THE MEDIA FOR AI THAT ACTUALLY HELPS.French edition · Understand & take action
The interface is in English. Use cases, skills and articles remain in French.
Anthropic Démonstration

Tout faire avec des PDF

pdf

En bref

Couvre la plupart des opérations sur les PDF : extraire texte et tableaux, fusionner, découper, faire pivoter, filigraner, créer, remplir des formulaires, chiffrer ou déchiffrer, extraire des images et rendre un scan cherchable par OCR. Le README la range parmi les skills qui alimentent les fonctions documentaires de Claude.

Ce que ça fait

  • Extrait texte, tableaux et images
  • Fusionne, découpe, pivote, filigrane
  • Remplit des formulaires et fait de l’OCR

Pour qui, et un exemple

Toute personne qui manipule des PDF au quotidien : assemblage de pièces justificatives, extraction de tableaux, remplissage de formulaires, numérisations à rendre consultables.

Exemple de demande : « Fusionne ces trois devis PDF en un seul fichier, ajoute un filigrane « Brouillon » et extrais le tableau des prix de la page 2. »

À utiliser dès qu’un fichier .pdf est mentionné ou qu’il faut en produire un. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.

Installer

Dans Claude Code : /plugin marketplace add anthropics/skills puis /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills.

/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills

Fonctionne avec

  • Claude Code
  • Claude.ai
  • API Claude

Source : README : « Try in Claude Code, Claude.ai, and the API » ; les skills d’exemple sont disponibles dans les offres payantes de Claude.ai.

Niveau : Débutant

S’utilise en langage naturel ; la skill s’appuie sur des scripts Python fournis, exécutés par l’agent.

À savoir

Dépôt d’Anthropic ; le README précise que ces skills sont fournies à titre de démonstration et d’apprentissage.

Extrait du SKILL.md

La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :

Use this skill whenever the user wants to do anything with PDF files. This includes reading or extracting text/tables from PDFs, combining or merging multiple PDFs into one, splitting PDFs apart, rotating pages, adding watermarks, creating new PDFs, filling PDF forms, encrypting/decrypting PDFs, extracting images, and […]

Citée depuis le SKILL.md au commit 2c5958e . Le dossier contient aussi 10 fichiers annexes (scripts/).

Le SKILL.md compte 315 lignes et 7 sections principales :

  • Overview
  • Quick Start
  • Python Libraries
  • Command-Line Tools
  • Common Tasks
  • Quick Reference
  • Next Steps

Licence : Apache 2.0

Vérifiée le 10 novembre 2026 sur : fichier de licence du dossier de la skill . Licence déclarée dans le frontmatter : « Complete terms in LICENSE.txt ».

La licence autorise la reprise : le texte intégral du SKILL.md est reproduit ci-dessous, sans modification, avec sa mention de licence.

Texte intégral du SKILL.md

Reproduit sans modification depuis anthropics/skills (commit 2c5958e) , © Anthropic, sous licence Apache 2.0 (fichier de licence d’origine ).

Afficher le SKILL.md original (315 lignes, en anglais)
---
name: pdf
description: Use this skill whenever the user wants to do anything with PDF files. This includes reading or extracting text/tables from PDFs, combining or merging multiple PDFs into one, splitting PDFs apart, rotating pages, adding watermarks, creating new PDFs, filling PDF forms, encrypting/decrypting PDFs, extracting images, and OCR on scanned PDFs to make them searchable. If the user mentions a .pdf file or asks to produce one, use this skill.
license: Complete terms in LICENSE.txt
---

# PDF Processing Guide

## Overview

This guide covers essential PDF processing operations using Python libraries and command-line tools. For advanced features, JavaScript libraries, and detailed examples, see REFERENCE.md. If you need to fill out a PDF form, read FORMS.md and follow its instructions.

## Quick Start

```python
from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# Read a PDF
reader = PdfReader("document.pdf")
print(f"Pages: {len(reader.pages)}")

# Extract text
text = ""
for page in reader.pages:
    text += page.extract_text()
```

## Python Libraries

### pypdf - Basic Operations

#### Merge PDFs
```python
from pypdf import PdfWriter, PdfReader

writer = PdfWriter()
for pdf_file in ["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"]:
    reader = PdfReader(pdf_file)
    for page in reader.pages:
        writer.add_page(page)

with open("merged.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)
```

#### Split PDF
```python
reader = PdfReader("input.pdf")
for i, page in enumerate(reader.pages):
    writer = PdfWriter()
    writer.add_page(page)
    with open(f"page_{i+1}.pdf", "wb") as output:
        writer.write(output)
```

#### Extract Metadata
```python
reader = PdfReader("document.pdf")
meta = reader.metadata
print(f"Title: {meta.title}")
print(f"Author: {meta.author}")
print(f"Subject: {meta.subject}")
print(f"Creator: {meta.creator}")
```

