À propos de MarkOut

Le texte surligné devrait être facile à réutiliser. MarkOut le transforme en Markdown — sans jamais envoyer votre PDF où que ce soit.

Pourquoi MarkOut existe

Chaque étudiant, chercheur et rédacteur connaît le rituel : on surligne un PDF, puis on retape les passages dans ses notes. Les outils « PDF vers texte » existants exigent soit d'envoyer votre document sur un serveur tiers, soit détruisent la structure de votre sélection.

MarkOut a été construit autour de deux règles simples :

  • Votre PDF ne quitte jamais votre appareil. Extraction, détection et OCR s'exécutent entièrement localement dans l'onglet du navigateur.
  • Vous obtenez un Markdown propre, pas un mur de texte. Les surlignages sont extraits dans l'ordre de lecture, groupés par page et par section, prêts à coller dans n'importe quelle application de notes ou LLM.
Confidentialité par architecture. Comme il n'y a pas de backend, il n'y a rien à fuir : pas de comptes, pas d'envois, pas de journaux. MarkOut ne stocke que de banales préférences locales (thème, mode GPU) dans le localStorage de votre navigateur.

Comment ça fonctionne sous le capot

La même pipeline neuronale s'exécute sur chaque PDF, numérique ou scanné :

  • Modèle YOLO26 personnalisé — un modèle de détection entraîné sur les surlignages (ONNX auto-hébergé) trouve les zones marquées sur chaque page.
  • Modèle YOLO26 personnalisé — pour les pages scannées ou les captures d'écran, un modèle de détection entraîné sur les surlignages (ONNX auto-hébergé) trouve les zones marquées.
  • PaddleOCR — le texte reconnu est reconstruit avec un algorithme d'ordre de lecture (gap-tree + mise en page en colonnes), pour que les documents multi-colonnes ressortent dans le bon ordre.

Vous voulez les détails ? Voir Comment ça marche.

Open source

MarkOut est gratuit et open source. Le code, les modèles et ce site sont sur GitHub — lisez-les, faites un fork, signalez des problèmes ou proposez des fonctionnalités.

Si MarkOut vous fait gagner du temps, une étoile sur GitHub est la meilleure façon de nous remercier :

Construit avec

Vite 6 PDF.js ONNX Runtime Web PaddleOCR.js YOLO26 ONNX custom Vanilla JS / ES2022

Tous les modèles IA sont auto-hébergés et servis depuis ce site — pas de CDN tiers, pas de suivi.

📄 Importer un PDF — c'est gratuit