{"id":1425,"date":"2022-09-20T15:02:00","date_gmt":"2022-09-20T15:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/benchmark-des-outils-docr"},"modified":"2025-03-11T16:18:28","modified_gmt":"2025-03-11T16:18:28","slug":"benchmark-des-outils-docr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/fr\/benchmark-des-outils-docr","title":{"rendered":"Benchmark des outils d&#8217;OCR"},"content":{"rendered":"\n<p>Consid\u00e9rant le <a href=\"https:\/\/www.alliedmarketresearch.com\/data-extraction-market-A06797\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\" class=\"broken_link\">rapport de l&#8217;agence Allied Market Research<\/a>, le march\u00e9 mondial de l&#8217;extraction de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 \u00e0 2,14 milliards de dollars en 2019, et devrait atteindre 4,90 milliards de dollars d&#8217;ici 2027.<\/p>\n\n\n\n<p>De nos jours, le probl\u00e8me de l&#8217;extraction des donn\u00e9es et de la compr\u00e9hension des documents est crucial pour de nombreuses entreprises, notamment dans les secteurs de la <a href=\"https:\/\/graip.ai\/fr\/fintech-et-banque\">banque, des services financiers<\/a> et de l&#8217;<a href=\"https:\/\/graip.ai\/fr\/assurance\">assurance<\/a>. Le traitement manuel des documents a un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9 pour diverses raisons.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Contenu<\/h2><ul><li><a href=\"#h-cout-humain-du-suivi-des-documents-et-des-erreurs\" data-level=\"2\">Co\u00fbt humain du suivi des documents et des erreurs<\/a><\/li><li><a href=\"#h-retards-de-paiement-ou-de-passation-de-marches\" data-level=\"2\">Retards de paiement ou de passation de march\u00e9s<\/a><\/li><li><a href=\"#h-erreurs-d-inventaire\" data-level=\"2\">Erreurs d&#8217;inventaire<\/a><\/li><li><a href=\"#h-tesseract-ocr\" data-level=\"2\">Tesseract OCR<\/a><\/li><li><a href=\"#h-amazon-textract\" data-level=\"2\">Amazon Textract<\/a><\/li><li><a href=\"#h-azure-computer-vision\" data-level=\"2\">Azure Computer Vision<\/a><\/li><li><a href=\"#h-google-document-ai\" data-level=\"2\">Google Document AI<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cout-humain-du-suivi-des-documents-et-des-erreurs\">Co\u00fbt humain du suivi des documents et des erreurs<\/h2>\n\n\n\n<p>1. Il peut \u00eatre difficile de conserver la bonne version d&#8217;un document, surtout lorsqu&#8217;il est r\u00e9vis\u00e9 plusieurs fois. Si le suivi des documents n&#8217;est pas effectu\u00e9 correctement, cela peut entra\u00eener des doubles paiements, la livraison d&#8217;articles suppl\u00e9mentaires, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>2. Il existe de nombreux documents et transactions similaires entre un fournisseur et un acheteur fr\u00e9quents.<\/p>\n\n\n\n<p>3. Le processus n&#8217;est pas extensible. Il est difficile de maintenir un nombre optimal de ressources humaines lorsque le volume de traitement change rapidement. Dans la plupart des entreprises, ces services sont en sureffectif pour compenser les pics de volume.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-retards-de-paiement-ou-de-passation-de-marches\">Retards de paiement ou de passation de march\u00e9s<\/h2>\n\n\n\n<p>4. Les donn\u00e9es des documents sont introduites manuellement dans les syst\u00e8mes. Ce processus devient un goulot d&#8217;\u00e9tranglement lorsque le volume de documents trait\u00e9s augmente.<\/p>\n\n\n\n<p>5. Les retards dans le d\u00e9roulement des op\u00e9rations peuvent entra\u00eener des retards de livraison, de paiement ou d&#8217;approvisionnement. En cons\u00e9quence, les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9 de leur fonds de roulement ou \u00e0 des pertes de revenus dues \u00e0 des retards dans l&#8217;approvisionnement en mati\u00e8res premi\u00e8res, etc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-erreurs-d-inventaire\">Erreurs d&#8217;inventaire<\/h2>\n\n\n\n<p>6. Si les syst\u00e8mes d&#8217;inventaire ne sont pas correctement int\u00e9gr\u00e9s au traitement des documents, le co\u00fbt d&#8217;une erreur de calcul des stocks peut \u00eatre \u00e9lev\u00e9. Il en r\u00e9sulte un surstockage, des commandes en double, un sous-stockage ou une perte de revenus.