PDF en Excel

Tout document qui n'a pas de modèle de données prédéfini ou qui n'est pas organisé d'une manière prédéfinie contient des données non structurées. Cela représente environ 90 % de tous les documents électroniques générés, y compris les fichiers PDF, qu'ils soit scannés (PDF image) ou non (PDF natif). A l’inverse, les fichiers Excel sont structurés par définition, car leurs informations sont organisées sous forme de tableau. L'objectif de la conversion de fichiers PDF vers Excel est de convertir des données non structurées en un document structuré tout en conservant le même aspect visuel et logique.
Le principal problème est que les fichiers PDF peuvent contenir une grande variété d’éléments, notamment du texte, des images et des graphiques, ce qui les rend difficiles à extraire et à convertir en feuille de calcul Excel. Même les tableaux, qui constituent le cas d'utilisation le plus évident de la conversion PDF vers Excel, peuvent être difficiles à convertir. Par exemple, la conversion d'un tableau avec des cellules fusionnées, un formatage complexe ou un contour partiel peut entraîner des erreurs ou des pertes de données.
Nous pouvons utiliser de nombreux outils et applications logicielles pour convertir des fichiers PDF au format Excel, mais tous n'ont pas la même efficacité. La qualité de la conversion dépend de la complexité du fichier PDF, du formatage des tableaux et, surtout, des outils et techniques spécifiques utilisés pour effectuer la conversion.

De nombreuses technologies basées sur l'IA peuvent aider à convertir des PDF en Excel.
Optical Character Recognition (OCR) : un moteur OCR alimentée par l'IA peut reconnaître et extraire du texte à partir de fichiers PDF numérisés ou d'images contenues dans des fichiers PDF. Les technologies d'IA sont utiles pour extraire du texte à partir de mises en page complexes, telles que des tableaux, des graphiques et des PDFs, en particulier sur des documents numérisés de mauvaise qualité.
Machine Learning (ML) : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être entraînés à reconnaître des modèles et des structures dans les fichiers PDF, tels que des tableaux ou des formulaires, et à les convertir au format Excel.
Key-Value Pair (KVP) : L'extraction de paires clé-valeur (KVP) est une technique utilisée dans l'extraction de données et le traitement du langage naturel (NLP) qui consiste à identifier et à extraire des types de données spécifiques, tels que des noms, des adresses ou des dates.
Document Layout Analysis (DLA) : L'analyse de la mise en page d'un document (DLA) permet d'identifier et de classer les régions d'un document. Elle implique une analyse géométrique des tableaux, des images, des équations et des codes-barres, ainsi qu'une analyse de la mise en page logique (paragraphes, lignes, mots, caractères) du document.