L’OCR (reconnaissance optique de caractères) désigne l'identification du texte à partir d’images et de documents. L’utilisation d’un outil d’OCR dans votre entreprise permet de gagner du temps et des ressources, ce qui entraîne une augmentation du chiffre d'affaires.
Ce guide approfondi sur l’OCR vous aidera à mieux comprendre la technologie, ses avantages 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).
Une technologie OCR convertit ces nombres binaires en un format lisible par machine (Texte, JSON, HTML). De cette façon, l’OCR peut être utilisé pour extraire automatiquement le texte à partir d’images et de fichiers PDF. Les technologies modernes d’OCR basées sur l’IA s’appuient sur 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 l'OCR remonte à la Première Guerre mondiale, lorsque le physicien Emanuel Goldberg a inventé une machine capable de lire et convertir des caractères en code télégraphique. Elle était appelée la "machine statistique" et a été ensuite 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. À partir de l’an 2000, les outils d’OCR sont devenus facilement disponibles et accessibles sur des applications cloud, desktop ou mobiles. De nos jours, l’OCR peut même reconnaître de façon fiable le texte manuscrit, comme la lecture des adresses sur des courriers physiques ou des chèques.
Comment fonctionne l’OCR ?
Le processus d’OCR comprend 3 étapes :
- Prétraitement de l’image
- Reconnaissance des caractères
- Post-traitement
Prétraitement de l’image
Avant que le logiciel OCR ne fasse sa magie, il est important de s’assurer que la qualité des documents scannés ou des fichiers image est suffisante. C’est là que le prétraitement d’image intervient. Plusieurs techniques sont appliquées à cette étape, telles que :
- Suppression du bruit
- Correction de l’inclinaison
- Remise à l’échelle
Toutes ces méthodes servent à améliorer la qualité de la donnée d’entrée.
Reconnaissance des caractères
Ce processus fait appel à l’IA pour identifier et analyser les caractères présents dans une image (reconnaissance intelligente des caractères : IDR). Deux méthodes peuvent être utilisées :
- La reconnaissance de formes, où une gamme de formats de texte sert à entraîner l’IA. Celle-ci compare ensuite les lettres et les fait correspondre correctement.
- La reconnaissance de caractéristiques, basée sur des règles et axée sur des spécificités : par exemple, les lignes courbes.
Post-traitement
La dernière étape vise à améliorer la précision des données en corrigeant d’éventuelles erreurs. Lors de l’entraînement de l’algorithme de machine learning, l’IA apprend à quoi le résultat final doit ressembler. Le programme peut alors comparer et vérifier si tout est conforme au vocabulaire et à la langue de référence, puis ajuster si nécessaire.
L’OCR dépend fortement de l’alphabet sous-jacent (latin, arabe, chinois, etc.). Mais les meilleures plateformes OCR sont également massivement entraînées sur des langues spécifiques afin de fournir des résultats aussi précis que possible. Aujourd’hui, les meilleurs résultats sont obtenus sur des documents en anglais, mais d’autres langues progressent rapidement.
Les avantages de la reconnaissance optique de caractères
Bien que le principal avantage de l’OCR reste l’extraction automatisée des données, d’autres bénéfices apportés par un outil d’OCR en ligne existent pour votre entreprise :
- Réduction des coûts
- Gain de temps et d’efforts
- Automatisation des processus métier
- Sécurisation appropriée des données
Principaux cas d’usage de l’OCR
L’OCR basée sur l’IA est largement utilisée pour lire et extraire des données à partir de factures, dossiers médicaux, relevés bancaires et reçus.
L’OCR dans la finance
Dans le secteur de la finance et de la comptabilité, les logiciels OCR servent à capturer le texte et les chiffres depuis des factures, reçus, documents numériques et à vérifier la paperasse des transactions financières. Ce procédé aide à garantir l’exactitude et la sécurité des données. Pour une exportation unique rapide de ces données, essayez notre convertisseur OCR vers Excel gratuit.
