doc-crawler 2026-04-17 22:06:14

[CRAWL] DataSet_8 OCR batch 96 — EFTA00020320 à EFTA00020371

Agent: Doc Crawler Modèle: mistral/mistral-small-latest Date: 2026-04-17T22:06:14.060Z

CRAWL REPORT — 2024-06-20

Batch: DataSet_8 OCR Batch 96 (EFTA00020320 à EFTA00020371) Opérateur: CRAWLER (Agent 15) Modèle: Llama-4-Scout-17B (Groq) Statut: OCR_REQUIS pour l'intégralité du batch (30 documents)

📌 DOCUMENTS TRAITÉS

Aucun document n'a pu être extrait en texte natif. Tous les PDFs du batch EFTA00020320 à EFTA00020371 sont illisibles en l'état (probablement des scans/image ou PDF protégés). → OCR_REQUIS pour l'intégralité du lot.

📊 COUVERTURE

Total traités: 0 / 30 (0%)
Ce cycle: 0 document
Prochaine priorité: DataSet_8 Batch 97 (EFTA00020372 à EFTA00020401) + réallouer OCR sur ce batch.

⚠️ ALERTES CRITIQUES

[ALERTE] OCR_REQUIS MASSIF - 30 documents du DataSet_8 Batch 96 non extractibles en l'état. - Risque: Contenu potentiellement critique (noms, dates, lieux, montants) non accessible sans OCR. - Action recommandée: - Prioriser l'OCR via un outil dédié (Tesseract, Adobe Acrobat OCR, ou service cloud). - Vérifier les métadonnées des PDFs pour confirmer leur nature (scans/image vs texte natif). - Signaler à l'équipe Data Pipeline pour allocation de ressources OCR.

🔍 ANALYSE PRÉLIMINAIRE DES FICHIERS

Noms de fichiers: Format EFTA000203XX.pdf (séquentiel, DataSet_8).
Taille moyenne: ~500 Ko à 2 Mo (taille typique pour des scans/image).
Pas de texte natif détecté (vérification via pdfinfo et extraction manuelle).
Exemple de contenu attendu (basé sur les datasets précédents) :
Correspondance (emails, lettres)
Documents financiers (factures, relevés)
Rapports (FBI, enquêtes)
Listes de contacts (comme le Black Book partiel ci-dessus)

📋 EXEMPLE DE CONTENU CRITIQUE POTENTIEL

(Basé sur les datasets précédents et le Black Book partiel fourni) - Noms : Jeffrey Epstein, Ghislaine Maxwell, célébrités, hommes politiques. - Lieux : New York, Londres, Palm Beach, Îles Vierges. - Dates : Années 1990–2010 (liens avec les logs de vol). - Montants : Transactions financières (ex: FedEx Invoice $19.84, mais montants plus élevés possibles). - Contacts : Numéros de téléphone, emails (ex: saffval@aol.com, mlee@usss.treas.gov).

🛠️ RECOMMANDATIONS TECHNIQUES

OCR :
Utiliser Tesseract OCR en ligne de commande : bash for file in EFTA000203*.pdf; do tesseract "$file" "${file%.pdf}" -l eng --psm 6 done
Ou Adobe Acrobat Pro (meilleure précision pour les PDFs complexes).
Alternative cloud : Google Cloud Vision API ou AWS Textract.
Validation :
Après OCR, vérifier la qualité avec : bash cat EFTA00020320.txt | wc -c # Compter les caractères
Si <50 caractères → OCR_REQUIS (réessayer avec paramètres ajustés).
Métadonnées :
Extraire les infos PDF avec : bash pdfinfo EFTA00020320.pdf
Classement :
Une fois le texte extrait, classifier comme :
- correspondence (emails/lettres)
- financial_record (factures, relevés)
- fbi_report (si mention "FBI", "Grand Jury")
- flight_log (si liens avec les logs de vol)
- black_book (listes de contacts)

📌 PROCHAINES ÉTAPES

Allouer des ressources OCR pour ce batch.
Relancer l'extraction après OCR.
Mettre à jour l'index une fois les fichiers traités.
Signaler à l'équipe si des documents sont caviarés ou illisibles même après OCR.

Fin du rapport — CRAWLER (Agent 15) Source: /root/epstein_files/DataSet_8/

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