Le SDK OCR le plus complet pour les développeurs de logiciels

La différence entre l’OCR (reconnaissance optique de caractères) classique et l’OCR avec IA réside essentiellement dans leurs bases technologiques, leur précision, leur flexibilité et leurs capacités d’apprentissage. L’OCR traditionnel s’appuie sur la reconnaissance des schémas et le rapprochement des mises en page, scannant les documents pixel par pixel pour faire correspondre le texte avec un ensemble prédéfini de caractères. Cette méthode peut s’avérer moins précise lorsque les mises en page sont complexes, qu’il y a plusieurs polices de caractères et que les documents sont « brouillés » ou dégradés. Sa capacité à traiter différents types de documents et de mises en page est également limitée. De plus, l’OCR classique est figé et ne s’améliore pas au fil du temps, alimenté par de nouvelles données.

A contrario, l’OCR avec IA a recours à une technologie d’intelligence artificielle – plus précisément des algorithmes de machine learning et de deep learning – pour interpréter le texte en comprenant le contexte et la structure du document. Cette approche se traduit par une précision bien plus grande, en particulier avec les mises en page compliquées, une variété de polices de caractères, les textes manuscrits ou les images de piètre qualité. L’OCR avec IA s’adapte très facilement à différents types de documents, de formats, et de langues, ce qui en fait une solution bien plus flexible. De plus, il est dynamique, apprenant en permanence et s’améliorant à mesure qu’il traite de nouveaux documents, ce qui lui fait gagner en précision et en efficacité au fil du temps. L’OCR avec IA offre une solution plus pointue, plus précise et plus polyvalente pour extraire le texte de documents variés et complexes. Ainsi, il améliore la productivité et réduit les efforts manuels.

L’OCR avec intelligence artificielle tire le meilleur parti des algorithmes de machine learning et de deep learning pour reconnaître avec précision le texte et l’extraire de différents types de documents. Voici comment cela fonctionne :

1. Prétraitement de l’image : l’image du document est d’abord traitée pour améliorer sa qualité. Cette étape peut comprendre la réduction des bruits, la binarisation (conversion des images en couleur ou en gris en images noir et blanc), et la correction de toute distorsion ou déformation.
2. Détection du texte : l’OCR avec IA identifie les parties de l’image contenant du texte, les distinguant des illustrations, graphiques, et espaces blancs.
3. Reconnaissance des caractères : en utilisant des algorithmes de deep learning, l’OCR avec IA reconnaît les caractères individuels au sein des zones de texte détectées. Contrairement à l’OCR classique, qui rapproche les caractères d’un ensemble prédéfini, l’OCR avec IA utilise des réseaux neuronaux déjà exercés sur de grandes quantités de données pour comprendre les différents styles, polices et écritures manuscrites.
4. Compréhension contextualisée : l’OCR avec IA interprète le texte reconnu en prenant en compte son contexte dans le document. Cela veut dire qu’il comprend les spécificités de la mise en page, telles que les paragraphes, les tableaux et les titres, ainsi que les liens entre les différents éléments du texte.
5. Traitement de la langue et de la grammaire : les techniques de traitement du langage naturel (NLP) sont appliquées pour affiner le texte extrait. L’IA peut corriger les erreurs en tenant compte de la structure grammaticale et des phrases habituellement employées dans la langue reconnue.
6. Apprentissage continu : les systèmes d’OCR avec IA apprennent en permanence et s’améliorent au fil du temps. Plus ils traitent de documents, meilleurs ils deviennent pour reconnaître et interpréter les textes, ce qui se traduit par une précision et une efficacité accrues.

L’OCR avec IA et le traitement intelligent des documents (IDP) sont tous deux des technologies de pointe pour le traitement des documents, mais leurs périmètres et leurs fonctionnalités sont très différents.

L’OCR avec IA se concentre sur la conversion du texte tiré d’images scannées de documents, de PDF ou de photos en données modifiables et interrogeables à l’aide du machine learning et du deep learning pour une grande précision. L’IDP, pour sa part, automatise tous les flux de traitement des documents. S’appuyant sur le texte fourni par l’OCR avec IA, l’IDP y applique le NLP, les expressions habituelles du machine learning et les règles pour comprendre les informations et extraire les données étiquetées et significatives pouvant être transmises aux outils de l’entreprise en aval pour une prise de décision éclairée.

Tandis que l’OCR avec IA est fondamental pour l’extraction de texte, l’IDP apporte une solution complète pour transformer les données non structurées en informations exploitables permettant de rationaliser les processus métier. Pour plus d’informations, lisez OCR vs. IDP : quelle est la différence ?

L’OCR avec IA et le Deep-OCR sont tous les deux des technologies puissantes utilisées pour convertir différents documents, images, ou textes scannés en formats pouvant être lus par des machines. Bien que les deux servent les mêmes objectifs, ils fonctionnent selon des méthodes différentes.

L’OCR avec IA exploite un mélange de techniques traditionnelles de reconnaissance de caractères et d’algorithmes d’intelligence artificielle pour interpréter et extraire le texte des images ou des documents. Il s’appuie sur des règles et schémas établis pour atteindre efficacement des résultats justes.

À l’inverse, le Deep-OCR utilise des techniques de deep learning, essentiellement des réseaux neuronaux profonds, pour reconnaître et extraire le texte. Ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données, ce qui leur permet de discerner directement les schémas et spécificités complexes des données entrantes, ce qui se traduit par des niveaux de précision potentiellement plus élevés.

