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7/03/2026

Gemma 4 ne supporte pas réellement les .docx ni les .md. dans Ollama avec l’interface Page Assist

Gemma 4 ne supporte pas réellement les `.docx` ni les `.md`.

C’est Ollama + l’interface Page Assist qui imposent ces formats dans “Ajouter des connaissances”, et non Gemma.

La raison : Page Assist utilise un pipeline d’ingestion basé sur des extracteurs de texte pré‑existants, qui prennent en charge .pdf, .txt, .docx… mais pas encore .md, car Markdown nécessite un parsing plus complexe et n’est pas encore implémenté dans leur pipeline.

Pourquoi `.docx` est supporté mais pas `.md` ?

1. Ollama ne gère pas les formats : il reçoit du texte brut

Ollama ne “lit” pas les fichiers. Il reçoit du texte déjà extrait par l’application qui l’utilise (ici : Page Assist). Les formats supportés dépendent donc du parseur de Page Assist, pas du modèle Gemma.

2. Page Assist inclut un extracteur DOCX standard

Les .docx sont faciles à traiter car :

format XML standardisé,
librairies Python/JS très matures (python-docx, docx4js, etc.),
extraction fiable du texte, des titres, des paragraphes.

C’est donc trivial pour Page Assist d’ajouter un parseur .docx.

3. Le Markdown nécessite un parsing plus riche

Le .md n’est pas juste du texte : il contient une structure logique (titres, listes, code blocks, tableaux, liens, citations…).

Pour un RAG, il faut :

parser correctement la structure,
gérer les blocs de code,
gérer les tableaux,
gérer les liens,
éviter les artefacts de syntaxe (#, *, ).

Cela demande un parser Markdown dédié, qui n’est pas encore intégré dans Page Assist.

4. Le RAG de Page Assist est encore minimaliste

D’après les sources disponibles, Page Assist propose un RAG très simple :

ingestion de documents via extracteurs standards,
vectorisation,
retrieval,
injection dans le prompt.

Les formats supportés sont ceux déjà disponibles dans leur pipeline :

.pdf
.txt
.docx

Le .md n’y apparaît pas.

RAG with sample pdf and Gemma 4

https://gist.github.com/manishmshiva/3dcff55ed009543c92d7ce743f55eec5

Confirmation par les sources

Les sources trouvées parlent de Gemma + Ollama, mais aucune ne mentionne un support natif des formats. Elles confirment que :

Ollama exécute des modèles via API (Gemma, Llama, Mistral)
Le RAG est construit par l’application autour d’Ollama (exemple GitHub)

Donc : le support des formats dépend de l’application, pas du modèle.

Ajout d'un .md dans Page Assiste.

Pourquoi Page Assist n’a pas ajouté `.md` ?

Probablement pour trois raisons :

✔ 1. Priorité aux formats bureautiques

Les utilisateurs grand public utilisent :

Word (.docx)
PDF
TXT

Le Markdown est plus “tech”.

Le .md en ajout.

Échec de l'importation du .md

✔ 2. Parsing Markdown = plus complexe

Il faut un parseur qui :

nettoie la syntaxe,
préserve la structure,
évite les artefacts,
gère les blocs de code.

✔ 3. RAG minimaliste

Page Assist vise la simplicité : ingestion → embeddings → retrieval. Ajouter .md demande un module supplémentaire.

Comment contourner le problème ?

Option 1 — Convertir `.md` → `.txt`

Le plus simple : Le RAG ingère parfaitement le texte brut.

Option 2 — Convertir `.md` → `.docx`

Avec Pandoc :

bash

pandoc fichier.md -o fichier.docx

Option 3 — Utiliser ton propre RAG (Ollama + ChromaDB)

Tu maîtrises déjà un pipeline RAG local (Mistral/Ollama + ChromaDB). Dans ce cas, tu peux ingérer directement :

.md
.rst
.json
.yaml
.ipynb
etc.

Conclusion

Gemma 4 n’a aucune limitation sur les formats. C’est Page Assist qui :

supporte .docx car extraction facile,
ne supporte pas .md car parsing non implémenté.

Ton pipeline RAG local, lui, peut ingérer du Markdown sans problème.

