Qu'est-ce que l'OCR ? Comment crée-t-il des documents modifiables ?

Gérer des documents papier, c'est comme jongler avec des balles de ping-pong.

Il faut un effort constant pour les maintenir en place tout en s'assurant qu'ils ne tombent pas par terre et ne roulent pas. Les entreprises efficaces numérisent généralement les documents papier et les stockent dans le cloud pour éviter tout tracas.

Ils utilisent des logiciels de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour transformer le texte sur le document papier en données textuelles lisibles par machine, ce qui leur permet d'accéder, de rechercher et de modifier des documents de n'importe où.

La technologie OCR ne se limite pas aux documents papier ; les entreprises l'utilisent également pour transformer le texte sur des panneaux, des panneaux d'affichage ou des émissions de télévision en documents texte modifiables et consultables.

Le logiciel OCR convertit les documents physiques et les images en fichiers texte modifiables. Un scanner enregistre un document au format portable document format (PDF) ou joint photographic experts group (JPEG/JPG). Ensuite, le document est téléchargé dans un logiciel OCR qui le convertit en document texte ou en fichier PDF modifiable. Vous pouvez ensuite utiliser un éditeur PDF pour apporter les modifications nécessaires au document.

L'OCR reconnaît le texte sur des panneaux, des panneaux d'affichage ou des émissions de télévision. En utilisant cette technologie, les entreprises dans le domaine de la saisie de données capturent le texte de documents imprimés tels que des factures, des documents bancaires, des passeports, des reçus, des cartes de visite ou une impression de données statiques.

Tout processus qui doit numériser du texte tout en le rendant modifiable et consultable utilise la technologie OCR.

L'OCR est même populaire dans les produits de consommation. De nombreuses applications bancaires permettent aux clients de déposer des chèques depuis leur téléphone via une photographie.

Bien que les utilisateurs saisissent généralement des informations pertinentes telles que le montant à déposer, le processus de confirmation est souvent géré par un logiciel OCR.

Certaines applications de traduction en temps réel reposent également sur l'OCR. Si quelqu'un traduit du texte à partir de photos, l'application extrait le texte pertinent de la photographie ou de la zone numérisée. Ensuite, elle passe le texte extrait par un logiciel de traduction automatique pour produire un texte traduit.

Histoire de l'OCR

La première invention de la technologie OCR est attribuée au Dr. Edmund Fournier d'Albe, qui a inventé l'Optophone en 1908. Cet appareil utilisait la lumière pour transformer le matériel de lecture en son pour les personnes malvoyantes.

Après la Première Guerre mondiale, le physicien Emanuel Goldberg a repris le travail de d'Albe et a inventé une machine de reconnaissance optique de caractères capable de lire et de traduire des caractères en code télégraphique. Avec cette machine, Goldberg a créé le premier système de tenue de registres, une technologie qu'IBM a ensuite acquise. Sa machine originale s'est avérée être le précurseur des cartes de crédit numériques et des codes-barres d'aujourd'hui.

Les années 1970 ont vu la commercialisation par Ray Kurzweil de l'OCR « Omni-font », qui a permis aux machines de traiter le texte écrit dans différentes polices et styles. Puis, dans les années 1990, l'OCR a été popularisé avec la numérisation des journaux historiques.

Au début des années 2000, la technologie OCR est devenue accessible depuis les appareils de bureau et mobiles après s'être transformée en service basé sur le cloud. Au fil des ans, la reconnaissance optique de caractères a connu des améliorations substantielles, la rendant apte à numériser des documents avec une meilleure précision que jamais auparavant.

Comment fonctionne l'OCR ?

Le logiciel OCR n'est qu'une partie d'un système OCR plus vaste composé d'autres composants logiciels et matériels.

Il existe plusieurs étapes par lesquelles le logiciel OCR produit du texte consultable et modifiable à partir d'un document numérisé. Ces étapes sont le prétraitement, la reconnaissance de texte et le post-traitement.

