Comparatif des OCR de factures à l’heure de l’IA générative

Depuis le 1er septembre 2026, toutes les entreprises assujetties à la TVA doivent pouvoir recevoir des factures électroniques. Plutôt que de subir l'échéance, autant en profiter pour automatiser ce que la réforme ne couvre pas : les PDF fournisseurs, les bons de commande, les notes de frais et le détail ligne à ligne. Nous avons testé 10 solutions OCR boostées à l'IA sur 30 factures plus ou moins complexes.

Grâce aux avancées de l’IA et des LLM, ces outils sont plus flexibles, précis et s’intègrent parfaitement dans des stratégies d’automatisation des documents, transformant votre gestion documentaire en un véritable gain de temps.

Pourquoi extraire le détail ligne par ligne des factures ?

Chaque ligne de facture regorge d’informations stratégiques : dépenses, tarifs et variations de prix. Pourtant, ces données restent souvent inexploitées car elles sont déstructurées et variables selon les fournisseurs. Une extraction précise permet d’optimiser l'OCR comptabilité, le contrôle de gestion et la gestion des achats en facilitant l'analyse et la négociation. L'enjeu : transformer ces données en une base exploitable et analysable.

Comment avons-nous testé ces 10 OCR ?

Les dix solutions ont été évaluées sur le même panel de 30 factures fournisseurs, réparti en deux moitiés. Les 15 factures dites “simples” ont une mise en page standard et un tableau régulier. Les 15 factures dites “complexes” cumulent les cas qui mettent un OCR en défaut : descriptions produits sur plusieurs lignes, sauts de page au milieu d’un tableau, colonnes atypiques, références multiples sur une même ligne. Le panel mélange des PDF natifs et des PDF scannés, afin de mesurer l’écart entre les deux.

Pour chaque outil, nous avons regardé quatre choses : la reconnaissance des champs principaux (fournisseur, numéro de facture, dates, montants HT, TVA et TTC), la reconnaissance du détail ligne à ligne, la possibilité de paramétrer les champs extraits, ainsi que la rapidité et la facilité d’utilisation. Tous les taux cités dans les sections qui suivent se rapportent à ce même panel.

Koncile, l’extraction ligne à ligne qui s’adapte à chaque fournisseur et aux documents complexes

Reconnaissance des champs principaux

Koncile est un logiciel OCR hautement personnalisable, spécialement conçu pour automatiser et fiabiliser l’extraction des données des factures. Grâce à son moteur IA combinant la vision par ordinateur et les LLM, l’outil identifie avec une précision proche de 100 % tous les champs essentiels, tels que les informations fournisseurs (nom, adresse, numéro SIRET), les montants HT, TTC et TVA, ainsi que les conditions de paiement. Contrairement aux OCR classiques qui peuvent manquer certains éléments ou générer des erreurs sur les formats de données, Koncile garantit une extraction fiable et cohérente, même sur des factures présentant des mises en page complexes.

Reconnaissance du ligne à ligne

Là où de nombreux OCR échouent sur l’extraction détaillée des lignes d’articles, Koncile se distingue par sa capacité à lire et comprendre la structure de la facture grâce à une combinaison de vision par ordinateur et de compréhension du texte par les LLM. L’outil parvient à extraire avec précision les descriptions produits, les SKU, les quantités, les prix unitaires, les taux de TVA et les éventuelles remises, en s’adaptant aux différentes mises en page utilisées par les fournisseurs. Lors de nos tests sur des factures complexes, la reconnaissance des lignes a atteint un taux de précision supérieur à 95 %, là où d’autres solutions peinent à structurer correctement les informations ou génèrent des erreurs de reconnaissance sur certaines colonnes. Cette capacité permet d’obtenir des données exploitables directement sans nécessiter de corrections manuelles fastidieuses.

