En théorie, la numérisation de la gestion des documents est simple : les documents qui proviennent déjà de sources électroniques ne sont pas imprimés comme auparavant, mais classés sous forme numérique - par exemple au format PDF. Et : les montagnes de papier déjà existantes sont transformées en fichiers numériques à l'aide d'un programme de numérisation.
Mais le véritable défi se situe après : Certes, les entreprises disposent alors de toutes les données dans un format numérique. En règle générale, il est toutefois difficile, voire impossible, d'effectuer des recherches dans ces données, car elles sont numériques mais non structurées. Les informations sont donc difficilement accessibles. De plus, les entreprises doivent trouver un moyen de trier, d'analyser et d'évaluer le flot de données numériques. C'est là qu'intervient la technologie dite OCR (Optical Character Recognition).
Nous montrons quel logiciel de numérisation OCR permet aux entreprises d'extraire et de classer les données de n'importe quel format de fichier afin de gérer efficacement leurs documents.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
Avantages de la gestion numérique des documents
Si les entreprises ont numérisé leur gestion documentaire avec un logiciel de numérisation, elles bénéficient de ces avantages :
Accès facile
La numérisation des documents permet de les stocker, de les organiser et de les retrouver rapidement et facilement, quel que soit leur emplacement. Cela permet de gagner du temps et de réduire les opérations de recherche et de tri manuelles. La collaboration et l'échange d'informations s'en trouvent facilités.
Gain de place
Les documents numériques numérisés n'occupent pas d'espace physique. Contrairement aux documents papier, qui prennent beaucoup de place sur les étagères et dans les armoires, les documents numériques peuvent être stockés sur des serveurs ou des plateformes de stockage en nuage.
Sécurité et protection des données
Les documents numériques peuvent être protégés par un cryptage et des droits d'accès. Il est ainsi possible de protéger les informations sensibles contre tout accès non autorisé et de garantir le respect des dispositions en matière de protection des données.
Versionnement et sécurité de révision
Un système de gestion de documents numériques permet de gérer les versions et de suivre les modifications. Il est ainsi possible de suivre l'évolution d'un document et de garantir une sécurité de révision.
Automatisation du flux de travail
Les systèmes de gestion de documents à structure numérique offrent souvent des fonctions d'automatisation des processus de travail. Cela peut accélérer les processus de traitement et d'approbation et augmenter l'efficacité.
Respect de l'environnement
En réduisant la consommation de papier, les systèmes de gestion de documents numériques contribuent à préserver l'environnement. Moins de papier signifie moins de consommation de ressources, moins d'impact carbone et moins de déchets.
Gestion des documents avec un programme de numérisation OCR
L'OCR (Optical Character Recognition) est une technologie qui permet aux ordinateurs de reconnaître un texte imprimé ou manuscrit et de le convertir en formats numériques modifiables. Comment cela se traduit-il dans la pratique ?
Sur OCR on crée d'abord des images ou des scans de documents texte. Ces images sont ensuite analysées par un logiciel OCR afin d'identifier les caractères qu'elles contiennent. Ce processus se déroule en plusieurs étapes.
- Tout d'abord, l'image est normalisée afin d'optimiser le contraste et la luminosité et de corriger les éventuels flous. Cela permet d'améliorer la qualité de l'image et d'augmenter la précision de la reconnaissance.
- Ensuite, les lettres, les chiffres et les symboles sont identifiés dans l'image. Le logiciel OCR analyse les formes des caractères et les compare à une base de données de polices connues. Les informations contextuelles sont également prises en compte afin d'améliorer la précision de la reconnaissance.
- Pour augmenter encore la précision de la reconnaissance, on utilise souvent des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes sont entraînés avec de grandes quantités de données textuelles afin de reconnaître les modèles et les caractéristiques des caractères. Cela permet au logiciel de mieux identifier les polices de caractères difficiles ou le texte manuscrit.
- La reconnaissance des caractères est suivie de la reconnaissance automatique de texte, au cours de laquelle les caractères reconnus sont assemblés en mots et en phrases. Des modèles linguistiques sont également utilisés à cette occasion afin de comprendre le contexte des mots reconnus et de corriger les éventuelles erreurs.
- Le logiciel OCR produit le texte reconnu dans un format modifiable, par exemple un document Word ou un fichier PDF interrogeable. Le texte peut ensuite être traité.
