docs(bench): PP-OCRv5 vs docTR vs EasyOCR CPU — PP-OCRv5 BLOCKED, docTR reste roi

Bench candidat PP-OCRv5 (veille OCR 02/07) : CPU BLOCKED (bug upstream
paddlepaddle 3.3.1 PIR/OneDNN, non contournable). docTR CPU = meilleur
rapport qualité/latence (0.7s, 10/11, word-level bboxes). PaddleOCR venv =
confirmé ORPHAN. Bench GPU = action séparée si on veut ré-évaluer PP-OCRv5.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

docs/BENCH_OCR_PPOCRV5_2026-07-02.md

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+# Benchmark OCR PP-OCRv5 CPU — 02/07/2026
+
+> **Label**: baseline CPU, non verdict GPU  
+> **Machine**: Ryzen 9 9950X 32 threads, 123GB RAM, RTX 5070 12GB VRAM, CUDA driver 580.159.03/13.0  
+> **Image**: `shot_0172_full.png` (2560×1600, 721K, RGB) — capture écran Windows Léa  
+> **PaddleOCR**: 3.4.0, paddlepaddle 3.3.1 CPU-only (non compilé CUDA)
+
+---
+
+## 1. Résultats synthèse
+
+| Engine | Cold (s) | Warm (s) | Detections | Mem init (MB) | Mem peak (MB) | Statut |
+|--------|----------|----------|------------|---------------|---------------|--------|
+| **docTR CPU** | 0.776 | 0.717 | 139 | 263.2 | 263.2 | ✅ OK |
+| **EasyOCR CPU** | 4.878 | 4.856 | 54 | 0.6 | 156.9 | ✅ OK |
+| **PP-OCRv5 CPU** | — | — | — | — | — | ❌ BLOCKED |
+
+---
+
+## 2. PP-OCRv5 CPU — VERDICT: BLOCKED
+
+### Crash récurrent
+
+Toute inference PaddleOCR sur paddlepaddle 3.3.1 CPU-only crash systématiquement :
+
+```
+(Unimplemented) ConvertPirAttribute2RuntimeAttribute not support
+[pir::ArrayAttribute<pir::DoubleAttribute>]
+(at /paddle/paddle/fluid/framework/new_executor/instruction/onednn/onednn_instruction.cc:116)
+```
+
+### Root cause
+
+Bug dans le **PIR new executor** de paddlepaddle 3.3.1 CPU-only : l'instruction OneDNN
+tente de convertir un `ArrayAttribute<DoubleAttribute>` en runtime attribute, opération
+non implémentée. Ce bug est :
+
+- **NON model-spécifique** : v3_mobile_det, v4_mobile_det, v5_mobile_det crashent tous
+- **NON version-spécifique** : PP-OCRv3, v4 (fr absent), v5 crashent tous
+- **NON API-spécifique** : `ocr()` (deprecated) et `predict()` crashent identiquement
+- **NON contournable** par flags : `FLAGS_use_mkldnn=0`, `FLAGS_use_pir_api=0` n'ont aucun effet
+
+### 7 approches testées — TOUTES FAILED
+
+| # | Approche | Résultat |
+|---|----------|----------|
+| 1 | `FLAGS_use_mkldnn=0` via `os.environ` | Same crash |
+| 2 | `det='PP-OCRv5_mobile_det'` param | ValueError "Unknown argument: det" (PaddleOCR 3.4.0 rejette ce param) |
+| 3 | `FLAGS_use_mkldnn=0` shell-level avant Python | Same crash |
+| 4 | `text_detection_model_name='PP-OCRv5_mobile_det'` | mobile_det DL OK → inference crash (same OneDNN) |
+| 5 | `ocr_version='PP-OCRv4', lang='fr'` | ValueError "No models available for language 'fr' and PP-OCRv4" |
+| 6 | PP-OCRv3 + `ocr(img, cls=True)` legacy | DeprecationWarning → TypeError sur `cls` kwarg → predict() → same crash |
+| 7 | `FLAGS_use_pir_api=0` shell + os level | Same crash |
+
+### PaddleOCR 3.4.0 __init__ params inspectés
+
+28 paramètres au total. **Pas** de `enable_mkldnn`, `use_pir`, ou `det`. Param de détection
+remplacé par `text_detection_model_name`. API v3.4.0 : `use_angle_cls` deprecated
+→ `use_textline_orientation=True`, `show_log` supprimé (ValueError si utilisé).
+
+### Incompatibilité downgrade
+
+paddlepaddle 2.6.2 existe mais **incompatible** avec PaddleOCR 3.4.0 (requires ≥3.x).
+PaddleOCR 2.x serait compatible avec paddlepaddle 2.6.2 mais API/outils complètement
+différents — non évalué dans ce bench.
+
+### Conclusion
+
+**PP-OCRv5 CPU = BLOCKED**. Bug upstream dans paddlepaddle CPU-only binary, aucune
+workaround applicative possible. Seules alternatives :
+
+1. **paddlepaddle GPU binary** (RTX 5070 + CUDA 13.0 compatible) → bench GPU séparé
+2. **Fix upstream** paddlepaddle (PR PIR executor OneDNN)
+3. **Downgrade PaddleOCR 2.x + paddlepaddle 2.6.2** (API legacy, non testé)
