Copier le texte d’une capture d’écran

Lisez le texte imprimé d’une photo, d’une capture d’écran ou d’un scan et téléchargez-le en fichier .txt, ou en JSON avec la position et la fiabilité de chaque bloc.

Déposez vos fichiers ici

.jpg, .jpeg, .png, .webp, .bmp, .gif, .avif · jusqu’à 100 Mo

Choisissez des fichiers

Langue du texte

Plus de réglages

Deuxième langueMise en pageSortiePrétraiter (niveaux de gris et seuil)

Comment extraire le texte

1
Ajoutez votre image
JPG, PNG, WebP, BMP, GIF ou AVIF, jusqu’à 20 fichiers. Le format est lu dans le fichier lui-même, donc une extension erronée est quand même envoyée au bon décodeur.
2
Choisissez la langue du texte
Une langue suffit pour la plupart des scans. Ajoutez-en une deuxième ou une troisième seulement quand une page mélange vraiment plusieurs langues. Chaque langue en plus rallonge le téléchargement et réduit un peu la précision.
3
Cliquez sur Extraire et téléchargez le .txt
Vous obtenez le texte reconnu, le nombre de caractères et la fiabilité moyenne. Basculez la sortie en JSON quand vous avez aussi besoin des coordonnées.

Réglée pour les boutons et les menus

La page s’ouvre avec « Anglais » sous « Langue du texte » et, dans « Plus de réglages », « Texte dispersé » sous « Mise en page ». Ce mode cherche des mots partout dans l’image et écrit chaque morceau sur sa propre ligne. Lors de notre test du 21 octobre 2026, une capture de 1280 × 800 d’une page d’outil PulsarKit contenait 103 mots. « Texte dispersé » en a trouvé 101. « Détecter automatiquement » en a trouvé 96, car il a collé les boutons Split PDF et PDF to Word en mots uniques. Sur le thème sombre de la même page, le résultat s’est inversé : 98 contre 101. Les deux modes ont gardé les mots dans l’ordre de l’écran.

Quand passer à « Détecter automatiquement »

Sur la capture d’un article de blog, les deux modes ont trouvé 317 des 321 mots, dans le bon ordre. « Texte dispersé » a toutefois ajouté une ligne vide après chaque ligne, alors que « Détecter automatiquement » a gardé ensemble les lignes de chaque paragraphe. Sur une grille de quatre cartes par rangée, « Texte dispersé » a lu tout droit d’un bord à l’autre et mélangé les lignes de quatre descriptions. L’autre mode a gardé le texte de chaque carte d’un seul tenant. Sur un écran d’outil avec deux photos, « Texte dispersé » a renvoyé 96 mots parasites, venus surtout des photos ; « Détecter automatiquement » en a renvoyé 10. « Texte dispersé » convient donc à un écran simple de menus et de boutons. Pour des paragraphes, des grilles de cartes et tout ce qui contient une photo, changez de mode, ou recadrez d’abord la capture pour en retirer la photo dans Recadrer une image.

Ce que vous obtenez, et en combien de temps

Cliquez sur « Extraire le texte » : le texte arrive dans un fichier .txt qui porte le nom de la capture. Notre capture de 80 Ko a donné 652 octets de texte. La page affiche le fichier, pas le texte. Pour le lire à l’écran, choisissez Convertir la casse dans la rangée des étapes suivantes : le texte s’ouvre dans son volet « Source ». La première exécution dans un navigateur télécharge aussi le moteur de reconnaissance et les données de l’anglais, environ 4 Mo lors de notre test. Dans Chrome sur un Mac, cette première capture a pris de 1,2 à 1,4 seconde, téléchargement compris. Ensuite, chaque capture a pris entre 0,6 et 2,1 secondes. Deux captures traitées ensemble sont revenues sous la forme de pulsarkit-batch.zip, avec un .txt pour chacune.

