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title: "DeepSeek-OCR 2 en Europe : API OCR conforme au RGPD"
description: "DeepSeek-OCR 2 sur inference.eu : modèle OCR ouvert de 3B qui convertit scans et PDF en Markdown, traité dans des centres de données de l'UE, pas en Chine."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/deepseek-ocr-2/"
language: "fr"
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OCR et documents · DeepSeek

# Utilisez DeepSeek-OCR 2 en Europe pour convertir vos documents en Markdown via une API compatible OpenAI

DeepSeek-OCR 2 est un modèle ouvert compact qui lit des images de documents et en restitue le texte, le plus souvent en Markdown avec titres, tableaux et mise en page conservés. Il convient aux factures, contrats, formulaires et archives numérisées. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI, avec un traitement dans l'UE, sans envoi en Chine.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

1.  013B
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Apache 2.0

## Ce qu'est DeepSeek-OCR 2

DeepSeek-OCR 2 a été publié par DeepSeek en janvier 2026 sous licence Apache 2.0. Il compte environ 3 milliards de paramètres et associe un nouvel encodeur visuel, DeepEncoder V2, à un petit décodeur de langage à mélange d'experts. Son article, intitulé Visual Causal Flow, décrit un encodeur qui réordonne l'information visuelle selon un ordre de lecture proche de celui d'un humain.

Le modèle compresse chaque page en peu de tokens visuels : en résolution dynamique, entre 256 et 1 120 tokens par page. Le traitement reste donc économique même sur des pages denses. DeepSeek annonce une amélioration de 3,73 % par rapport au premier DeepSeek-OCR sur le benchmark d'analyse documentaire OmniDocBench.

## Points forts et limites

DeepSeek-OCR 2 est conçu pour l'analyse de documents : convertir des pages en Markdown structuré avec titres, listes et tableaux, ou extraire du texte brut. Il gère les mises en page complexes comme les pages en colonnes et les formulaires, et sa petite taille le rend adapté aux gros volumes des services administratifs, où des milliers de pages passent chaque jour.

C'est un modèle spécialisé, pas un assistant généraliste. Il lit et transcrit, mais raisonne peu sur le contenu ; pour cela, transmettez sa sortie à un modèle de chat comme Qwen3.8 27B ou DeepSeek V4 Flash. L'écriture manuscrite, les scans de mauvaise qualité et les écritures rares peuvent réduire la précision : vérifiez sur des échantillons de vos documents.

## Appeler DeepSeek-OCR 2 via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle `deepseek-ocr-2`. Envoyez une image de page par requête sous forme de contenu `image_url`, avec une courte consigne texte dans le même message.

La fiche de DeepSeek présente deux consignes : `Convert the document to markdown.` pour une sortie structurée avec mise en page, et `Free OCR.` pour du texte brut. Pour un PDF, convertissez d'abord chaque page en image et envoyez les pages en parallèle. Conservez le Markdown à côté du fichier d'origine, puis vectorisez-le avec bge-m3 ou Qwen3 Embedding 8B pour rendre l'archive consultable.

## Hébergement en Europe et données

Les documents confiés à un modèle OCR sont souvent les fichiers les plus sensibles d'une entreprise : pièces d'identité, bulletins de paie, courriers médicaux et contrats signés. Sur inference.eu, DeepSeek-OCR 2 tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Images de pages et texte extrait sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont envoyés ni à DeepSeek ni en Chine et ne servent jamais à l'entraînement.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants, pour que votre registre des traitements nomme chaque intervenant. La facturation se fait en euros. La licence Apache 2.0 autorise l'usage commercial sans limite d'utilisateurs.

## DeepSeek-OCR 2

Éditeur

DeepSeek

Origine

Chine

Type

OCR et documents

Paramètres

3B

Fenêtre de contexte

8 192 tokens

Licence

[Apache 2.0](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/LICENSE.txt)

Sortie

janvier 2026

ID du modèle

deepseek-ocr-2

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[huggingface.co](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2)

deepseek-ocr-2 · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ocr-2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Ce que les équipes en font

-   1

    ### Saisie de factures et de reçus

    Extraire fournisseur, montants et lignes de factures numérisées avant leur passage en comptabilité.

-   2

    ### Numérisation d'archives papier

    Transformer contrats, courriers et rapports scannés en Markdown consultable pour la GED et le RAG.

-   3

    ### Formulaires et dossiers

    Lire des formulaires remplis dans l'assurance, la banque ou l'administration et transmettre le texte aux étapes de contrôle.

## DeepSeek-OCR 2 : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, images de pages et texte extrait sont traités dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couverts par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Rien n'est envoyé à DeepSeek ni en Chine.

Utiliser l'application ou l'API de DeepSeek envoie les données en Chine. DeepSeek-OCR 2 est différent : ses poids sont ouverts et, sur inference.eu, il tourne dans des centres de données de l'UE. Vos documents n'atteignent jamais les serveurs de DeepSeek. Le modèle se contente de transcrire du texte.

Avec la consigne \`Convert the document to markdown.\`, il renvoie du Markdown avec titres, listes et tableaux. Avec \`Free OCR.\`, il renvoie du texte brut sans mise en page. Le Markdown convient le mieux quand la sortie alimente un index de recherche, un système RAG ou un modèle de chat.

Il lit des images : convertissez chaque page du PDF en image avant l'envoi, par exemple autour de 150 à 200 DPI. Envoyez les pages en requêtes séparées et parallèles, puis assemblez le Markdown. Les PDF natifs dotés d'une couche texte n'ont souvent pas besoin d'OCR.

Oui. DeepSeek-OCR 2 est publié sous licence Apache 2.0, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans redevance ni limite d'utilisateurs. Vous pouvez l'intégrer à des produits payants et à vos traitements documentaires internes sans accord avec DeepSeek.

DeepSeek présente le modèle comme multilingue. Il lit les langues européennes en alphabet latin comme le français et l'allemand, ainsi que l'anglais et le chinois. DeepSeek ne publie pas de liste complète des langues : testez la précision sur des documents dans chaque langue utile.

DeepSeek-OCR 2 remplace l'encodeur par DeepEncoder V2, qui suit un ordre de lecture plus naturel sur les pages complexes. DeepSeek annonce un gain de 3,73 % sur OmniDocBench. Pour un nouveau projet, c'est la version à privilégier.

DeepSeek-OCR 2 est surtout conçu pour les documents imprimés. Une écriture manuscrite nette peut être lue, mais la précision baisse sur l'écriture cursive, pâle ou peu soignée. Si les formulaires manuscrits comptent pour vous, testez un échantillon représentatif et gardez une relecture humaine.

Choisissez DeepSeek-OCR 2 pour transcrire fidèlement beaucoup de pages à faible coût. Choisissez un modèle de chat avec vision comme Qwen3.8 27B pour poser des questions sur une page ou extraire des champs précis avec raisonnement. Beaucoup de chaînes de traitement utilisent les deux à la suite.

Créez un client OpenAI avec l'URL de base d'inference.eu et votre clé, puis appelez \`chat.completions.create\` avec \`model\` égal à \`deepseek-ocr-2\` et un message utilisateur contenant la page en \`image\_url\` et le texte \`Convert the document to markdown.\`

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