#### Rotate Pages
```python
reader = PdfReader("input.pdf")
writer = PdfWriter()

page = reader.pages[0]
page.rotate(90)  # Rotate 90 degrees clockwise
writer.add_page(page)

with open("rotated.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)
```

### pdfplumber - Text and Table Extraction

#### Extract Text with Layout
```python
import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    for page in pdf.pages:
        text = page.extract_text()
        print(text)
```

#### Extract Tables
```python
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    for i, page in enumerate(pdf.pages):
        tables = page.extract_tables()
        for j, table in enumerate(tables):
            print(f"Table {j+1} on page {i+1}:")
            for row in table:
                print(row)
```

#### Advanced Table Extraction
```python
import pandas as pd

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    all_tables = []
    for page in pdf.pages:
        tables = page.extract_tables()
        for table in tables:
            if table:  # Check if table is not empty
                df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
                all_tables.append(df)

# Combine all tables
if all_tables:
    combined_df = pd.concat(all_tables, ignore_index=True)
    combined_df.to_excel("extracted_tables.xlsx", index=False)
```

### reportlab - Create PDFs

#### Basic PDF Creation
```python
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas

c = canvas.Canvas("hello.pdf", pagesize=letter)
width, height = letter

# Add text
c.drawString(100, height - 100, "Hello World!")
c.drawString(100, height - 120, "This is a PDF created with reportlab")

# Add a line
c.line(100, height - 140, 400, height - 140)

# Save
c.save()
```

#### Create PDF with Multiple Pages
```python
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, PageBreak
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

doc = SimpleDocTemplate("report.pdf", pagesize=letter)
styles = getSampleStyleSheet()
story = []

# Add content
title = Paragraph("Report Title", styles['Title'])
story.append(title)
story.append(Spacer(1, 12))

body = Paragraph("This is the body of the report. " * 20, styles['Normal'])
story.append(body)
story.append(PageBreak())

# Page 2
story.append(Paragraph("Page 2", styles['Heading1']))
story.append(Paragraph("Content for page 2", styles['Normal']))

# Build PDF
doc.build(story)
```

#### Subscripts and Superscripts

**IMPORTANT**: Never use Unicode subscript/superscript characters (₀₁₂₃₄₅₆₇₈₉, ⁰¹²³⁴⁵⁶⁷⁸⁹) in ReportLab PDFs. The built-in fonts do not include these glyphs, causing them to render as solid black boxes.

Instead, use ReportLab's XML markup tags in Paragraph objects:
```python
from reportlab.platypus import Paragraph
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

styles = getSampleStyleSheet()

# Subscripts: use <sub> tag
chemical = Paragraph("H<sub>2</sub>O", styles['Normal'])

# Superscripts: use <super> tag
squared = Paragraph("x<super>2</super> + y<super>2</super>", styles['Normal'])
```

For canvas-drawn text (not Paragraph objects), manually adjust font the size and position rather than using Unicode subscripts/superscripts.

## Command-Line Tools

### pdftotext (poppler-utils)
```bash
# Extract text
pdftotext input.pdf output.txt

# Extract text preserving layout
pdftotext -layout input.pdf output.txt

# Extract specific pages
pdftotext -f 1 -l 5 input.pdf output.txt  # Pages 1-5
```

### qpdf
```bash
# Merge PDFs
qpdf --empty --pages file1.pdf file2.pdf -- merged.pdf

# Split pages
qpdf input.pdf --pages . 1-5 -- pages1-5.pdf
qpdf input.pdf --pages . 6-10 -- pages6-10.pdf

# Rotate pages
qpdf input.pdf output.pdf --rotate=+90:1  # Rotate page 1 by 90 degrees

# Remove password
qpdf --password=mypassword --decrypt encrypted.pdf decrypted.pdf
```

### pdftk (if available)
```bash
# Merge
pdftk file1.pdf file2.pdf cat output merged.pdf

# Split
pdftk input.pdf burst

# Rotate
pdftk input.pdf rotate 1east output rotated.pdf
```

## Common Tasks

### Extract Text from Scanned PDFs
```python
# Requires: pip install pytesseract pdf2image
import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path

# Convert PDF to images
images = convert_from_path('scanned.pdf')

# OCR each page
text = ""
for i, image in enumerate(images):
    text += f"Page {i+1}:\n"
    text += pytesseract.image_to_string(image)
    text += "\n\n"

print(text)
```

### Add Watermark
```python
from pypdf import PdfReader, PdfWriter

# Create watermark (or load existing)
watermark = PdfReader("watermark.pdf").pages[0]

# Apply to all pages
reader = PdfReader("document.pdf")
writer = PdfWriter()

for page in reader.pages:
    page.merge_page(watermark)
    writer.add_page(page)

with open("watermarked.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)
```

### Extract Images
```bash
# Using pdfimages (poppler-utils)
pdfimages -j input.pdf output_prefix

# This extracts all images as output_prefix-000.jpg, output_prefix-001.jpg, etc.
```