Prétraitement

Un lecteur OCR prétraite une image pour effectuer une reconnaissance de texte efficace. Il utilise plusieurs techniques pour ce faire, notamment :

• Redressement : Lorsque le texte d'une image n'est pas correctement aligné dans un document, le processus de redressement incline le document dans le sens des aiguilles d'une montre ou dans le sens inverse pour s'assurer que le texte est aligné verticalement et horizontalement.
• Réduction du bruit : Cette technique réduit le bruit et élimine les taches positives et négatives.
• Binarisation : Le processus de binarisation sépare le texte de l'arrière-plan en convertissant une image du niveau de gris ou de la couleur en noir et blanc. La binarisation est nécessaire car de nombreux algorithmes de reconnaissance commerciale fonctionnent avec des images en noir et blanc.
• Suppression des lignes : Cela efface les lignes et les boîtes non-glyphes.
• Zonage : Le zonage considère les colonnes, les paragraphes et les légendes comme des blocs distincts, ce qui facilite la reconnaissance des colonnes à plusieurs niveaux.
• Détection des mots et des lignes : Cette étape établit une référence pour les formes de caractères et les mots.
• Reconnaissance des scripts : Cela détecte le script dans un document et le fait avancer vers l'OCR approprié qui peut le gérer.
• Segmentation : La segmentation connecte les caractères uniques divisés en plusieurs morceaux et sépare les caractères multiples connectés en raison d'artefacts d'image.

Un logiciel OCR peut segmenter facilement les polices à espacement fixe par rapport aux polices proportionnelles. Les polices proportionnelles peuvent nécessiter des techniques de numérisation plus sophistiquées car elles ont de grands espaces blancs entre les lettres, parfois même plus que les mots.

Reconnaissance de texte

Il existe deux types d'algorithmes que le logiciel OCR peut utiliser pour reconnaître le texte dans une image :

• Le premier est un logiciel OCR qui utilise la reconnaissance de motifs ou la correspondance matricielle pour rechercher des motifs basés sur des exemples de texte qui lui ont déjà été donnés. Le logiciel compare les images aux motifs de texte qui lui ont été fournis et identifie le texte dans les images s'il trouve des formes qui correspondent à ses références.
• Le logiciel OCR utilisant la détection de caractéristiques repose sur un ensemble de règles donné pour chaque caractère. Ces règles indiquent au logiciel OCR comment reconnaître ces caractères dans un document numérisé. Un caractère a plusieurs règles, comme des lignes droites, des angles et des formes. Le logiciel analyse une image donnée et utilise ces règles pour analyser le texte caractère par caractère.

La plupart des logiciels OCR modernes utilisent deux passages pour extraire les informations textuelles. Deux passages sont particulièrement nécessaires lors de l'utilisation de l'OCR sur un document manuscrit, car le logiciel doit établir une base de ce à quoi ressemble l'écriture manuscrite par rapport aux règles qu'il connaît déjà.

Lors du premier scan ou premier passage, le logiciel utilise uniquement des informations générales, comme les règles de détection de caractéristiques ou de reconnaissance de motifs, pour analyser le texte dans un document. Il décompose les caractères en formes de base afin de créer une bibliothèque du style de police ou de l'écriture manuscrite d'un document donné.

Cette étape est généralement tout ce qui est nécessaire pour le texte dactylographié, mais ce n'est pas toujours le cas.

Le logiciel OCR commence à analyser les symboles qu'il reconnaît et les associe à des caractères possibles dans sa bibliothèque interne lors du deuxième scan ou deuxième passage.

Étant donné que le logiciel OCR a déjà établi certaines associations entre les caractères d'un document et les règles qu'il connaît déjà, ce deuxième scan garantit une plus grande précision pour chaque caractère.

