Technologie OCR : principes, applications et défis

La reconnaissance optique des caractères (OCR) est une technologie utilisée depuis plusieurs décennies qui permet de reconnaître automatiquement le texte imprimé et de le convertir en données numériques. ICR étend l'OCR à la reconnaissance de texte manuscrit, ici en savoir plus sur la délimitation entre OCR, OMR et ICR.

L'OCR est devenue une technologie de base des flux de travail pour la numérisation, utilisée dans une multitude de domaines d'application. Toutefois, des recherches récentes montrent que la technologie OCR avec bout à bout sera remplacée en perspective. Dans notre article OCR Free Document Understanding lisez comment, à l'avenir, la technologie OCR pourrait devenir obsolète.

Dans cet article, nous jetons un regard détaillé sur le fonctionnement de l'OCR, les différents domaines d'application et les défis et avantages qui en découlent. 

définition de l'ocr

OCR - Définition et introduction

L'OCR (Optical Character Recognition) est une technologie qui reconnaît le texte imprimé et le transforme en données numériques modifiables. Pour ce faire, les images ou les documents sont scannés ou photographiés et analysés par des algorithmes spéciaux. L'OCR, en tant que terme générique pour ces algorithmes, extrait les caractères qu'ils contiennent et les transforme en texte lisible par une machine. 

Cette reconnaissance de texte permet la reconnaissance automatique du texte intégral des documents et permet des étapes de traitement en aval, telles que la recherche dans le texte des documents, l'extraction des informations qu'ils contiennent et l'enrichissement des images et des scans de ces documents papier dans des formats numériques.

L'OCR peut être utilisé dans différents domaines d'application, tels que la bureautique, la gestion de documents, l'archivage, le traitement de texte et la saisie automatique de données. 

La précision des résultats de l'OCR peut être influencée par différents facteurs tels que la qualité du matériel source, la police de caractères, la langue et la lisibilité des caractères. Les progrès réalisés dans les technologies de traitement d'image et d'apprentissage automatique ont permis d'améliorer la précision et les performances de l'OCR. 

L'OCR est une technologie importante qui aide les entreprises et les organisations à optimiser leurs processus de travail et à améliorer leur efficacité.

Fonctionnement

Le fonctionnement de l'OCR repose sur un processus complexe composé de plusieurs étapes. 

Les éléments suivants peuvent faire partie d'un OCR

  • Prise de vue : Le document ou l'image à reconnaître est capturé à l'aide d'un scanner, d'une caméra ou d'un autre système d'imagerie. Dans ce cas, une bonne qualité d'image est importante pour garantir la lisibilité du texte.
  • Prétraitement : L'image capturée est d'abord prétraitée afin de réduire les perturbations et les irrégularités. Cela comprend l'élimination du bruit, la correction des biais ou des distorsions ainsi que l'optimisation du contraste et de la luminosité.
  • Reconnaissance de texte : Cette étape consiste à reconnaître le texte prétraité dans l'image et à le convertir en texte lisible par une machine. Pour cela, on utilise des algorithmes et des techniques spéciales qui effectuent une segmentation des caractères et une reconnaissance des caractères.
  • Segmentation des caractères: Le texte reconnu est divisé en caractères individuels ou en groupes de caractères. Cette étape est importante pour distinguer les lettres, les chiffres ou les symboles les uns des autres.
  • Reconnaissance des caractères : Chaque caractère segmenté est analysé et comparé à un jeu de caractères ou à un modèle afin de trouver la meilleure correspondance possible. C'est là qu'interviennent les algorithmes d'apprentissage automatique, la reconnaissance des formes et les modèles statistiques.
  • le post-traitement : Après la reconnaissance des caractères, différentes étapes de post-traitement sont effectuées. Cela comprend la correction des erreurs, l'application du formatage du texte, l'amélioration de la lisibilité et le nettoyage du texte reconnu.
  • édition : Le résultat de l'OCR est un texte lisible par une machine, qui peut être utilisé pour d'autres étapes de traitement. Cela peut inclure le stockage dans une base de données, le traitement ultérieur dans d'autres applications ou l'affichage sur un écran.

Le fonctionnement de l'OCR varie en fonction du système d'OCR spécifique et des algorithmes et techniques utilisés. Les progrès réalisés dans les domaines du traitement d'image, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle ont permis d'améliorer continuellement la précision et les performances de l'OCR.

avantages ocr

Avantages et défis de l'OCR

L'OCR offre un certain nombre d'avantages, mais elle peut aussi présenter certains défis. 