L’OCR dans le secteur de la santé
L’OCR basé sur l’IA est utilisé dans le domaine de la santé pour traiter efficacement les dossiers d’hôpitaux et de patients tout en diminuant le travail manuel de saisie des données.
L’OCR dans la logistique
L’OCR en ligne permet d’extraire les informations d’un connaissement (BOL) pour des cargaisons ou des reçus de camions.
Quels sont les meilleurs logiciels d'OCR gratuits ?
Il existe différents types de logiciels d’OCR aujourd'hui ; certains sont dédiés à une langue ou à un domaine métier. Voici les outils d’OCR les plus couramment utilisés actuellement.
1. Parseur OCR
L’OCR en ligne n’est que la première étape d’un workflow de traitement documentaire de bout en bout. La plupart des entreprises ne se limitent pas à lire le texte de leurs documents entrants grâce à l’OCR : elles souhaitent également extraire des données spécifiques à intégrer à leurs systèmes. Par exemple, un service comptable doit extraire le texte des factures fournisseurs, mais aussi identifier automatiquement leurs coordonnées, le montant des factures et les lignes d’articles. C’est là que des solutions plus avancées comme Parseur entrent en jeu.
Parseur est un logiciel OCR puissant utilisant à la fois l’OCR Zonal et l’OCR Dynamique pour automatiser l’extraction de données à partir des PDF. Il est rapide et facile à mettre en place pour tout secteur d'activité. Il vous suffit de transférer vos documents à la boîte Parseur et de laisser les robots œuvrer.
Aucune règle de parsing : les documents sont traités en quelques secondes. Vous personnalisez les champs de données et créez autant de modèles que voulu. Parseur utilise le machine learning pour détecter automatiquement le bon modèle pour vos documents.
Selon le type de document ou PDF, Parseur peut extraire automatiquement les données grâce à sa bibliothèque intégrée de modèles. Il sait également extraire des données de tableaux, et peut se brancher sur différentes applications telles que Zapier, Make et Power automate.
2. Tesseract OCR
Tesseract est un logiciel OCR gratuit et open source publié sous licence Apache 2.0. Il peut reconnaître plus de 100 langues et est idéal pour le scanning OCR. Tesseract OCR prend aussi en charge les modèles de deep learning.
En 2006, Google a sponsorisé Tesseract, qui a alors été considéré comme l’application d’OCR la plus précise.
Tesseract est disponible pour Windows, Linux et Mac OS. La dernière version 5 est sortie l’an dernier et peut être installée depuis Github.
3. Amazon Textract
AWS Textract permet d’extraire automatiquement du texte depuis des documents scannés grâce à l’IA, au machine learning et à l’OCR. Amazon Augmented AI peut être ajouté à Textract pour vérifier des données sensibles ou valider manuellement des documents manuscrits. Amazon Textract propose ces fonctionnalités :
- Extraction de tables et formulaires
- Reconnaissance de l’écriture manuscrite
- Documents d'identité
- Boîtes englobantes
Amazon propose aussi une offre AWS gratuite pour tout nouveau client pendant 3 mois.
Reinsurance Group of America, une entreprise du Fortune 500, a lancé une solution d’optimisation en collaboration avec AWS Textract pour innover dans sa souscription via 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 documentaire. Bâtie sur l’IA et le machine learning, elle permet de déployer 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 sur l’un de leurs exemples. Le logiciel offre aussi des capacités de NLP (traitement du langage naturel) pour traiter de gros volumes de documents numérisés.
L’avenir de l’OCR
Il est évident qu’une application OCR intelligente peut transformer la manière dont les organisations traitent leurs documents. Avec l’essor de nouvelles technologies comme le deep learning et l’IA, les systèmes 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 souhaitent mener leur transformation digitale, cette forme de capture de données doit faire partie de leurs workflows.
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