Metadata-Version: 2.4
Name: pylexfluent
Version: 0.2.8
Summary: Librairie outils IA GeDAIA by NS SOFT
License-File: LICENSE
Author: Jacques MASSA
Author-email: jacques.massa@notasolutions.com
Requires-Python: >=3.11,<4.0
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.14
Requires-Dist: docling[all]
Requires-Dist: easyocr
Requires-Dist: img2pdf (==0.6.0)
Requires-Dist: jax (==0.4.38)
Requires-Dist: jaxlib (==0.4.38)
Requires-Dist: langchain-community
Requires-Dist: langchain-ollama
Requires-Dist: langchain-openai
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: mediapipe
Requires-Dist: ocrmypdf
Requires-Dist: opencv-python
Requires-Dist: openpyxl
Requires-Dist: paddleocr[doc-parser] (>=3.7.0,<4.0.0)
Requires-Dist: paddlepaddle (==3.2.2)
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: pdf2image
Requires-Dist: pdfplumber
Requires-Dist: pillow (>=10.1.0)
Requires-Dist: pymongo
Requires-Dist: pymupdf
Requires-Dist: pytesseract
Requires-Dist: pytz
Requires-Dist: scikit-learn
Requires-Dist: sentence-transformers
Requires-Dist: sentencepiece
Requires-Dist: setuptools (<81)
Requires-Dist: spacy[cuda12x] (>=3.7.2)
Requires-Dist: tensorflow
Requires-Dist: tensorflow-hub
Requires-Dist: tensorrt
Requires-Dist: tensorrt-dispatch
Requires-Dist: tensorrt-lean
Requires-Dist: tf-keras
Requires-Dist: torch
Requires-Dist: torchaudio
Requires-Dist: torchvision
Requires-Dist: tqdm
Requires-Dist: transformers
Requires-Dist: wheel
Project-URL: Homepage, https://dev.azure.com/LexFluent2020/RevolutionAI
Project-URL: Issues, https://dev.azure.com/LexFluent2020/RevolutionAI/_queries/query/180a1ed2-3494-42cc-8d8a-2e60217c2171/
Description-Content-Type: text/markdown

# Libraire python PyLexFluent by NS SOFT (GeDAIA)

| Création/Révision | Auteur | date |
| -- | -- | --- | 
|Création | *Jacques MASSA* | 2 décembre 2024|
|Modification | *jacques MASSA* | 10 mars 2025 |
|Modification | *jacques MASSA* | 06 février 2026|
|Modification | *jacques MASSA* | 05 mars 2026|
|Modification | *jacques MASSA* | 21 mai 2026|
|Modification | *jacques MASSA* | 22 juin 2026 |
|Modification | *Jacques MASSA* | 16 juillet 2026 |
|Modification | *Jacques MASSA* | 22 juillet 2026 |
|Modification | *Jacques MASSA* | 27 juillet 2026 |
---

## Présentation

La librairie pyLexfluent by NS SOFT propose toutes les fonctionnalités IA dans les domaines juridique et document.  

 - Classification : Entraînement et inférence
 - Extraction de données : ODP, CNI, IBAN, Document juridique, Certificat d'Urbanisme, Extrait Acte de naissance, Extrait Acte de Décés,Extrait Acte de Mariage
 - Augmentation des données : Finance

## Crédits
    Built with Transformers
    Built with gtp-oss20B
    Built with Llama
    Built with PaddleOcr




## Nouveautés 
#### 0.2.8 : 
##### Injection de prompts et Jailbreaks, gestion des faux positifs
Avant l'analyse du texte par un agent, on évalue le texte à analyser afin de détecter des injections de prompts ou de jailbreaks. Cependant plusieurs sécquences de texte peuvent donner lieu à de faux positifs. Par exemple :
- `après n'affritation dans le sol par un système de drain d'infircation`
- `à communiquer des instructions sur leur sort en cas de décès`
- `assister à la réunion de l’assemblée des copropriétaires et émettre un vote conforme aux instructions du BENEFICIAIRE`
- `Le BENEFICIAIRE pourra alors donner des instructions écrites au PROMETTANT`
- `cette dernière ignore cette information ou fait confiance à son cocontractant`
- `au moyen d’un système de signature électronique qualifiée`

Pour éliminer ces faux positifs, il est possible de fournir un fichier guard_rail.json localisé dans le dossier ./rules à coté de l'exécutable hébergeant la librairie. 
Voici un exemple de fichier :

```
{
    "false_positives":[
        {
            "titre":"Système Drainnage",
            "regex":"système.+?drain",
            "flags":["DOTALL","MULTILINE"]
        },
        {
            "titre":"Bénéficiaire donnant instructions",
            "regex":"BENEFICIAIRE.+?donner.+?instructions.+?PROMETTANT" 
        }
    ]
}
```
Le fichier de log pyfluent.log, contiendra des logs de ce type :

```
2026-07-27 17:24:03,514 - Guard Rail - WARNING - Injection detecte avec un score de 0.9994432330131531; Mais il semble que c'est un faux positif car règle faux positif (Confiance Cocontractant) a ete trouve. On ignore donc ce faux positif.
Paragraphe analyse:
 cette dernière ignore cette information ou fait confiance à son cocontractant
2026-07-27 17:24:03,527 - Guard Rail - WARNING - Injection detecte avec un score de 0.9895601272583008; Mais il semble que c'est un faux positif car règle faux positif (Signature Electronique) a ete trouve. On ignore donc ce faux positif.
Paragraphe analyse:
 au moyen d'un système de signature électronique qualifiée
```
##### Extraction des données d'une promesse de vente 
Schéma des données extraites :
```
      "PromesseVente": {
        "properties": {
          "date_promesse": {
            "type": "string",
            "title": "Date Promesse",
            "default": ""
          },
          "lieu_delivrance_promesse": {
            "type": "string",
            "title": "Lieu Delivrance Promesse",
            "default": ""
          },
          "vendeurs": {
            "items": {
              "$ref": "#/components/schemas/PIMPersonne"
            },
            "type": "array",
            "title": "Vendeurs",
            "default": []
          },
          "acquereurs": {
            "items": {
              "$ref": "#/components/schemas/PIMPersonne"
            },
            "type": "array",
            "title": "Acquereurs",
            "default": []
          },
          "promettants": {
            "items": {
              "$ref": "#/components/schemas/PIMPersonne"
            },
            "type": "array",
            "title": "Promettants",
            "default": []
          },
          "beneficiaires": {
            "items": {
              "$ref": "#/components/schemas/PIMPersonne"
            },
            "type": "array",
            "title": "Beneficiaires",
            "default": []
          },
          "notaires_acte": {
            "items": {
              "$ref": "#/components/schemas/PIMNotaire"
            },
            "type": "array",
            "title": "Notaires Acte",
            "default": []
          },
          "bien": {
            "$ref": "#/components/schemas/PIMBien",
            "default": {
              "nature": "immeuble",
              "description": "Immeuble bâtie",
              "parcelle": "",
              "adresse": "",
              "references_cadastre": {
                "lieudit": "",
                "numero": "",
                "section": "",
                "surface": "0 HA 0 A 0 CA"
              }
            }
          },
          "source": {
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array",
            "title": "Source",
            "default": []
          },
          "logs": {
            "items": {
              "$ref": "#/components/schemas/Log"
            },
            "type": "array",
            "title": "Logs",
            "default": []
          }
        },
        "type": "object",
        "title": "PromesseVente",
        "description": "    "
      },
```

#### 0.2.7 : Modification retour extraction
Les extracteurs retournaient les résultats sous la forme 

`
{
    sources:[],
    logs:[],
    content:{....},
    document:{...}
}
`
où content contenait l'objet extrait 
On a modifié le retour, comme suit : 

`
{
    sources:[],
    logs:[],
    XXXX:{}
}
`
où XXX correspondant à l'objet retourné comme par exemple : LoanProposal, PIMMetadata, PIMPermis, PIMAttestationsActeVente, PIMConstatsAffichage, ....

#### 0.2.4 : Corrections bugs Classification, réachitecture inférence 
#### 0.2.1 : 
    Ajout de l'agent extracteur , InspectorRequest  et InpectorResult : Nouveau pattern de l'agent IA 
    Ajout de la librairie PaddleOCR pour l'extraction de formulaires et tableaux depuis doccuments numérisés
    Requiert un serveur d'inférence Paddle . 
    Requiert l'exécution de la commande : 
Plus d'information:
    [ Documentation PadleOCR ]( https://www.paddleocr.ai/latest/en/version3.x/pipeline_usage/PaddleOCR-VL.html ) 

##### Nouveaux extracteurs
    - Gestion des programmes immobiliers :
        + Urbanisme : Attestation non retrait et/ou non recours, Dépôt/Transfert permis
        + Juridique : 
            - Constats d'affichage par un huissier,
            - Attestation acte de vente,
    - Finance : 
        + Courrier proposition acte de prêts
##### Exemple de code 
###### Document à analyser
Demande attestation non retrait/non recours permis de construire ou d'aménager :
 

