Vision IA souveraine — OCR et analyse d'image
Capacité d'analyse d'images, OCR de documents et compréhension visuelle exécutée sur infrastructure propre du fournisseur.
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 :
- OCR de comptes-rendus papier — encore massif en France malgré la dématérialisation des dossiers patient.
- Analyse de PDF scannés — protocoles d'études cliniques, fiches CCAM, ordonnances médicales.
- Extraction de données depuis ECG ou rapports d'imagerie — quand les données structurées ne sont pas exportables.
- Anonymisation visuelle — détection de PII dans des photos cliniques (nom du patient apparaissant sur un bracelet, par exemple).
- 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.
- Pixtral (Mistral) — mistral.ai.
- InternVL — github.com/OpenGVLab/InternVL.
Hébergeurs satisfaisant ce critère
◐ Revendiqué sur source publique (1)
Lecture des trois états. ✓ Vérifié = source publique citée (page officielle, registre ANS / ANSSI / Pappers / RIPE / PeeringDB). ◐ Revendiqué = mention publique partielle, sans verbatim ferme à la date de cet audit. ◔ Démarche en cours = engagement public daté. L'absence de mention n'implique pas l'absence du service — voir notre méthodologie d'équité.