Personnalisation

Koncile offre un haut niveau de personnalisation, permettant aux entreprises d’adapter l’extraction des données à leurs propres besoins. Il est possible de configurer précisément les champs à extraire, d’effectuer des requêtes en langage naturel pour récupérer des informations spécifiques et de standardiser les formats de factures afin de faciliter leur intégration dans des systèmes comptables ou ERP. Contrairement aux solutions nécessitant un long entraînement sur des jeux de données, Koncile s’adapte dynamiquement à différentes structures documentaires, ce qui le rend particulièrement efficace pour les entreprises travaillant avec de nombreux fournisseurs. Grâce à son API et son SDK, il s’intègre facilement aux workflows existants, garantissant un gain de temps considérable et une automatisation complète du traitement des factures.

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Rillion, une capture de factures qui apprend de votre historique plutôt que de gabarits

À la différence des dix solutions ci-dessus, Rillion ne faisait pas partie de notre panel de test. Nous l’ajoutons parce qu’elle revient souvent dans les short-lists de nos interlocuteurs. Les éléments qui suivent sont ceux annoncés par l’éditeur, pas des résultats que nous avons mesurés.

Reconnaissance des champs principaux

Rillion annonce une capture native IA, fondée sur des LLM, capable de traiter aussi bien le papier, les PDF et les factures électroniques, avec une précision supérieure à 95 % dès la première utilisation et sans configuration de gabarit. L’outil propose également les comptes d’imputation à partir des écritures passées et s’adapte aux nouveaux formats fournisseurs au fil des traitements.

Reconnaissance du ligne à ligne

L’éditeur indique traiter la donnée à la fois au niveau de l’en-tête et au niveau des lignes, puis contrôler les informations extraites contre le référentiel de l’entreprise avant de les faire entrer dans le circuit de validation fournisseurs.

Paramétrabilité

Rillion revendique l’absence de capture par gabarit : le modèle apprend de l’historique de factures. Pour les champs non standards ou les formats fournisseurs irréguliers, des règles IA personnalisables permettent de définir des instructions d’extraction sans réentraîner de gabarit. Les structures multi-entités sont prises en charge, avec routage automatique des factures reçues de manière centralisée vers la bonne entité.

Amazon Textract, une couverture de champs très large qui s’arrête au ligne à ligne

Reconnaissance des champs principaux

Au moment de nos tests, l’outil d’AWS reconnaissait 43 champs de la facture, dont les éléments principaux comme les noms, adresses, montants totaux HT et TTC, et même certains champs prédéfinis plus spécifiques tels que le montant des frais de transport ou les termes de paiement. Le taux de réussite est proche de 100 % pour ces champs principaux, lorsqu’ils sont présents dans la facture.

Reconnaissance du ligne à ligne

L’outil propose une section line item fields qui reconnait le ligne à ligne des factures. Pour les factures “simples”, les informations du ligne à ligne ressortent sans erreur dans un tableau Excel pour 14 d’entre elles, avec des champs qui varient selon la facture, ce qui complique l’extraction des tableaux PDF vers Excel de manière homogène. En revanche, sur les 15 factures “complexes”, plus de 10 comportaient des erreurs importantes : des oublis de ligne, ou de descriptions ou encore l’ajout de lignes non pertinentes. La difficulté vient du fait que la reconnaissance de champ est surtout basée sur de la computer vision et non sur de la compréhension linguistique. On doit privilégier l’utilisation de l’outil sur des factures avec une organisation simple en format PDF natif, et non les PDF scannés.

Paramétrabilité

L’outil ne permet pas d’extraire des champs spécifiques de la facture, par exemple un numéro propre à votre environnement métier. Il faut passer par une autre fonctionnalité, AnalyzeDocument - Queries, qui permet de formuler des demandes d’extraction spécifiques. De même, si vous avez plusieurs fournisseurs avec plusieurs types de factures différentes à extraire, l’outil ne permettra pas d’obtenir un fichier Excel consolidé avec les mêmes champs extraits du ligne à ligne, afin ensuite d’analyser la donnée.

