Contrôle automatisé des certificats

La capacité à distinguer les faux certificats de fin d'études des certificats de travail est de plus en plus importante. Les employeurs et les établissements d'enseignement doivent s'assurer que les certificats présentés sont authentiques afin de préserver l'intégrité de leurs institutions. C'est là qu'intervient Konfuzio, un logiciel qui, grâce à l'utilisation de technologies de pointe, offre une solution fiable, efficace et à l'épreuve du temps pour la vérification et l'analyse automatisées des certificats de fin d'études et des certificats de travail.

Outre la vérification des certificats, Konfuzio propose une multitude d'autres cas d'utilisation qui rendent vos processus plus efficaces.

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Défis à relever

La compréhension des principaux défis liés à l'examen de différents diplômes et certificats de travail constitue la base permettant d'examiner en détail la solution innovante de Confuzio :

Multiplication des contrefaçons

La diffusion de faux certificats de fin d'études et de travail est en constante augmentation, ce qui constitue une menace considérable pour la crédibilité des entreprises, des établissements d'enseignement et des candidats. Les techniques avancées de traitement d'image permettent d'imiter même les caractéristiques de sécurité détaillées, ce qui rend l'analyse et l'identification des documents falsifiés plus difficiles.

Vérification manuelle

La vérification manuelle traditionnelle des certificats de fin d'études est gourmande en ressources et sujette aux erreurs. Elle nécessite des compétences spécialisées et un investissement en temps considérable, ce qui entraîne une charge de travail supplémentaire importante dans de nombreuses organisations.

Variabilité des témoignages

L'énorme diversité des formats de certificats utilisés par différents établissements d'enseignement dans le monde entier augmente la complexité de la vérification. Cette variabilité rend difficile l'élaboration d'une méthode d'analyse standardisée et évolutive.

Objectif

L'objectif de ce cas d'utilisation est de développer un système qui permette de vérifier automatiquement les certificats à l'aide de Confuzio. Le système doit être en mesure de distinguer de manière efficace et fiable les faux des vrais certificats de fin d'études et de travail. Confuzio s'appuiera sur des méthodes avancées d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) pour développer un logiciel permettant d'identifier les modèles et les anomalies dans les documents. L'automatisation du processus de vérification devrait permettre d'économiser du temps et des ressources et d'améliorer la précision de l'analyse.

Approche technologique

Confuzio adoptera une approche hybride qui intégrera à la fois des méthodes basées sur des règles et l'apprentissage automatique. Alors que les méthodes basées sur des règles peuvent identifier des caractéristiques et des modèles spécifiques connus, l'apprentissage automatique permet également de détecter des contrefaçons inconnues et plus subtiles. En outre, Confuzio utilise différentes techniques de traitement d'images pour analyser des éléments visuels tels que les filigranes, les signatures et les cachets.

Mise en œuvre

La mise en œuvre de la solution de vérification automatisée des certificats avec Confuzio se déroule en plusieurs étapes :

Acquisition et préparation des données

La première étape du processus de mise en œuvre consiste à collecter et à préparer une vaste base de données de diplômes authentiques et falsifiés. Ces données servent de base à l'entraînement du modèle. Les technologies suivantes sont utilisées :

  • Reconnaissance optique des caractères (OCR)Technologies OCR trouvent leur application dans l'extraction du contenu textuel des documents de témoignage. Pour ce faire, Confuzio utilise de puissants moteurs de reconnaissance optique de caractères (OCR), capables de reconnaître des textes manuscrits ou mal imprimés.
  • Traitement du langage naturel (NLP) - Les algorithmes NLP analysent les textes extraits afin d'identifier les informations pertinentes telles que les noms, les notes et les détails institutionnels. L'objectif est d'identifier les informations cohérentes et incohérentes dans les documents.

Formation au modèle

Les données préparées sont utilisées pour entraîner un modèle ML spécialisé dans la détection des faux certificats. Le processus d'entraînement comprend

  • Réseaux neuronaux - L'apprentissage en profondeur (deep learning) est utilisé pour identifier des modèles complexes dans les données. Les réseaux neuronaux apprennent à percevoir les différences subtiles entre les vrais et les faux témoignages.
  • Apprentissage en groupe - La combinaison de plusieurs modèles ML améliore constamment la précision de la détection. Les techniques d'ensemble telles que les forêts aléatoires et le gradient boosting trouvent leur application dans l'obtention de prédictions robustes.

Mise en œuvre et intégration

Une fois la formation réussie, le modèle est intégré à la plateforme Confuzio. Cela comprend

  • Interface API - Une méthode conviviale API permet de télécharger des certificats pour vérification. L'API se charge du traitement des documents et renvoie une estimation de leur authenticité.
  • Interface utilisateur (UI) - Une interface utilisateur intuitive permet aux utilisateurs de Konfuzio de comprendre facilement les résultats de l'analyse et de mettre en évidence les caractéristiques suspectes.

Tester et valider

Le système mis en œuvre est testé de manière intensive afin de valider ses performances dans des scénarios d'application réels. Différentes méthodes de test sont utilisées à cet effet :

  • Validation croisée - Pour garantir la fiabilité du modèle, Confuzio utilise ce que l'on appelle une validation croisée, qui divise les données en ensembles d'entraînement et de test.
  • Tests A/B - Ces tests aident à comparer différentes variantes de modèles et à identifier la meilleure configuration.
  • Boucles de rétroaction - Le feedback continu et l'enrichissement des données permettent d'améliorer le modèle en permanence. La courbe d'apprentissage est donc en constante augmentation.

Conclusion

Le contrôle automatisé des certificats avec Confuzio constitue une solution innovante pour lutter contre la falsification des certificats. Grâce à l'utilisation de technologies avancées d'IA et de ML, le logiciel de la Helm & Nagel GmbH efficacement et de manière fiable les documents falsifiés, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources et de renforcer l'intégrité des établissements d'enseignement et des employeurs.

Les technologies utilisées dans ce cas d'utilisation ne se limitent pas à la vérification des certificats de fin d'études.

Les technologies développées pourront être appliquées dans les prochaines étapes à d'autres domaines du traitement des documents. Elles peuvent également être utilisées, entre autres, pour la vérification de documents d'identité, de rapports financiers ou de documents juridiques. Cela ouvre de nombreuses possibilités d'application de Confuzio dans différents secteurs, afin de garantir l'authenticité et la sécurité des documents.

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