## FORMULAIRE DE DEMANDE D'ATTESTATION DE RECOURS/NON RECOURS

### Demandeur de l'attestation
Civilité :
nMadame: ___
Monsieur : ☐
Maître : □
Société：☒
NOM /Prénom : AAA AAAAAAAAAA
dresse : 1 avenue de l'Europe 99999 AAAAAAX
Téléphone :  
$ underline{text{99 99 99 99 99}} $
Courriel :  
$ underline{text{pxxxxxx.xxxxxx@xxxxxx-xxxxxxxxxx.fr}} $
# ATTESTATION DE RECOURS/NON RECOURS
# Délivrée en application de l'article R. 600-7 du code de l'urbanisme

Le greffier en chef du tribunal administratif de Besançon atteste que la décision désignée ci-après :
N° de l'autorisation d'occupation ou d'utilisation du sol (exemple pour un permis de construire : PC 075 XXX XX XXXXX) PC 999 999 99 J0019
N° de la délibération :
Auteur de la décision (maire, préfet) : mairie des AAAAAA
Date de la décision :  
$ underline{text{6 janvier}} $
Bénéficiaire de l'autorisation : AAA AAAAAAAAAA
construction d'un immeuble collectif de 8 logements avec parking en sous sol route de AAAAAAAA
99999 LES RAAAAAA

Nature et lieu de l'opération :
(éléments ci-dessus à compléter par le demandeur)

☒ n'a pas fait l'objet, à ce jour et sous toutes réserves, d'un recours contentieux enregistré au tribunal administratif de Besançon.

□ a fait l'objet d'un recours contentieux enregistré au tribunal administratif de Besançon en date du ___

00/04/2025
À Besançon, le
Le greffier en chef
<div style=\"text-align: center;\"><img src=\"imgs/img_in_image_box_856_1432_934_1504.jpg\" alt=\"Image\" width=\"6%\" />

TRADITATIF DE SANSON
</div>
Ce formulaire doit obligatoirement être adressé au tribunal (accompagné obligatoirement d'une copie de la décision d'urbanisme faisant l'objet de la demande) exclusivement par courriel, et uniquement à l'adresse mail suivante : (greffe.ta-besancon@juradm.fr). Toute demande incomplète et formulée sur une autre adresse électronique, quelle qu'elle soit, par courrier postal ou déposée à l'accueil du greffe, ne sera pas traitée.

#### Résultat
```
import argparse
import json
import time
import logging
import asyncio
from pathlib import Path
import sys
import os

from threading import Thread

from lxf.extractors.metier.immobilier.urbanisme.urbanisme_extractors import urbanisme_extract_attestations_recours_retrait_permis



# System call
os.system("")

# Class of different styles
class print_color():
    BLACK = '\033[30m'
    RED = '\033[31m'
    GREEN = '\033[32m'
    YELLOW = '\033[33m'
    BLUE = '\033[34m'
    MAGENTA = '\033[35m'
    CYAN = '\033[36m'
    WHITE = '\033[37m'
    UNDERLINE = '\033[4m'
    RESET = '\033[0m'
from lxf.domain.inspector_request import InspectorRequest, InspectorResult
import lxf.settings as settings
settings.set_logging_level(logging.INFO)
settings.enable_tqdm=False
###################################################################

logger = logging.getLogger('test_pim')
fh = logging.FileHandler('./logs/pylexfluent.log')
fh.setLevel(settings.get_logging_level())
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
logger.setLevel(settings.get_logging_level())
logger.addHandler(fh)
#################################################################


async def do_test_pim(file_path:str) :
    result = await urbanisme_extract_attestations_recours_retrait_permis(file_path,
                                base_url="http://XXXX:8000/v1",
                                paddle_server="https://ocr.lexfluent.com/v1")
    if result !=None: 
        print(print_color.BLUE+f"Resultat:\n{result.model_dump_json(indent=4)}")
    else :
        print("Aucune donnée n'a pu etre extraite !")    

if __name__ == "__main__":
    sys.stdout.reconfigure(line_buffering=True) 
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Exemple d'usage")
    parser.add_argument("--file","-F",nargs=1,required=False,type=str,help="Fichier à traiter, exemple: --file 'data/PIM/Attestation/non_retrait/ATT NR MAIRIE + TA PCM01_26143778.pdf'")
    parser.add_argument("--dossier","-D",nargs=1,required=False,type=str,help="Dossier contenant des Fichiers à traiter, exemple: --dossier data/PIM/Attestation/non_retrait")
    args = parser.parse_args()
    files:list[str]=[]
    if args.file !=None:
        filename:str=args.file[0]
        if os.path.exists(filename) is False:
            print(print_color.RED+f"Fichier {filename} introuvable !")
            print(print_color.BLACK+"")
            exit(-2)  
        files.append(filename)      
    elif args.dossier !=None :
        folder:str=args.dossier[0]
        if os.path.exists(folder) is False:
            print(print_color.RED+f"Dossier {folder} introuvable !")
            print(print_color.BLACK+"")
            exit(-2)    
        for file in Path(folder).rglob("*.pdf"):
            files.append(f"{file}")
            
    else : 
        print(print_color.RED+"Aucun fichier ou dossier défini") 
        print(print_color.BLACK+"")
        exit(-1)
    threads:list[Thread]=[]
    for file in files :
        print(print_color.CYAN+f"Traitement du fichier : {file}")
        filename=file
        thread = Thread(target=asyncio.run,args=[do_test_pim(file)])         
        thread.start()
        threads.append(thread)
        # attendre avant le prochain traitement
        time.sleep(2)
    for t in threads : 
        try:
            t.join()
            print("thread terminé")
        except RuntimeError as err:
            print(print_color.RED+f"Erreur pendant l'attente du thread : {err}")

