres structures de tableau complexes (avec ou sans bordures, espacements différents, lignes d'en-tête, etc.)
Pour toutes les entreprises qui utilisent Table Parser dans leur logiciel : les coûts et les performances sont de véritables préoccupations. Le marché des analyseurs de tables est assez dense et tous ces fournisseurs ont leurs avantages et leurs faiblesses.
Les performances de l'analyse des tables varient en fonction de la spécificité des données utilisées par chaque moteur d'IA pour l'entraînement de ses modèles. Cela signifie que certaines analyses de tables peuvent être très efficaces pour certaines langues, mais pas nécessairement pour d'autres.
Les API d'analyse de tables fonctionnent différemment selon la langue du texte. Certains fournisseurs sont spécialisés dans des langues spécifiques. Les spécialités régionales présentent différentes spécificités : certaines API d'analyse de tables améliorent leur algorithme d'apprentissage automatique pour le rendre précis pour le texte dans une langue spécifique. Par exemple, certaines API d'analyse de tables fonctionnent bien pour traduire l'anglais (États-Unis, Royaume-Uni, Canada, Afrique du Sud, Singapour, Hong Kong, Ghana, Irlande, Australie, Inde, etc.), tandis que d'autres sont spécialisées dans les langues asiatiques. Spécialité linguistique rare : certains fournisseurs d'analyse de tables s'intéressent aux langues et dialectes rares. Vous pouvez trouver des API d'analyse de tables qui vous permettent de traiter du texte en gujarati, en marathi, en birman, en pachto, en zoulou, en swahili, etc.
Lorsque vous testez plusieurs API d'analyse de tables, vous constaterez que la précision des fournisseurs peut être différente en fonction de la qualité du texte. Par exemple, certaines API Table Parser peuvent être plus performantes pour l'écriture de texte à la main, tandis que d'autres peuvent être plus performantes pour le texte numérique.
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches d'analyse des tables dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs propres solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : synthèse vocale, détection du langage, analyse des sentiments, synthèse, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs d'analyseurs de tables et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API d'IA. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises. Eden AI vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
Vous pouvez consulter la documentation d'Eden AI ici.
L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration de Table Parsing. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
CommencezContactez le service commercialLaissez votre e-mail et nous vous contacterons dès que possible pour répondre à toutes vos questions ou simplement pour vous dire bonjour. Nous nous engageons à ne pas vous envoyer de spam !
-p-500.webp){kind=small}
.jpg)