Post-traitement

Un OCR peut améliorer sa sortie standard de reconnaissance de caractères en limitant la sortie à une liste de mots autorisés à apparaître dans un document, tels que des mots liés à une technologie particulière.

Cette restriction conduit à un succès encore plus grand lorsqu'elle est utilisée en conjonction avec l'analyse des voisins proches et les compétences grammaticales, l'aidant à corriger les erreurs telles que les associations de mots inappropriées.

Avantages de l'OCR

De nombreuses entreprises s'appuient sur la reconnaissance optique de caractères pour convertir des données telles que des documents et des images en texte numérique. L'OCR réduit le temps, le travail et le coût nécessaires pour gérer des données non consultables.

Défis de l'OCR

L'OCR présente de nombreux avantages, mais en fin de compte, il existe certaines limitations de cette technologie. Voici quelques-uns des défis courants de l'OCR :

Fiabilité et précision

Bien que l'OCR fonctionne bien sur le texte imprimé, il peut ne pas toujours bien gérer le texte manuscrit. C'est un problème pour quiconque souhaite numériser des notes prises à la main ou numériser des documents avec du texte manuscrit. Il existe des moyens d'apprendre à un système OCR à lire l'écriture manuscrite, mais il est toujours difficile d'atteindre une précision complète.

Même avec du texte dactylographié, la technologie OCR peut commettre des erreurs lors de la lecture de documents numérisés dans une police illisible. Elle sautera quelques caractères si le système les considère comme illisibles. Vous devez vérifier que le texte numérique est exact lorsque le document est terminé.

Après être passé par un système OCR, tous les documents doivent être relus et corrigés manuellement. Bien que cela ne soit pas trop gênant si vous ne numérisez que quelques pages à la fois, cela devient difficile si vous numérisez des centaines ou des milliers de pages de documents.

Mémoire et temps de recherche

Chaque document doit être enregistré sous forme d'image avant de pouvoir être converti en texte consultable, ce qui prend beaucoup de place. La qualité de l'image finale dépend de la qualité de l'image originale ; s'il y a un problème avec le document original, le texte numérisé reflète le même problème.

De plus, lorsque vous recherchez du contenu dans des documents, cela peut prendre un temps considérable pour obtenir les résultats attendus. Vous devrez parcourir plusieurs documents avec des mots et des phrases similaires pour trouver celui que vous souhaitez. Par exemple, lors de la recherche de « sandwich au fromage », vous pourriez obtenir tous les documents mentionnant la phrase. Vous devrez les parcourir tous pour trouver ce que vous cherchez.

Cas d'utilisation de l'OCR

L'OCR peut être utilisé de plusieurs manières différentes pour améliorer l'efficacité de votre entreprise. Voici quelques exemples de la façon dont différents secteurs utilisent l'OCR pour leurs besoins spécifiques :

• Bancaire : Les banques utilisent l'OCR pour accélérer la conversion des chèques numérisés en transactions encaissables. Cela améliore la sécurité des transactions et la gestion des risques.
• Santé : Les hôpitaux utilisent l'OCR depuis des années pour numériser, rechercher et stocker les dossiers des patients pour un accès facile. Cela rationalise les flux de travail pour les administrateurs et réduit leur travail manuel.
• Assurance : Les compagnies d'assurance utilisent l'OCR pour extraire rapidement les données des formulaires de réclamation d'assurance numérisés et les ajouter à leur système pour traiter les réclamations plus rapidement et plus précisément.
• Légal : Les cabinets d'avocats utilisent des logiciels OCR pour convertir des documents juridiques tels que des contrats, des testaments et des actes en fichiers électroniques que les avocats et autres professionnels du droit peuvent facilement consulter.

OCR vs. OMR

Tant la reconnaissance optique de caractères que la reconnaissance optique de marques (OMR) détectent les informations sur papier ou d'autres supports et les convertissent en informations numériques consultables. La reconnaissance optique de marques vérifie si une marque est présente dans une zone particulière.

Alors que l'OCR fait de même, il va un peu plus loin en reconnaissant quelle marque est présente. La reconnaissance optique de caractères peut fonctionner avec plusieurs langues, mais elle est généralement limitée à une seule pour garantir une précision maximale.

Le principal objectif d'un OCR est de convertir le texte sur une image ou un document imprimé en informations lisibles par machine tout en le rendant consultable et modifiable. Il réduit l'effort de recréer le document, aidant les utilisateurs à rester plus productifs et efficaces dans la gestion des documents.

En comparaison, l'objectif de l'OMR est d'évaluer les données d'un grand nombre de documents, car il est plus rapide et traite rapidement même une pile massive de papiers. Il est également utilisé pour tabuler les données de recensement ou d'enquête. La technologie OMR est couramment utilisée pour évaluer les réponses aux questions objectives lors d'un examen.

Top 5 des logiciels OCR

L'OCR est le fondement de la capture de données d'aujourd'hui. Il est simple dans sa fonction, mais ces outils ont un large éventail de cas d'utilisation potentiels en raison de leur fonctionnalité de base.

Le logiciel OCR peut être utilisé par n'importe quelle équipe au sein d'une organisation, de la comptabilité et des ressources humaines aux équipes de saisie de données. Ils utilisent ce logiciel pour extraire des informations importantes de grandes quantités de fichiers papier et numériques.

Pour être inclus dans la liste des logiciels OCR, un produit doit :

• Numériser et traiter des images numériques de divers types de documents
• Détecter et extraire les informations pertinentes dans les documents numérisés et les transformer en texte lisible par machine, que les utilisateurs peuvent rechercher et modifier
• Classer et trier les documents capturés

* Voici les cinq principaux logiciels OCR du rapport Grid® de printemps 2022 de G2. Certains avis peuvent être modifiés pour plus de clarté.

1. FineReader PDF pour Windows et Mac

FineReader PDF pour Windows et Mac est une application logicielle qui fournit des outils faciles à utiliser pour accéder et modifier les informations verrouillées dans des documents papier, tels que des formulaires, des reçus et des PDF. Elle fournit des outils pour numériser, récupérer, éditer, protéger, partager et collaborer sur des documents.

Vous pouvez facilement convertir des documents, augmenter la productivité et collaborer avec vos pairs grâce à une interface simple.

Ce que les utilisateurs aiment :

« Ce logiciel est incroyable. J'avais besoin d'un moyen de numériser des documents dans des langues non présentes dans la base de données FineReader. Ce logiciel a fourni des outils simples pour sélectionner tous les caractères dans une nouvelle langue. Je travaille avec des langues autochtones dans les régions éloignées du Honduras et du Nicaragua. Il n'y a pas d'outils pour numériser en Miskitu.

Beaucoup de choses sont imprimées, mais le jeu de caractères contient des éléments qui ne sont pas dans les langues standard, comme l'espagnol. Ce logiciel me permet de choisir le nom de la langue et de sélectionner sa base d'éléments de caractères. Lorsque le logiciel lit la feuille numérisée, il capte toujours les éléments corrects, et j'ai une copie dans Word qui peut être modifiée. Merci pour cet excellent outil. »

- FineReader PDF pour Windows et Mac Review, Dennis W.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« La version Mac de FineReader est un peu trop simple par rapport à la version Windows. J'aimerais que les deux versions soient plus ou moins les mêmes en termes de fonctionnalités. »

- FineReader PDF pour Windows et MAC Review, Sylwester Z.

2. Laserfiche

Laserfiche offre des outils de capture intelligents qui vous aident à travailler plus efficacement. L'application s'intègre aux applications métier. Elle extrait les informations des documents et les achemine correctement à travers le processus opérationnel. Elle crée un endroit central et consultable pour le contenu de votre organisation.