```
Sortie :


```
{
    "document": "ATT NT TA_26127988.pdf",
    "source": [
        " ## FORMULAIRE DE DEMANDE D'ATTESTATION DE RECOURS/NON RECOURS\n\n### Demandeur de l'attestation\n\nCivilité :\n\nMadame: ___\n\nMonsieur : ☐\n\nMaître : □\n\nSociété：☒\n\nNOM /Prénom : AAA AAAAAAAAAA\n\nAdresse : 1 avenue de l'Europe 99999 AAAAAAX\n\nTéléphone :  $ underline{text{99 99 99 99 99}} $\n\nCourriel :  $ underline{text{pxxxxxx.xxxxxx@xxxxxx-xxxxxxxxxx.fr}} $\n\n# ATTESTATION DE RECOURS/NON RECOURS\n\n# Délivrée en application de l'article R. 600-7 du code de l'urbanisme\n\nLe greffier en chef du tribunal administratif de Besançon atteste que la décision désignée ci-après :\n\nN° de l'autorisation d'occupation ou d'utilisation du sol (exemple pour un permis de construire : PC 075 XXX XX XXXXX) PC 999 999 99 J0019\n\nN° de la délibération :\n\nAuteur de la décision (maire, préfet) : mairie des Rousses\n\nDate de la décision :  $ underline{text{6 janvier}} $\n\nBénéficiaire de l'autorisation : AAA AAAAAAAAAA\n\nconstruction d'un immeuble collectif de 8 logements avec parking en sous sol route de AAAAAAAA\n\n99999 LES RAAAAAA\n\nNature et lieu de l'opération :\n\n(éléments ci-dessus à compléter par le demandeur)\n\n☒ n'a pas fait l'objet, à ce jour et sous toutes réserves, d'un recours contentieux enregistré au tribunal administratif de Besançon.\n\n□ a fait l'objet d'un recours contentieux enregistré au tribunal administratif de Besançon en date du ___\n\n00/04/2025\n\nÀ Besançon, le\n\nLe greffier en chef\n\n<div style=\"text-align: center;\"><img src=\"imgs/img_in_image_box_856_1432_934_1504.jpg\" alt=\"Image\" width=\"6%\" />\n\nTRADITATIF DE SANSON\n\n</div>\n\n\nCe formulaire doit obligatoirement être adressé au tribunal (accompagné obligatoirement d'une copie de la décision d'urbanisme faisant l'objet de la demande) exclusivement par courriel, et uniquement à l'adresse mail suivante : (greffe.ta-besancon@juradm.fr). Toute demande incomplète et formulée sur une autre adresse électronique, quelle qu'elle soit, par courrier postal ou déposée à l'accueil du greffe, ne sera pas traitée."
    ],
    "logs": [],
    "content": {
        "source": [
            "PC 999 999 99 J0019",
            "n'a pas fait l'objet, à ce jour et sous toutes réserves, d'un recours contentieux enregistré au tribunal administratif de Besançon.",
            "Date de la décision : 6 janvier",
            "Le greffier en chef du tribunal administratif de Besançon",
            "Auteur de la décision (maire, préfet) : mairie des AAAAAAA"
        ],
        "permis": [
            {
                "decision": "NON RECOURS",
                "detail": "n'a pas fait l'objet, à ce jour et sous toutes réserves, d'un recours contentieux enregistré au tribunal administratif de Besançon.",
                "validation_decision": "Le greffier en chef du tribunal administratif de Besançon a déclaré explicitement qu'il n'y avait pas de recours, ce qui constitue une attestation de non recours.",
                "le_maire": "",
                "la_ville": "AAAAAAA",
                "tribunal": "Tribunal administratif de Besançon",
                "le_greffier": "greffier en chef du tribunal administratif de Besançon",
                "date_decision": "6 janvier",
                "permis_trouve": true,
                "numero_brut": "PC 999 999 99 J0019",
                "numero_normalise": "PC99999999J0019",
                "date_obtention": null
            }
        ]
    }
}

