Qu'est-ce que l'OCR ?
L'OCR est une technologie qui permet aux machines de lire du texte et des images imprimés. Il est souvent utilisé dans les applications professionnelles, telles que la numérisation de documents pour le stockage ou le traitement, et dans les applications grand public, telles que la numérisation d'un reçu pour le remboursement des dépenses.
OCR signifie reconnaissance optique de caractères. Le terme "caractère" fait référence à la fois aux lettres et aux chiffres. Le logiciel OCR peut reconnaître si une image donnée contient des caractères ou non, puis identifier les caractères qu'elle contient.
Portée de la ROC
Le marché mondial de la reconnaissance optique de caractères devrait croître rapidement dans les années à venir. La taille du marché de l'OCR a été évaluée à 8.93 milliard USD en 2021. Il devrait croître à un CAGR de 15.4% entre 2022 et 2030. Cette croissance est stimulée par la demande croissante d'OCR dans diverses industries d'utilisation finale, telles que la santé, l'automobile et autres.
Le processus d'OCR
La reconnaissance optique de caractères est un processus détaillé qui aide à extraire le texte des images à l'aide de la PNL.
- La première étape de l'OCR consiste à traiter l'image d'entrée. Cela implique de nettoyer l'image et de la rendre appropriée pour un traitement ultérieur.
- Ensuite, le moteur OCR recherche les régions contenant du texte dans l'image. Le moteur segmente ces régions en caractères ou mots individuels afin qu'ils puissent être identifiés ultérieurement lors de la reconnaissance de texte.
- En utilisant les résultats de la détection de texte, le moteur OCR identifie chaque caractère par sa forme et sa taille. Vous verrez souvent des réseaux de neurones convolutionnels et récurrents, parfois en combinaison, utilisés pour cette tâche.
- Une fois que le logiciel OCR a fini de reconnaître le texte dans un fichier image, il doit être vérifié comme exact avant de pouvoir être utilisé.
Avantages des workflows OCR automatisés
Les principaux avantages des workflows de reconnaissance optique automatique de caractères incluent :
- Des résultats automatisés plus rapides, plus précis tout en éliminant les erreurs humaines.
- Coût d'entrée réduit pour les petites entreprises grâce à un traitement plus rapide des données et à une utilisation efficace des données.
- Des résultats plus cohérents entre plusieurs utilisateurs et projets.
- Amélioration du stockage des données et de la sécurité des données.
- Énorme marge d'évolutivité.
Défis de la ROC
Le principal problème avec l'OCR est qu'il n'est pas parfait. Si vous imaginez lire le texte de cette page via une caméra, puis convertir ces images en mots, vous aurez une idée de la raison pour laquelle l'OCR peut être problématique. Certains des défis pour l'OCR incluent:
- Texte flou déformé par les ombres.
- La couleur du fond et le texte ont des couleurs similaires.
- Des parties de l'image sont coupées ou entièrement rognées (comme la partie inférieure de "ceci").
- De légères marques au-dessus de certaines lettres (telles que "i") peuvent confondre le logiciel OCR en pensant qu'elles font partie de la lettre plutôt que des marques sur le dessus.
- Différents types et tailles de police peuvent être difficiles à identifier.
- Les conditions d'éclairage lors de la prise de vue ou de la numérisation du document.
Cas d'utilisation OCR
- Automatisation de la saisie de données : L'OCR peut être utilisé pour automatiser le processus de saisie des données dans une base de données.
- Numérisation de codes à barres: L'OCR permet à un ordinateur de scanner des codes-barres sur des produits et de récupérer des informations à leur sujet à partir de bases de données.
- Reconnaissance de plaque d'immatriculation : L'OCR analyse les plaques d'immatriculation et en extrait des informations telles que les numéros d'immatriculation et les noms d'état.
- Vérification du passeport : L'OCR peut être utilisé pour vérifier l'authenticité des passeports, visas et autres documents de voyage.
