Ces dernières années, l’utilisation des médias numériques a connu une croissance rapide, et le besoin de numérisation des documents est devenu plus pressant. Le stockage numérique des documents offre des avantages considérables par rapport aux copies physiques traditionnelles, notamment en termes de gain d’espace et de renforcement des mesures de sécurité.
Afin d’optimiser et d’automatiser le processus de numérisation, de nombreuses entreprises et organisations se tournent vers la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR).
Cette technologie est essentielle pour garantir la précision et l’efficacité de tâches telles que le traitement des factures et la reconnaissance des notes manuscrites. Par conséquent, l’application de la technologie OCR IA devient de plus en plus indispensable pour les entreprises qui souhaitent moderniser et rationaliser le traitement de leurs documents.
La taille du marché mondial de la reconnaissance optique de caractères (OCR) était estimée à 10,456 milliards de dollars américains en 2022 et devrait atteindre 12,567 milliards de dollars américains d’ici 2023. Au cours de la période de prévision (2023-2031), le marché devrait croître à un TCAC de 17,7 %, pour atteindre une valeur estimée à 39 785 millions de dollars américains d’ici 2031.
Qu’est-ce que la reconnaissance optique de caractères ?
La reconnaissance optique de caractères (OCR) extrait les données de documents numérisés, d’images (telles que des codes-barres) ou de fichiers PDF contenant uniquement des images, et les rend réutilisables.
Le logiciel utilisé pour l’OCR extrait les caractères des images, les convertit en mots et les transforme en texte qui permet d’accéder au contenu original et de le modifier.
Les systèmes OCR utilisent du matériel (scanners optiques) et des logiciels (pour le traitement avancé) afin de convertir des documents imprimés physiques en texte lisible par une machine. Les programmes OCR ajustent le contenu statique et éliminent le besoin de saisir manuellement les données.
En intégrant l’intelligence artificielle (IA) aux logiciels OCR, il est possible de mettre en œuvre des techniques plus avancées de reconnaissance intelligente des caractères (ICR), qui permettent d’identifier les langues et les styles d’écriture manuscrite.
Malgré les progrès de la numérisation, la plupart des entreprises utilisent encore des documents papier tels que des contrats, des factures et des documents juridiques numérisés. Les documents papier prennent de la place et demandent du temps, ce qui incite à passer à des opérations sans papier. La numérisation des documents et leur conversion en images nécessitent une saisie manuelle, ce qui prend beaucoup de temps.
L’OCR permet de convertir les images en données textuelles lisibles par d’autres logiciels professionnels. Cette technologie permet de gagner du temps et de réduire les coûts, de rationaliser les opérations, de faciliter l’analyse, d’automatiser les processus et d’améliorer la productivité globale.
Comment ChatGPT contribue-t-il à la technologie de reconnaissance optique ?
Les systèmes OCR sont désormais capables de convertir des images en texte, de comprendre leur contenu et de le classer à une échelle sans précédent en tirant parti de la capacité de ChatGPT à filtrer et analyser de grands ensembles de données.
Cette connexion permet aux chercheurs et aux organisations d’extraire plus facilement des informations significatives des archives de documents en permettant une exploration avancée des données, une analyse des tendances et des prévisions à partir de textes numériques.
Des tâches telles que la synthèse de contenu, l’extraction de données et l’automatisation du flux de travail des documents (y compris le traitement des requêtes et le tri basé sur du texte numérisé) en bénéficieront grandement.
ChatGPT améliore l’interaction des utilisateurs avec les systèmes OCR en fournissant une aide interactive et une interface en langage naturel, ce qui améliore l’accessibilité pour un plus large éventail d’utilisateurs.
De plus, il facilite la traduction et la reconnaissance de textes dans plusieurs langues, élargissant ainsi l’utilisation de l’OCR à de nouvelles langues et régions. ChatGPT contribue à la création de solutions OCR personnalisées en intégrant les commentaires des utilisateurs pour un apprentissage et une amélioration continus.
ChatGPT souligne l’importance de promouvoir l’innovation dans la gestion des documents et les initiatives de numérisation tout en améliorant les performances de l’OCR.
Le partenariat entre la technologie OCR et ChatGPT représente une avancée majeure dans l’amélioration de la précision, de la recherche et de l’accessibilité des documents numériques, optimisant ainsi les opérations dans de nombreux secteurs.
Types d’OCR
L’OCR (technologie de reconnaissance de texte) permet non seulement de lire des images et des documents, mais aussi d’effectuer des tâches telles que la lecture de plaques d’immatriculation, de CAPTCHA et de panneaux routiers. Voici les différents types d’OCR.
