# Vision IA souveraine — OCR et analyse d'image
> Catégorie : **IA souveraine** · Slug : `vision-ia` · Source canonique :
**Définition courte** : Capacité d'analyse d'images, OCR de documents et compréhension visuelle exécutée sur infrastructure propre du fournisseur.
## Statistiques sur les 404 hébergeurs HDS
- ✓ Vérifiés sur source publique : **0**
- ◆ Revendiqués sur source publique : **1**
## Définition
**Vision IA** désigne la capacité d'un modèle de langage à traiter des **images en entrée** — OCR, analyse de captures d'écran, extraction de texte depuis PDF scannés, audit visuel de documents structurés, description de scènes médicales. Les modèles capables sont dits **multimodaux**.
Les principaux modèles multimodaux disponibles en 2026 :
- **Propriétaires** (API externe) : GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet/Opus, Gemini 1.5/2.0 Pro.
- **Open weights** (auto-hébergeables) : Qwen 2.5-VL, Qwen 3.6 multimodal, Llama 3.2 Vision, InternVL, Pixtral.
Pour un hébergeur HDS, **Vision IA en local** signifie que le pipeline OCR / extraction / analyse de documents médicaux reste dans le périmètre certifié — pas de remontée d'images de comptes-rendus, ordonnances, ECG, IRM vers un fournisseur tiers.
## Pourquoi c'est important pour un hébergeur HDS
Vision IA résout structurellement plusieurs cas d'usage santé qui auparavant exigeaient soit (a) une chaîne OCR + LLM en deux étapes, soit (b) une remontée d'images vers GPT-4o-vision avec tous les risques associés :
1. **OCR de comptes-rendus papier** — encore massif en France malgré la dématérialisation des dossiers patient.
2. **Analyse de PDF scannés** — protocoles d'études cliniques, fiches CCAM, ordonnances médicales.
3. **Extraction de données depuis ECG ou rapports d'imagerie** — quand les données structurées ne sont pas exportables.
4. **Anonymisation visuelle** — détection de PII dans des photos cliniques (nom du patient apparaissant sur un bracelet, par exemple).
5. **Validation visuelle de documents** — détection de fraude documentaire (factures, ordonnances).
Couplé au LLM auto-hébergé et au RAG sécurisé, Vision IA permet de monter une **chaîne complète d'analyse documentaire médicale sans fuite** vers Internet.
## Comment ce critère est attribué dans le comparateur
- **✓ Vérifié** — l'acteur documente publiquement une offre Vision IA opérée localement (modèle multimodal auto-hébergé, infrastructure GPU dédiée), avec exemples de cas d'usage santé.
- **◆ Revendiqué** — mention OCR ou IA visuelle sans détail vérifiable sur l'auto-hébergement.
- **— Non documenté** — pas de mention publique.
## Pour quel profil c'est critique
| Profil | Niveau d'exigence |
|---|---|
| Hébergeur servant des CHU avec dématérialisation incomplète | **Important** |
| Plateforme de recherche clinique avec PDF protocolaires | **Important** |
| Éditeur SaaS santé avec OCR de pièces justificatives | **Important** |
| Hébergeur HDS sans offre IA | **Hors champ** |
## Sources
- **Qwen-VL** — [github.com/QwenLM/Qwen2-VL](https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL).
- **Pixtral (Mistral)** — [mistral.ai](https://mistral.ai/news/pixtral-12b/).
- **InternVL** — [github.com/OpenGVLab/InternVL](https://github.com/OpenGVLab/InternVL).
## Hébergeurs satisfaisant ce critère
### ◆ Revendiqué sur source publique (1)
- [Guardis](https://www.hebergeurs-de-donnees-de-sante.fr/hebergeurs/guardis/)
## Méthodologie et limites
- ✓ **Vérifié** = source publique citée (registre officiel, verbatim site acteur).
- ◆ **Revendiqué** = mention déclarative non vérifiée indépendamment.
- ◐ **En cours** = démarche datée publiquement.
- — **Non documenté** = information non trouvée. **N'implique pas l'absence du service**.
- Méthodologie complète :
- Équité Guardis vs concurrents :
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