Programme de numérisation OCR Use Cases
Dans la pratique, un programme de numérisation OCR aide par exemple dans ces cas :
Saisie automatique des données pour le contrôle fiscal
Les entreprises peuvent utiliser un logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour convertir des documents fiscaux tels que des reçus, Factures et les relevés de compte et d'en extraire automatiquement les données pertinentes. Cela permet de réaliser des contrôles fiscaux plus efficaces, Exigences des principes de comptabilité régulière (GoB) et de minimiser les erreurs.
Traitement efficace des factures
Le logiciel OCR permet la saisie automatique et Traitement des données de facturation, comme par exemple le numéro de facture, les données du fournisseur et les montants. Ces informations peuvent ensuite être importées dans un système de facturation électronique ou un logiciel de comptabilité, ce qui réduit le travail manuel et le risque d'erreurs.
Traitement automatisé des dossiers de candidature
Lors du recrutement de nouveaux collaborateurs, les entreprises doivent souvent passer en revue et traiter de nombreux documents tels que des CV, des diplômes et des lettres de motivation. Elles peuvent utiliser un logiciel OCR pour numériser ces documents et extraire les informations qu'ils contiennent. Cela accélère et simplifie le processus de sélection des candidats.
Programmes de numérisation pour une gestion efficace des documents
En règle générale, il existe deux types de documents numériques : Les documents créés à l'aide de logiciels tels que Microsoft Word, Google Docs ou Adobe Acrobat (documents provenant de sources numériques) et les documents qui sont une numérisation d'un document papier (documents provenant de sources non numériques). Quels programmes de numérisation les entreprises peuvent-elles utiliser pour extraire des données de ces documents ?
Documents provenant de sources non numériques
Les documents qui n'ont pas été créés électroniquement, mais qui consistent en la numérisation d'un papier, se présentent généralement sous forme d'image. Contrairement aux PDF, par exemple, les images ne sont pas facilement consultables. Un programme de numérisation classique ne peut donc pas les lire. Il ne peut donc pas non plus traiter, modifier ou adapter les documents. Pour cela, les entreprises ont besoin d'un logiciel OCR. Il peut extraire, analyser et évaluer les données non structurées de tous les types de documents. Cela peut se faire par exemple avec ces applications :
Pytesseract
Les entreprises peuvent utiliser le moteur OCR Tesseract intégré dans le langage de programmation Python. Python sert d'outil de base pour les algorithmes d'OCR. Les capacités d'OCR de Python sont étendues par la bibliothèque "pytesseract". Elle offre une interface permettant d'exécuter l'OCR Tesseract à partir de code écrit en Python.
Tess4J
Tess4J est une bibliothèque Java puissante qui fournit aux utilisateurs des méthodes d'enveloppement pour l'utilisation du moteur d'OCR Tesseract. Les développeurs peuvent donc facilement intégrer des fonctions OCR dans leurs projets Java.
Tesseract.NET
Tesseract.NET permet aux développeurs d'intégrer Tesseract de manière transparente dans les applications C#. Il fournit un wrapper C# bien documenté pour le moteur OCR de Tesseract. En pratique, cela signifie que les entreprises peuvent utiliser Tesseract.NET pour extraire facilement du texte d'images numérisées avec un programme de numérisation.
Pour savoir exactement comment les entreprises peuvent utiliser Pytesseract, Tess4J et Tesseract.Net, consultez notre guide pratique complet sur Tesseract.
Konfuzio
Les entreprises qui souhaitent obtenir des résultats plus précis avec l'OCR peuvent compter sur le logiciel de Konfuzio de la langue. Celle-ci est particulièrement performante pour l'écriture manuscrite, les polices spéciales et les langues autres que l'anglais. Pour pouvoir fournir des résultats précis, Konfuzio utilise l'intelligence artificielle.
Apprentissage automatique entraîne les systèmes OCR à mieux identifier et reconnaître les modèles à l'aide de grands ensembles de données.
Dans la pratique, le logiciel peut donc identifier de manière fiable des images en basse résolution, du texte manuscrit ou des caractères illisibles.
