OCR vs. ICR : quelle technologie est adaptée à vos besoins de traitement de documents ?

Le traitement des documents est un élément essentiel du flux de travail global de gestion des documents, qui implique l'utilisation de plusieurs outils et technologies. Cependant, choisir la technique la plus efficace pour extraire les données peut s'avérer difficile, en particulier si vous recevez et traitez régulièrement des documents aux mises en page variées. La reconnaissance optique de caractères (OCR) et la reconnaissance intelligente de caractères (ICR) sont deux technologies clés dans ce domaine. Comprendre leur fonctionnement et leurs différences peut vous aider à sélectionner la solution idéale pour votre cas d'utilisation métier spécifique.

Dans cet article de blog, nous allons régler le débat OCR vs. ICR.

Qu'est-ce que l'OCR ?

L'OCR est une technologie bien établie qui convertit le texte imprimé en données numériques. Elle reconnaît les caractères des images ou documents numérisés et les transforme en texte modifiable. Elle est particulièrement utile pour numériser des documents tels que des factures, des rapports et d'autres documents imprimés.

L'OCR fonctionne mieux lorsque le texte est imprimé clairement dans des polices standard. Cependant, sa précision peut diminuer avec du texte déformé ou des polices inhabituelles. Si vous traitez de gros volumes de contenu imprimé, l'OCR peut vous faire gagner beaucoup de temps et d'efforts en convertissant les informations sur papier en formats numériques consultables.

Quand utiliser l'OCR

L'OCR est le choix idéal lorsque vos documents sont constitués de texte clairement imprimé, tel que :

• Documents commerciaux tels que factures, contrats ou lettres
• Rapports ou articles numérisés
• Formulaires officiels avec des champs pré-imprimés

Lire la suite: IDP contre OCR

Qu'est-ce que l'ICR ?

L'ICR est une version avancée de l'OCR conçue pour gérer des documents plus complexes, en particulier ceux contenant du texte manuscrit. Il exploite l'intelligence artificielle (IA) et algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et reconnaître une large gamme de styles d'écriture manuscrite, ce qui le rend plus polyvalent que l'OCR traditionnel.

Si l'OCR est particulièrement efficace pour les textes imprimés, l'ICR est plus adapté aux documents qui incluent des champs manuscrits, tels que les formulaires ou les enquêtes. Sa capacité à améliorer la précision à mesure qu'il traite davantage de documents en fait un outil puissant pour les industries qui traitent un mélange de données imprimées et manuscrites.

Quand utiliser l'ICR

L'ICR est idéal pour les documents avec un contenu manuscrit ou ceux où la reconnaissance de texte est plus difficile, tels que :

• Formulaires manuscrits, enquêtes ou commentaires clients
• Dossiers médicaux et applications
• Documents avec signatures, annotations ou notes

OCR vs. ICR : résumé des différences

Bien que l’OCR et l’ICR remplissent des fonctions similaires,extraire des données à partir de documents—ils sont conçus pour différents types de contenu. Voici une comparaison directe :

Technologies avancées liées à l'OCR et à l'ICR qui simplifient le traitement des documents

Bien que l'OCR et l'ICR soient des outils essentiels, ils ne sont pas les seules options disponibles pour automatisation du traitement des documentsPlusieurs technologies émergentes peuvent aider les entreprises à rationaliser davantage extraction de données et améliorer la précision.

Traitement intelligent des documents (IDP)

IDP intègre l'OCR, l'ICR et l'IA pour automatiser et optimiser la classification des documents, l'extraction des données et la gestion des flux de travail. Il est particulièrement efficace pour gérer des données non structurées, telles que des e-mails ou des documents au contenu mixte. IDP va au-delà de la simple reconnaissance et utilise l'IA pour comprendre le contexte du texte.

Grâce à une solution IDP, vos équipes peuvent extraire automatiquement les données des factures tout en extrayant également des signatures ou des notes manuscrites et en catégorisant le type de document (par exemple, facture, reçu) dans un processus transparent.

Utilisez l'IA pour traiter automatiquement plusieurs documents avec des mises en page différentes

Astera propose une solution de traitement de documents basée sur l'IA qui vous permet d'extraire des données de centaines de documents en quelques minutes. Il vous suffit de spécifier les données dont vous avez besoin et Astera L'intelligence fait le reste. Essayez Astera gratuitement.

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Extraction de données basée sur l'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus capables de gérer des types de documents complexes. Contrairement aux systèmes OCR et ICR traditionnels, qui s'appuient sur des règles prédéfinies, les systèmes d'extraction de données basés sur l'apprentissage automatique adaptent et affinent automatiquement leurs performances à mesure qu'ils traitent davantage de documents.

Leur capacité à apprendre à partir d'une grande variété de formats et de mises en page de documents leur permet de s'améliorer en permanence, ce qui les rend particulièrement efficaces pour gérer des contenus divers et dynamiques. Cela signifie que les modèles d'apprentissage automatique peuvent également contribuer à améliorer la précision des systèmes OCR et ICR en apprenant à reconnaître les variations dans les polices de caractères et les styles d'écriture manuscrite des documents.

Traitement du langage naturel (NLP)

La PNL améliore l'extraction de données en analysant le texte pour en extraire le sens et le contexte, ce qui permet de classer, d'extraire et d'interpréter automatiquement les données de manière plus intelligente. Elle peut être particulièrement utile pour extraire des informations spécifiques à partir de documents non structurés tels que des contrats juridiques ou des commentaires de clients.

Alors que l'OCR et l'ICR se concentrent sur la conversion de texte, le traitement du langage naturel peut aider à donner un sens à ce texte s'il est utilisé en tandem. Par exemple, il peut identifier des points de données clés comme des dates, des montants ou des termes dans des documents non structurés, améliorant ainsi la précision de l'extraction de données à partir de documents complexes.

OCR vs. ICR : choisir la bonne technologie

La décision d'utiliser l'OCR ou l'ICR dépend principalement de la nature de vos documents. L'OCR est parfait pour les textes simples et imprimés, tandis que l'ICR excelle avec les documents manuscrits ou à contenu mixte. Cependant, si votre organisation traite de gros volumes de contenu varié, envisagez d'intégrer un Solution de traitement de documents basée sur l'IA tels que Astera, pour une précision et une efficacité accrues.

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Le traitement des documents et l'extraction des données sont un jeu d'enfant avec AsteraPlateforme de traitement de documents IA. Farom des formulaires de réclamation aux documents d'expédition en passant par les dossiers médicaux, il vous suffit de spécifier les champs et Astera Intelligence (IA) extraira automatiquement les données avec précision.

Ce qui définit vraiment Astera à part la possibilité de créer des pipelines alimentés par l'IA qui automatisent l'ensemble du flux de traitement des documents de bout en bout. Contactez-nous et discutez de votre cas d'utilisation dès aujourd'hui.