Ce que contient le fichier JSON
Le fichier décrit un document composé de pages, une pour chaque image ajoutée, dans l’ordre où vous les avez placées. Chaque page contient les mêmes informations de base, et des détails supplémentaires selon le mode de lecture utilisé :
- Chaque page : son titre (tiré du nom du fichier), le mode dans lequel elle a été lue, et son texte.
- Pages de tableau : les lignes du tableau, chacune sous forme de liste de cellules, conformes à la grille affichée dans l’éditeur.
- Pages de ticket et de facture : une liste de champs, chacun avec une clé, un libellé lisible et une valeur, plus une liste de lignes d’articles.
- Pages de code : le nom du langage de programmation, comme Python ou SQL, lorsqu’il a été reconnu.
L’export reprend le résultat tel que vous l’avez laissé dans l’éditeur : les corrections faites avant le téléchargement se retrouvent dans le fichier.
Un exemple abrégé à partir d’un ticket de caisse
Voici à quoi ressemble une page lue en mode Ticket, réduite à quelques champs et articles :
{
"title": "lunch-receipt",
"createdAt": "2026-10-03T12:30:00.000Z",
"pages": [
{
"title": "lunch-receipt",
"mode": "receipt",
"text": "Corner Cafe\n2 Flat white 3.50 7.00\n...",
"receipt": {
"kind": "receipt",
"currency": "USD",
"fields": [
{ "key": "merchant", "label": "Business", "value": "Corner Cafe" },
{ "key": "date", "label": "Date", "value": "03/14/2026" },
{ "key": "tax", "label": "Tax", "value": "1.12" },
{ "key": "total", "label": "Total", "value": "15.12" }
],
"items": [
{ "description": "Flat white", "qty": "2", "unitPrice": "3.50", "amount": "7.00" },
{ "description": "Chicken wrap", "qty": "1", "unitPrice": "7.00", "amount": "7.00" }
]
}
}
]
}Le moyen le plus rapide de voir la structure complète est de lire le ticket d’exemple de cette page et de le télécharger en JSON.
Quand l’image en JSON est utile
- Traitement des notes de frais. Lisez une série de tickets de caisse, vérifiez-les, exportez un seul fichier JSON et laissez votre propre script reporter les dates et les totaux dans un registre ou un tableur. La page OCR de tickets de caisse donne des conseils pour obtenir des photos de tickets bien nettes.
- Saisie de données. Quand des valeurs issues de formulaires imprimés, de grilles tarifaires ou de factures doivent être reportées dans un autre système, des champs nommés sont plus faciles à mettre en correspondance qu’un bloc de texte.
- Données de test. Les développeurs qui créent une fonctionnalité traitant des tickets, des tableaux ou du texte scanné peuvent utiliser une vraie sortie d’OCR, avec ses erreurs réalistes, comme jeu de données pour leurs parseurs et leur code de validation.
- Archivage structuré. Conserver le mode et les champs avec le texte rend les anciens scans plus faciles à retraiter plus tard.
Si vous avez besoin de lignes et de colonnes dans un tableur, image en Excel vous y mène en moins d’étapes.
Traiter les valeurs dans votre code
Les valeurs sont conservées sous forme du texte lu, exactement tel qu’il est imprimé, et non converties en nombres ou en dates. Une date peut être 03/14/2026 ou 14.03.2026, et un montant 1,250.00 ou 1.250,00, selon la provenance du ticket. Analysez-les avec les formats que vous attendez, et signalez tout ce qui ne correspond pas pour qu’une personne le vérifie.
Ne supposez pas non plus que chaque champ est présent. Un ticket sans ligne de pourboire n’a pas de pourboire, et un ticket délavé peut ne pas avoir de date. Utiliser la key plutôt que la position dans la liste permet à votre code de continuer à fonctionner quand des champs manquent.
Il est aussi utile de vérifier les totaux dans votre code : les montants des lignes d’articles doivent correspondre au sous-total, et le sous-total plus la taxe, moins une éventuelle remise, doit être égal au total. Un écart est un bon indice qu’un élément a été mal lu.
Traité dans votre navigateur, sans API
La lecture se fait dans votre navigateur, sur votre propre appareil, avec le moteur open source Tesseract. Les images ne sont pas envoyées, et le fichier JSON est lui aussi créé sur votre appareil.
Cela signifie aussi qu’il n’y a pas d’API à appeler ni de point d’accès serveur auquel envoyer des images. L’image en JSON est une étape manuelle : vous ajoutez des images, vérifiez les résultats et téléchargez le fichier. Elle convient aux tâches où une personne relit de toute façon les données, et ne permet pas de traiter des images automatiquement en arrière-plan. Si vous êtes curieux de savoir ce qui se passe entre l’image et le texte, comment fonctionne l’OCR l’explique.