Documents provenant de sources numériques
Pour extraire des données de documents provenant de sources numériques, les entreprises peuvent également utiliser l'une des applications OCR susmentionnées. Toutefois, étant donné que les documents tels que les fichiers PDF sont plus faciles à rechercher, les entreprises peuvent également utiliser ces frameworks et bibliothèques de langages de programmation :
PyPDF2
PyPDF2 est une bibliothèque Python très répandue. Elle permet aux entreprises d'extraire du texte des fichiers PDF générés électroniquement. En outre, elle leur permet par exemple de faire pivoter des pages, de fusionner plusieurs pages ou de diviser un fichier PDF. Voici un exemple d'un simple extrait de code qui peut faire office de logiciel de numérisation PDF avec PyPDF2 :
import PyPDF2
def pdf_scanner(file_path) :
# Ouvre le fichier PDF en mode binaire
with open(file_path, 'rb') as file :
# Crée un objet PDFReader
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(fichier)
# Itérer sur chaque page du fichier PDF
for page_num in range(pdf_reader.numPages) :
# Lire le texte de la page courante
page = pdf_reader.getPage(page_num)
text = page.extractText()
# Traite le texte extrait (tu peux ajouter ta propre logique ici)
print(f "page {num_page + 1} :")
print(texte)
print()
# Exemple d'appel de la fonction avec un fichier PDF nommé "example.pdf".
pdf_scanner('example.pdf')pdfrw
pdfrw est une bibliothèque Python qui permet aux entreprises de traiter des documents PDF. Outre la possibilité de saisir des documents PDF, pdfrw dispose d'autres fonctions, comme la fusion de fichiers, la rotation de pages ou la modification de métadonnées. Voici un exemple de code simple :
import pdfrw
from PIL import Image
def scan_pdf(pdf_path, output_path) :
pdf = pdfrw.PdfReader(pdf_path)
output_pdf = pdfrw.PdfWriter()
for page in pdf.pages :
page_content = page.Contents
xref = page_content[0].objid
image = Image.open("scanned_image.jpg")
image_xref = pdfrw.PdfDict(Type="/XObject", Subtype="/Image", BitsPerComponent=8, Width=image.width, Height=image.height, ColorSpace="/DeviceRGB", Filter="/DCTDecode")
image_xref.stream = image.tobytes()
resources = pdfrw.PdfDict(XObject=pdfrw.PdfDict())
resources.XObject.X1 = image_xref
page.Contents = pdfrw.PdfArray([pdfrw.PdfIndirect(xref), pdfrw.PdfIndirect(image_xref)])
page.Resources = resources
output_pdf.addpage(page)
output_pdf.write(output_path)
# Exemple d'appel
scan_pdf("entrée.pdf", "sortie.pdf")Lire des fichiers PDF en Java
Le langage de programmation Java dispose de classes intégrées que les entreprises peuvent utiliser pour la lecture et l'écriture de documents PDF. Si elles utilisent par exemple la classe "PDFTextStripper" pour extraire des données d'un document, cela se présente ainsi dans le code :
import java.io.File ;
import java.io.IOException ;
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument ;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper ;
public class PDFScanner {
public static void main(String[] args) {
File file = new File("chemin_vers_fichier_pdf.pdf") ;
try {
PDDocument document = PDDocument.load(file) ;
PDFTextStripper textStripper = new PDFTextStripper() ;
Chaîne text = textStripper.getText(document) ;
System.out.println(text) ;
document.close() ;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace() ;
}
}
}FAQ
L'OCR analyse des images ou des scans de documents texte. Le processus comprend la normalisation de l'image, la reconnaissance des caractères à l'aide de bases de données de polices et de l'apprentissage automatique, l'assemblage des caractères reconnus en mots et en phrases et la sortie du texte reconnu dans un format modifiable tel qu'un document Word ou un fichier PDF interrogeable. Résultat : les entreprises peuvent traiter le texte en toute simplicité.
Pour les images de documents texte, les entreprises peuvent utiliser des applications telles que Pytesseract, Tess4J, Tesseract.NET ou Konfuzio. Ces types de logiciels de numérisation sont notamment disponibles pour Windows et Mac.
La numérisation de différents types de documents par un programme de numérisation permet aux entreprises, entre autres, d'augmenter leur efficacité en stockant, organisant et retrouvant rapidement les documents, d'économiser de l'espace en utilisant des serveurs ou des plateformes de stockage dans le nuage, d'accéder rapidement aux documents à partir de différents appareils, et d'assurer la sécurité et la protection des données grâce au cryptage et aux droits d'accès.
