Extraire des données d'images : plus facile que jamais avec l'IA

Points clés à retenir

• Différents outils permettent de copier du texte à partir d'images, mais ils ont des limites.
• Les outils d'IA sont plus performants pour le parsing d'images.

Comment extraire précisément et efficacement des données de différents types d'images ?

L'extraction de données d'images est devenue indispensable de nos jours, car les secteurs allant de l'éducation à la finance et à la santé s'appuient sur cette technologie pour numériser et rationaliser les flux de travail.

Est-ce possible d'extraire des données d'une image ?

Oui, il est tout à fait possible d'extraire des données des images en utilisant diverses méthodes. Les outils basés sur l'IA restent toutefois les plus performants dans ce domaine.

Qu'est-ce que l'extraction de données d'images ?

L'extraction de données d'images est le processus de conversion des données visuelles des images en texte numérique qui peut être facilement stocké, modifié et analysé. La technologie OCR traditionnelle (Reconnaissance Optique de Caractères) a facilité ce processus depuis des décennies.

Les avancées récentes en matière d'IA et d'apprentissage automatique ont amélioré la précision et l'ampleur de l'OCR, augmentant ainsi son efficacité, sa cohérence et son évolutivité, ce qui la rend adaptée à diverses industries gérant de nombreux documents.

Pourquoi extraire des données d'images ?

La conversion des données d'images en texte numérique rend les informations accessibles, modifiables et partageables. C'est un avantage inestimable pour les entreprises et les organisations qui gèrent de gros volumes de dossiers ou documents.

Des secteurs comme la santé, la finance et la logistique traitent souvent de grands volumes d'enregistrements sous forme d'images. L'extraction automatisée de ces données permet à ces organisations de s'adapter à l'évolution de leurs besoins sans augmenter considérablement leurs effectifs.

Différentes méthodes pour extraire du texte à partir d'images

Examinons certaines méthodes et outils couramment utilisés, et les contraintes généralement associées à chacun d'eux.

Convertisseurs en ligne gratuits : PNG vers PDF ou JPG vers PDF

Des outils en ligne, tels que SmallPDF ou ilovePDF, offrent une fonction de conversion gratuite d'images en PDF. Bien que ces outils permettent de convertir des images au format PDF, ils ne permettent pas toujours l'extraction de texte, ce qui signifie que vous pourriez avoir besoin d'un outil OCR supplémentaire pour extraire les données textuelles du PDF converti.

Limites :

• Pas de reconnaissance de texte : Ces convertisseurs modifient le format de l'image, mais pas les données qu'elle contient.
• Problèmes de confidentialité : De nombreux outils gratuits traitent les données sur leurs serveurs, ce qui peut poser des risques de sécurité pour les documents sensibles.
• Fonctionnalités limitées : Les convertisseurs gratuits offrent souvent des fonctions basiques et ne sont pas adaptés pour gérer des documents complexes ni l'extraction de données structurées.

Image en texte avec Google Drive

Google Drive offre une méthode simple et conviviale pour extraire du texte à partir d'images. En téléchargeant une image sur Google Drive et en l'ouvrant avec Google Docs, la plateforme utilise l'OCR pour convertir tout texte lisible à partir de l'image en texte modifiable dans un document.

Étapes :

1. Téléchargez l'image sur Google Drive.
2. Faites un clic droit sur l'image et sélectionnez l'option « Ouvrir avec Google Docs ».
3. Google Docs appliquera automatiquement l'OCR à l'image et affichera le texte extrait dans un format modifiable.

Comme vous pouvez le constater, les données extraites sont désorganisées et les champs de données ne sont pas correctement définis.

Limites :

• Précision limitée : L'OCR de Google a du mal avec les images de basse résolution ou les mises en page complexes, comme les tableaux.
• Problèmes de formatage : L'OCR de Google Docs a tendance à déplacer ou à mal gérer certains éléments de texte comme les en-têtes, les tableaux ou les mises en page sur plusieurs colonnes.
• Problèmes de confidentialité : Les documents traités sur Google peuvent présenter des risques en matière de confidentialité, notamment lorsqu'il s'agit de données sensibles.

