Utiliser efficacement la reconnaissance de texte grâce aux solutions OCR en ligne

Ce n'est plus une image très typique, mais elle existe encore : les clients des banques qui remplissent un formulaire de virement et le remettent à la banque. Il y a longtemps que les données de ces formulaires ne sont plus saisies manuellement dans le système interne par les employés de banque. Tout comme le traitement des documents eux-mêmes, la lecture de ces formulaires est automatisée. Cette technologie s'appelle OCR, Reconnaissance optique des caractères ou la reconnaissance optique des caractères. La mise en œuvre de telles solutions est intéressante pour les secteurs à haut volume de traitement. Mais qu'en est-il des entreprises qui n'ont pas de service de développement ou dont l'activité principale est différente ? C'est là que les solutions d'OCR en ligne entrent en jeu.

Aperçu des solutions OCR en ligne

L'utilisation de la reconnaissance de texte est souvent subtile, comme fonction de soutien au sein de processus plus complexes. L'OCR est pertinente pour les clients et pour les processus internes des entreprises.

Reconnaissance de texte en ligne pour les consommateurs

En tant que consommateurs technophiles, les chances sont maximales d'avoir déjà utilisé des applications OCR en ligne. C'est le cas, par exemple, lorsqu'il s'agit de convertir rapidement des données d'images ou de fichiers PDF en une forme permettant de continuer à travailler avec ces données, pour la comptabilité du ménage, la généalogie ou d'autres hobbies. Dans ce cas, les plateformes en ligne offrent la possibilité la plus rapide d'extraire du texte et des données du document. L'utilisateur ne doit pas installer de logiciel sur son ordinateur et peut souvent choisir parmi divers formats de sortie. Ainsi, les fichiers PDF peuvent être convertis en Excel ou Word, selon la mise en page et le contenu. Il est également possible d'utiliser des fichiers image tels que JPG ou TIFF. Pour ce faire, les fichiers sont téléchargés sur la plateforme choisie pour être convertis. Le traitement s'effectue ensuite sur le serveur du fournisseur. Dès que le fichier de sortie est prêt, par exemple un fichier Excel, l'utilisateur peut le télécharger.

Intégrer l'OCR dans l'entreprise

Pour les entreprises, les exigences sont souvent différentes. Ici, une procédure manuelle avec des plateformes publiques n'est pas une méthode fiable pour le traitement en ligne. En revanche, il est beaucoup plus important que le traitement OCR soit intégré dans les processus existants de l'entreprise. Il existe à cet effet des interfaces techniques, en bref APIs, aux fournisseurs de services OCR sur le réseau. L'API permet ensuite aux applications logicielles de l'entreprise d'accéder directement en ligne aux services OCR.

Un exemple en est l'entrée Factures. Celles-ci arrivent directement sous forme de PDF par e-mail dans la boîte aux lettres de l'entrepreneur. Il est également possible de recevoir une facture classique sur papier. Pour les factures papier, toutes les pages sont scannées pour être converties en image numérique JPG, PNG ou TIFF. Ensuite, le processus est à nouveau le même pour les deux cas. Grâce à l'API, les documents peuvent être transmis de manière automatisée au service en ligne de traitement de texte. Les fichiers convertis sont ensuite directement traités, par exemple pour extraire des données de compte, des listes de prix ou des détails de destinataires.

Un document Word peut également servir de base pour de nouveaux contenus. Et si, par exemple, une image JPG a été utilisée, les informations sur l'image peuvent être directement utilisées pour des annotations, des titres ou des descriptions d'images pour la présentation sur Internet.

Avantages des solutions en ligne

L'approche consistant à déléguer les tâches OCR en ligne présente plusieurs avantages. Tout commence par l'infrastructure. Le traitement complexe, notamment en cas de volume élevé de documents, nécessite du matériel supplémentaire dans l'entreprise. Le matériel, tout comme le logiciel lui-même, doit être régulièrement entretenu et mis à jour. Cela implique une charge de travail supplémentaire pour l'équipe informatique ou la nécessité d'engager du personnel ou des prestataires de services supplémentaires.

