Mistral AI lance OCR 4 — un système de reconnaissance de texte avec blocs, bordures et scores de confiance

Mistral AI a annoncé Mistral OCR 4, un nouveau modèle de reconnaissance optique de caractères qui non seulement extrait le texte, mais renvoie également les cadres de délimitation, la classification des blocs par type (titres, tableaux, équations, légendes, etc.) et un score de confiance pour chaque mot. Le modèle prend en charge 170 langues réparties en 10 groupes linguistiques et peut être déployé dans un seul conteneur pour un stockage local complet des données. Lors d'évaluations humaines portant sur plus de 600 documents dans plus de 12 langues, des évaluateurs indépendants ont préféré OCR 4 à tous les systèmes OCR et services d'IA documentaire testés, avec un taux de préférence moyen de 72 %. Sur le benchmark public OlmOCRBench, le modèle a obtenu un score de 85,20, se classant premier parmi les systèmes testés. Sur le benchmark OmniDocBench, le score est de 93,07, bien que la société note les limites connues des tests automatisés : une partie des écarts est due à des erreurs dans les données de référence, à des notations mathématiques équivalentes, à la segmentation des équations et à l'ordre de lecture dans les documents multicolonnes. OCR 4 est intégré à Mistral Search Toolkit (un cadre de recherche ouvert) et est disponible via une API (4 dollars pour 1000 pages, avec une réduction de 50 % pour le mode batch, soit 2 dollars) ou via Document AI dans Mistral Studio (5 dollars pour 1000 pages). Document AI ajoute la possibilité de générer un JSON structuré selon un schéma donné et d'annoter des images. Le modèle est recommandé pour l'analyse de documents, le RAG, les workflows agentiques, la recherche d'entreprise et le traitement des factures. La société souligne qu'OCR 4 n'est pas destiné au diagnostic médical, aux avis juridiques ou aux systèmes critiques pour la sécurité.