10 modèles OCR impressionnants pour 2025

Les modèles OCR ont parcouru un long chemin. Ce qui était auparavant des outils lents, glitchy et à peine utilisables se sont maintenant transformés en systèmes rapides et précis qui peuvent lire à peu près n’importe quoi, des notes manuscrites aux PDF multi-langues. Si vous travaillez avec des données non structurées, créez des automatisations ou configurez tout ce qui implique des documents numérisés ou des images avec du texte, l’OCR est la clé.

Vous connaissez probablement déjà les noms habituels comme Tesseract, Easyocr, Paddleocr et peut-être Google Vision. Ils existent depuis un certain temps et ont fait le travail. Mais honnêtement, 2025 se sent différent. Les modèles OCR d’aujourd’hui sont plus rapides, plus précis et capables de gérer des tâches beaucoup plus complexes comme la reconnaissance de texte de scène en temps réel, l’analyse multilingue et la classification des documents à grande échelle.

J’ai fait la recherche pour vous apporter une liste des meilleurs modèles OCR que vous devriez utiliser en 2025. Cette liste provient de GitHub, des documents de recherche et des mises à jour de l’industrie couvrant à la fois les options open-source et commerciales. Alors, commençons.

1. MINICPM-O

Lien: https://huggingface.co/openbmb/minicpm-o-2_6
MINICPM-O a été l’un des modèles OCR les plus impressionnants que j’ai rencontrés récemment. Développé par OpenBMB, ce modèle léger (seulement 8B paramètres) peut traiter les images avec n’importe quel rapport d’aspect jusqu’à 1,8 million de pixels. Cela le rend idéal pour la numérisation des documents haute résolution. Il est actuellement en tête Classement ocrbench avec la version 2.6. C’est plus élevé que certains des plus grands noms du jeu, notamment GPT-4O, GPT-4V et Gemini 1.5 Pro. Il soutient également plus de 30 langues. Une autre chose que j’aime est l’utilisation efficace des jetons (640 jetons pour une image de 1,8 MP), ce qui le rend non seulement rapide mais aussi parfait pour les déploiements mobiles ou de bord.

2. Internvl

Lien: https://github.com/opengvlab/internvl
Internvl est un puissant OCR open-source et un modèle de langue de vision développé par OpenGVLab. C’est une alternative forte aux modèles fermés comme GPT-4V, en particulier pour les tâches comme la compréhension des documents, la reconnaissance de texte de scène et l’analyse multimodale. Intervl 2.0 peut gérer des images haute résolution (jusqu’à 4k) en les divisant en tuiles 448×448 plus petites, ce qui le rend efficace pour les grands documents. Il a également obtenu une fenêtre de contexte 8K, ce qui signifie qu’il peut gérer facilement des documents plus longs et plus complexes. Internvl 3 est le dernier de la série et va encore plus loin. Il ne s’agit plus seulement de l’OCR – cette version se développe à l’utilisation des outils, à la vision 3D, aux agents GUI et même à l’analyse d’image industrielle.

3. Mistral OCR

Lien: https://mistral.ai/news/mistral-ocr
Mistral OCR a été lancé au début de 2025 et est rapidement devenu l’un des outils les plus fiables pour la compréhension des documents. Construit par Mistral AI, l’API fonctionne bien avec des documents complexes comme les PDF, les images numérisées, les tables et les équations. Il extrait avec précision le texte et les visuels ensemble, ce qui le rend utile pour le chiffon. . Il prend en charge plusieurs langues et sorties, les résultats dans des formats comme Markdown, ce qui aide à garder la structure claire. Le prix commence à 1 $ par 1 000 pages, avec un traitement par lots offrant une meilleure valeur. La récente mise à jour Mistral-OCR-2505 a amélioré ses performances sur l’écriture et les tables, ce qui en fait un choix fort pour tous ceux qui travaillent avec des documents détaillés ou mixtes.

4. Qwen2-vl

Lien: https://github.com/qwenlm
Qwen2-vl, qui fait partie de la série QWEN d’Alibaba, est un puissant modèle de langue visuelle open source que j’ai trouvé incroyablement utile pour les tâches OCR en 2025. Il est disponible en plusieurs tailles, dont des paramètres 2b, 7b et 72B, et prend en charge plus de 90 langues. La version 2.5-VL fonctionne très bien sur des références comme Docvqa et Mathvista, et se rapproche même de GPT-4O. Il peut également traiter de longues vidéos, ce qui les rend à portée de main pour les workflows qui impliquent des trames vidéo ou des documents de plusieurs pages. Puisqu’il est hébergé sur le visage étreint, il est également facile de se brancher sur des pipelines Python.