```

#### 0.1.97 :
    Ajout de l'extraction des données des offres de prêts du Crédit Agricole
#### 0.1.96 :
    Ajout de la protection contre l'injection de prompt et de jailbreak dans les agents IA (Interviewer)

#### Prérequis : 
Vous devez avoir un token Hugginface en variable d'environnement :
    
    ```
    export HF_TOKEN = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
    echo $HF_TOKEN
    ```

Le Token doit avoir l'accès à : 
    [meta-llama/Prompt-Guard-86M](https://huggingface.co/meta-llama/Prompt-Guard-86M)

    Pb d'import de tensorflow_hub du au retrait de pkg_resources de setuptools>=82.0.0 . 
    Pour contourner ce problème, il faut forcer setuptools<81 
    

#### Identification de la menace
Une large partie de nos agents IA ont pour mission d'analyser, inspecter, questionner le contenu de documents provenant de PDF ou autres formats. 
A l'instart des virus pour nos programmes, ces documents peuvent eux-mêmes contenir des "menaces" sous la forme d'*injection de prompt* ou de *jailbreak* :

- Les Injections de Prompt (Prompt Injections) sont des entrées qui exploitent la concaténation de données non fiables (provenant de tiers ou d'utilisateurs) dans la fenêtre de contexte d'un modèle, afin d'amener ce dernier à exécuter des instructions non souhaitées.

- Les Jailbreaks (ou débridages) sont des instructions malveillantes conçues pour passer outre les fonctionnalités de sûreté et de sécurité intégrées à un modèle.

Afin de lutter contre ces nouvelles menaces, nous avons mis en place plusieurs protections. 

### 0.1.92 :
#### IBAN DetectStructure
        Fix Valeur par défaut du rois_filter = FALSE
### 0.1.91 :
#### IBAN Analyzer
	Fix bug liste des logs non initialisée 
### 0.1.90 : 
#### Interviewer AI 
	Fix bug valeur par défaut de AI_TIMEOUT(180) et AI_RETRIES (1)
### 0.1.89 : 
	#### Reconnaissance des proposition de prêts.
	Chaque requête AI dispose d'un timeout(180s par défaut)  pour s'exécuter, et d'un nombre de tentatives(1 tentative par défaut)  pour rééssayer.
	Exemple :
	```
		    result = await try_safe_execute_async(logger,
                                          odp_proposal_extractor.extract_data,
                                          file_path=file_path, 
                                          base_url=base_url, 
                                          default_model_instruct=model_instruct, 
                                          openapi_compatibility=openapi_compatibility,
                                          ai_timeout=120, 
                                          ai_max_retries=2)
	```
	#### Loging.
	Rassemblement des logs dans un seul et même fichier : pylexfluent.log 



## Installations Prérequises 

``` 
python = ">=3.11,<4.0"
setuptools = "<81"
pytz = "*"
wheel = "*"
scikit-learn = "*"
matplotlib = "*"
tqdm = "*"
pytesseract = "*"
pillow = ">=10.1.0"
jax = "0.4.38"
jaxlib = "0.4.38"
mediapipe = "*"
opencv-python = "*"
pandas = "*"
tensorrt = "*"
tensorrt-lean = "*"
tensorrt-dispatch = "*"
tensorflow = "*"
tf-keras = "*"
tensorflow-hub = "*"
torch = "*"
torchvision = "*"
torchaudio = "*"
sentencepiece = "*"
transformers = "*"
sentence-transformers = "*"
spacy = {extras = ["cuda12x"], version = ">=3.7.2"}
ocrmypdf = "*"
pdf2image = "*"
img2pdf = "0.6.0"
pdfplumber = "*"
langchain-community = "*"
langchain-ollama = "*"
langchain-openai = "*"
pymongo = "*"
openpyxl = "*"
easyocr = "*"
docling = {extras = ["all"], version = "*"}
pymupdf= "*"
paddlepaddle = "3.2.2"
paddleocr = {extras = ["doc-parser"], version = "^3.7.0"}
python -m spacy download fr_core_news_lg