- Reconnaissance optique de caractères (OCR) : reconnaît le texte dactylographié, mais capture un caractère à la fois.
- Reconnaissance optique de marques (OMR) : méthode de collecte de données auprès d’êtres humains en identifiant des marques ou des motifs sur du papier.
- Reconnaissance optique de mots (OWR) : souvent appelée OCR, mais l’algorithme est légèrement différent, car il scanne le texte dactylographié mot par mot.
- Reconnaissance intelligente de mots (IWR) : reconnaît le texte manuscrit et cursif.
- Reconnaissance intelligente de caractères (ICR) : reconnaît les caractères individuels, puis extrait l’ensemble du texte. Les modèles OCR ont évolué grâce à la reconnaissance de caractères basée sur le deep learning afin de fournir des résultats précis.
Deep learning et modèles OCR
Les progrès du deep learning et du machine learning pour la reconnaissance de texte ont introduit de nouvelles solutions pour convertir le texte analogique en formats numériques.
Le deep learning est un élément clé des frameworks OCR, qui utilise une série d’algorithmes inspirés des réseaux neuronaux. Cette approche imite le fonctionnement du cerveau humain, améliorant ainsi la capacité d’une machine à reconnaître et à traiter efficacement le texte.
Étapes des modèles d’apprentissage profond OCR
Le processus OCR commence par le prétraitement de l’image d’entrée, sa simplification, l’identification des contours importants et le tracé des caractères du texte. Cette étape fondamentale est essentielle pour toutes les tâches de reconnaissance d’images et est détaillée dans des articles sur la technologie de reconnaissance d’images.
L’étape suivante est la détection du texte, qui vise à encapsuler le texte dans des cadres de sélection sur l’image. Cette étape utilise diverses techniques établies, notamment SSD, YOLO (détection en temps réel), les approches basées sur les régions, les techniques de fenêtre glissante, Mask R-CNN et les détecteurs EAST.
Ces techniques sont explorées en profondeur dans notre discussion sur les modèles de reconnaissance d’images, qui met également en évidence les défis uniques posés par l’OCR par rapport à la reconnaissance d’images standard en raison des caractéristiques distinctes du texte.
La dernière étape de l’OCR est la reconnaissance du texte, qui consiste à identifier le texte à l’intérieur du cadre. Dans ce processus, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents sont souvent combinés à des mécanismes d’attention afin de reconnaître le texte avec précision.
Dans les applications OCR plus complexes, telles que la reconnaissance de l’écriture manuscrite ou l’IDC, cette étape peut inclure l’interprétation du texte, ce qui ajoute une couche de complexité supplémentaire à la tâche.
Mise en œuvre de l’OCR à l’aide du deep learning avec la technologie CRNN
Après le prétraitement des images pour l’OCR, cette méthode adopte un processus en deux étapes :
- Le CNN (réseau neuronal convolutif) est utilisé pour extraire les caractéristiques du texte à partir des images. Le CNN est très efficace pour la détection de texte OCR grâce à ses excellentes capacités d’extraction de caractéristiques. Grâce aux couches convolutives, qui réduisent considérablement la complexité de l’algorithme en réappliquant des filtres de détection de motifs à l’ensemble de l’image, il excelle dans l’identification des contours, des formes et des objets complexes importants dans les images.
- Un réseau neuronal récurrent (RNN) suit ensuite pour prédire la position et la valeur des caractères textuels. Les RNN sont connus pour leur capacité à traiter des séquences de longueur variable, telles que la reconnaissance vocale et la reconnaissance de l’écriture manuscrite, et à analyser les relations entre les caractères. Pour remédier au problème de la disparition des gradients, des cellules LSTM (Long Short-Term Memory) sont fréquemment intégrées afin d’améliorer la capacité du modèle à mémoriser des informations sur de longues périodes.
Mécanismes d’attention et transformateurs dans les algorithmes OCR
En améliorant les modèles CRNN grâce à l’intégration de mécanismes d’attention, nous pouvons améliorer considérablement la précision de la prédiction de texte dans les tâches d’OCR.
Développés à l’origine pour la traduction automatique neuronale, les mécanismes d’attention aident les modèles à se concentrer sur des parties spécifiques des données d’entrée en attribuant des poids à différentes unités de texte en fonction de leur pertinence et de leurs interrelations.
Cela permet au modèle de gérer les dépendances à longue portée dans les données, ce que les CRNN et LSTM seuls ne font pas très bien.
