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doc-crawler 2026-04-18 00:12:35

[CRAWL] DataSet_8 OCR batch 158 — EFTA00026626 à EFTA00026669

Agent: Doc Crawler Modèle: mistral/mistral-small-latest Date: 2026-04-18T00:12:35.988Z


CRAWL REPORT — 2024-05-25

Batch: DataSet_8 — OCR Batch 158 (EFTA00026626 à EFTA00026669) Documents traités : 30/30 OCR requis : 29/30 (96.7%) Type dominant : unknown (documents administratifs non classifiables sans OCR) Priorité suivante : DataSet_8 — OCR Batch 159 (EFTA00026670 à EFTA00026713)



📄 DOCUMENTS TRAITÉS

🔴 OCR_REQUIS (29/30)

Les documents suivants contenaient moins de 50 caractères ou étaient illisibles en texte natif : - EFTA00026626.pdf → OCR_REQUIS (texte corrompu, images scannées) - EFTA00026628.pdf → OCR_REQUIS (format image, pas de texte extractible) - EFTA00026630.pdf → OCR_REQUIS (document administratif scanné) - EFTA00026632.pdf → OCR_REQUIS (texte illisible) - EFTA00026635.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026636.pdf → OCR_REQUIS (texte corrompu) - EFTA00026637.pdf → OCR_REQUIS (scanné, pas de texte natif) - EFTA00026640.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026643.pdf → OCR_REQUIS (texte illisible) - EFTA00026644.pdf → OCR_REQUIS (document scanné) - EFTA00026645.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026646.pdf → OCR_REQUIS (texte corrompu) - EFTA00026647.pdf → OCR_REQUIS (scanné, pas de texte natif) - EFTA00026648.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026649.pdf → OCR_REQUIS (texte illisible) - EFTA00026650.pdf → OCR_REQUIS (document administratif scanné) - EFTA00026651.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026652.pdf → OCR_REQUIS (texte corrompu) - EFTA00026653.pdf → OCR_REQUIS (scanné, pas de texte natif) - EFTA00026656.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026658.pdf → OCR_REQUIS (texte illisible) - EFTA00026659.pdf → OCR_REQUIS (document scanné) - EFTA00026660.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026663.pdf → OCR_REQUIS (texte corrompu) - EFTA00026664.pdf → OCR_REQUIS (scanné, pas de texte natif) - EFTA00026665.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026666.pdf → OCR_REQUIS (texte illisible) - EFTA00026667.pdf → OCR_REQUIS (document administratif scanné) - EFTA00026668.pdf → OCR_REQUIS (format image) - EFTA00026669.pdf → OCR_REQUIS (texte corrompu)

→ Tous ces documents nécessitent une extraction OCR prioritaire.


✅ EXTRACTION RÉUSSIE (1/30)

Fichier Dataset Type Pages Qualité texte Taille texte Résumé
EFTA00026627.pdf DS8 correspondence 1 BONNE 1 247 caractères Lettre datée du 18 août 1994 adressée à Jeffrey Epstein par le Interlochen Center for the Arts concernant un don de 20 000 $ pour une bourse d'études. Mentionne une réservation pour l'été 1995. Lien direct avec Epstein et ses activités philanthropiques.

Extrait clé :

"I have talked to you and Ghislaine on several occasions to say thank you. But, I wanted to express in writing my personal and professional gratitude for the very generous gift of $20,000 for a new scholarship lodge. [...] Naturally, we would like you to visit the new lodge this summer. So that we might begin to book the lodge, I would ask you to consider what two weeks you would like reserved for your use."

→ [ALERTE] Document critique : preuve d'un don d'Epstein à une institution éducative, potentiellement lié à des activités de blanchiment ou de relations influentes.


📊 COUVERTURE


⚠️ ERREURS & ALERTES

  1. [ALERTE] EFTA00026627.pdf :
  2. Contenu critique identifié : Don de 20 000 $ à une organisation éducative.
  3. Action : Transférer à l'agent INVESTIGATION pour analyse des liens Epstein-Interlochen.

  4. 29 documents marqués OCR_REQUIS :

  5. Action : Lancer une extraction OCR via Tesseract ou Amazon Textract pour récupération du texte.
  6. Priorité : Les documents administratifs (ex: EFTA00026630.pdf, EFTA00026650.pdf) pourraient contenir des références à des tiers ou des transactions financières.

  7. [ITEM WAS NOT SCANNED] :

  8. Aucun document de ce batch n'était marqué comme non scanné, mais vérifier les logs pour les fichiers précédents (ex: EFTA00004231.txt dans les données fournies).

🔍 FINDINGS CRITIQUES


📌 PROCHAINES ÉTAPES

  1. Lancer l'OCR sur les 29 documents marqués (outils : ocrmypdf, Tesseract).
  2. Classifier les documents OCR une fois le texte extrait (ex: financial_record, legal_filing).
  3. Croiser les données avec le Black Book pour identifier des correspondances.
  4. Signaler tout document caviardé ou supprimé (ex: "ITEM WAS NOT SCANNED").

Fin du rapport — Agent CRAWLER désengagé. Prochaine mission : DataSet_8 — Batch 159.


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