Langues, fichiers et confidentialité

Huit langues figurent dans la liste, dont le français : anglais, russe, allemand, français, espagnol, chinois (simplifié), arabe et japonais. Pour une capture en français, choisissez « Français » sous « Langue du texte ». « Deuxième langue » en ajoute une autre pour une capture qui mélange les langues, jusqu’à trois en tout ; les autres langues ne figurent pas dans la liste. Les PNG, JPG, WebP, BMP, GIF et AVIF sont acceptés jusqu’à 100 Mo chacun, 20 fichiers à la fois. Un extrait de moins de 1000 pixels sur son grand côté est tout de même traité, avec un avertissement : les petites lettres risquent d’être mal lues. La capture est lue dans l’onglet du navigateur et ne quitte jamais l’appareil ; seuls le moteur et les données de langue sont téléchargés. Un PDF scanné passe plutôt par OCR PDF, qui ne reconnaît pour l’instant que l’anglais.

Ni l’image ni le texte ne sont envoyés

Le moteur de reconnaissance et les données de langue sont téléchargés une fois puis mis en cache par votre navigateur, et tout le reste se fait localement : votre image est décodée dans l’onglet, reconnue dans l’onglet, et le fichier texte est construit dans l’onglet. Aucune information sur le contenu n’est envoyée ailleurs, ce qui compte quand vous lisez un contrat, un bulletin de salaire ou une pièce d’identité.

Questions fréquentes

Quelles langues sont prises en charge ?

Anglais, russe, allemand, français, espagnol, chinois simplifié, arabe et japonais. Vous pouvez en combiner jusqu’à trois à la fois pour des pages réellement mixtes, mais une seule langue correcte est presque toujours plus précise que deux.

Mon image est-elle envoyée à un serveur ?

Non. Le moteur d’OCR est du WebAssembly exécuté dans votre navigateur. Le seul trafic réseau est le téléchargement unique du moteur et des données de langue choisies. L’image et le texte reconnu restent sur votre appareil.

Pourquoi la première reconnaissance est-elle plus lente ?

Parce que la première exécution télécharge le moteur, environ 3 Mo, plus les données pour votre langue, entre 0,7 et 3 Mo selon le cas. Votre navigateur met les deux en cache, donc la deuxième exécution commence la reconnaissance immédiatement.

Est-ce qu’il lit l’écriture manuscrite ?

Pas de façon fiable. Les modèles sont entraînés sur du texte imprimé, et l’écriture manuscrite ressort soit fausse, soit sous le seuil de fiabilité. Des majuscules très soignées passent parfois ; une écriture cursive ordinaire non. Considérez tout résultat manuscrit comme un brouillon à vérifier, jamais comme une transcription.

Que faire quand aucun texte n’est trouvé ?

Activez d’abord l’option de prétraitement et réessayez ; elle corrige la plupart des problèmes d’éclairage irrégulier. Si cela ne suffit pas, la cause habituelle est la résolution : rescannez ou reprenez la photo pour que les lettres fassent au moins vingt pixels de haut. Recadrer sur le texte uniquement et choisir la bonne langue aide aussi plus qu’on ne le pense.

Quelle résolution faut-il pour un bon résultat ?

Visez un texte d’environ 20 à 40 pixels de haut, soit à peu près 300 DPI pour un scan de document classique. En dessous, les lettres se collent et la précision chute vite. Au-dessus, vous payez surtout en temps : une image n’est pas plus lisible parce qu’elle fait 10 000 pixels de large, et tout ce qui dépasse 12 000 pixels de côté est réduit avant la reconnaissance.

Puis-je obtenir la position de chaque mot ?

Vous obtenez la position de chaque bloc, qui est l’unité renvoyée par le moteur : son texte, sa fiabilité et son rectangle englobant en pixels. Choisissez la sortie JSON plutôt que le texte brut, et le téléchargement est ce tableau plutôt qu’un fichier plat.

Est-ce que cela fonctionne sur un téléphone ?

Oui, avec deux réserves. La première exécution doit télécharger plusieurs mégaoctets sur la connexion que vous utilisez, et la reconnaissance sur un téléphone prend environ trois fois plus de temps que sur un ordinateur portable, donc la lecture d’une page complète peut prendre une trentaine de secondes. Tout continue néanmoins à fonctionner localement.