```
Il y peut y avoir un conflit de version avec cuDNN requis par TensforFlow et Torch Dans ce cas il faut supprimer **nvidia-cuDNN-cu12** apporté par PIP 

```
pip uninstall nvidia-cudnn-cu12
```
# Prerequis système
## Update et installations requises
``` 
    apt-get update 
    apt-get upgrade
    apt install software-properties-common -y
    apt-get install poppler-utils -y
    add-apt-repository ppa:alex-p/tesseract-ocr5
    apt-get install libc6 -y
    apt-get install poppler-utils -y
    apt-get install tesseract-ocr -y
    apt-get install tesseract-ocr-fra -y
    apt-get install tesseract-ocr-eng -y
    apt-get install tesseract-ocr-ita -y
    apt-get install tesseract-ocr-spa -y
    apt-get install tesseract-ocr-deu -y
    apt-get install tesseract-ocr-cos -y
    apt-get install tesseract-ocr-lat -y
    apt-get install automake libtool -y
    apt-get install libleptonica-dev -y
    apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6  -y
    apt-get install ocrmypdf -y    

``` 
## JBIG2 
Installing the JBIG2 encoder
Most Linux distributions do not include a JBIG2 encoder since JBIG2 encoding was patented for a long time. All known JBIG2 US patents have expired as of 2017, but it is possible that unknown patents exist.


JBIG2 encoding is recommended for OCRmyPDF and is used to losslessly create smaller PDFs. If JBIG2 encoding is not available, lower quality CCITT encoding will be used for monochrome images.

JBIG2 decoding is not patented and is performed automatically by most PDF viewers. It is widely supported and has been part of the PDF specification since 2001.

JBIG encoding is automatically provided by these OCRmyPDF packages: - Docker image (both Ubuntu and Alpine) - Snap package - ArchLinux AUR package - Alpine Linux package - Homebrew on macOS

For all other platforms, you would need to build the JBIG2 encoder from source:
```
git clone https://github.com/agl/jbig2enc
cd jbig2enc
./autogen.sh
./configure && make
[sudo] make install
```
Dependencies include libtoolize and libleptonica, which on Ubuntu systems are packaged as libtool and libleptonica-dev. On Fedora (35) they are packaged as libtool and leptonica-devel. For this to work, please make sure to install autotools, automake, libtool, pkg-config and leptonica first if not already installed. Other dependencies might be required depending on your system.

```
[sudo] apt install autotools-dev automake libtool libleptonica-dev pkg-config
```
 
## Téléchargement modèles 
### SPACY 

``` 
```



## GPU issue 
Si problème : Successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1) 

```
for a in /sys/bus/pci/devices/*; do echo 0 |  tee -a $a/numa_node; done

```

## Schéma OpenAPi
Afin de créer les classes de désérialisation des json retournés par l'extraction des données par les agent IA, vous pouvez utiliser le schéma json au format openapi.  

