La conversion de relevés bancaires PDF en données Excel structurées est un défi persistant dans la fintech et le traitement de données d'entreprise. Les outils traditionnels échouent souvent sur les documents scannés, les cellules fusionnées et les mises en page irrégulières. Cet article explore l'utilisation d'un LLM vision (deepseek-v4-flash-vision-exp) pour traiter ces cas complexes plus efficacement. L'auteur décrit les problèmes de l'industrie et propose une approche basée sur la vision qui peut interpréter la structure visuelle des documents, plus robuste que les analyseurs basés sur des règles. Bien que l'article ne fournisse pas de détails d'implémentation complets, il souligne le potentiel des modèles de vision dans l'automatisation documentaire. Pour les développeurs travaillant sur des pipelines de données financières, cela signale une évolution vers l'extraction alimentée par l'IA qui pourrait réduire l'effort manuel et améliorer la précision.
Cet article présente une solution pour convertir des relevés bancaires PDF en Excel à l'aide d'un LLM vision (deepseek-v4-flash-vision-exp). Il aborde des problèmes courants comme les documents scannés et les mises en page complexes, avec une valeur commerciale significative pour la fintech et l'automatisation des données.