Bien que le Deep-OCR puisse offrir une précision plus élevée, cela se fait souvent en contrepartie d’un coût accru et d’une plus grande complexité. Mettre en place et entretenir des solutions de Deep-OCR nécessite habituellement de conséquentes ressources en informatique et une expertise spécialisée. Pour de nombreuses entreprises, en particulier celles soumises à des contraintes budgétaires ou à des capacités techniques limitées, cette plus grande complexité peut faire du Deep-OCR une option inenvisageable.

En revanche, l’OCR avec IA constitue une solution fiable et d’un bon rapport qualité-prix pour répondre aux besoins de reconnaissance de texte. Il donne des résultats fiables tout en restant accessible et gérable pour les entreprises de toute taille et quelles que soient leurs compétences techniques. En tirant le meilleur parti de la technologie d’OCR avec IA, les entreprises peuvent rationaliser les flux de traitement des documents, améliorer l’accessibilité des données et améliorer l’ensemble de l’efficacité opérationnelle.

La vision par ordinateur couvre un vaste champ de l’intelligence artificielle consacré au fait de permettre aux machines d’interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde physique. Cela comprend une large gamme de tâches, y compris la reconnaissance d’images, la détection d’objets, la compréhension de scènes, et plus encore. Les algorithmes de vision par ordinateur analysent et interprètent les données visuelles tirées d’images ou de vidéos pour en extraire des renseignements pertinents, identifier des objets ou des schémas et prendre des décisions basées sur ces informations.

L’OCR avec IA est une application spécifique de la vision par ordinateur. Elle traite spécifiquement de la reconnaissance et de l’extraction du texte tiré d’images, de documents scannés, ou d’autres supports visuels. La technologie d’OCR avec IA permet aux machines d’identifier caractères, mots et paragraphes sur une image, puis de les convertir en formats de texte modifiables et interrogeables. Elle joue un rôle essentiel dans la numérisation et l’extraction d’informations tirées des documents, en automatisant les processus de saisie des données, et en facilitant les recherches basées sur le texte dans les archives numériques.

Les principales différences entre ces deux technologies comprennent :

• Périmètre : la vision par ordinateur couvre un large panel de tâches en lien avec la compréhension des données visualisées, y compris, mais de façon non limitative la reconnaissance du texte. L’OCR avec IA, quant à lui, se concentre spécifiquement sur la reconnaissance et l’extraction du texte des images.
• Application : tandis que les algorithmes de la vision par ordinateur peuvent être appliqués à différentes tâches, comme la reconnaissance d’objets, la catégorisation d’images ou la compréhension d’une scène, l’OCR avec IA est spécifiquement conçu pour la reconnaissance et l’extraction du texte.
• Résultats : les algorithmes de vision par ordinateur peuvent donner des résultats tels que l’étiquetage d’objets, la délimitation de boîtes, ou des cartes de segmentation sémantique, selon la tâche effectuée. À l’inverse, l’OCR avec IA donne des représentations modifiables et interrogeables du texte qui était contenu dans des images ou documents.

La technologie d’OCR avec IA peut être employée pour de très nombreuses applications, dans différents secteurs d’activité. Parmi les principaux exemples d’utilisation, on trouve :

• Numérisation des dossiers médicaux : dans le domaine de la santé, l’OCR avec IA rationalise la numérisation des dossiers médicaux, y compris les examens des patients, les ordonnances, ou les résultats d’analyses en laboratoire. En extrayant le texte des documents scannés, les prestataires de santé peuvent créer des archives numériques interrogeables, faciliter la recherche d’informations et améliorer la coordination des soins aux patients.
• Traitement des demandes de remboursement des frais de santé : l’OCR avec IA automatise le traitement des demandes de remboursement des frais de santé en extrayant les données pertinentes des feuilles de soin, telles que les informations sur le patient, la codification des prestations et les détails de la facturation. Cela accélère les flux de traitement des demandes, réduit les erreurs et améliore la justesse des remboursements pour les prestataires de santé et assureurs.
• Automatisation de la comptabilité fournisseurs : pour les départements comptables, l’OCR avec IA automatise le flux de traitement des factures en extrayant les données de ces dernières, comme les coordonnées du fournisseur, le numéro de la facture et les informations sur les différents articles. Cela permet une approbation plus rapide de la facture, fait baisser les coûts de traitement et améliore la justesse et la conformité.
• Traitement des bons de commande : l’OCR avec IA améliore la gestion de la chaîne d’approvisionnement en automatisant les tâches de traitement des bons de commande. Après avoir extrait les données du bon de commande telles que la description des produits, les quantités et les prix, il intègre ces informations aux systèmes de gestion des inventaires pour une exécution des commandes et un suivi des stocks efficaces.
• Gestion des notes de frais et des dépenses : l’OCR avec IA simplifie les processus de gestion des reçus et des dépenses en extrayant les données des justificatifs et des rapports de notes de frais telles que la date de la transaction, le montant et le nom du commerçant. Cela permet aux entreprises de rationaliser le suivi des dépenses, d’améliorer la visibilité financière et de garantir la conformité aux politiques de dépenses.
• Vérification des factures fournisseurs : pour la gestion des chaînes d’approvisionnement, l’OCR avec IA vérifie les factures fournisseurs en comparant les données extraites des factures au bon de commande et aux informations figurant sur le bon de livraison. Cela permet aux entreprises de repérer les incohérences, d’éviter les surfacturations et de garantir des paiements justes, ce qui renforcera les relations avec les fournisseurs et le contrôle de gestion.
• Documents logistiques et d’expédition : l’OCR avec IA aide à traiter les documents logistiques et d’expédition, tels que les bons d’expédition, les connaissements, ou les formulaires de douane. En extrayant les bonnes informations de ces documents, les sociétés de logistique peuvent automatiser le suivi des cargaisons, optimiser la planification des itinéraires et améliorer la visibilité de la chaîne logistique.