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OCR PDF Service - Service OCR en Ligne

Created: 19/11/2025 Status: Conception Stack: À définir (probablement Node.js + PaddleOCR Python backend)

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Concept

Service en ligne d'OCR pour PDFs avec deux modes de sortie :

1. Extraction texte brut - PDF → Texte extrait
2. PDF avec texte intégré - PDF scanné → PDF searchable (texte OCR intégré dans le PDF)

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Use Cases

Mode 1: Extraction Texte

• Upload PDF scanné
• Service fait OCR sur toutes les pages
• Retourne fichier texte structuré

Mode 2: PDF Searchable

• Upload PDF scanné (images uniquement)
• Service fait OCR + intègre texte invisible dans le PDF
• Retourne PDF avec couche texte (Ctrl+F fonctionne, sélection texte possible)

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Stack Potentielle

Backend OCR:

• PaddleOCR (déjà validé sur ClassGen - 99.97% précision chinois)
• Support multilingue (CN/EN/FR/etc.)
• API Python

Service Web:

• Node.js + Express (API REST)
• Upload handling (multipart/form-data)
• Queue system pour jobs OCR (Redis + Bull ?)

PDF Processing:

• PDF.js ou pdf-lib (manipulation PDF côté Node)
• PyPDF2 ou reportlab (Python - intégration texte dans PDF)

Frontend (optionnel):

• Simple upload form
• Progress tracking
• Download résultat

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Architecture Proposée

┌─────────────┐
│   Client    │
│  (Browser)  │
└──────┬──────┘
       │ Upload PDF
       ▼
┌─────────────────┐
│   Node.js API   │
│   (Express)     │
└────────┬────────┘
         │ Enqueue job
         ▼
┌─────────────────┐
│   Job Queue     │
│   (Redis/Bull)  │
└────────┬────────┘
         │ Process
         ▼
┌─────────────────┐
│  Python Worker  │
│  (PaddleOCR)    │
└────────┬────────┘
         │ OCR Result
         ▼
┌─────────────────┐
│  PDF Generator  │
│  (PyPDF2/etc)   │
└────────┬────────┘
         │ Output PDF
         ▼
┌─────────────────┐
│  Storage/CDN    │
│  (Download)     │
└─────────────────┘

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Features MVP

Core

• Upload PDF (max size ?)
• Détection langue automatique
• OCR via PaddleOCR
• Export texte brut (.txt)
• Export PDF searchable

Nice-to-Have

• Batch processing (multiple PDFs)
• Support images (JPG, PNG) en plus des PDFs
• Choix manuel langue OCR
• Preview avant download
• API key pour usage programmatique
• Webhook pour notification fin de job

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Différenciation vs Concurrence

Concurrents:

• Adobe Acrobat (payant, lourd)
• Online OCR services (limites, confidentialité ?)
• Google Drive OCR (limites format)

Notre avantage:

• Gratuit (ou freemium)
• Open source (si tu veux)
• Privacy-focused : Upload → Process → Delete (pas de stockage permanent)
• Multi-langue optimisé : Chinois excellemment supporté (PaddleOCR)
• Deux modes : Texte brut OU PDF searchable
• API publique : Intégration dans workflows

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Monétisation Potentielle

Freemium Model:

• Free tier: 10 PDFs/mois, max 5MB, watermark optionnel
• Pro tier: 100 PDFs/mois, max 50MB, pas de watermark, API access
• Enterprise: Unlimited, self-hosted option, support

Alternative:

• Pur gratuit + donations
• Ou pur gratuit comme portfolio piece

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Timeline Estimée

Phase 1 - MVP (1-2 semaines):

• Setup backend Python (PaddleOCR déjà validé)
• API Node.js upload/download
• Mode extraction texte brut
• Interface web minimaliste

Phase 2 - PDF Searchable (1 semaine):

• Intégration texte dans PDF original
• Tests qualité (alignement texte/image)

Phase 3 - Polish (1 semaine):

• UI/UX améliorée
• Error handling robuste
• Rate limiting
• Documentation API

Total: 3-4 semaines pour version production-ready

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Risques & Challenges

Technique:

• Alignement texte OCR avec position dans PDF (complexe)
• Performance pour gros PDFs (100+ pages)
• Gestion mémoire (PaddleOCR peut être gourmand)

Business:

• Coût serveur (OCR = CPU-intensive)
• Scaling si succès
• Légal : Respecter copyright des PDFs uploadés

Produit:

• Beaucoup de concurrence
• Besoin USP clair (pourquoi utiliser le nôtre ?)

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Lien avec ClassGen

Synergie:

• Pipeline OCR déjà validé (99.97% précision)
• Code réutilisable (PaddleOCR setup, correction IA)
• Même stack backend

Différence:

• ClassGen : OCR → JSON structuré → Gamification (usage perso)
• OCR Service : OCR → PDF/Texte → Download (usage général)

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Décision à Prendre

Questions:

1. Priorité : Avant ou après ClassGen stable ?
2. Scope : MVP simple ou service complet ?
3. Monétisation : Gratuit, freemium, ou portfolio piece ?
4. Hébergement : VPS, serverless, ou local d'abord ?

Recommandation:

• Attendre ClassGen livré + utilisé 1-2 semaines
• Valider pipeline OCR en usage réel
• Puis décider si ce service a du sens commercialement

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Notes

Pattern observé : Encore un projet de conception brillante. Attention à ne pas tomber dans le piège "design mais jamais livré".

Solution :

• Time-box strict (4h sessions max)
• MVP ultra-minimaliste d'abord
• Livrer même si "pas parfait"
• Améliorer selon feedback réel

Question socratique : Pourquoi ce projet maintenant ? Quel problème concret ça résout pour toi ou pour d'autres ? Ou c'est juste "ça serait cool" ?