Avec des solutions internes, il est également plus difficile d'absorber les pics de puissance. Si une puissance de calcul plus importante est nécessaire pendant un court laps de temps, les entrepreneurs ne peuvent augmenter leurs ressources internes que lentement. Les solutions OCR en ligne fonctionnent avec des ressources variables et peuvent réagir immédiatement à des exigences plus élevées grâce à des architectures modernes en nuage. Mises à jour du logiciel, Améliorations des algorithmes d'OCR etc. sont immédiatement disponibles pour les utilisateurs des services en ligne sans mise à jour manuelle.

Dois-je utiliser des solutions OCR open source ou commerciales ?

Pour les petites et moyennes entreprises, la première question qui se pose est de savoir si un logiciel open source librement utilisable est suffisant pour la solution OCR. Ou une plate-forme commerciale est-elle plus efficace ? Cela dépend fortement des compétences au sein de l'entreprise. Les solutions OCR open source comme Tesseract n'entraînent pas de frais d'acquisition pour le logiciel lui-même. Qu'il s'agisse de PDF ou d'images, de nombreux formats peuvent être lus et de nombreuses langues sont reconnues. Toutefois, l'intégrer en tant que composant en ligne dans l'infrastructure informatique existante requiert une expertise technique. Aucun support technique n'est proposé, mais des instructions et de la documentation sont disponibles sur Internet. Les administrateurs informatiques peuvent ainsi effectuer la mise en place pour l'entreprise.

Les fournisseurs commerciaux offrent en revanche un service client direct. De même, l'utilisation du matériel et la connexion au cloud pour le logiciel sont souvent déjà incluses. Dans ce cas, il vaut la peine de comparer attentivement les prestations et les prix entre les fournisseurs. Il faut se demander

  • La solution en ligne offre-t-elle toutes les fonctions OCR dont j'ai besoin ?
  • Est-il facile d'intégrer l'API dans mon système ?
  • Puis-je utiliser l'API de la plateforme pour mes formats de saisie établis (est-ce que j'utilise plutôt des fichiers PDF ou des images, plutôt du texte long ou des formulaires complexes) ?
  • Les outils peuvent-ils convertir mes documents dans les formats de sortie nécessaires (Excel, Word, JSON, XML, etc.) ?
  • Permet-elle de suivre les perspectives de croissance futures ?
  • Est-ce que je paie éventuellement pour de nombreux services dont je n'aurai jamais besoin ?

Cette analyse permet de sélectionner des candidats pertinents.

Veiller également à la sécurité de la solution OCR en ligne

Malgré tous les avantages, il est important de ne pas oublier la sécurité. Dans de nombreux cas, des données sensibles sont transmises en ligne. Lors du choix d'un fournisseur, il convient de prêter une grande attention à la manière dont les données sont transmises. Après tout, un PDF ou une image peut contenir des données très personnelles. Il peut s'agir de n'importe quel texte, comme des informations financières, des anniversaires, des adresses privées ou des détails médicaux. Dans tous les cas, les fichiers ne doivent être transmis qu'avec un cryptage fort, afin que personne ne puisse récupérer les données lors de leur transfert entre les systèmes. Le système du fournisseur OCR lui-même doit également être fortement protégé contre les attaques extérieures. Cela devrait être un critère essentiel lors du choix du fournisseur.

Outre la sécurité des données, la protection des données joue également un rôle important. En Europe, celle-ci est strictement réglementée par le RGPD, le Règlement général sur la protection des données. Les serveurs du fournisseur en ligne devraient si possible être situés en Europe (Plus d'informations sur les pays tiers). Il ne devrait pas y avoir de dérivation des données vers d'autres régions. Ni le document original (p. ex. la numérisation de la facture ou le fichier PDF), ni les fichiers convertis (p. ex. le tableau Excel final) ne doivent rester sur le serveur du système OCR après le traitement en ligne.

