Extraction OGC — Ministral-3 8B

Extraction automatique des fiches OGC (Organisme de Gestion du Contrôle) vers Excel. Modèle : ministral-3:8b-cloud (vision via Ollama).

Structure du dossier

TestExtract_mistral/
├── extraction.py          ← script principal
├── README.md              ← ce fichier
├── scanOgc -> ../testExtraction2/scanOgc   ← lien symbolique vers les PDFs
└── output/
    ├── extraction_ogc.xlsx      ← résultat (4 onglets)
    └── extraction_ogc_raw.json  ← données brutes pour debug

Lancement

cd TestExtract_mistral

# Tous les fichiers
python3 extraction.py

# Un seul fichier (relance partielle — fusionne avec le cache)
python3 extraction.py "358"

Ce que fait le script

Même logique que le projet qwen (testExtraction2) :

Convertit chaque page PDF en image (200 DPI)
Envoie l'image à ministral-3:8b-cloud pour identifier le type de page
Ignore la page "Séjour d'hospitalisation complète" (bloc manuscrit — phase 2)
Pour chaque autre page, extrait les données en JSON via un prompt dédié
Assemble tout en Excel (4 onglets)

Types de pages traités

Type	Action
FICHE_RECUEIL	Extrait (données séjour, codages, GHM/GHS)
ELEMENTS_PREUVE	Extrait (tableau 17 documents)
FICHE_ADMIN_2_2	Extrait (GHS final, décision concertation)
FICHE_ADMIN_1_2	Extrait (argumentaire imprimé complet)
SEJOUR_MANUSCRIT	Ignoré — commentaires manuscrits (phase 2)
FICHE_CONCERTATION_VIDE	Ignoré — page vide

Sortie Excel (4 onglets)

Données principales — 1 ligne par OGC, tous les champs scalaires
Diagnostics — 1 ligne par code (DP/DR/DAS), établissement + recodage
Actes — 1 ligne par acte CCAM, établissement + recodage
Eléments de preuve — 1 ligne par type de document × OGC

Différences vs projet Qwen

	Qwen3-VL 235B	Ministral-3 8B
Vitesse par page	~10–100s	~2–10s
Thinking mode	Oui (num_predict=8192 obligatoire)	Non (num_predict=2048 suffit)
Rate limit	Modéré	Plus serré — pause 3s entre requêtes
JSON malformé	Rare	Parfois des newlines dans les valeurs

Particularités techniques

Pas de thinking : ministral répond directement, les prompts courts et le num_predict=2048 suffisent.
Rate limit serré : pause de 3s entre chaque requête + retry automatique sur 429. Ne pas lancer en parallèle avec le projet qwen.
Newlines dans JSON : ministral peut inclure des sauts de ligne dans les valeurs string — le parser les nettoie automatiquement.
Relance partielle : python3 extraction.py "XXX" charge le cache JSON existant.

Prérequis

pip install pdf2image pillow pandas openpyxl requests
# Ollama doit tourner (ollama serve)
# Modèle requis : ministral-3:8b-cloud

2.9 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape