L’OCR : quand les machines apprennent à lire !

Qu’est-ce que l’OCR ? 🧐

Vous avez déjà rêvé que votre scanner puisse lire vos documents à voix haute comme un conteur professionnel ? Bon… on n’y est pas encore, mais l’OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) est déjà un petit prodige en soi ! Son rôle ? Transformer une image ou un document scanné en texte exploitable. Plutôt pratique, non ?

Autrefois, quand on scannait un document, on obtenait juste une image, impossible à modifier ou faire une recherche de texte. L’OCR change la donne : il repère les caractères, les convertit en texte brut et permet leur manipulation comme s’ils avaient été tapés à la main (mais sans l’effort 💪).

Les avantages de l’OCR 🚀

🕒 Gain de temps

Fini la saisie manuelle ! L’OCR automatise la récupération du texte, ce qui vous évite de passer des heures à modérer les déclarations d’achats ou de ventes de vos clients.

❌ Réduction des erreurs humaines

Qui n’a jamais confondu un « O » avec un « 0 » en lisant un texte ? L’OCR minimise ces erreurs en recueillant avec précision chaque caractère.

🔍 Accessibilité des données

Avec l’OCR, vous pouvez rechercher et indexer le contenu d’un document scanné, le triant plus facilement dans vos archives.

🏢 Amélioration des processus métier

Un exemple concret ? L’automatisation de la saisie des factures. Plus besoin de ressaisir les informations : l’OCR extrait directement les montants, références et dates. Un gain de temps pour les clients et en modération !

L’OCR chez Muse

Etape 1 : la phase d’apprentissage

Une fois l’OCR développé, il doit apprendre à différencier les lettres, chiffres et symboles, même dans des conditions difficiles (polices variées, documents flous, écriture manuscrite, langues différentes). Il passe par plusieurs étapes :

1. Création d’un modèle de référence : l’OCR commence par un jeu de données contenant des milliers (voire millions) d’exemples de caractères dans différentes polices, tailles et styles.
2. Analyse des formes et contours : il identifie la structure des lettres à partir d’images, en comparant les formes aux références déjà apprises.
3. Correction des erreurs : l’outil ajuste sa compréhension grâce à l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour éviter les confusions (ex : distinguer un « O » majuscule d’un zéro).

Etape 2 : interprétation des caractères dans leur contexte

Au-delà de la reconnaissance individuelle des lettres, un OCR efficace doit aussi comprendre l’agencement des mots. Par exemple :

• Il examine les espaces entre les caractères pour éviter les erreurs de segmentation.
• Il analyse la structure du document (titres, colonnes, tableaux) afin de préserver l’organisation du texte.
• Il peut s’appuyer sur des modèles linguistiques pour deviner un mot en cas d’ambiguïté (ex : s’il détecte « recopté », il sait que « recopié » est plus probable).

Etape 3 : combinaison avec le matching tool

Une fois l’OCR en capacité de détecter les caractères nous le couplons à un matching tool qui va permettre d’aller au-delà de la simple lecture de texte pour automatiser des tâches avancées.

🔍 Identification et comparaison automatisée

Un OCR seul extrait du texte à partir d’une image ou d’un document scanné. Mais comment savoir si ce texte correspond à une base de données existante ou s’il respecte certains critères ? C’est là qu’intervient le matching tool ! Il permet :

• De vérifier l’exactitude des informations extraites en les comparant à des données existantes.
• D’assurer la cohérence entre des documents multiples (ex. une facture et un bon de commande).
• D’automatiser la validation en réduisant le besoin d’intervention humaine.

Et concrètement….

Couplé à notre solution de remontée de preuve d’achat sur la plateforme MAX, notre solution offre une expérience utilisateur améliorée.

Plus besoin de déclarer un a un ses produits achetés, un simple chargement de facture suffit et la modération se fait automatiquement ! Gain de temps, moins de risque d’erreur et des bénéficiaires satisfaits.

Conclusion 🎉

L’OCR et le matching tool ne sont pas que de simples gadgets : ils optimisent la gestion des données, automatisent des tâches chronophages et réduisent les erreurs humaines. Si vous voulez révolutionner la récolte et le traitement de vos données, contactez-nous pour évaluer ensemble votre besoin.