Ce que les utilisateurs aiment :

« Nous aimons Laserfiche parce qu'il est très simple pour nos utilisateurs finaux. Ils n'ont qu'à cliquer sur un bouton pour numériser le référentiel. Le système étiquette, fait pivoter et organise automatiquement les documents numérisés. L'interface web de Laserfiche est parfaite car elle aide nos utilisateurs finaux à vérifier ce qu'ils ont numérisé pendant la journée. »

- Laserfiche Review, Jason M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Bien que je me sente confiant avec les fonctions de base de Laserfiche, je suis quelque peu dépassé par la profondeur des connaissances techniques nécessaires pour le back-end des choses. »

- Laserfiche Review, Amy F..

3. IntSig OCR Solutions

InsSig OCR Solutions offre une gamme d'applications, parmi lesquelles CamScanner API/SDK et CamCard API/SDK sont très populaires. Ces applications s'intègrent à l'application ou aux systèmes web d'une entreprise et réduisent l'encombrement dû à la gestion des documents papier. Elle prend en charge seize langues différentes pour convertir les images en fichiers texte.

Ce que les utilisateurs aiment :

« J'aime qu'il nous permette de recadrer l'image à n'importe quelle dimension quadrilatérale et de la convertir au format A4. J'aime le filtre magique qui transforme la page comme si une machine l'avait numérisée. Il convertit les images en de nombreux formats comme PDF et JPEG et permet un partage facile sur WhatsApp, Facebook, etc. Il détecte automatiquement les bords et recadre l'image cliquée en conséquence. »

- IntSig OCR Solutions Review, Dev A.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Bien qu'Intsig prenne en charge la plupart des langues, de nombreuses langues indiennes ne le sont pas. Cela nous serait utile s'il y avait un support pour toutes les langues. »

- IntSig OCR Solutions Review, Kavya K.

4. Ephesoft

Ephesoft automatise les processus liés aux documents, aidant les entreprises et les organisations du secteur public à augmenter l'efficacité et la productivité de leurs employés. Il prend en charge la prise de décision basée sur les données avec des données structurées et des processus métier accélérés.

Ce que les utilisateurs aiment :

« Il est flexible et polyvalent avec toutes sortes de fonctionnalités telles que l'extraction de valeurs clés, l'extraction de tableaux, ainsi que des fonctionnalités de script personnalisées, ce qui est utile là où nous pouvons le personnaliser en fonction des besoins de l'entreprise. Un point positif est qu'il peut s'intégrer et fonctionner avec UiPath également.

- Ephesoft Review, Yvonne N.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« La configuration peut prendre un certain temps. Les utilisateurs doivent apprendre un peu sur les expressions régulières dans le cas de personnes non techniques qui feront la configuration. »

- Ephesoft Review, Ashraff A.

5. CamScanner

CamScanner transforme les appareils mobiles en scanners portables qui reconnaissent le texte avec la technologie OCR, permettant aux entreprises et aux utilisateurs de gérer sans effort leur paperasse.

Ce que les utilisateurs aiment :

« La chose la plus utile et incroyable à propos de Cam Scanner est qu'il est convivial et dispose de différents formats, c'est-à-dire JPG, PDF, etc. Vous pouvez rapidement transférer votre document selon votre choix. »

- CamScanner Review, Alizay K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Je pense que plus d'options devraient être ajoutées dans la version actuelle, comme un convertisseur linguistique et d'autres options de polices de langues. »

- CamScanner Review, Junaid M.

Gérez les documents comme un pro

Utilisez un logiciel de reconnaissance optique de caractères pour centraliser tous vos documents et créer des versions modifiables et consultables. Votre productivité et votre efficacité augmenteront car vous ne perdrez pas de temps à recréer des documents pour obtenir leurs versions numériques. Vous pouvez compter sur la technologie OCR pour le faire pour vous.

De plus, vous pouvez travailler avec le texte de ces documents numériques pour apporter des modifications, ajouter ou supprimer des éléments et le rendre adapté à tout usage.

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