Points clés à retenir
- Divers outils permettent de copier du texte à partir d’images, mais ils présentent des limites.
- Les outils d’IA restent les logiciels de traitement d’images les plus efficaces.
Devez-vous extraire des données à partir de différents types d’images ?
L’extraction de données d’images est aujourd’hui plus essentielle que jamais, car des secteurs comme l’éducation, la finance et la santé s’appuient sur cette technologie pour numériser et optimiser les processus.
Puis-je extraire des données d'une image ?
Oui, il est possible d'extraire des données d'une image grâce à différentes méthodes. Toutefois, les outils d’IA restent les plus performants.
Qu'est-ce que l'extraction de données d'images ?
L'extraction de données d'images consiste à convertir les informations visuelles contenues dans une image en texte numérique lisible et facilement stockable, modifiable et analysable. La technologie OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) existe depuis des décennies pour automatiser ce processus.
Les progrès récents de l’IA et du machine learning ont augmenté la précision et la portée de l’OCR. Cela améliore l’efficacité, la régularité et l’évolutivité, ce qui la rend idéale pour de nombreux secteurs à forte volumétrie documentaire.
Pourquoi extraire des données d'images ?
La conversion de données issues d’images en texte numérique rend les informations consultables, modifiables et partageables. C’est précieux pour les entreprises et organisations qui gèrent de gros volumes de documents ou d’enregistrements.
Des secteurs comme la santé, la finance et la logistique gèrent fréquemment de grandes quantités de documents basés sur des images. L’extraction automatique permet de gérer ces volumes sans augmenter considérablement les effectifs.
Différentes façons d'extraire du texte d'images
Explorons quelques méthodes et outils courants, ainsi que les limites associées à chacun.
Convertisseurs en ligne gratuits : PNG vers PDF ou JPG vers PDF
Des outils en ligne tels que SmallPDF ou ilovePDF proposent la conversion gratuite d’images en PDF. Si ces outils permettent de convertir les images au format PDF, ils ne prennent pas toujours en charge l’extraction de texte, ce qui vous contraint à utiliser un outil OCR complémentaire pour extraire les données textuelles du PDF ainsi généré.
Limitations :
- Aucune reconnaissance de texte : Ces convertisseurs changent le format du fichier, mais pas les données sous-jacentes.
- Problèmes de confidentialité : Beaucoup d’outils gratuits traitent les données sur leurs propres serveurs, ce qui peut poser des risques pour des documents confidentiels.
- Fonctionnalités limitées : Les convertisseurs gratuits offrent souvent des fonctions de base et ne gèrent pas les documents complexes ou l’extraction de données structurées.
Image en texte avec Google Drive
Google Drive offre un moyen simple et accessible d'extraire du texte d'images. En important une image sur Google Drive et en l’ouvrant avec Google Docs, la plateforme applique un OCR pour convertir tout texte lisible en texte modifiable dans un document.
Étapes :
- Téléchargez l’image sur Google Drive.
- Faites un clic droit sur l’image et sélectionnez « Ouvrir avec Google Docs ».
- Google Docs applique alors automatiquement l’OCR et affiche le texte extrait dans un format modifiable sous l'image.
Comme vous pouvez le constater, les données sont désorganisées et il n’y a pas de champs de données correctement définis.
Limitations :
- Précision limitée : L’OCR de Google a du mal avec les images basse résolution ou les mises en page complexes (ex. : tableaux).
- Problème de mise en forme : L’OCR de Google Docs interprète souvent mal ou a des difficultés à gérer les éléments de texte comme les en-têtes, les tableaux et les mises en page multicolonnes.
- Risques pour la confidentialité : Les documents traités dans l’écosystème Google peuvent présenter des risques pour la confidentialité, particulièrement avec des données sensibles.
Photo en texte avec Microsoft Word
Microsoft Word intègre une fonction OCR pour les images insérées dans le document. Cependant, cette fonctionnalité n’est disponible que dans Microsoft OneNote et les versions récentes de Word.
Étapes :
- Insérez l’image dans Microsoft Word ou OneNote.
- Dans OneNote, faites un clic droit sur l’image et sélectionnez « Copier le texte de l’image ».
- Collez le texte dans le document : il devient alors modifiable.
Limitations :
- OCR basique : L’OCR de Word et OneNote ne convient pas à l’extraction de gros volumes de données ou de structures complexes.
- Pas de traitement par lots : Chaque image doit être traitée manuellement, rendant le processus inefficace sur de gros volumes.
- Risque d’erreurs : L’OCR de Word peut générer un taux d’erreur important avec des images de mauvaise qualité ou du texte stylisé.
Outils OCR de bureau et mobiles
Il existe des outils OCR pour ordinateur ou mobile, comme Adobe Acrobat, Text Fairy (Android) et Adobe Scan (mobile). Ces outils proposent un OCR de base mais sont généralement limités à un usage ponctuel ou à petite échelle, et nécessitent souvent un abonnement pour accéder à des fonctionnalités avancées.
Limitations :
- Coûts d’abonnement : Les fonctions avancées sont souvent réservées aux abonnés payants.
- Automatisation limitée : Ces outils sont le plus souvent manuels et manquent de traitement par lots, ce qui complique la gestion de volumes importants.
