La reconnaissance optique de caractères (OCR) est la conversion de texte imprimé ou manuscrit en texte numérique modifiable et consultable par une machine. En termes plus simples, l'OCR vous permet de prendre une photo d'un document texte et de transformer cette image en un fichier texte.
L'utilisation d'un outil d'OCR dans votre entreprise permet de gagner du temps et des ressources, ce qui se traduit par une augmentation des revenus.
Ce guide approfondi sur la reconnaissance optique de caractères vous aidera à mieux comprendre la technologie, ses avantages, ses cas d'utilisation et les meilleurs logiciels d'OCR disponibles sur le marché.
Qu'est-ce qu'un logiciel d'OCR ?
Un humain et un ordinateur n'interprètent pas le texte et les images numériques de la même manière. En tant qu'humains, nous voyons simplement des alphabets et des lettres, mais les ordinateurs les voient en format binaire (0 et 1).
Un logiciel de reconnaissance optique de caractères convertira ces nombres binaires en un format lisible par machine (texte, JSON, HTML). De cette façon, l'OCR peut être utilisé pour extraire automatiquement du texte à partir d'images et de fichiers PDF. Les technologies modernes d'OCR basées sur l'IA utilisent également le machine learning et l'intelligence artificielle (IA) pour mieux comprendre le texte manuscrit et les différentes langues.
Histoire de l'OCR
L'histoire de la reconnaissance optique de caractères remonte à la Première Guerre mondiale, lorsque le physicien Emanuel Goldberg a inventé la machine capable de lire et de convertir des caractères en code télégraphique. Elle était appelée la "machine statistique" et a ensuite été acquise par IBM.
Dans les années 1970, Ray Kurzweil a développé le premier OCR Omni-font capable de reconnaître n'importe quel type de police. Et, à partir de l'an 2000, les outils d'OCR sont devenus facilement disponibles et accessibles sur les applications cloud, de bureau et mobiles. De nos jours, l'OCR peut même reconnaître le texte manuscrit de manière assez fiable, comme la lecture d'adresses sur des courriels physiques ou des chèques.
Comment fonctionne la reconnaissance optique de caractères ?
Le processus d'OCR se déroule en 3 étapes :
- Prétraitement de l'image
- Reconnaissance des caractères
- Post-traitement
Prétraitement de l'image
Avant que le logiciel d'OCR ne puisse faire sa magie, il est important de s'assurer que la précision et la qualité des documents numérisés ou des fichiers image sont à la hauteur. C'est là que le prétraitement de l'image entre en jeu. Plusieurs techniques sont utilisées dans cette première étape, telles que :
- Suppression du bruit
- Correction de l'inclinaison
- Remise à l'échelle
Toutes ces méthodes permettent d'améliorer la qualité de l'entrée.
Reconnaissance des caractères
Ce processus utilise l'IA pour identifier et analyser les caractères d'une image (reconnaissance intelligente des caractères : IDR). Deux méthodes peuvent être utilisées :
- La reconnaissance de formes, où une gamme de formats de texte est utilisée pour entraîner l'IA. Elle peut ensuite comparer les lettres et les faire correspondre correctement.
- La reconnaissance de caractéristiques est basée sur des règles et se concentre sur des caractéristiques spécifiques, par exemple, les lignes courbes.
Post-traitement
La dernière étape consiste à améliorer la précision des données en corrigeant les erreurs. Lors de l'entraînement de l'algorithme de Machine Learning, l'IA est informée de ce à quoi le résultat final devrait ressembler. Ainsi, le programme peut comparer et vérifier si tout est conforme au vocabulaire et aux données linguistiques standard et corriger en conséquence.
La reconnaissance optique de caractères dépend fortement de l'alphabet sous-jacent (latin ou arabe ou chinois par exemple). Mais les meilleures plateformes OCR sont également fortement formées sur des langues spécifiques afin de fournir les meilleurs résultats précis. De nos jours, le meilleur OCR est effectué pour les documents en anglais, mais d'autres langues rattrapent leur retard très rapidement.
Les avantages de la reconnaissance optique de caractères
Bien que le principal avantage de l'OCR reste l'automatisation de l'extraction des données sans effort, un outil d'OCR en ligne peut apporter d'autres avantages à votre entreprise, tels que :
- Réduction des coûts
- Économie de temps et de ressources
- Automatisation des processus métier
- Sécurisation adéquate des données
Principaux cas d'utilisation de l'OCR
L'OCR basée sur l'IA est largement utilisé pour lire et extraire des données de factures, de dossiers médicaux, de relevés bancaires et de reçus.
L'OCR dans la finance
Dans le secteur de la finance et de la comptabilité, les logiciels d'OCR sont utilisés pour capturer le texte et les chiffres des factures, des reçus, des documents numériques et pour vérifier les documents relatifs aux transactions financières. Ce processus permet de garantir l'exactitude et la sécurité des données.