Photo en texte avec Microsoft Word

Microsoft Word possède des fonctionnalités OCR intégrées qui fonctionnent avec les images insérées dans le document. Cependant, cette fonctionnalité est uniquement disponible dans Microsoft OneNote et les versions récentes de Microsoft Word.

Étapes :

1. Insérez l'image dans Microsoft Word ou OneNote.
2. Dans OneNote, faites un clic droit sur l'image et sélectionnez l'option « Copier le texte de l'image ».
3. Collez le texte dans le document, où il peut être modifié.

Limites :

• OCR basique : L'OCR de Word et de OneNote ne convient pas pour l'extraction de grandes quantités de données ou de structures de données complexes.
• Pas de traitement par lots : Chaque image doit être traitée manuellement, ce qui s'avère inefficace lorsqu'on travaille avec un grand volume d'images.
• Sujette à des erreurs : L'OCR de Word peut occasionner un taux d'erreur élevé lorsqu'il s'agit d'images de mauvaise qualité ou de texte stylisé.

Outils OCR pour ordinateurs de bureau et mobiles

Des outils OCR existent pour les ordinateurs de bureau et les appareils mobiles, tels qu'Adobe Acrobat, Text Fairy (pour Android) et Adobe Scan (pour mobile). Ces outils effectuent une OCR de base, mais sont généralement limités à une utilisation à petite échelle et peuvent requérir un abonnement pour accéder à des fonctionnalités plus avancées.

Limites :

• Coûts d'abonnement : L'accès aux fonctionnalités avancées peut nécessiter un abonnement payant.
• Automatisation limitée : Ces outils requièrent souvent une intervention manuelle et sont peu adaptés pour traiter de grands volumes de données.
• Précision inférieure : Les outils OCR basiques peuvent mal interpréter le texte des images éclairées de manière insuffisante ou celles ayant un format non conventionnel.

OCR basée sur l'IA pour le parsing d'images

Les méthodes traditionnelles de traitement d'images peuvent sembler plus faciles si vous avez 1 ou 2 images standard à traiter. Cependant, pour les grandes entreprises où la précision est primordiale, le choix d'un logiciel approprié pour l'extraction de données d'images est crucial.

L'Intelligence Artificielle et l'apprentissage automatique permettent d'améliorer l'OCR, notamment lorsqu'il s'agit de traiter des images ayant des structures complexes, du texte manuscrit ou une résolution faible. L'OCR basée sur l'IA, telle qu'on peut la trouver chez Parseur, apprend des extractions précédentes et s'adapte pour reconnaître les schémas. Cela la rend particulièrement efficace pour le traitement de données à grande échelle.

Avantages de l'OCR basée sur l'IA

• Précision : L'OCR basée sur l'IA est capable de distinguer les caractères, les langues et les mises en page complexes, ce qui offre une précision supérieure à celle de l'OCR traditionnel.
• Adaptabilité : Grâce à l'apprentissage automatique, l'OCR basée sur l'IA peut s'adapter à de nouvelles polices, mises en page et langues.
• Évolutivité : Cet outil est idéal pour des applications à volume élevé, offrant un traitement par lots et une automatisation des tâches.

Cas d'utilisation du parsing d'images par IA

L'extraction de données d'images est un besoin essentiel pour de nombreux secteurs.

Juridique

Les cabinets d'avocats traitent de nombreux contrats, affidavits et dossiers judiciaires numérisés qui sont essentiels pour la gestion de leurs dossiers et leurs recherches. L'OCR basée sur l'IA peut reconnaître et organiser les terminologies juridiques, améliorant ainsi la précision et la facilité de recherche des données.

Selon une étude, les cabinets d'avocats qui utilisent l'OCR et l'IA peuvent améliorer l'[efficacité de leur recherche jusqu'à 60 %] (https://www.imarcgroup.com/optical-character-recognition-market), économisant ainsi des heures de recherche juridique et de tâches administratives.