Mindee, l’OCR sur étagère rapide qu’il faut réentraîner pour sortir du standard

Mindee propose un OCR facture sur étagère détectant 16 champs principaux. Sur le panel testé, le taux de succès sur ces informations de base est proche de 100 %, notamment sur les factures scannées.

Reconnaissance du ligne à ligne

Mindee prévoit une liste de champs “par défaut” à extraire du ligne à ligne : la description, le code produit, la quantité, le prix unitaire, le prix total et la TVA. Sur 9 des 15 factures “complexes”, des erreurs sont détectées dès que les formats des tableaux sont moins standardisés. Des informations clefs sont parfois non prises en compte : par exemple, un code produit pris à la place d’un SKU ou d’un code EAN. L’utilisation de cette donnée nécessitera encore un post-traitement important sous Excel et une vérification de la donnée.

Paramétrabilité

Mindee prévoit la possibilité d’extraire des informations spécifiques grâce à son module API Builder. Il vous faudra “entraîner” l’outil à extraire l’information recherchée en annotant quelques dizaines de documents identiques. Au moment de nos tests, il n’était pas possible de formuler simplement la demande sous forme de prompt en langage naturel pour obtenir le résultat.

Rapidité et facilité d’utilisation

Sur les 30 factures testées, le temps moyen par page est d’environ 5 secondes.

Affinda, un paramétrage par LLM qui ne descend pas jusqu’aux lignes

L’outil d’Affinda propose une série de champs généraux à extraire par défaut des factures. Sur les 30 factures testées, 5 d’entre elles présentaient des erreurs sur au moins un champ clef, comme le numéro SIRET du client ou le montant total de la facture.

Reconnaissance du ligne à ligne

Affinda propose un système de détection du ligne à ligne fondé sur la reconnaissance de tableaux. Sur les 15 factures “complexes”, 7 donnent des résultats exploitables. En revanche, dès lors que les descriptions dépassent plusieurs lignes, de nombreuses lignes parasites sont créées, ce qui rend l’information non standardisée et difficilement exploitable.

Paramétrabilité

L’outil propose de paramétrer les champs à extraire, d’en ajouter ou d’en supprimer sur la base d’un grand modèle de langage. Il n’est en revanche pas possible de paramétrer l’extraction du ligne à ligne.

Rapidité et facilité d’utilisation

L’outil propose une fonctionnalité de correction de l’information erronée et une capacité d’apprentissage sur la donnée de l’entreprise (non testée).

Google Document AI, un parseur de factures figé que l’extracteur génératif vient désormais ouvrir

Reconnaissance des champs principaux

L’outil Invoice Parser propose 37 champs à extraire des factures via la console Document AI. Ces champs prédéfinis ne sont ni modifiables ni éditables.

Reconnaissance du ligne à ligne

L'outil extrait une liste fixe de 7 détails d’articles : quantité, description, code produit, bon de commande, numéro, unité et prix unitaire. Ces champs sont fixes, ce qui ne permet pas de s’adapter à des informations spécifiques aux entreprises ni de gérer plusieurs codes. Bien que le taux de réussite soit élevé pour les factures « simples », de nombreux détails clés pour les factures complexes ne sont pas extraits, et certaines lignes sont parfois ignorées.

Paramétrabilité

Au moment de nos tests, Document AI permettait de créer un ensemble de données de factures et de l’entraîner à reconnaître certaines informations, une fonctionnalité que nous n’avons pas éprouvée. Google a depuis rendu généralement disponible son Custom Extractor propulsé par IA générative, qui permet de définir ses propres champs en langage naturel sans annoter de corpus au préalable. La rigidité décrite ci-dessus ne vaut donc plus que pour l’Invoice Parser prédéfini, et non pour la plateforme dans son ensemble.

Nanonets, les workflows et les intégrations avant la finesse d’extraction

Reconnaissance des champs principaux

Nanonets est une solution dédiée à l’OCR de documents, qui inclut les factures dans le panel de documents traités. 28 champs sont extraits par défaut. L’outil permet de paramétrer les formats d’extraction pour chaque champ (date, devises, etc.).

