NuMind
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NuMind développe NuExtract, un modèle vision-langage qui transforme factures, formulaires et scans en JSON structuré ou Markdown propre, par API ou en déploiement privé.
À propos de NuMind
About
Qu'est-ce que NuMind
NuMind est une société de recherche qui construit des modèles d'IA spécialisés dans la compréhension de documents. NuExtract est le produit qui emballe ces modèles pour le travail quotidien. Le positionnement est étroit, volontairement : au lieu d'un chatbot généraliste, vous obtenez un système qui lit une fiche de paie, un formulaire de sinistre ou un compte rendu de laboratoire et renvoie des données exploitables par une machine.
L'entreprise a commencé par l'extraction de données structurées, ajouté l'OCR avec sa gamme NuMarkdown, puis réuni les deux dans NuExtract3 en mai 2026. Ce modèle est open source sous licence Apache 2.0 : le moteur qui fait tourner la plateforme payante peut donc fonctionner sur votre propre matériel. NuMind annonce plus de 5 millions de téléchargements sur Hugging Face.
Une limite à connaître dès le départ : NuExtract traite des documents, pas des conversations. Il ne rédige pas d'e-mails et ne répond pas aux questions générales, et les mises en page les plus difficiles demandent encore une vérification humaine sur les premières centaines de pages.
Pour bien démarrer
- Créez un compte sur nuextract.ai et ouvrez la console.
- Rédigez un modèle de sortie avec les champs voulus, ou partez d'un exemple pour factures, reçus et fiches de paie.
- Importez un PDF, un scan ou une image, lancez l'extraction et relisez le JSON dans la visionneuse côte à côte.
- Reprenez le même modèle dans l'API NuExtract pour traiter en lot, ou exportez les résultats vers votre base de données.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de NuMind.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Équipes opérationnelles en assurance et en banque
- Personnel administratif de santé
- Développeurs qui ajoutent des fonctions d'IA documentaire
Tâches
- Transformer des factures en JSON ligne par ligne
- Convertir des PDF scannés en Markdown pour le RAG
- Récupérer totaux et dates sur des reçus
Cas d'usage
- Clôture mensuelle des factures
- Archivage de contrats avec recherche
- Prototype d'un outil d'extraction interne
Fonctionnalités clés
Extraction en JSON pilotée par un modèle de sortie
Vous décrivez la forme du résultat dans un modèle JSON, et le modèle le remplit à partir du document. Objets imbriqués, listes de lignes et chaînes littérales fonctionnent, ce qui compte quand un champ doit reprendre la formulation exacte de la source. Changez le modèle et le même fichier produit une autre structure, sans réentraînement.
Mode raisonnement activable
NuExtract3 a été entraîné par apprentissage par renforcement à analyser le document avant de répondre, et cette étape se désactive. Le raisonnement aide sur les cellules de tableau fusionnées, les lignes coupées et le texte qui se chevauche dans les scans abîmés. Le désactiver garde latence et consommation de tokens basses quand les fichiers sont numériques et propres.
Sortie OCR et Markdown
Les mêmes poids gèrent l'extraction de contenu : une page entière ressort en Markdown propre, avec titres, listes et tableaux intacts. Les équipes s'en servent pour rendre d'anciens PDF exploitables par des assistants d'IA et des systèmes de recherche. Cela vaut pour les scans comme pour les documents natifs.
Vingt types de champs et consignes libres
Les modèles acceptent 20 types de champs, dont dates, montants, codes pays et booléens, si bien que la sortie arrive typée au lieu d'être une suite de chaînes. Des consignes en langage naturel et des exemples dans le contexte règlent les cas particuliers sans construire un modèle dédié.
API NuExtract pour la production
L'API facture $1 par million de tokens d'entrée et $5 par million de sortie, sans délai d'activation. Les remises sur volume et le traitement par lots font baisser le coût par page sur les gros comptes. Une page de texte représente environ 1 000 tokens, une page A4 scannée à 115 dpi plutôt 1 500.
Déploiement privé pour les flux réglementés
Les entreprises peuvent exécuter NuExtract dans leur propre cloud ou sur leurs serveurs, avec un affinage en option. Cela compte pour les assureurs et les hôpitaux qui ne peuvent pas envoyer de documents à un service tiers. NuMind cite AXA, Crédit Mutuel, Cleareye.ai et BCA Expertise parmi ses clients.
Modèles ouverts sur Hugging Face
NuExtract3 est un modèle de 4B publié sous Apache 2.0, et des versions antérieures comme NuMarkdown-Thinking-8B sont également publiques. Vous pouvez inspecter les poids, les exécuter sur vos GPU et les affiner sans demander d'autorisation. Les recherches derrière le modèle de reconnaissance d'entités, NuNER, ont été présentées à EMNLP 2024.
Avantages et inconvénients
Avantages
- La précision sur les champs structurés est le cœur du produit, et NuMind annonce 65.2 sur son benchmark interne contre 53.8 pour le modèle suivant de taille comparable.
- Des poids ouverts en Apache 2.0 rendent le verrouillage fournisseur facile à éviter si vous disposez de GPU.
- Un seul modèle couvre extraction en JSON et OCR, ce qui réduit le nombre de services dans un pipeline.
- Le prix suit les tokens et non les sièges, donc un petit pilote coûte quelques centimes plutôt qu'un contrat.
Inconvénients
- Le benchmark est un jeu de test interne à NuMind, les chiffres indépendants restent donc rares.
- Chaque type de document réclame son modèle de sortie, et le régler demande un vrai travail sur les mises en page inhabituelles.
- L'API ne propose qu'une seule famille de modèles : impossible de prendre une option bon marché pour des reçus simples et une plus robuste pour des tableaux denses.
- L'interface de chat est absente, ce qui impose à quelqu'un de préparer le flux avant que des utilisateurs non techniques s'en servent.
Questions fréquentes
NuMind vend NuExtract, un service d'extraction de documents avec deux modes d'accès : une API facturée à l'usage et une version entreprise déployée en privé. Les modèles sous-jacents sont aussi publiés en poids ouverts.
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