5. H2OVL-Mississippi

Lien: https://h2o.ai/platform/mississippi/
H2OVL-Mississippi, de H2O.AI, propose deux modèles compacts en langue de vision: 0,8b et 2b). Le modèle 0,8b plus petit est axé uniquement sur la reconnaissance de texte et bat en fait des modèles beaucoup plus grands comme Intervl2-26b sur OCRBench pour cette tâche spécifique. Le modèle 2B est plus grand public, des tâches de manipulation comme le sous-titrage de l’image et la réponse à des questions visuelles aux côtés de l’OCR. Formées sur 37 millions de paires de textes d’image, ces modèles sont optimisés pour le déploiement à disque, ce qui les rend idéaux pour les applications axées sur la confidentialité dans les paramètres d’entreprise.

6. Florence-2

Lien: https://h2o.ai/platform/mississippi/
H2OVL-Mississippi, de H2O.AI, propose deux modèles compacts en langue de vision: 0,8b et 2b). Le modèle 0,8b plus petit est axé uniquement sur la reconnaissance de texte et bat en fait des modèles beaucoup plus grands comme Intervl2-26b sur OCRBENCH pour cette tâche spécifique. Le modèle 2B est plus grand public, des tâches de manipulation comme le sous-titrage de l’image et la réponse à des questions visuelles aux côtés de l’OCR. Formées sur 37 millions de paires de textes d’image, ces modèles sont optimisés pour le déploiement à disque, ce qui les rend idéaux pour les applications axées sur la confidentialité dans les paramètres d’entreprise.

7. Surya

Lien: https://github.com/vikparuchuri/surya
Surya est une boîte à outils OCR basée sur Python qui prend en charge la détection et la reconnaissance de texte au niveau de la ligne dans plus de 90 langues. Il surpasse Tesseract en temps d’inférence et en précision, avec plus de 5 000 étoiles Github reflétant sa popularité. Il sort des boîtes de délimitation de caractère / mot / ligne et excelle dans l’analyse de la disposition, identifiant des éléments tels que des tables, des images et des en-têtes. Cela fait de Surya un choix parfait pour le traitement structuré des documents.

8. Moondream2

Lien: https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2
Moondream2 est un modèle compact en langue visuelle open-source avec moins de 2 milliards de paramètres, conçu pour les dispositifs liés aux ressources. Il offre des capacités de numérisation de documents rapides et en temps réel. Il a récemment amélioré son score OCRBENCH à 61,2, ce qui montre de meilleures performances dans la lecture du texte imprimé. Bien que ce ne soit pas génial avec l’écriture manuscrite, cela fonctionne bien pour les formulaires, les tables et autres documents structurés. Sa taille de 1 Go et sa capacité à exécuter sur les périphériques Edge en font un choix pratique pour des applications telles que la numérisation des documents en temps réel sur les appareils mobiles.

9. Got-OCR2

Lien: https://github.com/ucas-haoranwei/got-ocr2.0
GOT-OCR2, ou General OCR Theory – OCR 2.0, est un modèle unifié de bout en bout avec 580 millions de paramètres, conçus pour gérer diverses tâches OCR, y compris du texte brut, des tables, des graphiques et des équations. Il prend en charge les images de style et de style document, générant des sorties simples ou formatées (par exemple, Markdown, Latex) via des invites simples. GOT-OCR2 repousse les limites de l’OCR-2.0 en traitant des signaux optiques artificiels comme les partitions et les formules moléculaires, ce qui le rend idéal pour des applications spécialisées dans le monde universitaire et l’industrie.

10. Doctr

Lien: https://www.mindee.com/platform/doctr
Doctr, développé par Mindee, est une bibliothèque OCR open source optimisée pour la compréhension des documents. Il utilise une approche en deux étapes (détection et reconnaissance de texte) avec des modèles pré-formés comme DB_RESNET50 et CRNN_VGG16_BN, réalisant des performances élevées sur des ensembles de données comme Funsd et Cord. Son interface conviviale ne nécessite que trois lignes de code pour extraire du texte, et il prend en charge l’inférence CPU et GPU. Doctr est idéal pour les développeurs ayant besoin d’un traitement de documents rapide et précis pour les reçus et les formulaires.

Emballage

Cela conclut la liste des meilleurs modèles OCR à regarder en 2025. Bien qu’il existe de nombreux autres grands modèles disponibles, cette liste se concentre sur les meilleures catégories de différentes: des modèles de langage, des frameworks Python, des services basés sur le cloud et des options légères pour les appareils liés aux ressources. S’il y a un modèle OCR, vous pensez être inclus, n’hésitez pas à partager son nom dans la section des commentaires ci-dessous.

Kanwal Mehreen Kanwal est ingénieur d’apprentissage automatique et écrivain technique avec une profonde passion pour la science des données et l’intersection de l’IA avec la médecine. Elle a co-écrit l’ebook « Maximiser la productivité avec Chatgpt ». En tant que Google Generation Scholar 2022 pour APAC, elle défend la diversité et l’excellence académique. Elle est également reconnue comme une diversité de Teradata dans Tech Scholar, le boursier de recherche Mitacs Globalink et le savant de Harvard WECODE. Kanwal est un ardent défenseur du changement, après avoir fondé des femmes pour autonomiser les femmes dans les champs STEM.