OCR intelligent : reconnaissance intelligente des documents
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"Cette solution d'AI a véritablement changé la donne. Elle a non seulement réduit considérablement la charge de travail manuel, mais nous a également permis d'extraire avec précision des données structurées même à partir des documents les plus complexes. Les tableaux, l'écriture manuscrite et les textes multilingues ne sont plus un obstacle au traitement numérique."
Le Défi
L'entreprise était confrontée aux limites des outils OCR disponibles dans le commerce, qui avaient souvent du mal à traiter les documents complexes, en particulier ceux contenant du texte manuscrit, plusieurs langues ou des tableaux intégrés. Il était clairement nécessaire de trouver une solution plus robuste, capable d'extraire avec précision à la fois le texte et les données structurées de divers types de documents.
C'est là que l'OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) simple évolue vers l'ICR (Reconnaissance Intelligente de Caractères), permettant un IDP (Traitement Intelligent des Documents) plus intelligent et plus efficace.
Les fournisseurs de logiciels d'entreprise jouent un rôle clé dans la transformation numérique. En tant que catalyseurs d'innovation, ils évoluent constamment pour offrir à leurs clients des solutions plus intelligentes et plus efficaces.
Notre solution basée sur l'AI
Un système d'extraction basé sur l'AI a été développé pour convertir les documents numérisés en formats lisibles par machine tels que .json, en identifiant avec précision à la fois le texte et les structures des tableaux.
La solution, qui combine la compréhension et la détection des documents, s'adapte à diverses mises en page et modèles sémantiques (factures, paiements, contrats, bilans, états financiers, comptes de résultat, etc.), traitant avec une grande précision même les cas difficiles tels que les contenus manuscrits ou multilingues.
Résultats
La mise en œuvre de la solution d'extraction par l'AI et de reconnaissance intelligente des documents a permis :
une réduction de 90 % du travail de traitement manuel ;
une amélioration de 25 % de la précision de la reconnaissance des tableaux ;
une diminution de 23 % du contenu non reconnu.
Cela a considérablement amélioré l'efficacité et la qualité des données, permettant une numérisation plus rapide et plus fiable des documents.
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