Avantages de l'OCRLes défis de l'OCR
Gain de temps : l'OCR permet de saisir et de traiter automatiquement le texte, ce qui rend la saisie manuelle et la transcription superflues. Cela permet de gagner beaucoup de temps.Qualité de l'image : l'OCR est sensible à la qualité de l'image. Une mauvaise qualité de numérisation ou de capture d'image peut nuire à la précision de la reconnaissance de texte.
Augmentation de l'efficacité : le traitement automatique des documents et l'extraction d'informations permettent d'accélérer les processus de travail et d'augmenter l'efficacité.Polices de caractères et manuscrits : les différentes polices de caractères, les caractères peu clairs ou illisibles ainsi que les manuscrits représentent un défi pour la précision de l'OCR.
Minimisation des erreurs humaines : l'OCR réduit la probabilité d'erreurs humaines lors de la saisie ou de la transmission de données, car la reconnaissance de texte se fait automatiquement.Multilinguisme : la reconnaissance de texte dans différentes langues peut représenter un défi, car chaque langue a ses propres spécificités et polices de caractères.
Accessibilité : l'OCR permet de convertir des textes imprimés ou manuscrits en formats lisibles par une machine, ce qui facilite l'accès aux informations pour les personnes souffrant d'un handicap visuel.Précision : bien que les systèmes OCR soient de plus en plus précis, il existe toujours une certaine marge d'erreur dans la reconnaissance de texte. La précision peut être compromise, en particulier dans le cas de documents complexes ou de mauvaise qualité.
Possibilité de recherche dans les documents : L'OCR permet de rechercher des textes dans les documents numériques. Cela permet de trouver et d'extraire rapidement les informations pertinentes.Mise en forme et structuration : la reconnaissance correcte des éléments de mise en forme tels que les tableaux, les colonnes, la taille des caractères ou l'alignement du texte peut constituer un défi.

Le fonctionnement de l'OCR varie en fonction du système d'OCR spécifique et des algorithmes et techniques utilisés. Les progrès réalisés dans les domaines du traitement d'image, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle ont permis d'améliorer continuellement la précision et les performances de l'OCR.

Use Cases - OCR dans l'application

Il existe une multitude de domaines d'application pour l'OCR (reconnaissance optique des caractères). 

En voici quelques exemples :

Traitement des documents

L'OCR permet de capturer et de traiter automatiquement des documents imprimés tels que des factures, des contrats, des formulaires, des rapports et bien plus encore. 

Le texte peut être extrait, recherché et importé dans des systèmes numériques.

Archivage numérique

L'OCR permet de convertir des documents imprimés en formats numériques et de les stocker dans des archives électroniques. 

Cela facilite la recherche, l'accès et la gestion des documents.

Saisie automatique des données

L'OCR permet d'extraire automatiquement des données de formulaires ou de tableaux imprimés. 

Des informations telles que le nom, l'adresse, le numéro de téléphone, les numéros d'article, etc. peuvent être saisies et utilisées dans des bases de données ou des systèmes CRM.

Extraction de texte à partir d'images

L'OCR peut être utilisé pour extraire du texte d'images ou de photos. 

Cela est utile lorsque le texte des images doit être rendu disponible ou consultable.

Reconnaissance des numéros

L'OCR peut être utilisé pour la reconnaissance et l'extraction de numéros, par exemple dans le cadre de la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR) pour la surveillance du trafic ou le traitement de documents bancaires et financiers.

Traduction et traitement linguistique

L'OCR peut être utilisé comme étape préliminaire à la traduction automatique. 

Le texte reconnu peut être automatiquement traduit dans d'autres langues ou utilisé pour l'analyse et le traitement basés sur la langue.

Accessibilité

En convertissant le texte imprimé en formats numériques, l'OCR aide les personnes souffrant de déficiences visuelles ou de difficultés de lecture, car le texte peut être converti en synthèse vocale ou en systèmes braille.

Traitement du courrier et des colis

L'OCR est utilisé dans la logistique pour reconnaître les adresses sur les lettres ou les colis et optimiser la livraison. Mais souvent, les informations lisibles par machine peuvent déjà être codées sous forme de code-barres et être transmises par le biais de Scanners de codes-barres au lieu de la technologie OCR.

Ces domaines d'application ne sont que quelques exemples, et l'OCR est utilisé dans de nombreux autres domaines où la reconnaissance et le traitement automatiques de texte sont nécessaires.

Les logiciels OCR existeront-ils encore à l'avenir ou seront-ils complètement remplacés par l'IA ? 

Après notre examen approfondi des travaux de recherche que vous avez fournis, il est possible de dégager un certain nombre de conclusions clés qui ont des implications importantes pour l'avenir des logiciels OCR traditionnels.

Importance du traitement post-OCR

L'étude de Nguyen et al. (2021) souligne la nécessité d'un traitement post-OCR afin d'améliorer la précision et la qualité des résultats de l'OCR. Alors que les systèmes OCR modernes offrent des performances adéquates pour la reconnaissance de textes modernes, la recherche montre que leur efficacité est considérablement réduite lors du traitement de matériaux historiques ou de textes traités avec des techniques de numérisation dépassées. 

La mise en œuvre de techniques de traitement post-OCR avancées, basées sur l'IA et l'apprentissage automatique, pourrait contribuer à améliorer ces défis et à étendre ou remplacer le rôle des logiciels OCR traditionnels.

