7 juillet 2025
Rejoignez-nous pour explorer les modèles d'OCR les plus courants, la manière dont ils convertissent les images en texte et leur rôle dans les applications d'intelligence artificielle et de vision par ordinateur.
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De nombreuses entreprises et systèmes numériques s'appuient sur des informations provenant de documents, tels que des factures numérisées, des cartes d'identité ou des formulaires manuscrits. Mais lorsque ces informations sont stockées sous forme d'images, il est difficile pour les ordinateurs de les rechercher, de les extraire ou de les utiliser pour diverses tâches.
Toutefois, grâce à des outils tels que la vision par ordinateur, un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre les informations visuelles, il est de plus en plus facile de transformer des images en texte. La reconnaissance optique de caractères (ROC), en particulier, est une technologie de vision par ordinateur qui peut être utilisée pour détecter et extraire du texte.
Les modèles OCR sont formés pour reconnaître le texte dans une variété de formats et le convertir en données éditables et consultables. Ils sont largement utilisés dans l'automatisation des documents, la vérification d'identité et les systèmes de numérisation en temps réel.
Dans cet article, nous examinerons le fonctionnement des modèles d'OCR, les modèles open-source les plus répandus, leur utilisation, les applications les plus courantes et les éléments clés à prendre en compte pour une utilisation dans le monde réel.
Les modèles d'OCR sont conçus pour aider les machines à lire des textes à partir de sources visuelles, de la même manière que nous lisons des textes imprimés ou manuscrits. Ces modèles prennent des données d'entrée telles que des documents scannés, des images ou des photos de notes manuscrites et les transforment en texte numérique qui peut être recherché, édité ou utilisé dans des systèmes logiciels.
Alors que les anciens systèmes d'OCR suivaient un modèle strict, les modèles d'OCR modernes utilisent l'apprentissage profond pour reconnaître le texte. Ils peuvent facilement reconnaître différents types de polices de texte, de langues et même d'écritures désordonnées tout en traitant des images de faible qualité. Ces progrès ont fait des modèles d'OCR un élément clé de l'automatisation dans les secteurs à forte densité de texte comme la finance, les soins de santé, la logistique et les services gouvernementaux.
Si les modèles d'OCR sont parfaits pour les images dont le texte est clair et structuré, ils peuvent se heurter à des difficultés lorsque le texte apparaît à côté d'éléments visuels complexes ou dans des scènes dynamiques. Dans ces cas, les modèles d'OCR peuvent être utilisés avec des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11.
YOLO11 peut détecter des objets spécifiques dans une image, tels que des panneaux, des documents ou des étiquettes, ce qui permet de localiser les zones de texte avant que l'OCR ne soit utilisée pour extraire le contenu réel.
Par exemple, dans les véhicules autonomes, YOLO11 peut détecter un panneau stop, puis l'OCR peut lire le texte, ce qui permet au système d'interpréter avec précision à la fois l'objet et sa signification.
Maintenant que nous avons expliqué ce qu'est l'OCR, examinons de plus près le fonctionnement des modèles d'OCR.
Avant qu'un modèle OCR ne soit utilisé pour lire et extraire du texte d'une image, celle-ci est généralement soumise à deux étapes importantes : le prétraitement et la détection d'objets.
Tout d'abord, l'image est nettoyée et améliorée par un prétraitement. Des techniques de base de traitement de l'image, telles que l'accentuation, la réduction du bruit et l'ajustement de la luminosité ou du contraste, sont appliquées pour améliorer la qualité générale de l'image et faciliter la détection du texte.
Ensuite, des tâches de vision artificielle telles que la détection d'objets sont utilisées. Au cours de cette étape, des objets d'intérêt spécifiques contenant du texte sont localisés, tels que des plaques d'immatriculation, des panneaux de signalisation, des formulaires ou des cartes d'identité. En identifiant ces objets, le système isole les zones où se trouve le texte significatif, les préparant ainsi à la reconnaissance.
Ce n'est qu'après ces étapes que le modèle d'OCR commence son travail. Tout d'abord, il prend les régions détectées et les décompose en parties plus petites - en identifiant des caractères, des mots ou des lignes de texte individuels.
À l'aide de techniques d'apprentissage profond, le modèle analyse les formes, les motifs et l'espacement des lettres, les compare à ce qu'il a appris au cours de la formation et prédit les caractères les plus probables. Il reconstruit ensuite les caractères reconnus en un texte cohérent en vue d'un traitement ultérieur.
Lorsque vous créez une application de vision par ordinateur qui implique l'extraction de texte, le choix du bon modèle d'OCR se résume à des facteurs tels que la précision, la prise en charge des langues et la facilité avec laquelle il s'intègre dans les systèmes du monde réel.
Aujourd'hui, de nombreux modèles open-source offrent la flexibilité, le soutien de la communauté et les performances fiables dont les développeurs ont besoin. Passons en revue quelques-unes des options les plus populaires et ce qui les distingue.