Éducation

Les établissements d'enseignement utilisent l'OCR basée sur l'IA pour numériser les manuels imprimés et les convertir en formats numériques consultables et accessibles pour les étudiants. Cela améliore également l'accès pour les étudiants handicapés grâce aux lecteurs numériques et aux logiciels d'apprentissage.

Finance

En automatisant l'extraction de données d'images numérisées, les banques et institutions financières peuvent rapidement identifier les champs clés tels que les montants des transactions, les dates et les informations client, améliorant ainsi la vitesse et la précision du traitement des données.

Selon un rapport de McKinsey, la mise en œuvre de l'IA et de l'OCR dans le domaine financier pourrait réduire les coûts opérationnels de 30 à 40 %, grâce à l'automatisation et à la diminution des erreurs.

Santé

Le secteur de la santé gère divers documents sous forme d'images, tels que les ordonnances, les dossiers médicaux et les rapports de laboratoire. L'IA peut analyser des terminologies médicales spécifiques et s'adapter à différents formats de documents, garantissant une extraction et un stockage précis des informations dans les systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE).

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

Dans le secteur de la logistique, le parsing d'images permet d'extraire les données des étiquettes, des connaissements, et des documents d'expédition.

Commerce de détail

Les commerçants en ligne utilisent le parsing d'images pour la gestion des stocks et le service client. Associé à l'IA, l'OCR permet aux détaillants de parser les reçus, les étiquettes de produits et les étiquettes de prix.

Exemple : Une entreprise de commerce électronique utilise l'OCR basée sur l'IA pour extraire les détails des produits à partir des reçus et gérer automatiquement les demandes de retour, ce qui réduit le temps de traitement manuel et améliore la satisfaction des clients.

Assurance

Le secteur des assurances doit traiter de nombreux formulaires de réclamation, rapports d'accident, demandes de police... Les outils d'IA peuvent identifier et extraire les numéros de réclamation, les détails de la police d'assurance, et le texte descriptif des photos ou documents numérisés, accélérant ainsi le processus de règlement des sinistres.

Comment copier du texte à partir d'images avec Parseur

La solution basée sur l'IA de Parseur fournit une extraction de données automatisée avec une grande précision pour le traitement d'images complexes ou de faible qualité.

Quels formats d'image sont pris en charge par Parseur ?

• GIF (uniquement la première image)
• JPEG
• PNG
• TIFF

Quelle est la taille maximale d'image prise en charge par Parseur ?

Jusqu'à 20 Mo et des dimensions maximales de 10 000 pixels en largeur ou en hauteur.

Étape 1 : Créer un compte gratuit sur Parseur

Une fois votre compte créé, choisissez la boîte aux lettres assistée par l'IA pour le traitement automatique des fichiers image.

Étape 2 : Téléchargement de l'image

Glissez-déposez ou transférez l'image vers votre boîte aux lettres Parseur.

Étape 3 : Traitement automatique des images

Le moteur d'IA de Parseur traite l'image et extrait les données en fonction des champs que vous avez définis.

Vérifiez le texte extrait. Vous pouvez mettre à jour les champs ou créer un modèle personnalisé.

Étape 4 : Conversion PNG/JPG vers Excel

Vous pouvez exporter les données extraites dans votre format préféré, tel que CSV ou Excel, ou via des intégrations avec des CRM et d'autres outils.

Cliquez sur « télécharger les données » et choisissez le format (JSON, CSV ou XLSX).

Que vous soyez un professionnel de la santé qui gère des dossiers de patients ou une entreprise qui traite des factures, l'extraction de données d'images peut vous faire gagner du temps et réduire le nombre d'erreurs. Les méthodes traditionnelles, bien qu'accessibles, ont des limites en termes de précision et d'évolutivité.

Les solutions basées sur l'IA comme Parseur offrent une alternative efficace et évolutive pour le parsing d'images, apportant une plus grande précision, sécurité et efficacité dans le processus d'extraction de données.

Dernière mise à jour le 28 novembre 2024