Comprenez chaque PDF sans le lire.

Un outil gratuit qui résume les documents, construit des plans et des listes d'entités, et répond à leur sujet avec un modèle de langage qui tourne sur votre appareil — pas de clé API, pas d'envoi, pas de facturation à la page. Il s'adresse aux étudiants face à une liste de lecture, aux chercheurs qui trient des papiers et aux professionnels qui extraient les faits de longs rapports et contrats.

PDF, DOCX, TXT et Markdown fonctionnent tous, deux petits modèles à poids ouverts sont proposés, et chaque exécution est conservée dans un historique local auquel vous revenez des semaines plus tard.

Comment ça marche

Le texte du document est extrait sur l'appareil : pdf.js parcourt un PDF page par page, les DOCX sont décompressés localement, les textes et Markdown lus directement. Les documents qui tiennent dans une fenêtre de contexte sont analysés en une seule passe ; les plus longs sont découpés aux frontières de pages en parties d'environ 8 000 caractères. Chaque partie est résumée séparément (map), puis les résumés partiels sont distillés en un brief final (reduce), afin que la sortie couvre tout le document et pas seulement son début.

Les réponses s'affichent en continu, jeton par jeton, avec une progression en direct pendant la phase de parties. Tout s'exporte en Markdown prêt à coller.

Six tâches, deux modèles

Six modes couvrent les usages courants : Résumé commence par un aperçu d'un paragraphe suivi des points les plus importants ; Points clés extrait faits, chiffres, dates et actions en liste à puces ; Plan produit un plan Markdown hiérarchique de toute la structure ; Entités regroupe personnes, organisations, lieux, dates et termes ; Explication simple réécrit le document dans une langue accessible à un lycéen ; et Poser une question répond uniquement depuis le contenu, en signalant quand la réponse n'y figure pas.

Deux modèles ONNX quantifiés (q4f16) tournent localement via Transformers.js : HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct (environ 1 Go) et onnx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct (environ 1,1 Go). Les deux répondent dans la langue du document, sauf si votre question est posée dans une autre langue.

Historique local des exécutions

Chaque exécution réussie — nom du document, tâche, modèle, question, durée, nombre de pages et sortie complète — est enregistrée dans le stockage local du navigateur. L'historique permet de restaurer un brief antérieur, de le recopier ou de supprimer des entrées individuelles ; comme il n'existe aucun compte, rien n'est synchronisé vers le cloud. Le forfait gratuit conserve les 20 exécutions les plus récentes, Pro 100, la plus ancienne étant automatiquement écartée.

WebGPU, mode CPU et PDF scannés

Chrome ou Edge avec WebGPU sont vivement recommandés : la génération est presque conversationnelle. Sans WebGPU les modèles tournent sur CPU via WebAssembly — toutes les tâches fonctionnent, mais un long document peut prendre du temps et l'interface vous prévient honnêtement dès le départ. Les PDF constitués uniquement d'images n'ont pas de couche texte lisible ; c'est détecté et l'outil OCR vous est d'abord suggéré. Les modèles se téléchargent une fois depuis le hub ouvert puis sont mis en cache pour un usage hors ligne.

Limites gratuites et Pro

Le forfait gratuit traite des documents jusqu'à 120 pages avec exécutions illimitées et un historique local de 20 entrées. Pro monte à 600 pages et 100 exécutions. Un document au-delà de la limite apporte ses premières pages avec un message clair sur le nombre ignoré ; il n'y a pas de plafond d'envoi strict puisque rien n'est envoyé — les seuls plafonds concrets sont la mémoire de votre appareil et votre patience. Les deux forfaits incluent l'usage commercial, sans filigrane ni quota mensuel.

Attentes réalistes et confidentialité

Un modèle local de 1,5 à 1,7 milliard de paramètres résume fidèlement et répond bien aux questions factuelles ancrées dans le texte, mais ce n'est pas un chatbot de pointe dans le cloud : pour le raisonnement ouvert, traitez sa sortie comme un premier jet rapide et vérifiez les chiffres dans la source. Les fiches modèles de SmolLM2 et Qwen2.5 sont publiques sur le hub.

Papiers, contrats, documents médicaux et notes internes ne quittent jamais votre machine après le téléchargement unique du modèle. C'est tout l'intérêt de l'outil : résumer en confiance ce que vous ne colleriez jamais dans un LLM cloud.