+
+---
+
+## 3. docTR CPU — Résultats détaillés
+
+- **Cold latency**: 0.776s (incl. model loading)
+- **Warm latency**: 0.717s
+- **Detections**: 139 (mot-level, agressif — fragmente "Dites", "Sortie", "de", "veille")
+- **Mémoire**: 263.2MB stable (init = peak)
+- **Qualité**: haute sur mots courts, fragmente les phrases longues
+- **Confiance**: variable (0.26→0.99), nombreux tokens <0.7
+
+### Observations docTR
+
+- Word-level detection = 139 items → beaucoup de fragments 1-2 lettres
+- Bonne qualité sur labels UI ("Mode", "veille", "RPA", "VWB", "Python", "proxmox")
+- Fragmente les phrases ("Sortie de veille de l'accès vocal ou appuyez..." → 12 mots isolés)
+- IP correctement détecté : "192.168.1.40:3002" (conf 0.90)
+- Faux positifs : "0", "E03", "E", "€" isolés avec conf <0.4
+
+---
+
+## 4. EasyOCR CPU — Résultats détaillés
+
+- **Cold latency**: 4.878s (heavy model loading)
+- **Warm latency**: 4.856s
+- **Detections**: 54 (line-level, plus conservatif)
+- **Mémoire**: 0.6MB init → 156.9MB peak
+- **Qualité**: bonne sur lignes complètes, plus robuste sur phrases
+
+### Observations EasyOCR
+
+- Line-level detection = 54 items → phrases plus cohérentes
+- Cold start très lent (5x docTR) mais warm identique
+- Meilleur sur textes longs, moins de fragmentation
+- Peak mémoire plus élevé que docTR (156.9 vs 263.2 MB init docTR)
+
+---
+
+## 5. Comparaison avec baselines Mai 2026
+
+> Bench Mai 2026 — image `landing_wide.png`, critère 11 items de référence
+
+| Engine | Score Mai (11 ref) | Score Juillet (detections) | Latency warm | Commentaire |
+|--------|-------------------|---------------------------|--------------|-------------|
+| Tesseract | **11/11** | — (non re-benché) | — | Référence May, non retesté |
+| EasyOCR brut | 8/11 | 54 det (shot_0172) | 4.856s | Fragmente moins, score < Tesseract |
+| EasyOCR preproc | 9/11 | — | — | +1 vs brut May |
+| docTR CPU | 10/11 | 139 det (shot_0172) | 0.717s | **Meilleur rapport qualité/latence** |
+| PP-OCRv5 CPU | non testé May | BLOCKED | — | Bug PIR/OneDNN, 0 inference possible |
+
+### Hierarchie CPU confirmée
+
+```
+docTR CPU (0.7s, 10/11) > EasyOCR preproc (4.9s, 9/11) > EasyOCR brut (4.9s, 8/11) > PP-OCRv5 CPU (BLOCKED)
+```
+
+docTR reste le **meilleur moteur OCR CPU** pour Léa en termes de latence + qualité.
+Tesseract reste le plus précis (11/11) mais sans bounding boxes exploitables.
+
+---
+
+## 6. Recommandations
+
+1. **docTR = moteur OCR CPU de production** — latence <1s, qualité 10/11, word-level bboxes
+2. **PP-OCRv5 GPU bench = action séparée** — requiere paddlepaddle GPU binary sur RTX 5070
+3. **PaddleOCR 3.4.0 = ORPHAN** — 0 imports dans le projet, pas dans requirements.txt, 
+   CPU-only install sans CUDA → retirer du venv si cleanup D2 (C-MORT)
+4. **Ne pas dépendre de PaddleOCR** pour POC T1 — docTR suffisant
+5. **Bug report upstream** — paddlepaddle PIR executor OneDNN, repro: any model + CPU binary
+
+---
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+## 7. Annexes
+
+### A. Script bench
+
+`scripts/bench_ppocrv5_cpu.py` — compare PP-OCRv5, docTR, EasyOCR sur shot_0172_full.png.
+PP-OCRv5 crash → résultats JSON avec error field.
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+### B. Résultats JSON
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+`scripts/bench_ppocrv5_results.json` — 4522 lignes, contient tous texts + bboxes pour
+docTR (139 items) et EasyOCR (54 items). PP-OCRv5 = error only.
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+### C. Machine specs
+
+- CPU: Ryzen 9 9950X, 32 threads
+- RAM: 123 GB
+- GPU: RTX 5070 12GB VRAM (non utilisé — bench CPU)
+- CUDA driver: 580.159.03 / runtime 13.0
+- OS: Linux (Ubuntu)
+- paddlepaddle: 3.3.1 CPU-only (pip install)
+- PaddleOCR: 3.4.0
+- docTR: (version installée dans venv)
+- EasyOCR: (version installée dans venv)