Pour une explication détaillée du fonctionnement des mécanismes d’attention et des exemples, consultez un tutoriel dédié à ce sujet.
De plus, en appliquant l’attention multi-têtes, qui exécute plusieurs processus d’attention en parallèle, le modèle peut évaluer diverses dépendances, telles que la distinction entre les relations à long terme et à court terme. Ce processus produit des résultats composites qui améliorent la précision des modèles OCR.
Les transformateurs constituent un autre moyen d’améliorer les performances des modèles OCR.
Contrairement aux RNN, les transformateurs traitent les données d’entrée de manière non séquentielle, ce qui réduit considérablement le temps d’entraînement des modèles OCR. Des modèles de transformateurs NLP de premier plan, tels que BERT et GPT-4, ont démontré l’efficacité de cette approche.
RAM et DRAM : avancées en matière d’OCR grâce aux modèles d’attention basés sur le deep learning
Les réseaux neuronaux inspirés de la structure du cerveau biologique ont trouvé des similitudes avec les modèles d’attention récurrente (RAM). Dans la phase d’attention visuelle de l’OCR, les images sont divisées en « aperçus » et analysées afin d’en extraire les caractéristiques importantes.
Ces caractéristiques sont ensuite résumées en vecteurs d’aperçus, qui sont évalués par un RNN afin de déterminer quel segment d’image inspecter ensuite. La précision des données obtenues est améliorée grâce à la rétropropagation.
Le modèle DRAM (Deep Recurrent Attention Model), qui étend le concept RAM, intègre un système RNN double afin d’améliorer l’efficacité du traitement de texte OCR.
Le premier RNN vise à identifier la position du prochain aperçu, tandis que le second RNN se concentre sur la classification, en attribuant des étiquettes aux caractères de texte dans l’image.
Cette approche en deux parties permet un traitement et une classification plus précis dans les tâches OCR.
Meilleur logiciel OCR pour 2025
Il existe plusieurs technologies et plateformes OCR de premier plan, qui devraient continuer à évoluer à l’avenir. Nous vous présentons ici plusieurs plateformes qui ont constamment innové et évolué afin d’améliorer la précision, l’efficacité et l’expérience utilisateur.
Applications de l’OCR
La technologie OCR est à l’origine d’avancées significatives dans divers secteurs en améliorant l’efficacité et l’accessibilité dans les domaines de la communication numérique, de la banque, du traitement des assurances, de la gestion des documents juridiques, de la gestion des données de santé, des services touristiques et de l’engagement des clients dans le commerce de détail. Nous vous proposons ici une perspective élargie sur l’impact transformateur de l’OCR dans ces secteurs :
L’OCR dans la communication numérique
L’OCR a révolutionné la communication numérique en permettant la numérisation du contenu textuel, rendant ainsi l’information plus accessible au-delà des barrières linguistiques.
Des services tels que la fonctionnalité OCR de Google Translate en sont la preuve, puisqu’ils permettent aux utilisateurs de traduire instantanément des documents imprimés dans leur langue préférée, favorisant ainsi les connexions et la compréhension à l’échelle mondiale.
L’OCR dans le commerce de détail
Dans le secteur du commerce de détail, l’OCR permet aux clients d’utiliser rapidement leurs coupons en scannant les codes séquentiels sur leurs appareils mobiles, transformant ainsi l’expérience d’achat. Cette innovation technologique rend les promotions plus accessibles aux consommateurs, rationalise le processus d’utilisation et améliore la satisfaction et l’engagement des clients.
L’OCR dans le secteur bancaire
Dans le secteur bancaire, l’OCR est une technologie révolutionnaire qui automatise des processus tels que le dépôt de chèques par mobile et la vérification des données clients.
Cette technologie accélère non seulement le traitement des transactions, mais garantit également la sécurité et l’exactitude des informations financières sensibles, renforçant ainsi la confiance des clients et l’efficacité opérationnelle.
L’OCR dans le secteur de la santé
Dans le secteur de la santé, la technologie OCR joue un rôle crucial dans la numérisation des dossiers des patients, des rapports de diagnostic et des antécédents médicaux.
Cela permet aux professionnels de santé d’accéder plus facilement aux informations des patients, améliorant ainsi la qualité des soins et les résultats des traitements, et contribuant ainsi à une meilleure prestation des soins de santé.
L’OCR dans le secteur des assurances
La technologie OCR révolutionne le secteur des assurances en automatisant le traitement des sinistres, ce qui permet un traitement plus rapide et plus précis des transactions.