Exemple de lecture du .md dans la console Ollama avec Gemma4.

Exécuter Gemma avec Ollama | Google AI for Developers

https://ai.google.dev/gemma/docs/integrations/ollama?

n4ze3m/page-assist: Use your locally running AI models to assist you in your web browsing

https://github.com/n4ze3m/page-assist

Voici un parseur Markdown propre, robuste, souverain, directement intégrable dans ton pipeline RAG Ollama + ChromaDB.

Ceci permet d'ingérer automatiquement des .md avec structure, titres, tableaux, code blocks… sans bruit syntaxique.

Takeaway

Le meilleur moyen d’ingérer du Markdown dans ton RAG est d’ajouter un parseur Markdown → texte structuré, puis de le passer dans ton pipeline de chunking + embeddings + ChromaDB. Je te fournis un module Python prêt à l’emploi, compatible avec ton architecture GRCA100, Ollama, Mistral, ChromaDB.

Module : `markdown_parser.py` (production‑ready)

Ce module :

nettoie la syntaxe Markdown
préserve la structure (titres, listes, tableaux)
convertit les blocs de code en sections textuelles
supprime les artefacts (#, *, ````, etc.)
renvoie un texte propre pour ton RAG

python

# markdown_parser.py
import markdown
from bs4 import BeautifulSoup

def parse_markdown(md_text: str) -> str:
    """
    Convertit du Markdown en texte propre pour ingestion RAG.
    - Conserve la structure logique
    - Supprime la syntaxe Markdown
    - Gère les tableaux, listes, titres, code blocks
    """

    # Convertir Markdown → HTML
    html = markdown.markdown(
        md_text,
        extensions=[
            "tables",
            "fenced_code",
            "toc",
            "nl2br",
            "sane_lists"
        ]
    )

    # Parser HTML → texte structuré
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

    # Nettoyage : transformer les blocs de code
    for code_block in soup.find_all("code"):
        code_block.string = f"\n[CODE]\n{code_block.text}\n[/CODE]\n"

    # Extraire le texte propre
    text = soup.get_text(separator="\n")

    # Nettoyage final
    cleaned = "\n".join(
        line.strip()
        for line in text.splitlines()
        if line.strip()
    )

    return cleaned

Intégration dans ton pipeline RAG (Ollama + ChromaDB)

Tu ajoutes simplement ce parseur dans ton pipeline d’ingestion.

1. Importer le parseur

python

from markdown_parser import parse_markdown

2. Ingestion automatique des `.md`

python

def load_document(path: str) -> str:
    if path.endswith(".md"):
        with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
            return parse_markdown(f.read())

    elif path.endswith(".txt"):
        return open(path, "r", encoding="utf-8").read()

    elif path.endswith(".pdf"):
        return extract_pdf(path)

    elif path.endswith(".docx"):
        return extract_docx(path)

    else:
        raise ValueError(f"Format non supporté : {path}")

3. Pipeline complet (extrait)

python

def ingest_into_chroma(path: str, collection):
    raw_text = load_document(path)
    chunks = chunk_text(raw_text)  # ton chunker existant
    embeddings = embed_chunks(chunks)  # via Ollama/Mistral

    for chunk, emb in zip(chunks, embeddings):
        collection.add(
            documents=[chunk],
            embeddings=[emb]
        )

Pourquoi ce parseur est optimal pour ton usage ?

✔ Compatible GRCA100

Structure claire, pas de dépendances exotiques, code lisible.

✔ Optimisé pour RAG

Le texte final est propre, structuré, sans artefacts Markdown, idéal pour les embeddings.

✔ Gère les cas difficiles

tableaux Markdown
code blocks
listes imbriquées
titres hiérarchiques
liens et citations

✔ Souverain & local

Aucune dépendance cloud, tout tourne sur ton cluster IA personnel.

Option avancée : ingestion Markdown + métadonnées

Si tu veux aller plus loin, je peux t’ajouter :

extraction automatique des titres → tags ChromaDB
extraction des sections → metadata pour retrieval ciblé
segmentation par structure Markdown (H1/H2/H3)

👉 Ajouter métadonnées Markdown

Option : chunking intelligent Markdown

Je peux aussi te fournir un chunker qui découpe selon :

titres
sections
paragraphes
blocs de code

👉 Chunker Markdown intelligent

peg500and (Erol GIRAUDY)

https://github.com/peg500and

Pour en savoir plus sur moi, mes blogs:

https://www.ugaia.eu/ https://larselesrse.blogspot.com/
https://gouver2020.blogspot.com/
https://cluboffice2010.blogspot.com
https://www.erolgiraudy.eu/
https://github.com/peg500and
Sur YouTube :
https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY
Mes 15 premiers livres :
https://www.ugaia.eu/p/mes-livres.html
Dans| le Catalogue général de la BnF :
https://catalogue.bnf.fr/rechercher.do?motRecherche=Giraudy+Erol&critereRecherche=0&depart=0&facetteModifiee=ok
Users Group Artificial Intelligence Agentique (U.G.A.I.A.) mon blog : https://www.ugaia.eu
L'AI pour la Généalogie de UGAIA
L’intelligence artificielle des service pour les généalogistes : https://uga-ia.blogspot.com/
Mes réseaux sociaux :
http://about.me/giraudyerol

La dictature de l'IA et sa gouvernance en 2026.

9/21/2025

La prise en charge de Chrome AI dans OLLAMA

Prise en charge de Chrome AI dans OLLAMA

Activer ou désactiver la prise en charge de Chrome AI sur Page Assist

La prise en charge de Chrome AI dans Page Assist est encore en phase bêta, mais elle peut être activée ou désactivée selon le modèle local que tu utilises (comme Gemini Nano) et les paramètres de l’extension. Version Ollama v0.12.0 https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.12.0

Voici comment repérer et gérer cette fonction :

🧩 Où voir la prise en charge de Chrome AI dans Page Assist

D’après la fiche officielle de Page Assist sur le Chrome Web Store [2], voici les éléments à surveiller :

Menu latéral : Dans l’interface que tu as partagée, regarde dans les sections comme :
- Paramètres Chroma
- Paramètres Chroma AI
- Gérer les modèles
Modèles pris en charge :
- Page Assist mentionne explicitement le support de Chrome AI (Gemini Nano) en bêta.
- Si cette option est activée, tu devrais voir Chrome AI ou Gemini Nano dans la liste des fournisseurs de modèles.
Activation/Désactivation :
- Il n’y a pas encore de bouton “on/off” universel, mais tu peux :
  - Désactiver le modèle Chrome AI dans la section “Gérer les modèles”.
  - Supprimer le modèle ou le désélectionner comme modèle par défaut.
  - Vérifier les paramètres système si tu es sur Chrome Canary ou DevTools (voir ci-dessous).

🛠️ Méthode avancée (Chrome DevTools)

Si tu utilises Chrome Canary 131+, tu peux gérer l’activation de l’IA via les politiques système :

Sous Windows :

HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Policies\Google\Chrome
DevToolsGenAiSettings = dword:00000002

Sous Linux :

/etc/opt/chrome/policies/recommended/policies.json
{
  "DevToolsGenAiSettings": 2
}

Ensuite, va sur chrome://policy pour vérifier que la règle est bien appliquée source [1].

Voici comment tu peux activer la prise en charge de l’IA dans Chrome Canary 131+ via les politiques système sous Windows 🛠️ :

🧭 Étapes pour activer `DevToolsGenAiSettings` dans le registre Windows

⚠️ Prérequis :

Chrome Canary version 131 ou supérieure installé.
Droits administrateur sur ton système Windows.

🪛 Étapes détaillées :

Ouvre l’éditeur de registre :
- Appuie sur Win + R, tape regedit, puis appuie sur Entrée.
Navigue vers la clé suivante :
```
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Policies\Google\Chrome
```
Si les dossiers Google ou Chrome n’existent pas, tu peux les créer manuellement :
- Clique droit sur Policies → Nouveau > Clé → nomme-la Google
- Clique droit sur Google → Nouveau > Clé → nomme-la Chrome
Ajoute une nouvelle valeur DWORD :
- Clique droit dans le panneau droit de Chrome → Nouveau > Valeur DWORD (32 bits)
- Nom : DevToolsGenAiSettings
- Double-clique dessus et entre la valeur :
```
2
```
Redémarre Chrome Canary pour que la modification soit prise en compte.

✅ Que signifie la valeur `2` ?

Valeur	Comportement
`0`	Désactive complètement l’IA dans DevTools
`1`	Active l’IA avec consentement explicite
`2`	Active l’IA automatiquement sans demander de consentement

🔍 Vérification

Tu peux vérifier que la politique est bien appliquée en allant sur :

chrome://policy

Cherche DevToolsGenAiSettings dans la liste.

🔍 En résumé

Fonction	Où la trouver	Comment l’activer/désactiver
Chrome AI (Gemini Nano)	Gérer les modèles / Paramètres Chroma AI	Sélectionner ou retirer le modèle
DevTools AI (Chrome Canary)	chrome://policy	Modifier les clés système
Page Assist Sidebar	Interface web	Vérifier les options de modèle actif

Petit détail vous ne verrez pas Gemini Nano
dans la liste des modèles.

Gemini Nano :

C'est la version la plus légère et optimisée de la famille des modèles Gemini développés par Google. Elle est conçue pour fonctionner localement sur les appareils Android, sans connexion Internet, tout en offrant des capacités avancées d’intelligence artificielle.

Voici un aperçu structuré de ses fonctions et spécificités 🔍:

⚙️ Fonctions principales de Gemini Nano

Fonction	Description
📝 Résumé automatique	Génère des résumés de texte directement sur l’appareil
✍️ Assistance à l’écriture	Suggère des reformulations, corrige le style et la grammaire
🧠 Analyse de contexte	Comprend le contenu affiché pour proposer des actions pertinentes
🎙️ Traitement vocal et audio	Capable d’interpréter la voix et de répondre sans cloud
📷 Multimodalité (Pixel 9 uniquement)	Combine texte, image, audio et vidéo pour des réponses plus riches

🧩 Spécificités techniques

Fonctionnement hors ligne : Toutes les opérations IA sont effectuées localement, ce qui améliore la confidentialité, la vitesse et réduit la consommation de données.
Architecture compacte : Optimisée pour les appareils mobiles avec faible consommation de ressources.
Intégration via AICore : S’appuie sur le service système AICore d’Android pour exécuter les modèles IA.
Modularité : Peut être activée ou désactivée selon les besoins de l’utilisateur ou du développeur.
Compatibilité : Initialement disponible sur les Google Pixel, elle s’étend désormais à certains modèles Samsung, Xiaomi, Motorola, Realme, etc. source

🛡️ Avantages stratégiques

🔐 Confidentialité renforcée : Aucune donnée envoyée au cloud.
⚡ Réactivité : Latence minimale pour les tâches IA.
📱 Accessibilité : Fonctionne même sans réseau mobile ou Wi-Fi.
🔄 Économie d’énergie : Idéal pour les terminaux avec ressources limitées.

Le fonctionnement hors ligne de Gemini Nano est l’un de ses atouts majeurs. Voici une explication claire et structurée 🔍 :

🧠 Comment Gemini Nano fonctionne hors ligne

Gemini Nano est un modèle de langage léger développé par Google, conçu pour s’exécuter entièrement sur l’appareil, sans connexion Internet. Cela repose sur plusieurs éléments clés :

1. Exécution locale du modèle

Le modèle est préinstallé ou téléchargé sur l’appareil (Android ou navigateur Chrome Canary).
Une fois en place, il ne dépend pas du cloud : toutes les requêtes sont traitées directement par le processeur ou la puce IA du terminal.
Cela permet des réponses rapides, souvent en moins d’une seconde pour des requêtes simples source : Android Authority.

2. Architecture optimisée

Gemini Nano est conçu pour être compact (environ 2 Go), ce qui le rend compatible avec des appareils comme le Pixel 8/9, certains Samsung Galaxy, Xiaomi, etc.
Il utilise le service AICore sur Android, qui gère les modèles IA en arrière-plan sans consommer trop de ressources source : AndroidGuias.

