~50% IA / 50% Déterministe

100% Local

03

Numérisation de notes manuscrites

Contexte & enjeu

Les notes prises à la main en réunion restent isolées du reste de la base de connaissances, sauf à les retaper. Les solutions du marché supposent toutes d’envoyer le contenu à un service tiers.

Cas d'usage

Permettre de digitaliser ses notes manuscrites depuis l’appareil photo d’un téléphone, grâce à un modèle de vision exécuté en local, afin de centraliser sa base de connaissances sans dépendance cloud.

Résultats

~90 à 97%

Reconnaissance textuelle suivant la calligraphie d’origine et le style de prise de notes

1

Workflow entièrement automatique et autonome, de la photo à la note structurée et indexée

5 Solution

Points clés

Dimensions et orientation EXIF ont eu plus d’effet sur la qualité de transcription que les itérations de prompt.

Cumuler transcription, détection de structure et mise en forme dégradait l’ensemble, y compris ce qui fonctionnait déjà.

Plutôt que vers le prompt, pour être plus prévisible, et testable.

Technologies

LLM Vision

Ollama (qwen2.5vl:7b)

Python / Pillow

Automatisation macOS

Mise en oeuvre

Architecture

Développement

Automatisation

Debug système

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