Modèles OCR open-source populaires et leur fonctionnement

Pour une présentation visuelle des concepts abordés dans cet article, regarde la vidéo ci-dessous.

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'image, il est difficile pour les ordinateurs de les rechercher, de les extraire ou de les utiliser pour diverses tâches.

Cependant, avec des outils comme la computer vision, un domaine de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre des informations visuelles, transformer des images en texte devient beaucoup plus facile. La Optical Character Recognition (OCR), en particulier, est une technologie de vision par ordinateur qui peut être utilisée pour détecter et extraire du texte.

Les modèles OCR sont entraînés à reconnaître du texte dans divers formats et à le convertir en données modifiables et consultables. Ils sont largement utilisés dans l'automatisation de documents, la vérification d'identité et les systèmes de numérisation en temps réel.

Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement des modèles OCR, les modèles open-source populaires, leurs domaines d'utilisation, leurs applications courantes et les considérations clés pour une utilisation réelle.

Qu'est-ce que l'OCR ?#

Les modèles OCR sont conçus pour aider les machines à lire du texte à partir de sources visuelles, de la même manière que nous lisons du texte imprimé ou manuscrit. Ces modèles prennent des entrées telles que des documents numérisés, des images ou des photos de notes manuscrites et les transforment en texte numérique qui peut être recherché, modifié ou utilisé dans des systèmes logiciels.

Alors que les anciens systèmes OCR suivaient un modèle strict, les modèles OCR modernes utilisent l'apprentissage profond pour reconnaître le texte. Ils peuvent facilement reconnaître différents types de polices de caractères, de langues et même une écriture manuscrite désordonnée tout en gérant des images de faible qualité. Ces avancées ont fait des modèles OCR un élément clé de l'automatisation dans les secteurs riches en textes comme la finance, la santé, la logistique et les services gouvernementaux.

Bien que les modèles OCR soient parfaits pour les images où le texte est clair et structuré, ils peuvent rencontrer des difficultés lorsque le texte apparaît aux côtés de visuels complexes ou dans des scènes dynamiques. Dans ces cas-là, les modèles OCR peuvent être utilisés conjointement avec des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 peut détecter des objets spécifiques dans une image, tels que des panneaux, des documents ou des étiquettes, ce qui aide à localiser les régions de texte avant d'utiliser l'OCR pour en extraire le contenu réel.

Par exemple, dans les autonomous vehicles, Ultralytics YOLO11 peut détecter un panneau stop, puis l'OCR peut lire le texte, permettant au système d'interpréter avec précision à la fois l'objet et sa signification.

Fig 1. Un exemple d'utilisation de l'OCR (source).

Un aperçu du fonctionnement des modèles OCR#

Maintenant que nous avons couvert ce qu'est l'OCR, examinons de plus près comment fonctionnent réellement les modèles OCR.

Avant qu'un modèle OCR ne soit utilisé pour lire et extraire du texte d'une image, l'image est généralement soumise à deux étapes importantes : le prétraitement et la détection d'objets.

Tout d'abord, l'image est nettoyée et améliorée grâce au prétraitement. Des techniques de image processing de base, telles que la netteté, la réduction du bruit et l'ajustement de la luminosité ou du contraste, sont appliquées pour améliorer la qualité globale de l'image et rendre le texte plus facile à détecter.

Ensuite, des computer vision tasks telles que la détection d'objets sont utilisées. À 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 du texte pertinent, les préparant ainsi à la reconnaissance.

Ce n'est qu'après ces étapes que le modèle OCR commence son travail. D'abord, il prend les régions détectées et les décompose en parties plus petites, identifiant des caractères individuels, des mots ou des lignes de texte.

En utilisant des techniques d'apprentissage profond, le modèle analyse les formes, les motifs et l'espacement des lettres, les compare à ce qu'il a appris pendant l'entraînement et prédit les caractères les plus probables. Il reconstruit ensuite les caractères reconnus en un texte cohérent pour un traitement ultérieur.

Fig 2. Comprendre le fonctionnement de l'OCR. Image par l'auteur.