3. Applications compatibles

📱 Gboard : Suggestions intelligentes de réponse dans les messageries.
🎙️ Pixel Recorder : Transcription et résumé d’enregistrements audio.
🧠 Chrome Canary : Intégration expérimentale dans le navigateur pour des chats IA hors ligne.

4. Sécurité et confidentialité

Aucune donnée n’est envoyée à des serveurs externes.
Idéal pour les environnements sensibles ou sans réseau.

🛠️ Exemple d’utilisation dans Chrome (Canary)

Pour tester Gemini Nano hors ligne dans Chrome :

Active les flags dans chrome://flags :
- prompt-api-for-gemini-nano
- optimisation-guide-on-device-model
Télécharge le modèle via chrome://components.
Lance une application web compatible (ex. chromeai.pages.dev).
Déconnecte ton Internet et interagis avec le modèle localement.

Pour l'instant, Gemini Nano est un modèle "fermé" et n'est pas disponible pour être téléchargé et exécuté via des frameworks comme Ollama, sauf avec le navigateur Chrome. Il est intégré directement dans les produits Google et son API est disponible pour les développeurs Android et Chrome.

Qui es-tu ?
Gemini Nano :
Je suis Gemma, un assistant IA open-source développé par Google DeepMind. Je suis un grand modèle linguistique (LLM) disponible au public.
Vous :
Pourquoi je vois Gemini Nano ?
Gemini Nano :
C'est une excellente question ! Vous voyez "Gemini Nano" parce que je suis lié à un modèle plus grand appelé Gemini, développé également par Google DeepMind.
Voici comment ça fonctionne :
* **Gemini est le modèle principal:** Gemini est Google's ultime modèle linguistique, conçu pour gérer une variété de tâches, y compris le traitement du langage, la génération de texte, la traduction de langues, le résumé de textes et bien plus encore.
* **Gemini Nano est une version plus petite et optimisée:** Gemini Nano est une version plus petite et rendue plus légère de Gemini. Elle est conçue pour fonctionner sur des appareils moins puissants, comme les téléphones mobiles, et nécessite moins de ressources informatiques.
* **Je suis "Gemini":** Puisque je suis décrite comme un LLM open-source développé par Google DeepMind, et que l'on parle de Gemini, c'est très probablement **moi** que vous êtes en train de contacter. Je fonctionne sur la technologie Gemini.
* **Pourquoi voyez-vous Gemini Nano spécifiquement?:** Vos systèmes (ou l'endroit où vous interagissez avec moi) peuvent identifier que vous êtes sur un appareil où Gemini Nano est disponible ou utilisé, ou que vous êtes en train d'interagir avec une fonctionnalité qui utilise particulièrement la version Nano de Gemini.
En résumé, "Gemini Nano" est une version allégée de Gemini qui existe et que vous pourriez rencontrer en interaction avec moi (ou des expériences similaires). C'est une conception intelligente de Google pour rendre la puissance du langage accessible sur de plus larges plages d'appareils.
J'espère que cette explication est claire! Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à les poser.

Page Assist is an open-source browser extension that provides a sidebar and web UI for your local AI model. It allows you to interact with your model from any webpage.

https://github.com/n4ze3m/page-assist

https://chromewebstore.google.com/detail/page-assist-a-web-ui-for/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo

Doc OLLAMA :

https://docs.ollama.com/

https://github.com/ollama/ollama

PS C:\> ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
GPT-OSS:latest aa4295ac10c3 13 GB 13 hours ago
Mistral:latest 6577803aa9a0 4.4 GB 24 hours ago
Mistral:7b 6577803aa9a0 4.4 GB 24 hours ago
phi:latest e2fd6321a5fe 1.6 GB 44 hours ago
phi4:latest ac896e5b8b34 9.1 GB 44 hours ago
PS C:\> ollama ps
NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL
PS C:\> ollama help
Large language model runner
Usage:
ollama [flags]
ollama [command]
Available Commands:
serve Start ollama
create Create a model
show Show information for a model
run Run a model
stop Stop a running model
pull Pull a model from a registry
push Push a model to a registry
signin Sign in to ollama.com
signout Sign out from ollama.com
list List models
ps List running models
cp Copy a model
rm Remove a model
help Help about any command
Flags:
-h, --help help for ollama
-v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.
PS C:\>