Reconnaissance du ligne à ligne

Nanonets extrait le ligne à ligne sur la base de la reconnaissance de tableaux, sur un fonctionnement proche de celui d’Affinda. Sur les 15 factures “complexes”, certaines colonnes sont parfois exclues de la reconnaissance, concernant parfois des données clefs comme le code produit ou le prix unitaire hors taxe.

Paramétrabilité

La version pro permet de créer des jeux de données d’entraînement pour préciser où les informations sont localisées. Cette fonctionnalité est pertinente pour les documents longs, mais est plutôt difficile d’application pour le ligne à ligne des factures.

Rapidité et facilité d’utilisation

Nanonets prévoit des intégrations avec Google Drive, des facilités d’export sous format Excel, et des workflows documentaires d’approbation des factures.

Parsio, des requêtes par LLM puissantes mais hors du tableau de lignes

L’outil PDF-parser (pre-trained model) prévoit un nombre fixe de champs à extraire des factures. Sur ces champs généraux hors ligne à ligne, il donne des résultats d’extraction avec une précision proche de 100 % pour les factures “faciles” et de 97 % pour les factures “complexes”.

Reconnaissance du ligne à ligne

Pour les 15 factures complexes, l'extraction ligne par ligne est précise pour 10 d’entre elles. Cependant, des difficultés persistent pour les PDF scannés. Étant donné que la configuration des éléments ligne par ligne n'est pas possible, un numéro peut être confondu avec un autre, et les utilisateurs ne peuvent pas corriger les erreurs ni entraîner le système à trouver le bon élément. Il est donc difficile de créer une base de données de prix uniforme avec les données extraites.

Paramétrabilité

Parsio offre une fonctionnalité de recherche de champs par requête, propulsée par un grand modèle de langage, permettant l’extraction de données spécifiques à partir des documents. Cependant, cette fonctionnalité ne peut pas être utilisée pour la reconnaissance des éléments ligne par ligne, rendant impossible l’identification des champs pertinents pour tous les services et produits facturés. Au moment de nos tests, elle n’était pas combinée avec l’OCR, et ne pouvait donc lire que les PDF natifs sans tenir compte de l’organisation des pages.

Facilité d’utilisation

L’application web génère une adresse email à laquelle les documents peuvent être envoyés. Une large gamme d’intégrations est possible.

Airparser, l’extraction pilotée par description, précise tant que la facture reste simple

L’outil s’appuie sur les grands modèles de langage d’OpenAI pour extraire des champs spécifiques de tout type de documents. Il est construit par le même éditeur que Parsio.

Reconnaissance du ligne à ligne et paramétrabilité

L'outil permet de paramétrer les champs que l'on souhaite extraire. Grâce à la fonction “liste et table”, on peut extraire des lignes de facturation en définissant les différents attributs de chaque ligne. Pour chaque champ, on ajoute une description qui permet à l'outil d'affiner la précision d'extraction. Les factures “simples” donnent des résultats satisfaisants lorsqu'on précise suffisamment les descriptions de chaque attribut. En revanche, pour les factures complexes, nous avons relevé des confusions entre les colonnes. Le risque d'erreur est notamment plus important en présence de factures scannées.

Base64.ai, un prêt-à-l’emploi solide qui décroche sur les factures longues

Base64 propose un outil d’extraction de facture sur étagère, avec un ensemble de champs extraits de manière systématique.

Reconnaissance du ligne à ligne

14 parmi les 15 factures “simples” sont extraites avec un bon taux de succès. S’agissant des factures complexes, les difficultés liées à la multiplicité des numéros, aux sauts de page ou encore aux informations contenues dans les titres ne sont pas relevées pour 5 factures.

