L'impact de l'IA sur la technologie OCR

Lorsque vous pensez à l'IA, vous pensez probablement aux voitures à conduite autonome et aux assistants virtuels comme Siri ou Alexa. Mais l'IA a également un impact considérable sur des secteurs moins médiatisés. De la fabrication à la publicité, l'IA aide les entreprises à faire plus avec moins en automatisant les processus et en rendant les travailleurs plus productifs. La technologie OCR - l'utilisation de l'intelligence artificielle pour reconnaître le texte à partir des images - en est un exemple. Voyons comment cette technologie peut être améliorée grâce à l'intelligence artificielle, de sorte qu'elle puisse continuer d'avoir un impact positif sur les entreprises, grandes et petites.

Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères ?

La reconnaissance optique de caractères, ou ROC en abrégé, est le processus d'analyse d'une image et d'identification de caractères ou de mots individuels dans cette image. Ce processus est utilisé pour rendre les documents numérisés consultables, pour rendre les documents imprimés accessibles aux personnes souffrant de déficiences visuelles et pour numériser les documents papier. Il s'agit d'une technologie importante dans de nombreux secteurs, mais elle est particulièrement utile aux entreprises.

De nombreuses entreprises utilisent la technologie OCR pour numériser des documents papier, comme des factures ou des listes d'inventaire, afin de faciliter leur organisation et leur consultation. Dans les secteurs de l'expédition et de la logistique, par exemple, l'OCR est utilisée pour numériser des documents tels que les manifestes d'expédition afin de rendre le processus de documentation plus efficace. En outre, les entreprises qui utilisent beaucoup de papier dans leurs activités peuvent bénéficier de la numérisation de leurs documents. Les documents numériques sont plus faciles à partager, à stocker et à mettre à jour que les copies papier. L'OCR peut également être utilisée pour améliorer l'expérience client. Dans les centres d'appels et les services de chat en ligne, par exemple, l'OCR permet aux entreprises de traiter automatiquement les formulaires papier que les clients remplissent.

Comment l'IA améliore-t-elle la technologie de l'OCR ?

La technologie OCR actuelle est incroyablement précise, mais elle n'est pas parfaite. Si elle est capable de reconnaître des documents officiels très propres, elle a du mal à le faire lorsque les documents ne sont pas parfaits. Pour numériser des notes manuscrites ou des factures en désordre, par exemple, vous devez nettoyer le document avant de le numériser. Si vous ne le faites pas, le logiciel d'OCR risque de mal lire certains caractères. Vous devrez peut-être aussi passer du temps à configurer le logiciel pour qu'il reconnaisse des polices spécifiques. Ces problèmes n'affectent pas seulement les efforts de numérisation. Ils peuvent également avoir un impact sur d'autres processus commerciaux qui reposent sur l'OCR, comme la recherche dans une base de données de dossiers clients. Si les informations d'un client sont mal lues en raison d'une police d'écriture désordonnée, vous devrez peut-être corriger manuellement l'erreur et insérer les informations correctes. C'est là que l'IA peut vous aider. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés pour reconnaître une grande variété de polices et de styles d'écriture, de sorte qu'ils ne se trompent pas dans la lecture des documents désordonnés. Il n'est pas nécessaire de nettoyer les documents ou de configurer le logiciel pour qu'il reconnaisse des polices spécifiques. En outre, l'IA peut être utilisée pour améliorer la précision des logiciels de transcription OCR. Cela est particulièrement utile pour les secteurs, comme celui des soins de santé, qui dépendent des dossiers médicaux.

‍

Limites de la technologie OCR actuelle

Si la technologie OCR s'est améliorée ces dernières années, elle présente encore certaines limites. Tout d'abord, elle ne fonctionne qu'avec des images comportant du texte. Cela signifie que vous ne pouvez pas utiliser l'OCR pour numériser des objets, comme des photos de paysages ou de peintures. Cela signifie également que vous ne pouvez pas utiliser l'OCR pour numériser des notes manuscrites. Deuxièmement, l'OCR dépend de la langue, ce qui signifie que vous ne pouvez pas l'utiliser pour traduire des documents d'une langue à une autre. Troisièmement, l'OCR est souvent difficile à intégrer dans les systèmes informatiques existants, ce qui signifie que les entreprises doivent consacrer du temps et de l'argent à son intégration dans leurs systèmes.

‍

À quoi sert l'IA avec la reconnaissance optique des caractères?

Comme de plus en plus d'industries commencent à utiliser la technologie OCR, il y aura une demande accrue pour des logiciels plus précis et plus efficaces. Cette demande mettra la pression sur les entreprises pour qu'elles mettent à jour leurs technologies OCR. L'IA jouera un rôle important dans cette transformation. Au fur et à mesure de sa maturation et de son application à de nouveaux secteurs, l'IA améliorera sa compréhension des images, de sorte qu'elle pourra reconnaître plus que des lettres et des chiffres. Cela sera d'une grande aide pour les secteurs qui doivent numériser autre chose que du texte, comme des photos ou des peintures. Elle aidera également les logiciels d'OCR à reconnaître les polices de caractères de toutes formes et de toutes tailles, quelle que soit la langue dans laquelle elles sont écrites. Cela facilitera l'intégration de l'OCR dans les systèmes informatiques existants, permettra aux entreprises de traduire des documents et permettra d'utiliser l'OCR pour un plus grand nombre d'applications.

‍
La solution de Dataleon pour l'automatisation des documents grâce à l'OCR

La solution de Dataleon est dotée de technologies intelligentes, puissantes et auto-apprenantes.

• Grâce à notre technologie de reconnaissance de documents basées sur l’I.A., nous sommes capables de localiser et extraire automatiquement les données à reconnaître avec un taux de fiabilité proche de 100% sans aucune indication préalable nécessaire de la part de l’utilisateur. Les documents sont ensuite soumis pour approbation et enregistrés dans un outil ERP ou logiciel comptable.
• Notre solution permettent de s’adapter aux documents à structure variable (factures, contrats, relevés de banque) et de les classer automatiquement par nature logique.
• Grâce à l’observation de millions d'exemples, notre outil est en mesure de s'appuyer sur son expérience pour tirer des conclusions. C'est ce qu'on appelle le « machine learning », l'essence même de l'I.A.

‍

‍