PS C:\> ollama --version
ollama version is 0.12.0
PS C:\>

La suite avec :

Et,

GitHub - bernardo-bruning/ollama-copilot: Proxy that allows you to use ollama as a copilot like Github copilot

Proxy that allows you to use ollama as a copilot like Github copilot.

https://github.com/bernardo-bruning/ollama-copilot

FAQ

ollama/docs/faq.md at main · ollama/ollama · GitHub

https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md

https://discord.gg/SW762QET

---------------------------------------------------

Pierre Erol GIRAUDY

Fondateur de UGAIA.

www.ugaia.eu

https://clubsp2013.blogspot.com/

7/03/2026

Gemma 4 ne supporte pas réellement les .docx ni les .md.

Pourquoi .docx est supporté mais pas .md ?

1. Ollama ne gère pas les formats : il reçoit du texte brut

2. Page Assist inclut un extracteur DOCX standard

3. Le Markdown nécessite un parsing plus riche

4. Le RAG de Page Assist est encore minimaliste

Confirmation par les sources

Pourquoi Page Assist n’a pas ajouté .md ?

✔ 1. Priorité aux formats bureautiques

✔ 2. Parsing Markdown = plus complexe

✔ 3. RAG minimaliste

Comment contourner le problème ?

Option 1 — Convertir .md → .txt

Option 2 — Convertir .md → .docx

Option 3 — Utiliser ton propre RAG (Ollama + ChromaDB)

Conclusion

Gemma 4 n’a aucune limitation sur les formats. C’est Page Assist qui :

Ton pipeline RAG local, lui, peut ingérer du Markdown sans problème.

Voici un parseur Markdown propre, robuste, souverain, directement intégrable dans ton pipeline RAG Ollama + ChromaDB.

Takeaway

Module : markdown_parser.py (production‑ready)

Intégration dans ton pipeline RAG (Ollama + ChromaDB)

1. Importer le parseur

2. Ingestion automatique des .md

3. Pipeline complet (extrait)

Pourquoi ce parseur est optimal pour ton usage ?

✔ Compatible GRCA100

✔ Optimisé pour RAG

✔ Gère les cas difficiles

✔ Souverain & local

Option avancée : ingestion Markdown + métadonnées

Option : chunking intelligent Markdown

9/21/2025

Prise en charge de Chrome AI dans OLLAMA

Voici comment repérer et gérer cette fonction :

🧩 Où voir la prise en charge de Chrome AI dans Page Assist

🛠️ Méthode avancée (Chrome DevTools)

Sous Windows :

Sous Linux :

🧭 Étapes pour activer DevToolsGenAiSettings dans le registre Windows

⚠️ Prérequis :

🪛 Étapes détaillées :

✅ Que signifie la valeur 2 ?

🔍 Vérification

🔍 En résumé

Petit détail vous ne verrez pas Gemini Nano dans la liste des modèles.

Gemini Nano :

⚙️ Fonctions principales de Gemini Nano

🧩 Spécificités techniques

🛡️ Avantages stratégiques

🧠 Comment Gemini Nano fonctionne hors ligne

1. Exécution locale du modèle

2. Architecture optimisée

3. Applications compatibles

4. Sécurité et confidentialité

🛠️ Exemple d’utilisation dans Chrome (Canary)

Doc OLLAMA :

La suite avec :

FAQ

Pierre Erol GIRAUDY

Gemma 4 ne supporte pas réellement les `.docx` ni les `.md`.

Pourquoi `.docx` est supporté mais pas `.md` ?

Pourquoi Page Assist n’a pas ajouté `.md` ?

Option 1 — Convertir `.md` → `.txt`

Option 2 — Convertir `.md` → `.docx`

Gemma 4 n’a aucune limitation sur les formats. C’est Page Assist qui :

Module : `markdown_parser.py` (production‑ready)

2. Ingestion automatique des `.md`

🧭 Étapes pour activer `DevToolsGenAiSettings` dans le registre Windows

✅ Que signifie la valeur `2` ?

Petit détail vous ne verrez pas Gemini Nano
dans la liste des modèles.