Analysez facilement des fichiers documentaires grâce à l'IA : reconnaissance optique de caractères (OCR)

Dans cet article, nous allons voir comment intégrer facilement un moteur de reconnaissance optique de caractères (OCR) dans votre projet et comment choisir et accéder au bon moteur en fonction de vos données.

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Qu'est-ce que l'OCR ?

L'OCR trouve ses origines dans la télégraphie. À la veille de la Première Guerre mondiale, le physicien Emanuel Goldberg a inventé une machine capable de lire des caractères et de les convertir en code télégraphique. Dans les années 1920, il est allé encore plus loin et a créé le premier système électronique de récupération de documents.

Les premières versions de l'OCR devaient être entraînées avec des images de chaque caractère et se limitaient à reconnaître une police à la fois. Dans les années 1970, l'inventeur Ray Kurzweil a commercialisé une « OCR omni-police », capable de traiter le texte imprimé dans presque toutes les polices.

La technologie OCR est devenue populaire au début des années 1990 alors qu'elle tentait de numériser des journaux historiques. Au début des années 2000, l'OCR est devenue disponible en ligne en tant que service basé sur le cloud, accessible via des applications de bureau et mobiles.

La reconnaissance optique de caractères, également appelée OCR, est une technologie qui reconnaît le texte dans un numérique image. Le processus de base de l'OCR consiste à examiner le texte d'un document et à traduire les caractères en code pouvant être utilisé pour le traitement des données. Les moteurs OCR sont composés d'une combinaison de matériel et de logiciels utilisés pour convertir des documents physiques en texte lisible par machine. Matériel permettant de copier ou de lire du texte tandis que le logiciel gère généralement le traitement avancé.

Aujourd'hui, de nombreux fournisseurs de services d'OCR proposent une technologie (souvent accessible via des API) capable de reconnaître la plupart des caractères et des polices avec un haut niveau de précision.

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Quels sont les cas d'utilisation de l'API OCR ?

Vous pouvez utiliser l'OCR dans de nombreux domaines, et des modèles spécifiques sont parfois entraînés pour ces domaines. Voici quelques cas d'utilisation courants :

• soins de santé : numériser l'intégralité des antécédents médicaux d'un patient : rapports de santé, radiographies, historique de la maladie, suivi des traitements, diagnostics, dossiers hospitaliers, couverture d'assurance, paiements
• banque : exploite le traitement d'images pour convertir de manière fiable des documents numérisés à partir d'images en fichiers PDF consultables, ce qui permet de récupérer des informations spécifiques grâce à la recherche par mot clé.
• légal : la numérisation, le stockage et la conservation dans des bases de données consultables sont désormais possibles pour tous les documents imprimés : affidavits, jugements, déclarations, avis, testaments, etc.
• chaîne d'approvisionnement : lecture instantanée des codes de lots, des dates d'expiration et des numéros de série
• assurance : le traitement des réclamations peut être automatisé grâce à l'OCR et aux technologies connexes

L'approche multi-cloud

Lorsque vous avez besoin d'un moteur OCR, deux options s'offrent à vous :

• Première option : plusieurs moteurs OCR open source existent, leur utilisation est gratuite. Certains d'entre eux peuvent être performants, mais leur configuration et leur utilisation peuvent être complexes. L'utilisation d'une bibliothèque d'IA open source nécessite une expertise en science des données. De plus, vous devrez configurer un serveur en interne pour faire fonctionner des moteurs open source.
• Deuxième option : vous pouvez utiliser les moteurs de votre fournisseur de cloud. En fait, les fournisseurs de cloud tels que Google Cloud, AWS, Microsoft Azure, Alibaba Cloud ou IBM Watson proposent tous plusieurs moteurs d'IA, dont l'OCR. Cette option semble très simple car vous pouvez rester dans un environnement connu où vous pourriez avoir des compétences dans votre entreprise et où le moteur est prêt à l'emploi.

La seule façon de sélectionner le bon fournisseur est de comparer les moteurs de différents fournisseurs à vos données et de choisir la meilleure OCR qui combine les résultats des moteurs de différents fournisseurs. Vous pouvez également comparer les prix si le prix est l'une de vos priorités, tout comme vous pouvez le faire pour des raisons de rapidité.

Cette méthode est la meilleure en termes de performances et d'optimisation mais elle présente de nombreux inconvénients :

• Vous ne connaissez peut-être pas tous les fournisseurs performants du marché.
• Vous devez vous abonner et passer un contrat avec tous les fournisseurs.
• Vous devez maîtriser la documentation de l'API de chaque fournisseur.
• Tu dois vérifier leurs prix.
• Vous devez traiter les données dans chaque moteur pour réaliser le test de référence.

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Test d'API OCR

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Résultat :

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Plateforme :

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Il existe de nombreux moteurs OCR sur le marché : impossible de tous les connaître, de connaître ceux qui offrent de bonnes performances. La meilleure façon d'intégrer la technologie OCR est l'approche multicloud qui vous garantit d'atteindre les meilleures performances et les meilleurs prix en fonction de vos données et de votre projet. Cette approche semble complexe, mais nous la simplifions pour vous avec Eden AI qui centralise les API des meilleurs fournisseurs.

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Pourquoi choisir Eden AI?

C'est là qu'Eden AI devient très utile. Il vous suffit de vous inscrire et créer un compte Eden AI, et vous avez accès à de nombreux fournisseurs de moteurs pour de nombreuses technologies, dont l'OCR. La plateforme vous permet de comparer et de visualiser les résultats de différents moteurs, et vous permet également de centraliser les coûts liés à l'utilisation de différents fournisseurs.

Eden AI fournit la même API facile à utiliser avec la même documentation pour chaque technologie. Vous pouvez utiliser l'API Eden AI pour appeler les moteurs d'OCR avec un fournisseur en tant que simple paramètre. Avec seulement quelques lignes, vous pouvez mettre en place votre projet en production.

Vous êtes fournisseur de solutions et souhaitez intégrer Eden AI, contactez-nous à l'adresse suivante : contact@edenai.co.

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