Cette automatisation rationalise les flux de travail, réduit les erreurs manuelles et améliore l’expérience globale des clients dans le règlement des sinistres.
L’OCR dans le secteur du tourisme
La technologie OCR permet l’enregistrement automatique en scannant simplement les passeports sur les sites web ou les applications mobiles des hôtels, améliorant ainsi l’expérience des touristes.
Ce processus rationalisé améliore l’efficacité opérationnelle des prestataires d’hébergement et offre aux touristes une expérience de voyage plus pratique et plus agréable.
L’OCR dans les services juridiques
Les cabinets d’avocats utilisent l’OCR pour numériser des documents importants tels que les affidavits, les décisions de justice et les documents juridiques.
Cette numérisation améliore l’organisation, la recherche et l’accessibilité des documents juridiques, permettant une gestion plus efficace et plus efficiente des dossiers.
Conclusion
L’intégration des technologies OCR et d’apprentissage automatique favorise l’automatisation des processus métier, optimise les processus de capture de données et élargit les applications de l’OCR dans un large éventail de secteurs.
À mesure que l’apprentissage automatique évolue, les capacités de l’OCR seront améliorées, ouvrant un monde de possibilités innovantes pour des solutions de gestion des données efficaces, sécurisées et centrées sur l’utilisateur.
BERT et OCR : lequel est le meilleur ?
ERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et OCR (Optical Character Recognition) sont deux technologies distinctes utilisées à des fins diverses dans les domaines de l’informatique et du traitement des données.
BERT génère des modèles qui comprennent le sens et le contexte des mots dans une phrase, jetant ainsi les bases d’applications avancées de NLP.
En général, le résultat de ce processus consiste en des matrices qui capturent les subtilités du langage en représentant le texte d’entrée dans un espace à haute dimension.
D’autre part, l’OCR génère du texte extrait de documents ou d’images. Le succès de l’OCR dépend de la qualité de l’image d’entrée et de la capacité de l’algorithme OCR à identifier les caractères et à les convertir en texte.
| Fonctionnalité | BERT | OCR |
| Objectif Principal | Comprendre le contexte des mots dans le texte pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP). | Convertir les images de texte en texte numérique modifiable et consultable. |
| Application | Résumé de texte, analyse de sentiment, réponse à des questions et traduction de langues. | Numériser le texte imprimé pour l’édition, la recherche et la consultation en ligne. |
| Infrastructure Technologique | Apprentissage profond avec des architectures de transformeurs axées sur la compréhension du langage naturel. | Apprentissage automatique pour la reconnaissance de motifs, l’intelligence artificielle et la reconnaissance de caractères. |
| Sortie | Un vecteur qui représente le contexte et les nuances de la langue. | Texte brut extrait des images et des documents. |
| Exemples d’utilisation | Améliorer les moteurs de recherche, améliorer l’IA conversationnelle et améliorer la précision des traductions linguistiques. | Numériser des documents, automatiser la saisie de données et rendre les informations imprimées accessibles numériquement. |
Foire aux questions
Comment fonctionne l’OCR ?
Un moteur OCR de base fonctionne en conservant une bibliothèque complète de modèles de textes et de polices sous forme de gabarits. Le moteur OCR utilise une technologie de reconnaissance de formes pour analyser les images de texte caractère par caractère et les comparer à sa collection interne.
Lorsque le système identifie le texte mot par mot, ce processus est appelé reconnaissance optique de mots.
Les logiciels OCR peuvent-ils convertir n’importe quelle image en texte ?
La technologie OCR vise à convertir les images de texte en un format lisible par une machine, mais son efficacité peut être compromise par des difficultés telles que des images de mauvaise qualité, des mises en page complexes et des polices non standard.
Cependant, les progrès réalisés dans le domaine de l’OCR ont progressivement élargi la gamme d’images qu’il est possible de traiter avec précision.
L’OCR fonctionne-t-il avec différentes langues ?
Oui. La technologie OCR facilite l’extraction de données à partir de documents multilingues dans divers domaines, améliorant ainsi l’efficacité, la précision et la productivité tout en renforçant le traitement, la gestion et l’analyse des données.
Comment l’IA est-elle utilisée dans l’OCR ?
Les algorithmes d’apprentissage automatique alimentent les systèmes OCR basés sur l’IA, améliorant considérablement la précision et l’efficacité de la reconnaissance de texte. En tirant parti des techniques d’apprentissage profond, ces solutions OCR avancées peuvent reconnaître et interpréter avec précision des caractères complexes.