L'OCR dans le secteur de la santé
L'OCR basé sur l'IA est utilisé dans le secteur de la santé pour traiter efficacement les dossiers des hôpitaux et des patients et pour réduire le travail de saisie manuelle des données des professionnels de la santé.
L'OCR dans la logistique
L'OCR en ligne permet d'extraire des informations d'un connaissement pour le fret ou des reçus de camion.
Quels sont les meilleurs logiciels d'OCR gratuits ?
Il existe différents types de logiciels d'OCR aujourd'hui, certains étant spécifiques à une langue ou à un domaine d'activité. Dans la liste ci-dessous, vous trouverez les outils d'OCR les plus utilisés de nos jours.
1. Parseur OCR
L'OCR en ligne n'est que la première étape d'un flux de travail de bout en bout de traitement des documents. La plupart des entreprises veulent non seulement pouvoir lire le texte de leurs documents entrants à l'aide de l'OCR, mais elles ont également besoin d'extraire des points de données spécifiques qui peuvent être intégrés à leurs systèmes. Par exemple, un service comptable a besoin d'extraire le texte des factures de ses fournisseurs, mais aussi de reconnaître automatiquement les coordonnées du fournisseur, le montant de la facture et les différents postes. C'est là que des solutions plus avancées comme Parseur peuvent vous aider.
Parseur est un logiciel d'OCR puissant qui utilise à la fois l'OCR zonal et l'OCR dynamique pour automatiser l'extraction de données à partir de PDF. Il est rapide et facile à configurer et à utiliser pour tout type d'industrie. Il vous suffit de transférer vos documents vers la boîte aux lettres Parseur et de regarder les robots faire leur magie.
Il n'y a pas de règles de parsing et les documents sont traités en quelques secondes. Vous pouvez personnaliser les champs de données et créer autant de modèles que vous le souhaitez. Parseur utilise le machine learning pour choisir le bon modèle pour vos documents.
Selon le type de document ou de PDF, Parseur peut extraire automatiquement les données grâce à sa bibliothèque intégrée de modèles. Il a la capacité d'extraire également les données des tableaux et peut se connecter à différentes applications telles que Zapier, Make et Power Automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract est un logiciel d'OCR gratuit et open-source publié sous la licence Apache 2.0. Le programme peut facilement identifier plus de 100 langues et est parfait pour la numérisation OCR. Tesseract OCR prend également en charge les modèles de données de deep learning.
En 2006, Google a sponsorisé Tesseract et il était considéré comme l'application d'OCR la plus précise.
Tesseract est disponible sur Windows, Linux et Mac OS. La dernière version 5 est sortie l'année dernière et peut être installée à partir de Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract peut extraire automatiquement du texte à partir de documents numérisés en utilisant l'IA, le machine learning et l'OCR. Amazon Augmented AI peut également être ajouté à Textract pour vérifier les données sensibles et mettre en œuvre des vérifications humaines des documents manuscrits. Amazon Textract présente les fonctionnalités suivantes :
- Extraction de tableaux et de formulaires
- Reconnaissance de l'écriture manuscrite
- Documents d'identité
- Boîtes englobantes
Amazon propose également un niveau gratuit d'AWS pour tous les nouveaux clients, d'une durée de 3 mois.
Reinsurance Group of America, une entreprise du Fortune 500, a lancé une solution d'optimisation en collaboration avec AWS Textract afin d'innover dans son processus de souscription en utilisant l'OCR et le machine learning. - RGA, janvier 2022
4. Google Document AI
En 2020, Google a annoncé sa nouvelle plateforme DocAI (Document AI) pour l'automatisation du traitement des documents. Elle repose sur l'IA et le machine learning, ce qui permet de créer des workflows d'extraction de données sans effort.
Avec DocAI, Unifiedpost Group a pu augmenter la précision de ses données de 250 %.
Vous pouvez tester le fonctionnement de Document AI en utilisant l'un de leurs exemples. Le logiciel dispose également de capacités de traitement du langage naturel (NLP) pour traiter de gros volumes de documents papier numérisés.
L'avenir de l'OCR
Il ne fait aucun doute qu'un logiciel d'OCR intelligent peut faire la différence dans la façon dont les entreprises traitent leurs documents. Avec l'essor des nouvelles technologies et des nouvelles capacités telles que le deep learning et l'IA, les systèmes d'OCR continueront de dominer le marché mondial.
Le marché de l'OCR devrait atteindre environ 39 785 milliards de dollars d'ici 2031.
Communiqué de presse de Straits Research, 2022
Si les entreprises veulent être à la pointe de la transformation numérique, cette forme de capture de données devra faire partie intégrante de leurs workflows.
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