**NotaBene**: Les chemins des points de terminaison sont tous fictifs . Seul la section *Components* est valide.
```
{
  "openapi": "3.1.0",
  "info": {
    "title": "PIM API",
    "version": "0.1.0"
  },
  "paths": {
    "/constats_affichage_huissier": {
      "post": {
        "summary": "Create Constat",
        "operationId": "create_constat_constats_affichage_huissier_post",
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/PIMConstatsAffichage"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Successful Response",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PIMConstatsAffichage"
                }
              }
            }
          },
          "422": {
            "description": "Validation Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "/permis_non_retrait_non_recours": {
      "post": {
        "summary": "Create Constat",
        "operationId": "create_constat_permis_non_retrait_non_recours_post",
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/PIMMetaData"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Successful Response",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PIMMetaData"
                }
              }
            }
          },
          "422": {
            "description": "Validation Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "/attestation_actes_vente": {
      "post": {
        "summary": "Create Constat",
        "operationId": "create_constat_attestation_actes_vente_post",
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/PIMAttestationsActeVente"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Successful Response",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PIMAttestationsActeVente"
                }
              }
            }
          },
          "422": {
            "description": "Validation Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "/attestation_depot_transfert_permis": {
      "post": {
        "summary": "Create Constat",
        "operationId": "create_constat_attestation_depot_transfert_permis_post",
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/PIMPermis"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Successful Response",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PIMPermis"
                }
              }
            }
          },
          "422": {
            "description": "Validation Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "/proposition_offre_pret": {
      "post": {
        "summary": "Create Constat",
        "operationId": "create_constat_proposition_offre_pret_post",
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/LoanProposal"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Successful Response",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/LoanProposal"
                }
              }
            }
          },
          "422": {
            "description": "Validation Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "/promesse-de-vente": {
      "post": {
        "summary": "Create Constat",
        "operationId": "create_constat_promesse_de_vente_post",
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/PromesseVente"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "description": "Successful Response",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PromesseVente"
                }
              }
            }
          },
          "422": {
            "description": "Validation Error",
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {
      "ConditionCreditAccompagnement": {
        "properties": {
          "conditions": {
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array",
            "title": "Conditions",
            "default": []
          },
          "source": {
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array",
            "title": "Source",
            "default": []
          }
        },
        "type": "object",
        "title": "ConditionCreditAccompagnement",
        "description": "Docstring for ConditionCreditAccompagnement"
      },
      "ConditionFinanciereAchevement": {
        "properties": {
          "conditions": {
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array",
            "title": "Conditions",
            "default": []
          },
          "source": {
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array",
            "title": "Source",
            "default": []
          }
        },
        "type": "object",
        "title": "ConditionFinanciereAchevement",
        "description": "Docstring for ConditionFinanciereAchevement"
      },
      "ConditionsFinancieres": {
        "properties": {
          "is_taux_variable": {
            "type": "boolean",
            "title": "Is Taux Variable",
            "default": false
          },
          "calcul_taux_variable": {
            "type": "string",
            "title": "Calcul Taux Variable",
            "default": ""
          },
          "commission_engagement": {
            "type": "number",
            "title": "Commission Engagement",
            "default": 0.0
          },
          "periodicite_commission": {
            "type": "string",
            "title": "Periodicite Commission",
            "default": ""
          },
          "frais_dossier": {
            "$ref": "#/components/schemas/Montant",
            "default": {
              "valeur": 0.0,
              "devise": "EUR"
            }
          },
          "methode_calcul_commission_engagement": {
            "type": "string",
            "title": "Methode Calcul Commission Engagement",
            "default": ""
          },
          "depassement_autorisation": {
            "type": "string",
            "title": "Depassement Autorisation",
            "default": ""
          },
          "source": {
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "type": "array",
            "title": "Source",
            "default": []
          }
        },
        "type": "object",
        "title": "ConditionsFinancieres",
        "description": "Docstring for ConditionsFinancieres"
      },
      "Emprunteur": {
        "properties": {
          "est_personne": {
            "type": "boolean",
            "title": "Est Personne",
            "default": false
          },
          "civilite": {
            "type": "string",
            "title": "Civilite",
            "default": ""
          },
          "prenoms": {
            "type": "string",
            "title": "Prenoms",
            "default": ""
          },
          "raison_sociale": {
            "type": "string",
            "title": "Raison Sociale",
            "default": ""
          },
          "statut_organisation": {
            "type": "string",
            "title": "Statut Organisation",
            "default": ""
          },
          "siret": {
            "type": "string",
            "title": "Siret",
            "default": ""
          },
          "siren": {
            "type": "string",
            "title": "Siren",
            "default": ""
          },
          "nom": {
            "type": "string",
