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📑 Extraction de la Table des Matières (TOC)

Vue d'ensemble

Le système Philosophia propose deux méthodes pour extraire la table des matières des documents PDF :

1. Extraction LLM classique (par défaut) - Analyse sémantique via modèle de langage
2. Extraction avec analyse d'indentation (recommandé) - Détection visuelle de la hiérarchie

🎯 Méthode recommandée : Analyse d'indentation

Fonctionnement

Cette méthode analyse le markdown généré par l'OCR pour détecter la hiérarchie en comptant les espaces d'indentation :

Présentation                   → 0-2 espaces = niveau 1
  Qu'est-ce que la vertu ?     → 3-6 espaces = niveau 2
  Modèles de définition        → 3-6 espaces = niveau 2
Ménon ou de la vertu           → 0-2 espaces = niveau 1

Avantages

• ✅ Fiable : Détection basée sur la position réelle du texte
• ✅ Rapide : Pas d'appel API supplémentaire
• ✅ Économique : Coût zéro (utilise l'OCR déjà effectué)
• ✅ Hiérarchique : Construit correctement la structure parent/enfant

Activation

Dans l'interface Flask, cochez "Extraction TOC améliorée (analyse indentation)" lors de l'upload :

# Via API
process_pdf(
    pdf_path,
    use_ocr_annotations=True,  # Active l'analyse d'indentation
)

Algorithme

1. Détection de la TOC : Recherche "Table des matières" dans le markdown
2. Extraction des entrées : Pattern regex Titre.....PageNumber
3. Comptage des espaces :
   • 0-2 espaces → niveau 1 (titre principal)
   • 3-6 espaces → niveau 2 (sous-section)
   • 7+ espaces → niveau 3 (sous-sous-section)
4. Construction hiérarchique : Utilisation d'une stack pour organiser parent/enfant

Code source

• Module principal : utils/toc_extractor_markdown.py
• Intégration pipeline : utils/pdf_pipeline.py (ligne ~290)
• Fonction clé : extract_toc_from_markdown()

📊 Méthode alternative : Extraction LLM

Fonctionnement

Envoie le markdown complet à un LLM (Mistral ou Ollama) qui analyse sémantiquement la structure.

Avantages

• Comprend la structure logique même sans indentation claire
• Peut déduire la hiérarchie du contexte

Inconvénients

• ❌ Moins fiable : Peut mal interpréter la structure
• ❌ Plus lent : Appel LLM supplémentaire
• ❌ Plus cher : Consomme des tokens
• ❌ Aplatit parfois : Tendance à mettre tout au même niveau

Activation

C'est la méthode par défaut si l'option "Extraction TOC améliorée" n'est pas cochée.

🔧 Configuration avancée

Paramètres personnalisables

# Dans toc_extractor_markdown.py
def extract_toc_from_markdown(
    markdown_text: str,
    max_lines: int = 200,  # Lignes à analyser pour trouver la TOC
):
    # Seuils d'indentation personnalisables
    if leading_spaces <= 2:
        level = 1  # Modifier selon votre format
    elif leading_spaces <= 6:
        level = 2
    else:
        level = 3

Pattern TOC personnalisable

Le pattern regex détecte les formats suivants :

• Titre.....3 (avec points de suite)
• Titre 3 (avec espaces)
• Titre..3 (avec quelques points)

Pour modifier, éditer la regex dans toc_extractor_markdown.py :

match = re.match(r'^(.+?)\s*\.{2,}\s*(\d+)\s*$', line)

📈 Résultats comparatifs

Document test : Ménon de Platon (107 pages)

Méthode	Entrées	Niveaux	Hiérarchie	Temps	Coût
LLM classique	11	Tous level 1	❌ Plate	~15s	+0.002€
Analyse indentation	11	2 niveaux	✅ Correcte	<1s	0€

Exemple de structure obtenue

{
  "title": "Présentation",
  "level": 1,
  "children": [
    {"title": "Qu'est-ce que la vertu ?", "level": 2},
    {"title": "Modèles de définition", "level": 2},
    {"title": "Définition de la vertu", "level": 2},
    ...
  ]
},
{
  "title": "Ménon ou de la vertu",
  "level": 1,
  "children": []
}

🐛 Dépannage

La TOC n'est pas détectée

Problème : Le message "Table des matières introuvable" apparaît

Solutions :

1. Vérifier que le PDF contient bien une TOC explicite
2. Augmenter max_lines si la TOC est très loin dans le document
3. Vérifier que la TOC contient le texte "Table des matières" ou variantes

Tous les titres sont au level 1

Problème : Aucune hiérarchie détectée

Solutions :

1. Vérifier que les titres ont une indentation visuelle dans le PDF original
2. Ajuster les seuils d'espaces dans le code (lignes ~90-95 de toc_extractor_markdown.py)
3. Examiner le fichier .md pour voir comment l'OCR a préservé l'indentation

Entrées manquantes

Problème : Certains titres n'apparaissent pas

Solutions :

1. Vérifier le pattern regex (peut ne pas correspondre au format de votre TOC)
2. Regarder les logs : logger.debug() affiche chaque ligne analysée
3. Augmenter la limite de lignes analysées

🔬 Mode debug

Pour activer les logs détaillés :

import logging
logging.getLogger('utils.toc_extractor_markdown').setLevel(logging.DEBUG)

Vous verrez :

Extraction TOC depuis markdown (analyse indentation)
TOC trouvée à la ligne 42
  'Présentation' → 0 espaces → level 1 (page 3)
  'Qu'est-ce que la vertu ?' → 4 espaces → level 2 (page 3)
  ...
✅ 11 entrées extraites depuis markdown

📚 Références

• Code source : utils/toc_extractor_markdown.py
• Tests : Testé sur Platon - Ménon, Tiercelin - La pensée-signe
• Format supporté : PDF avec TOC textuelle indentée
• Langues : Français, fonctionne avec toute langue utilisant des espaces