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;OCR automatique est un ensemble de t\u00e2ches de vision par ordinateur qui permet de convertir des documents et des images num\u00e9ris\u00e9s en texte lisible par une machine. Ce programme prend des images de documents, de factures et de re\u00e7us, y trouve du texte et le convertit dans un format que les machines peuvent mieux traiter. Si vous souhaitez lire les informations figurant sur des cartes d&#8217;identit\u00e9 ou les chiffres d&#8217;un ch\u00e8que bancaire, c&#8217;est l&#8217;OCR qui pilotera votre logiciel.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"354\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp\" alt=\"fonctionnalit\u00e9 OCR, Graip.AI\" class=\"wp-image-405 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/354;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Dans notre cas, la fonctionnalit\u00e9 OCR \u00e9tait n\u00e9cessaire pour extraire des informations structur\u00e9es \u00e0 partir de factures, de re\u00e7us et d&#8217;autres types de documents de clients. Pour r\u00e9soudre cette t\u00e2che, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 la solution AI (Intelligence Artificielle) bas\u00e9e sur l&#8217;id\u00e9e de LayoutLMv3. Pour r\u00e9pondre aux exigences du mod\u00e8le d&#8217;entr\u00e9e, notre recherche d\u00e9crira l&#8217;approche qui implique la reconnaissance des lignes de texte, y compris les bo\u00eetes de d\u00e9limitation des mots \u00e0 l&#8217;int\u00e9rieur de la ligne.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;ensemble de donn\u00e9es utilis\u00e9 pour l&#8217;\u00e9valuation comparative se compose d&#8217;environ 200 documents en anglais des types susmentionn\u00e9s. Ils ont \u00e9t\u00e9 annot\u00e9s manuellement par notre \u00e9quipe.<\/p>\n\n\n\n<p>Notre recherche comparative se concentrera sur les trois outils d&#8217;OCR suivants.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tesseract-ocr\">Tesseract OCR<\/h2>\n\n\n\n<p>Tesseract est un moteur de reconnaissance de texte open-source, disponible sous la licence Apache 2.0. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 directement ou \u00e0 l&#8217;aide d&#8217;une API pour extraire du texte imprim\u00e9 \u00e0 partir d&#8217;images. Il prend en charge une grande vari\u00e9t\u00e9 de langues. Tesseract n&#8217;a pas d&#8217;interface graphique int\u00e9gr\u00e9e, mais plusieurs sont disponibles sur la page 3rdParty. Tesseract est compatible avec de nombreux langages de programmation et frameworks gr\u00e2ce \u00e0 des wrappers que vous pouvez trouver ici. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 avec l&#8217;analyse de la mise en page existante pour reconna\u00eetre le texte dans un grand document. Il peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 avec un d\u00e9tecteur de texte externe pour reconna\u00eetre un texte \u00e0 partir de l&#8217;image d&#8217;une seule ligne de texte.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"168\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc2_06565dae5e.webp\" alt=\"Moteur de reconnaissance de texte open-source\" class=\"wp-image-406 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/168;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-amazon-textract\">Amazon Textract<\/h2>\n\n\n\n<p>Amazon Textract est un service d&#8217;apprentissage automatique qui permet d&#8217;extraire automatiquement du texte, des \u00e9critures et des donn\u00e9es \u00e0 partir de documents num\u00e9ris\u00e9s. Textract utilise la ML pour lire et traiter tout type de document, en extrayant avec pr\u00e9cision le texte, l&#8217;\u00e9criture manuscrite et les tableaux. Amazon Textract peut d\u00e9tecter du texte imprim\u00e9 et de l&#8217;\u00e9criture manuscrite \u00e0 partir de l&#8217;alphabet anglais standard et des symboles ASCII. Amazon Textract peut aussi extraire des textes imprim\u00e9s, des formulaires et des tableaux en anglais, allemand, fran\u00e7ais, espagnol, italien et portugais.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"250\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc3_84e9026292.webp\" alt=\"Amazon Textract est un service d'apprentissage automatique \" class=\"wp-image-407 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/250;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-azure-computer-vision\">Azure Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n<p>Azure Computer Vision est un service d&#8217;IA qui analyse le contenu des images et des vid\u00e9os. La fonctionnalit\u00e9 OCR permet d&#8217;extraire des textes imprim\u00e9s et manuscrits d&#8217;images et de documents contenant des langues et des styles d&#8217;\u00e9criture diff\u00e9rents.