Paramétrabilité

L’outil permet de poser une question sur le document ou d’ajouter un champ extrait. Il ne permet pas de modifier les champs extraits dans chaque ligne, ni de donner des instructions spécifiques.

Facilité d’utilisation

Le temps de réponse peut atteindre une minute pour des factures longues. De nombreuses intégrations sont prévues dans les “flows” de gestion de documents.

Docsumo, la détection de tableaux classique et son ChatAI encore déconnecté des champs

Docsumo propose un outil sur étagère qui extrait les principaux champs des factures.

Reconnaissance du ligne à ligne

L’outil extrait le ligne à ligne grâce à la détection de tableaux, ressemblant à l’OCR de Nanonets ou Affinda. Cela fonctionne bien lorsque toutes les informations se rapportant à une ligne sont bien alignées. En revanche, pour les tableaux complexes, il n’est pas possible de capter les informations pertinentes.

Paramétrabilité

Une fonctionnalité “ChatAI” permet de poser des questions au document. Cependant, les réponses ne peuvent à ce stade être intégrées de manière systématique aux champs extraits. L’outil ne prévoit pas de fonction pour préciser ou modifier les différents champs extraits ou le ligne à ligne.

Comment choisir le bon OCR pour vos factures ?

Choisir un OCR de factures ne consiste pas à prendre le plus puissant, mais celui qui correspond à votre volume, à la complexité de vos documents et aux outils que vous utilisez déjà. Voici une méthode en quatre étapes pour resserrer la liste.

• Étape 1 : mesurez votre volume et votre complexité. Traitez-vous 50 factures PDF simples par mois ou 50 000 factures scannées dont les lignes s’étalent sur plusieurs pages ? Les petits volumes aux mises en page régulières se satisfont d’un outil sur étagère comme Mindee ou Parsio. Les gros volumes et les documents complexes demandent un moteur paramétrable comme Koncile ou Rillion.
• Étape 2 : listez vos besoins d’intégration. Faut-il alimenter un ERP, un logiciel comptable, une base interne ? Vérifiez la documentation de l’API, les connecteurs prêts à l’emploi et les formats d’export disponibles (CSV, JSON, XLSX).
• Étape 3 : testez la précision sur vos propres factures. Ne vous fiez pas aux démonstrations des éditeurs. Demandez des crédits gratuits et faites passer vos dix factures les plus difficiles dans chaque outil présélectionné.
• Étape 4 : raisonnez en coût complet. Regardez au-delà du prix à la page : comptez le temps de paramétrage, l’effort d’entraînement et le temps de correction manuelle.

Quels critères retenir pour évaluer un OCR de factures ?

Voici la grille que nous utilisons pour comparer les solutions d’extraction de factures.

• Précision sur les champs d’en-tête : l’outil extrait-il de façon fiable le nom du fournisseur, le numéro de facture, la date, la TVA, les montants HT et TTC, l’IBAN ?
• Précision sur le ligne à ligne : gère-t-il les descriptions sur plusieurs lignes, les cellules fusionnées, les remises et les tableaux à structure variable ?
• Paramétrabilité : pouvez-vous ajouter vos propres champs, par exemple un numéro de bon de commande ou un centre de coûts, sans réentraîner le modèle sur des centaines de documents ?
• Multilingue et multidevise : indispensable si vous travaillez avec des fournisseurs étrangers.
• Tenue sur les scans et les PDF de mauvaise qualité : beaucoup d’outils ne fonctionnent bien que sur des PDF natifs. Testez sur de vrais scans.
• Options d’intégration : API native, SDK, connecteurs prêts à l’emploi (Sage, SAP, QuickBooks, Xero), réception par email.
• Conformité et sécurité : RGPD, SOC 2, localisation des données, piste d’audit.
• Vitesse et traitement par lots : temps réel ou asynchrone, capacité à traiter des milliers de documents d’un coup.
• Transparence tarifaire : facturation à la page, au document ou au volume ? Y a-t-il des frais cachés pour les champs personnalisés ?

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