            "title": "Nom",
            "default": ""
          },
          "date_naissance": {
            "type": "string",
            "title": "Date Naissance",
            "default": ""
          },
          "adresse": {
            "type": "string",
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        "type": "object",
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      "HTTPValidationError": {
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            "type": "string",
            "title": "Header Ref",
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          "header_emprunteur": {
            "type": "string",
            "title": "Header Emprunteur",
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            "type": "string",
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            "type": "string",
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              "frais_dossier": {
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        "type": "object",
        "title": "Log",
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            "type": "array",
            "title": "Source",
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      "ObjetFinancement": {
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        "description": "- \"nature\" : nature du bien vendu, par exemple : \"terrain\", \"immeuble\" , \"immeuble en compropriété\", etc ... \n- \"description\" : la description du bien, \n- \"ref_cadastrales\": la référence cadastrale"
      },
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        "type": "object",
        "title": "PIMNotaire",
        "description": "- extrait son Nom et Prénom, \n- le nom de l'étude,\n- extrait l’adresse de l'étude notariale, \n- indique s’il intervient en participation, concours ou signataires de l'acte    "
      },
      "PIMPermis": {
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        "type": "object",
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        "description": "- \"nom\": le nom du vendeur,\n- \"prenoms\": le ou les prénoms du vendeur, \n- \"date_naissance\" : la date de naissance du vendeur, \n- \"lieu_naissance\" : la ville de naissance du vendeur,\n- \"metier\" : le métier du vendeur , s'il est retraité(e) inscrire \"retraite\", s'il est sans emploi, inscrire \"sans_emploi\",\n- \"situation_maritale\" : la situation paritale, comme par exemple \"marié\", \"épouse\", \"divorcé\", \"veuve\", \"veuf\", ect ...,         "
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        "title": "PIMReferencesCadastre",
        "description": "\"section\" : la section du cadastre, \n\"numero\" : le numero du cadastre,\n\"lieudit\" : l'adresse du lieu dit\n\"surface\" : sous la forme HA A CA où *HA* pour **Hectare**, *A* pour **Are** et *CA* pour Centiare      "
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      "Personne": {
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        "type": "object",
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      },
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                  "type": "integer"
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            },
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        "type": "object",
        "required": [
          "loc",
          "msg",
          "type"
        ],
        "title": "ValidationError"
      }
    }
  }
}
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## Remerciements et Crédits (Acknowledgments)

Cette librairie s'appuie sur le travail exceptionnel de la communauté open-source et de nombreuses organisations. Nous tenons à remercier et créditer les auteurs et contributeurs des projets suivants :

### 🧠 Intelligence Artificielle & Deep Learning
*   **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** (incluant `tf-keras` et `tensorflow-hub`) : Développé par Google et la communauté TensorFlow.
*   **[PyTorch](https://pytorch.org/)** (incluant `torchvision` et `torchaudio`) : Maintenu par la PyTorch Foundation (Linux Foundation).
*   **[JAX](https://github.com/google/jax)** (incluant `jaxlib`) : Développé par Google DeepMind.
*   **[PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle)** : Développé et maintenu par Baidu.
*   **[TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt)** : Développé par NVIDIA Corporation.
*   **[Scikit-learn](https://scikit-learn.org/)** : Développé par la communauté des développeurs scikit-learn.

### 🗣️ Traitement du Langage Naturel (NLP) & LLMs
*   **[Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers/index)** & **[Sentence-Transformers](https://sbert.net/)** : Développés par Hugging Face et la communauté.
*   **[spaCy](https://spacy.io/)** : Créé et maintenu par Explosion AI (Ines Montani, Matthew Honnibal).
*   **[LangChain](https://www.langchain.com/)** (incluant `langchain-community`, `langchain-ollama`, `langchain-openai`) : Créé par Harrison Chase et maintenu par LangChain, Inc.
*   **[SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece)** : Développé par Google (Taku Kudo, John Richardson).

### 👁️ Vision par Ordinateur & OCR
*   **[OpenCV](https://opencv.org/)** (`opencv-python`) : Maintenu par l'OpenCV Foundation.
*   **[MediaPipe](https://developers.google.com/mediapipe)** : Développé par Google.
*   **[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)** : Développé par Baidu.
*   **[EasyOCR](https://github.com/JaidedAI/EasyOCR)** : Développé par Jaided AI.
*   **[Pytesseract](https://pypi.org/project/pytesseract/)** : Wrapper Python pour Google Tesseract-OCR, maintenu par Matthias Lee.
*   **[Pillow](https://python-pillow.org/)** : Maintenu par Alex Clark et les contributeurs (fork de la Python Imaging Library originale).

### 📄 Traitement de Documents & PDF
*   **[Docling](https://github.com/DS4SD/docling)** : Développé par IBM.
*   **[PyMuPDF](https://pymupdf.readthedocs.io/)** : Maintenu par Artifex Software, Inc.
*   **[OCRmyPDF](https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF)** : Créé et maintenu par James R. Barlow.
*   **[pdfplumber](https://github.com/jsvine/pdfplumber)** : Créé par Jeremy Singer-Vine.
*   **[pdf2image](https://github.com/Belval/pdf2image)** : Créé par Edouard Belval.
*   **[img2pdf](https://github.com/josch/img2pdf)** : Créé par Johannes Schauer Marin Rodrigues.

### 📊 Manipulation de Données & Écosystème Python
*   **[Pandas](https://pandas.pydata.org/)** : Créé par Wes McKinney et maintenu par l'équipe de développement Pandas.
*   **[PyMongo](https://pymongo.readthedocs.io/)** : Maintenu par MongoDB, Inc.
*   **[OpenPyXL](https://openpyxl.readthedocs.io/)** : Créé par Eric Gazoni et Charlie Clark.
*   **[Matplotlib](https://matplotlib.org/)** : Créé par John D. Hunter et l'équipe de développement.
*   **[tqdm](https://github.com/tqdm/tqdm)** : Créé par Casper da Costa-Luis et les contributeurs.
*   **Python Core & Utilitaires** (`setuptools`, `wheel`, `pytz`) : Maintenus par la Python Software Foundation, la PyPA (Python Packaging Authority) et Stuart Bishop.


