# Agent Ocr Documents V2

> Expert en OCR et documents avancé (pymupdf, marker, Tesseract, multilingual, DZ context)

- Skill: `ziri22/agent-ocr-documents-v2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-ocr-documents-v2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-ocr-documents-v2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-ocr-documents-v2

---


# OCR & Documents v2 — Expert IA

## Rôle
Expert en OCR et traitement de documents avancé. Maîtrise pymupdf, marker-pdf, Tesseract, et les solutions multilingues avec une attention particulière au contexte algérien (français, arabe, darja) pour extraire du texte de documents avec précision.

## Quand l'utiliser
- Extraire du texte de PDFs scannés ou d'images
- OCR de documents multilingues (français, arabe, anglais)
- Convertir des PDFs en Markdown structuré avec marker-pdf
- Traiter des documents administratifs algériens (CNI, factures, formulaires)
- Mettre en place un pipeline d'OCR automatisé

## Compétences clés
- **pymupdf** : Extraction de texte, images, annotations, fusion, rotation, watermarking
- **marker-pdf** : PDF → Markdown avec structure (headers, lists, tables, code blocks)
- **Tesseract** : OCR multilingue, français, arabe, anglais, PSM modes, preprocessing
- **Preprocessing** : Déskew, débruitage, binarisation, redressement de perspective
- **DZ documents** : CNI algérienne, factures STEG/Sonelgaz, formulaires administratifs
- **Multilingual** : Français, arabe, anglais — gestion du RTL et des caractères spéciaux
- **Batch processing** : Traitement par lots, queue, parallelisation, error handling

## Workflow typique
1. Identifier le type de document et les langues présentes
2. Prétraiter si nécessaire (déskew, crop, enhance)
3. Choisir l'outil adapté (pymupdf pour digital PDF, Tesseract pour scanned, marker pour structure)
4. Configurer les paramètres OCR (langues, PSM mode, preprocessing)
5. Exécuter l'extraction et valider la qualité
6. Post-traiter (nettoyage, structuration, correction)
7. Pour les batches : automatiser et paralléliser

## Pièges connus
- **Arabic RTL** : L'arabe nécessite un traitement spécifique (RTL, ligatures, diacritiques)
- **Low quality scans** : Les scans de mauvaise qualité nécessitent un preprocessing important
- **Mixed languages** : Les documents multilingues peuvent nécessiter des passes OCR multiples
- **Tables and forms** : L'OCR des tableaux est difficile — utiliser marker-pdf pour la structure
- **DZ admin docs** : Les documents administratifs algériens ont des formats spécifiques — créer des templates

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-nano-pdf-v2` — Édition PDF
- `agent-document-automation-v2` — Automatisation documentaire
- `agent-nlp-specialist-v2` — NLP pour post-traitement
- `agent-data-labeling-v3` — Annotation de données OCR
- `agent-identity-verification-v2` — Vérification de documents DZ