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"407\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr4_a46a61eae3.webp\" alt=\"Azure Computer Vision est un service d'IA\" class=\"wp-image-409 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/407;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-google-document-ai\">Google Document AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Document AI est une solution de compr\u00e9hension des documents qui prend des donn\u00e9es non structur\u00e9es (par exemple des courriels, des factures, des formulaires, d&#8217;autres documents) et les rend plus faciles \u00e0 comprendre, \u00e0 analyser et \u00e0 consommer. Il fournit \u00e9galement une fonctionnalit\u00e9 d&#8217;OCR pour ces types de documents qui utilise des mod\u00e8les de ML.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"641\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr5_b4a3015829.webp\" alt=\"Document AI est une solution de compr\u00e9hension des documents\" class=\"wp-image-410 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/641;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>L&#8217;analyse comparative a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e sur les param\u00e8tres suivants. Tout d&#8217;abord, nous avons calcul\u00e9 le pourcentage moyen de lignes correspondant enti\u00e8rement au texte de l&#8217;annotation manuelle :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"186\" height=\"108\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr6_859fe892ff.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-411 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 186px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 186\/108;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>o\u00f9 N est le nombre de lignes correctement reconnues dans un document, M est le nombre total de lignes et n repr\u00e9sente la taille de l&#8217;ensemble de donn\u00e9es. Deuxi\u00e8mement, nous avons calcul\u00e9 la m\u00eame m\u00e9trique pour les lignes sans ponctuation (qui peuvent \u00eatre trait\u00e9es diff\u00e9remment par diff\u00e9rents outils d&#8217;OCR) et la m\u00eame m\u00e9trique pour les lignes dont la distance de Levenstein normalis\u00e9e n&#8217;est pas sup\u00e9rieure au seuil de 0,7.<\/p>\n\n\n\n<p>La mesure suivante a \u00e9t\u00e9 la moyenne de l&#8217;intersection sur l&#8217;union (IoU) entre les bo\u00eetes d\u00e9limitant les mots. L&#8217;IoU est calcul\u00e9 en divisant le chevauchement entre l&#8217;annotation pr\u00e9dite et l&#8217;annotation v\u00e9rit\u00e9 terrain par l&#8217;union de ces deux annotations, puis la moyenne est calcul\u00e9e :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"390\" height=\"89\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr7_49bb538b60.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-412 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 390px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 390\/89;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Les r\u00e9sultats obtenus sont r\u00e9sum\u00e9s dans le tableau suivant :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"285\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr8_85d134f706.webp\" alt=\"Diff\u00e9rents outils d'OCR\" class=\"wp-image-413 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/285;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Bien qu&#8217;AWS Textract et Azure Computer Vision aient donn\u00e9 des r\u00e9sultats comparables pour la langue anglaise, nous avons choisi la fonctionnalit\u00e9 OCR d&#8217;Azure Computer Vision. Elle prend en charge davantage de langues, ce qui est essentiel pour nos solutions multilingues, et utilise des <a href=\"https:\/\/graip.ai\/fr\">solutions d&#8217;IA <\/a> de pointe.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Consid\u00e9rant le rapport de l&#8217;agence Allied Market Research, le march\u00e9 mondial de l&#8217;extraction de donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 \u00e0 2,14 milliards de dollars en 2019, et devrait atteindre 4,90 milliards de dollars d&#8217;ici 2027. 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