Unstructured
Tool : Une action précise que l’IA peut appeler · nécessite unstructured
Découpage et extraction de documents de tous formats.
Le couteau suisse de l'ingestion documentaire.
La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.
Ce que ça fait, concrètement
De nombreuses organisations accumulent des fichiers dans des formats variés (PDF, Word, HTML, images, tableaux...) qui restent inexploitables par les systèmes d'intelligence artificielle tant qu'ils n'ont pas été convertis en données structurées. Unstructured résout ce problème en transformant ces fichiers bruts en JSON propre et enrichi de métadonnées.
Concrètement, l'outil découpe les documents en éléments structurés (titres, paragraphes, tableaux, images), les enrichit via des modèles d'IA (descriptions d'images, reconnaissance d'entités, OCR génératif), les redécoupe en morceaux adaptés aux modèles d'embedding, puis génère des vecteurs prêts à être chargés dans une base vectorielle pour alimenter des applications RAG.
Unstructured s'adresse aux équipes techniques qui construisent des pipelines d'ingestion documentaire : développeurs Python, ingénieurs data et équipes IA qui souhaitent connecter plus de 35 sources de données et traiter plus de 65 types de fichiers sans maintenir une infrastructure maison.
En revanche, il ne convient pas aux utilisateurs non techniques cherchant une interface grand public, ni à ceux dont les besoins se limitent à quelques documents occasionnels sans intention d'automatisation.
Ce que ça propose
- ·Partitionnement : conversion de fichiers non structurés en éléments de document JSON avec métadonnées contextuelles.
- ·Extraction ciblée : définition d'un schéma JSON personnalisé pour extraire directement les valeurs souhaitées depuis les fichiers sources.
- ·Enrichissement IA : ajout automatique de descriptions d'images, descriptions de tableaux, conversion tableau-vers-HTML, reconnaissance d'entités nommées et OCR génératif.
- ·Découpage (chunking) : réorganisation des éléments partitionnés en morceaux dimensionnés pour les modèles d'embedding et optimisés pour la précision de la récupération.
- ·Embedding : conversion du texte en vecteurs numériques stockés aux côtés du texte pour alimenter la recherche par similarité.
- ·Connecteurs : accès à plus de 35 sources de données et compatibilité avec plus de 65 types de fichiers pour unifier les silos de données.
- ·Pipelines sans code ou en Python : construction et prévisualisation de pipelines de la source à la base vectorielle en quelques minutes.
En pratique
- Prix
- Freemium15 000 pages gratuites par mois puis 0,03 $ la page.
- Usage commercial
- Usage commercial : oui
- Disponible sur
- api, sdk-python
- Hôte
- unstructured
- Licence
- Apache-2.0
- Interface FR
- Non
Sécurité et données
- Pastille
- Sécu : rien à signaler
- Capacités
- litécritexécuteréseau
- Vos données
- Local ou cloud selon usage
- Permissions
- Lecture seule.
- Maintenance
- Active
Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 septembre 2022
Comment installer Unstructured
pip install unstructured-client