- Reconnaître les étiquettes des magasins : Les magasins peuvent utiliser l'OCR pour lire automatiquement leurs étiquettes de produits et les comparer avec leurs catalogues de produits afin de déterminer quels produits sont actuellement sur les étagères des magasins, les articles en rupture de stock ou les erreurs de stockage.
- Traitement des réclamations d'assurance : Le logiciel OCR peut numériser des documents et vérifier les signatures, les dates, les adresses et d'autres informations sur les formulaires soumis par les clients qui ont déposé des réclamations pour des dommages causés par des catastrophes naturelles, des incendies ou des vols.
- Lire les feux de circulation : Un système OCR peut être utilisé pour lire les couleurs des feux de circulation et déterminer s'ils sont rouges ou verts.
- Lecture des compteurs d'électricité : Les entreprises de services publics utilisent l'OCR pour lire les compteurs d'électricité, de gaz et d'eau afin de facturer les clients pour les montants corrects.
- Surveillance des médias sociaux – Les entreprises utilisent l'OCR pour identifier et classer les mentions d'une entreprise ou d'une marque dans les publications sur les réseaux sociaux, les tweets et même les mises à jour Facebook
- Vérification des documents juridiques : Un cabinet d'avocats peut numériser des documents tels que des contrats, des baux et des accords pour s'assurer qu'ils sont lisibles et exacts avant de les envoyer aux clients.
- Documents multilingues : Une entreprise qui vend des produits dans d'autres pays peut avoir besoin de traduire ses supports marketing en plusieurs langues, puis de les utiliser par reconnaissance optique de caractères pour les utiliser comme modèles pour de futurs projets.
- Étiquettes de médicaments médicaux : L'OCR est largement utilisé pour extraire des informations significatives des étiquettes de médicaments afin que les systèmes informatiques puissent les analyser et les traiter.
Industrie
- Prix de vente: L'industrie de la vente au détail utilise l'OCR pour scanner les codes-barres, les informations de carte de crédit, les reçus, etc.
- BSFI : Les banques utilisent l'OCR pour lire les chèques, les bordereaux de dépôt et les relevés bancaires afin de vérifier les signatures et d'ajouter des transactions aux comptes. Ils peuvent également analyser de grandes quantités de données pour prendre des décisions concernant les comptes clients, les investissements, les prêts, etc. grâce à l'OCR.
- Gouvernement: L'OCR peut être utilisé pour numériser et numériser des documents juridiques, tels que des certificats de naissance, des permis de conduire et d'autres documents officiels.
- L'Education: Les enseignants peuvent utiliser l'OCR pour créer des copies numériques de livres et d'autres documents d'élèves. Les enseignants peuvent également numériser des documents dans leurs ordinateurs et utiliser la technologie OCR pour créer une copie électronique à laquelle les élèves peuvent accéder à tout moment.
- Soins de santé: Les médecins ont souvent besoin de saisir rapidement des informations sur les patients dans un système informatique. Le secteur de la santé peut utiliser l'OCR pour des processus commerciaux tels que la facturation et le traitement des réclamations.
- Fabrication – Les usines de fabrication doivent souvent numériser des documents tels que des factures ou des bons de commande. L'OCR peut être utilisé pour "lire" les numéros de série sur les composants du produit lors de leur passage sur un tapis roulant ou sur une chaîne de montage.
- Technologie: Le logiciel OCR est utilisé dans de nombreux contextes liés à l'informatique, notamment l'exploration de données, l'analyse d'images, la reconnaissance vocale, etc. Dans le développement de logiciels, l'OCR est utilisé pour reconvertir les documents numérisés en fichiers numériques.
- Transport et Logistique: L'OCR peut être utilisé pour lire les étiquettes d'expédition ou surveiller l'inventaire de l'entrepôt. Il peut également détecter les fraudes lorsque les fournisseurs soumettent des factures pour paiement.
Verdict
Le processus OCR est relativement simple, ne nécessitant que quelques étapes pour transformer une image en texte. Il y a quelques erreurs et incohérences, mais la technologie est indéniablement impressionnante, compte tenu de la façon dont tout cela fonctionne.