Influence des erreurs d'OCR sur la reconnaissance de texte

Hamdi et al. (2022) apportent une contribution précieuse à la discussion en analysant l'impact des erreurs d'OCR sur l'accessibilité des documents et sur des tâches spécifiques de traitement du langage naturel, telles que la reconnaissance et la mise en relation d'entités nommées. 

Malgré les améliorations significatives de la technologie OCR, leurs recherches soulignent la nécessité de mettre en œuvre des stratégies avancées de traitement des erreurs et de correction post-OCR afin d'obtenir des résultats fiables.

Solutions OCR personnalisées

Jain et al. (2023) indiquent que la création de solutions OCR dotées de capacités similaires à celles de l'homme, en particulier pour le traitement de textes manuscrits ou de textes avec des styles d'écriture uniques, reste un défi important. Ils proposent comme solution le développement de modèles OCR adaptatifs et de solutions personnalisées qui pourraient améliorer la précision de la reconnaissance de texte pour ces cas d'application particuliers grâce à l'entraînement avec des ensembles de données spécifiques et individualisés.

Dans l'ensemble, ces études indiquent que les logiciels OCR traditionnels continueront probablement à jouer un rôle important, mais qu'ils seront de plus en plus complétés et améliorés par des technologies et des approches plus avancées. En particulier, la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique, l'amélioration du traitement post-OCR et des procédures de correction, ainsi que le développement de solutions OCR individualisées peuvent y contribuer. On peut donc s'attendre à ce que les logiciels OCR continuent à être capables de traiter une grande variété de types et de styles de textes, et ce avec une précision et une efficacité croissantes.

Références :

Hamdi, A., Pontes, E. L., Sidere, N., Coustaty, M., & Doucet, A. (2022). Analyse approfondie de l'impact des erreurs d'OCR sur la reconnaissance des entités nommées et la création de liens. Cambridge University Press.

Jain, P. H., Kumar, V., Samuel, J., Singh, S., Mannepalli, A., & Anderson, R. (2023). Lecteurs artificiellement intelligents : un cadre adaptatif pour la reconnaissance numérique de caractères manuscrits originaux avec des méthodes OCR. Information, 14(6), 305.

Nguyen, T. T. H., Jatowt, A., Coustaty, M., & Doucet, A. (2021). Enquête sur les approches de traitement post-OCR. L3i, Université de La Rochelle).

Conseils pour optimiser les résultats de l'OCR

Afin de tirer le meilleur parti de vos résultats d'OCR, nous vous conseillons de suivre les conseils suivants :

  • Prise de vue minutieuse : Assurez-vous que la qualité de l'image du document ou de la photo numérisée est élevée. Utilisez une résolution appropriée et assurez-vous que le texte est clair et lisible.
  • Prétraitement de l'image : Nettoyez l'image avant le traitement OCR en éliminant le bruit, en optimisant la luminosité et le contraste et en corrigeant les éventuelles distorsions. Vous améliorez ainsi la lisibilité et les résultats de l'OCR. Tesseract utilise par exemple pour le traitement des images Leptonica. Le site Module Python OpenCV offre une autre alternative gratuite.
  • Adapter les paramètres du logiciel OCR : Vérifiez les paramètres du logiciel OCR utilisé. Selon le type de texte, la taille des caractères ou la langue, des ajustements de paramètres tels que les méthodes de reconnaissance de texte ou les seuils de confiance peuvent améliorer la précision des résultats. Différentes technologies gratuites peuvent être utilisées ici, comme par exemple Tesseractou technologies logicielles commerciales ou Offres OCR-SaaS peuvent être utilisés. 
  • Traitement post-OCR : cette étape permet d'identifier et de corriger les fragments de texte reconnus incorrects. Bien que cette activité était auparavant effectuée manuellement, divers résultats de recherche peuvent être prêts à l'automatisation pour corriger les erreurs OCR.

En appliquant ces conseils, vous pouvez améliorer la qualité et la précision des résultats de l'OCR et ainsi augmenter l'efficacité et la fiabilité de votre traitement OCR.

Conclusion - Augmentation de l'efficacité et réduction des erreurs grâce à l'OCR

L'OCR est une technologie puissante qui permet la reconnaissance automatique de texte et offre une multitude d'applications : Du traitement de documents à l'accessibilité en passant par l'extraction de données, l'OCR ouvre la voie à de nombreux avantages. 

Il améliore l'efficacité, réduit les erreurs et permet la recherche de documents. 

Malgré tout, il existe des défis tels que la qualité de l'image ou les différentes polices de caractères. L'optimisation de la capture d'image, le prétraitement et l'adaptation des paramètres OCR permettent d'améliorer la précision. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle contribuent au développement continu de l'OCR. 

L'intégration de l'OCR dans des plateformes telles que Konfuzio permet d'automatiser le traitement des données, d'améliorer la qualité des données et de faciliter l'accès aux informations. 

Avec le développement continu de l'OCR, l'avenir sera prometteur en aidant les entreprises et les organisations à optimiser leurs flux de travail et à utiliser leurs données plus efficacement.

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