Tesseract est l'un des modèles d'OCR open-source les plus utilisés à l'heure actuelle. Il a été initialement développé dans les laboratoires de Hewlett-Packard à Bristol, en Angleterre, et à Greeley, au Colorado, entre 1985 et 1994. En 2005, HP a publié Tesseract en tant que logiciel libre et, depuis 2006, il est maintenu par Google, avec des contributions continues de la communauté des logiciels libres.
L'une des principales caractéristiques de Tesseract est sa capacité à gérer plus de 100 langues, ce qui en fait un choix fiable pour les projets multilingues. Des améliorations constantes ont renforcé sa fiabilité dans la lecture de textes imprimés, en particulier dans les documents structurés tels que les formulaires et les rapports.
Tesseract est couramment utilisé dans des projets qui impliquent la numérisation de factures, l'archivage de documents ou l'extraction de texte à partir de documents à la mise en page standard. Il donne les meilleurs résultats lorsque la qualité du document est bonne et que la mise en page ne varie pas de manière significative.
De même, EasyOCR est une bibliothèque OCR open-source basée sur Python et développée par Jaided AI. Elle prend en charge plus de 80 langues, y compris les caractères latins, chinois, arabes et cyrilliques, ce qui en fait un outil polyvalent pour la reconnaissance de textes multilingues.
Conçu pour traiter les textes imprimés et manuscrits, EasyOCR fonctionne bien avec des documents dont la mise en page, la police ou la structure varient. Cette flexibilité en fait une excellente option pour l'extraction de texte à partir de sources diverses telles que les reçus, les panneaux de signalisation et les formulaires avec des entrées en langues mixtes.
Construit sur PyTorch, EasyOCR exploite des techniques d'apprentissage profond pour une détection et une reconnaissance de texte précises. Il fonctionne efficacement sur les CPU et les GPU, ce qui lui permet de s'adapter en fonction de la tâche - qu'il s'agisse de traiter quelques images localement ou de traiter de grands lots de fichiers sur des systèmes plus puissants.
En tant qu'outil open-source, EasyOCR bénéficie de mises à jour régulières et d'améliorations apportées par la communauté, ce qui lui permet de rester à jour et de s'adapter à un large éventail de besoins réels en matière d'OCR.
PaddleOCR est une boîte à outils d'OCR haute performance développée par Baidu qui combine la détection et la reconnaissance de texte en un seul pipeline rationalisé. Prenant en charge 80 langues, il peut traiter des documents complexes tels que des reçus, des tableaux et des formulaires.
Ce qui rend PaddleOCR différent, c'est qu'il est construit sur le cadre d'apprentissage profond PaddlePaddle. Le cadre PaddlePaddle a été conçu pour faciliter le développement et le déploiement de modèles d'IA fiables et évolutifs. De plus, PaddleOCR offre une grande précision même sur des images de faible qualité ou encombrées, ce qui en fait un bon choix pour les tâches d'OCR dans le monde réel où la précision et la fiabilité sont essentielles.
De plus, PaddleOCR est très modulaire, permettant aux développeurs de personnaliser leurs pipelines en choisissant des composants de détection, de reconnaissance et de classification spécifiques. Avec des API Python bien documentées et un support communautaire solide, il s'agit d'une solution flexible et prête à la production pour une large gamme d'applications OCR.
Voici d'autres modèles d'OCR open-source couramment utilisés :
Au fur et à mesure que la technologie de l'OCR se perfectionne, son rôle s'étend bien au-delà de la simple numérisation. En fait, les modèles d'OCR sont maintenant adoptés dans divers secteurs qui dépendent de l'information textuelle. Voici un aperçu des applications de l'OCR dans des systèmes réels aujourd'hui :
Les modèles d'OCR ont beaucoup évolué depuis leur conception dans les années 1950. Ils sont désormais plus accessibles, plus précis et plus adaptables à différents contenus et plateformes. Voici les principaux atouts des modèles d'OCR d'aujourd'hui :
Malgré leurs avantages, les modèles d'OCR présentent encore quelques difficultés, en particulier lorsque les données saisies ne sont pas parfaites. Voici quelques limitations courantes à garder à l'esprit :
L'OCR permet aux ordinateurs de lire du texte à partir d'images, ce qui rend possible l'utilisation de ces informations dans des systèmes numériques. Elle joue un rôle clé dans le traitement des documents, des signes et des notes manuscrites et a un impact dans les domaines où la rapidité et la précision sont essentielles.
Les modèles d'OCR sont souvent associés à des modèles tels que Ultralytics YOLO11, qui peuvent détecter des objets dans les images. Ensemble, ils permettent aux systèmes de comprendre ce qui est écrit et où cela apparaît. Au fur et à mesure que ces technologies s'améliorent, l'OCR devient un élément essentiel de l'interprétation et de l'interaction des machines avec le monde.
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