Précision de la reconnaissance de texte

Exemple de quittance

Image originale

Numérisation d'un reçu

L'OCR en ligne traditionnel ne reconnaît généralement pas tous les éléments de texte. Les éléments de texte reconnus sont surlignés en gris.

natif AI OCR Exemple
OCR traditionnel

Konfuzio OCR reconnaît tous les mots

OCR en ligne Konfuzio Reçu
Reconnaissance avec Konfuzio OCR

Exemple de numérisation de carte d'identité en ligne

Image originale

Exemple de scan de carte d'identité

L'OCR traditionnel ne reconnaît les lettres qu'avec des erreurs.

Carte d'identité natif AI OCR Faiblesses dans la reconnaissance de texte

Konfuzio OCR en ligne

Meilleure qualité d'OCR en ligne de l'OCR Konfuzio

Mobile et intelligent - L'avenir de l'OCR

Dès que la connexion de son propre système avec des solutions en ligne est établie, de nombreuses nouvelles possibilités s'offrent pour améliorer les processus internes ou la communication avec les clients ou les partenaires commerciaux. La reconnaissance de texte est également facile à effectuer à partir d'appareils mobiles grâce à la puissance de calcul distribuée. Grâce à l'extension continue des plateformes OCR, de nouveaux services sont rapidement disponibles. Des algorithmes intelligents avec l'intelligence artificielle (IA) permettent de reconnaître l'écriture et les informations fragmentées sur plusieurs pages.

Les sources vidéo font également l'objet d'une attention particulière. Les outils de reconnaissance de texte à partir de vidéos peuvent convertir le contenu sans compromettre les performances de leurs propres systèmes. Le texte lu à l'œil peut ensuite être utilisé, par exemple, pour améliorer la libre accessibilité des sources vidéo. Et pas seulement le traitement OCR, mais aussi les les étapes de traitement suivantes peuvent être transférés progressivement vers le cloud. L'entreprise peut ainsi se concentrer sur son activité principale sans avoir à se soucier des technologies de serveur et de l'administration informatique.

Sources

  1. Règles relatives aux pays tiers dans le cadre du règlement général sur la protection des données RGPD : https://dsgvo-gesetz.de/themen/drittland/
  2. Solution OCR open source Tesseract Documentation : https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/
Quel est le niveau de sécurité des applications OCR en ligne ?

La différence entre les applications OCR en ligne et locales est la transmission de documents via Internet. Cette transmission doit être établie de manière sécurisée et démontrable. De plus, le fournisseur doit protéger les données sur ses propres serveurs contre toute utilisation abusive. Tous les fournisseurs sérieux proposent de plus amples informations sur les mesures à prendre sur demande.

Comment effectuer un traitement OCR de PDF en ligne ?

Pour les utilisateurs privés, diverses plateformes sont disponibles pour la conversion directe de fichiers PDF. Le fichier PDF doit être disponible sur l'appareil local (ordinateur de bureau, tablette, smartphone). Le fichier peut ensuite être téléchargé sur le serveur du fournisseur via un formulaire. Des options supplémentaires permettent de choisir le format de sortie. Dès que le traitement OCR est terminé, le document résultant est disponible au téléchargement.

Quelle est la fiabilité des résultats des applications d'OCR en ligne ?

La qualité des résultats d'un traitement OCR par des plateformes en ligne n'est pas fondamentalement différente de celle des applications sur l'ordinateur personnel. Les algorithmes utilisés sont bien plus importants. Il existe souvent des différences visibles, notamment pour les contenus complexes et les documents lisibles par cisaillement. Souvent, les applications locales ne sont pas à la pointe de la technologie après quelques années sur l'ordinateur. En revanche, les plateformes en ligne proposent toujours la dernière version, car elles sont automatiquement mises à jour pour tous les utilisateurs. Le Machine Learning fonctionne également beaucoup mieux sur les plateformes en ligne, car il y a beaucoup plus de données à disposition pour l'entraînement des algorithmes.

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