Introduction
Il est désormais possible d’intégrer presque tous les types de fichiers — documents, présentations, feuilles de calcul, images, sons — directement dans vos agents d’intelligence artificielle.
En combinant des outils comme Llama Parse et Docling, vous pouvez extraire automatiquement les données de plus de 95 formats différents et les transformer en un format structuré exploitable par vos agents.
Llama Parse : rapidité et simplicité
Llama Parse est un service cloud très simple à utiliser et doté d’une compatibilité étendue avec la plupart des formats de fichiers.
Il s’appuie sur des techniques d’OCR, d’analyse native et d’IA pour extraire le contenu de vos documents sous forme de Markdown structuré — idéal pour une intégration directe dans une base vectorielle.
- Configuration rapide en ligne via llamaindex.ai
- Mode “agentic” recommandé pour les PDF complexes
- 10 000 crédits gratuits par mois (environ 1 000 pages)
- Export en Markdown, JSON ou texte brut
Une fois vos fichiers traités, le contenu est automatiquement découpé en fragments (chunks) puis converti en vecteurs.
Ces vecteurs peuvent ensuite être intégrés dans un vector store (comme Supabase, Pinecone, etc.) pour permettre à votre agent de comprendre et retrouver les informations.
Docling : open source et hébergé chez vous
Docling est une alternative open source développée par IBM.
Contrairement à Llama Parse, il ne dépend d’aucune API externe : tout le traitement s’effectue sur votre propre serveur.
Cela en fait une solution idéale pour les projets nécessitant confidentialité et sécurité des données.
Avantages de Docling :
- Compatible avec de nombreux formats : PDF, DOCX, PPTX, XLSX, etc.
- Pas de coûts API — seuls les coûts serveur
- Interface web simple via
/uiune fois déployé - Déploiement rapide sur Render, Docker ou serveur privé
En revanche, Docling demande plus de ressources et est généralement plus lent que Llama Parse.
Vous pouvez sécuriser votre instance avec un mot de passe et une clé API via un gateway intermédiaire pour un usage en production.
Mistral OCR : une solution spécialisée pour les PDF
Si votre priorité est la vitesse et que vous ne traitez que des fichiers PDF, Mistral OCR reste un excellent choix.
Son moteur OCR est rapide, précis et économique :
- 1 $ par 1 000 pages (OCR)
- 3 $ par 1 000 pages avec annotations d’images
- Extraction directe en Markdown ou JSON
Mistral OCR peut également extraire les images en binaire pour les réutiliser dans un flux RAG multimodal.
Idéal pour construire des agents capables de comprendre à la fois le texte et les visuels.
Créer un pipeline RAG complet
En combinant ces outils dans un flux de travail (par exemple avec n8n), vous pouvez automatiser l’ingestion et le traitement de vos fichiers :
- Surveiller un dossier Google Drive ou Supabase.
- Envoyer chaque nouveau fichier vers Llama Parse ou Docling.
- Récupérer le Markdown structuré.
- Créer les embeddings et les stocker dans votre base vectorielle.
- Interroger ces données via votre agent IA.
Ainsi, vos agents peuvent analyser des centaines de documents, tableaux et images — tout en restant cohérents et précis dans leurs réponses.
Conclusion
L’exploitation de données non structurées (documents, médias, notes, etc.) représente un immense potentiel.
Grâce à des outils comme Llama Parse, Docling et Mistral OCR, il est désormais possible de rendre ces informations accessibles, compréhensibles et exploitables par vos agents IA.
En somme, ces technologies transforment vos fichiers épars en une base de connaissance vivante —
le cœur de la nouvelle génération d’agents intelligents.