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Clairic : extraire des données sans générer de texte
Clairic transforme du texte et jusqu’à quatre images en valeurs structurées : dates, nombres, listes, estimations ou prévisions. En préversion sur Workers AI, il coûte 0,10 dollar par million de jetons d’entrée et ne facture pas de jetons de sortie.
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Points clés à retenir
- Clairic transforme du texte et jusqu’à quatre images en valeurs structurées : dates, nombres, listes, estimations ou prévisions.
- En préversion sur Workers AI, il coûte 0,10 dollar par million de jetons d’entrée et ne facture pas de jetons de sortie.
- Les gains de vitesse et de coût rapportés viennent de tests ciblés de Cloudflare ; ils ne garantissent pas les mêmes résultats pour toutes les tâches.
Prompt IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Cloudflare’s Clairic, previewed on October 19, 2026, and how does this non-text-generating “System One” extraction model work—includ. Article summary: Clairic is Cloudflare’s preview “System One” extraction model, announced on October 19, 2026: it returns typed values rather than generating prose, and can extract, compute, estimate, and forecast from unstructured input. Topic tags: general, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Clairic ne cherche pas à rédiger une réponse comme un assistant conversationnel. Ce modèle de Cloudflare est conçu pour repérer ou calculer des valeurs dans des données non structurées, puis les renvoyer dans le format demandé. Les premiers essais de l’entreprise font état de gains de temps et de coût, mais ils ne suffisent pas à démontrer que Clairic est, dans tous les cas, plus rapide, moins cher ou plus précis qu’un grand modèle de langage (LLM).3
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Un modèle qui renvoie des champs, pas des phrases
Présenté en préversion sous le nom de modèle « System One », Clairic est disponible sur Workers AI sous la référence @cf/cloudflare/clairic. Cloudflare indique qu’il peut extraire, calculer, estimer et prévoir des valeurs à partir d’entrées non structurées. Le tarif annoncé est de 0,10 dollar par million de jetons d’entrée ; comme le modèle ne génère pas de jetons de sortie, ceux-ci ne sont pas facturés.3
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Pour l’utiliser, on fournit un contenu — du texte, accompagné si besoin de quatre images au maximum — et une liste de champs nommés qui précise le type de réponse attendu. Clairic renvoie les valeurs demandées en un seul passage, au lieu de générer une suite de mots.16
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Les champs pris en charge couvrent notamment les extraits de texte, les nombres, les dates et heures, les durées, les listes, les estimations et les prévisions. Les extraits peuvent être associés à leur position dans le texte ; une prévision peut porter sur jusqu’à 64 étapes à venir.1
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Des indicateurs pour signaler l’incertitude
Pour les réponses simples, Clairic fournit un score de confiance et un indicateur p_null, qui estime la probabilité que l’entrée ne permette pas de déterminer la valeur. La réponse peut aussi comprendre un value et un guess : si l’information manque, la valeur peut être renvoyée sous forme de null, plutôt que présentée comme un fait établi.2
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Les estimations et les prévisions incluent une médiane et un intervalle de 80 %, allant de p10 à p90. Cet intervalle exprime l’incertitude estimée par le modèle ; il ne garantit pas que la valeur réelle s’y trouvera. Cloudflare recommande de s’appuyer sur ces indicateurs pour décider quelles tâches automatiser et lesquelles soumettre à vérification.2
Ce que montrent les premiers tests
Dans un exemple de réclamation liée à un produit endommagé, Clairic extrait les informations du dossier, le modèle Clef choisit une option — par exemple un remboursement ou une réparation — puis GLM-5.3 rédige la réponse destinée au client. Les données rapportées donnent 0,46 seconde pour l’extraction par Clairic et 0,22 seconde pour la décision de Clef. La chaîne complète a pris 19,3 secondes, contre 61,7 secondes pour une version utilisant GLM-5.3 à chaque étape.4
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Le coût annoncé pour cet exemple était de 6 032 dollars par million de réclamations pour la chaîne combinant les modèles, contre 11 740 dollars avec GLM-5.3 seul, soit une baisse de 49 % dans ce cas précis.15 Ces chiffres concernent un scénario donné : ils ne permettent pas de prévoir les économies pour toutes les applications.
Cloudflare a aussi testé des prévisions du nombre de passagers contrôlés aux points de sûreté des aéroports américains, sur une période de 21 jours. L’erreur moyenne annoncée était de 3,3 %, et 17 des 21 valeurs réelles se situaient dans l’intervalle de prévision à 80 %.6
9 Ce test limité à une série ne suffit pas à établir les performances du modèle pour d’autres données ou d’autres conditions.
Des limites à prendre en compte
Cloudflare qualifie les capacités de prévision de Clairic de basiques. À court terme, les prévisions suivent les tendances récentes ; plus elles portent loin, plus elles peuvent se rapprocher de la moyenne. Le modèle ne peut pas anticiper des événements absents des données d’entrée, comme certains jours fériés.1
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La documentation précise également les limites du calcul. Les opérations en une ou deux étapes — totaux, écarts, conversions ou calculs de dates — sont présentées comme fiables. En revanche, les longues chaînes de calculs dépendants et les agrégations sur de nombreuses lignes de tableau ne le sont pas encore. Cloudflare conseille alors d’extraire les données avec Clairic, puis d’effectuer les calculs dans le code de l’application.1
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Pour l’instant, les arguments en faveur de Clairic reposent sur des exemples propres à certaines tâches, et non sur un benchmark comparatif général prouvant qu’il est systématiquement plus précis, plus rapide ou moins coûteux que les LLM.4
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Que signifie « System One » ?
Cloudflare emploie l’expression « System One » pour présenter Clairic comme un modèle rapide et spécialisé, par opposition aux modèles qui génèrent une réponse textuelle élaborée.5 PPC Land rapporte que TypeSafe avait auparavant introduit cette idée avec un modèle appelé Jev. Ce compte rendu signale un précédent, mais les sources disponibles n’établissent pas de filiation technique directe entre Jev et Clairic, ni d’explication précise du nom de Clairic inspirée des travaux de Kahneman.
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Cloudflare a également annoncé son intention de publier les poids du modèle, sans préciser de date dans les sources disponibles.7
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Les gens demandent aussi
Quelle est la réponse courte à « Clairic : extraire des données sans générer de texte » ?
Clairic transforme du texte et jusqu’à quatre images en valeurs structurées : dates, nombres, listes, estimations ou prévisions.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Clairic transforme du texte et jusqu’à quatre images en valeurs structurées : dates, nombres, listes, estimations ou prévisions. En préversion sur Workers AI, il coûte 0,10 dollar par million de jetons d’entrée et ne facture pas de jetons de sortie.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Les gains de vitesse et de coût rapportés viennent de tests ciblés de Cloudflare ; ils ne garantissent pas les mêmes résultats pour toutes les tâches.