### Password Protection
```python
from pypdf import PdfReader, PdfWriter

reader = PdfReader("input.pdf")
writer = PdfWriter()

for page in reader.pages:
    writer.add_page(page)

# Add password
writer.encrypt("userpassword", "ownerpassword")

with open("encrypted.pdf", "wb") as output:
    writer.write(output)
```

## Quick Reference

| Task | Best Tool | Command/Code |
|------|-----------|--------------|
| Merge PDFs | pypdf | `writer.add_page(page)` |
| Split PDFs | pypdf | One page per file |
| Extract text | pdfplumber | `page.extract_text()` |
| Extract tables | pdfplumber | `page.extract_tables()` |
| Create PDFs | reportlab | Canvas or Platypus |
| Command line merge | qpdf | `qpdf --empty --pages ...` |
| OCR scanned PDFs | pytesseract | Convert to image first |
| Fill PDF forms | pdf-lib or pypdf (see FORMS.md) | See FORMS.md |

## Next Steps

- For advanced pypdfium2 usage, see REFERENCE.md
- For JavaScript libraries (pdf-lib), see REFERENCE.md
- If you need to fill out a PDF form, follow the instructions in FORMS.md
- For troubleshooting guides, see REFERENCE.md
Source. Fiche rédigée par iadujour.fr à partir de : Frontmatter et titres de sections du SKILL.md, README du dépôt. Consultée le 10 novembre 2026. Dépôt : anthropics/skills .

Dans l’annuaire

Cas d’usage et guides qui partagent un thème, un métier ou un outil avec cette skill.

DANS L’ANNUAIRE

Cas d’usage liés.

Des fiches de l’annuaire qui partagent au moins deux mots-clés précis avec cette skill.

Comptabilité & finance

Lire 40 factures PDF et préparer 44 écritures, avec Claude

Nicolas Cléton a lancé la commande `/traitement-factures` sur un dossier de PDF : 40 factures lues par OCR, 13 comptes fournisseurs retenus sur 92, 8 autoliquidations de TVA repérées, 44 écritures dans un tableur (date, journal, compte, débit, crédit), 8 factures USD converties.

Outil : Claude (Skills)Type : Repéré
Administratif

Créer automatiquement les ordres de transport à partir des e-mails et des PDF

Chez Transports Lachaud, PME de 50 salariés de la logistique routière, un agent d’IA du nouveau TMS (2025) lit e-mails et PDF, structure les demandes et propose l’ordre de transport à l’exploitant, qui valide avant d’envoyer la mission au conducteur.

Outil : Agent IA du TMS (Transports Lachaud)Type : Repéré
Support client

Envoyer un devis PDF par un assistant vocal branché sur n8n, chez Magnolia Traiteur

JLB Events / Magnolia Traiteur a fait construire un agent vocal qui reprend la logique du formulaire de devis : le prospect appelle 24 h/24, converse, et reçoit le PDF par mail et SMS quelques secondes après avoir raccroché, via n8n.

Outil : Agent vocal (VAPI / GPT-5.1) / n8nType : Repéré
Administratif

Transformer des commandes PDF en panier e-shop avec n8n et Mistral, chez Claire Pro

Claire Pro (Groupe Claire, plus de 320 collaborateurs) reçoit environ 100 PDF de commande par jour : un agent n8n, avec Mistral en tenant privé, extrait références, quantités et prix, puis l’équipe ADV valide le panier avant génération sur l’e-shop.

Outil : Agent n8n + Mistral (Gingerminds)Type : Repéré
MÊME ÉDITEUR

Autres skills Anthropic : Documents et bureautique

Toute la catégorie
AnthropicDocuments et bureautique

Créer et analyser des tableurs Excel

xlsx

Sert dès qu’un fichier tableur est le livrable principal : ouvrir, lire, modifier ou corriger un `.xlsx`, `.xlsm`, `.xltx`, `.csv` ou `.tsv` (colonnes, formules, mise en forme, graphiques, nettoyage), créer un classeur, ou convertir entre formats tabulaires.

Démonstration
Outils : Claude Code, Claude.ai, API ClaudeNiveau : Débutantmàj 06/11/2026
AnthropicDocuments et bureautique

Créer et modifier des documents Word

docx

Sert à créer, lire, modifier ou manipuler des fichiers Word (`.docx`) et des modèles (`.dotx`) : tables des matières, titres, numéros de page, papier à en-tête, images, rechercher-remplacer, suivi des modifications et commentaires, ou conversion d’un contenu en document soigné.

Démonstration
Outils : Claude Code, Claude.ai, API ClaudeNiveau : Débutantmàj 06/11/2026
ÉCHANGES

Commentaires.

Un retour d’expérience, une question, une précision sur cette skill ? Les commentaires sont relus avant publication.

Commentaires publiés

Chargement des commentaires…

    Laisser un commentaire

    Charte de modération. Chaque commentaire est relu avant publication. Sont refusés : l’incitation à la haine, les propos injurieux ou discriminatoires, la publicité, le spam et les liens promotionnels, le hors-sujet et les données personnelles d’autrui.