- Moins de précision : Les outils OCR de base peuvent mal interpréter le texte sur des images sombres ou avec une mise en page non conventionnelle.
OCR par IA pour le traitement d'images
Les méthodes courantes semblent plus simples à mettre en œuvre si vous n’avez qu'une ou deux images standard à traiter. Mais pour une grande entreprise où la précision est essentielle, le choix du bon logiciel d’extraction de données d’images est crucial.
L’intelligence artificielle et le machine learning font évoluer l’OCR en rendant possible une précision supérieure, notamment sur des images complexes, du texte manuscrit ou de plus faible résolution. L’OCR par IA, tel que celui utilisé par Parseur, apprend des extractions antérieures et s’adapte pour reconnaître des modèles, ce qui le rend hautement efficace pour le traitement de données à grande échelle.
Avantages de l'OCR par IA
- Précision : L’OCR par IA distingue mieux les caractères, langues et mises en page complexes, avec une précision supérieure à l’OCR traditionnel.
- Adaptabilité : Le machine learning permet à l’OCR par IA de s’adapter à de nouvelles polices, mises en page et langues.
- Évolutivité : Idéal pour traiter de grands volumes, avec traitement par lots et automatisation.
Cas d’utilisation du traitement d’images par IA
L’extraction de données d’images est essentielle et utilisée dans de nombreux secteurs.
Juridique
Les cabinets d’avocats gèrent de nombreux contrats scannés, affidavits et dossiers judiciaires essentiels à la gestion et à la recherche documentaire. Un OCR basé sur l’IA peut reconnaître et organiser la terminologie juridique dans son contexte, améliorant la précision des données et la recherche.
Selon une étude, les cabinets d’avocats qui utilisent l’OCR et l’IA peuvent améliorer l’efficacité de leur recherche jusqu’à 60 %, économisant ainsi des heures sur la recherche juridique et l’administration.
Éducation
Les établissements d’enseignement utilisent l’OCR d’images basé sur l’IA pour numériser manuels imprimés et les transformer en formats numériques consultables pour les étudiants. Cela facilite aussi l’accès pour les étudiants en situation de handicap grâce aux lecteurs numériques et aux logiciels éducatifs.
Finance
En automatisant l’extraction de données à partir de ces images scannées, les banques et organismes financiers identifient rapidement les champs clés, comme les montants, dates et informations clients, ce qui améliore la rapidité et la précision.
Selon un rapport de McKinsey, la mise en œuvre de l’IA et de l’OCR en finance peut réduire les coûts opérationnels de 30 à 40 % grâce à l’automatisation et à la réduction des erreurs.
Santé
Le secteur de la santé gère de nombreux documents images : ordonnances, dossiers médicaux, comptes rendus de laboratoire. L’IA peut reconnaître la terminologie médicale spécifique et s’adapter à différents formats de documents, assurant l’extraction fiable et l’enregistrement des informations dans les dossiers patients électroniques (DPE).
Gestion de la chaîne d’approvisionnement
Dans la logistique, le parsing d’images permet d’extraire des données à partir des étiquettes, des connaissements et des documents d’expédition.
Commerce de détail
Les e-commerçants utilisent le traitement d’images pour la gestion d’inventaire et le service client. Couplé à l’IA, l’OCR permet de parser les reçus, étiquettes produit et étiquettes de prix.
Exemple : une société d’e-commerce utilise l’OCR par IA pour extraire automatiquement les détails produits à partir des reçus et gérer les demandes de retour, réduisant le temps de traitement manuel et améliorant la satisfaction client.
Assurance
Le secteur des assurances traite de nombreux formulaires papier (sinistres, rapports d’accident, demandes de contrat). Les outils d’IA identifient et extraient numéros de sinistre, données de police et texte descriptif à partir de photos ou documents scannés, accélérant ainsi le traitement des demandes.
Comment copier du texte d’images avec Parseur
La solution IA de Parseur assure une extraction de données automatisée et très précise, même pour le traitement d’images complexes ou de faible qualité.
Quels formats d’image Parseur prend-il en charge ?
- GIF (seulement 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 : Créez un compte Parseur gratuit
Une fois votre compte créé, choisissez la boîte de réception assistée par IA pour le traitement automatique des fichiers images.
Étape 2 : Téléchargez l’image
Faites glisser/déposez ou transférez l’image dans votre boîte Parseur.
Étape 3 : Traitement automatique des images
Le moteur IA de Parseur traite l’image, extrait les données selon les champs que vous avez définis.
Vérifiez le texte extrait. Vous pouvez modifier les champs ou créer un modèle personnalisé.
Étape 4 : PNG/JPG vers Excel
Vous pouvez exporter les données parsées vers le format de votre choix, comme CSV ou Excel, ou via des intégrations CRM et autres outils.
Cliquez sur « télécharger les données » et choisissez le format (JSON, CSV ou XLSX).
Que vous gériez des dossiers patients en santé ou des factures en entreprise, l’extraction de données d’images vous fait gagner du temps et réduit le risque d’erreur. Les méthodes classiques, bien qu’accessibles, restent limitées en précision et évolutivité.
Les solutions d’OCR par IA comme Parseur offrent une alternative puissante et évolutive pour le traitement d’images, garantissant une plus grande précision, sécurité et efficacité dans le processus d’extraction de données.
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