Modèles OCR open-source populaires#

Lorsque tu construis une application de vision par ordinateur impliquant l'extraction de texte, le choix du bon modèle OCR dépend de facteurs tels que la précision, la prise en charge des langues et la facilité avec laquelle il s'intègre dans des systèmes réels.

De nos jours, de nombreux modèles open-source offrent la flexibilité, un soutien communautaire solide et des performances fiables dont les développeurs ont besoin. Passons en revue certaines des options les plus populaires et ce qui les distingue.

Tesseract OCR#

Tesseract est l'un des modèles OCR open-source les plus largement utilisés aujourd'hui. Il a été initialement développé dans les laboratoires de Hewlett-Packard à Bristol, en Angleterre, et à Greeley, dans le Colorado, entre 1985 et 1994. En 2005, HP a publié Tesseract en tant que logiciel open-source, et depuis 2006, il est maintenu par Google, avec des contributions continues de la communauté open-source.

L'une des caractéristiques clés de Tesseract est sa capacité à gérer plus de 100 langues, ce qui en fait un choix fiable pour les projets multilingues. Des améliorations continues ont renforcé sa fiabilité dans la lecture de texte imprimé, en particulier dans des documents structurés comme les formulaires et les rapports.

Fig 3. Reconnaissance de texte utilisant Tesseract OCR (source).

Tesseract est couramment utilisé dans les projets qui impliquent scanning invoices, l'archivage de documents papier ou l'extraction de texte à partir de documents aux mises en page standard. Il donne de meilleurs résultats lorsque la qualité du document est bonne et que la mise en page ne varie pas de manière significative.

EasyOCR#

De même, EasyOCR est une bibliothèque OCR open-source basée sur Python développée par Jaided AI. Elle prend en charge plus de 80 langues, notamment les alphabets latin, chinois, arabe et cyrillique, ce qui en fait un outil polyvalent pour la reconnaissance de texte multilingue.

Conçu pour gérer à la fois le texte imprimé et manuscrit, EasyOCR fonctionne bien avec des documents variant en termes de mise en page, de police ou de structure. Cette flexibilité en fait une excellente option pour extraire du texte à partir de sources diverses telles que des reçus, des panneaux de signalisation et des formulaires avec des entrées multilingues.

Construit sur PyTorch, EasyOCR exploite des techniques de deep learning pour une détection et une reconnaissance précises du texte. Il s'exécute efficacement sur les CPU et les GPU, ce qu'il lui permet de s'adapter à la tâche - qu'il s'agisse de traiter quelques images localement ou de gérer 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 pilotées par la communauté, l'aidant à rester à jour et adaptable à une large gamme de besoins OCR réels.

PaddleOCR#

PaddleOCR est une boîte à outils OCR haute performance développée par Baidu qui combine la détection et la reconnaissance de texte en un seul pipeline simplifié. Avec une prise en charge de 80 langues, il peut traiter des documents complexes tels que des reçus, des tableaux et des formulaires.

Ce qui différencie PaddleOCR, c'est qu'il est construit sur le framework de deep learning PaddlePaddle. Le framework PaddlePaddle a été conçu pour un développement et un déploiement de modèles d'IA faciles, fiables et évolutifs. De même, PaddleOCR offre une grande précision même sur des images de faible qualité ou encombrées, ce qui en fait un bon choix pour les tâches OCR réelles où la précision et la fiabilité sont primordiales.

Fig 4. Le flux de travail de PaddleOCR (source).

En plus de cela, PaddleOCR est hautement modulaire, permettant aux développeurs de personnaliser leurs pipelines en choisissant des composants spécifiques de détection, de reconnaissance et de classification. Avec des API Python bien documentées et un soutien communautaire solide, c'est une solution flexible et prête pour la production pour un large éventail d'applications OCR.

Autres modèles OCR open-source populaires#

Voici d'autres modèles OCR open-source qui sont couramment utilisés :

• MMOCR : Conçu pour des projets plus complexes, MMOCR peut détecter du texte et également comprendre comment il est disposé sur une page. Il est idéal pour travailler avec des tableaux, des mises en page à plusieurs colonnes et d'autres documents visuellement complexes.
• TrOCR : Construit sur des transformers, un type de modèle de deep learning particulièrement doué pour comprendre des séquences de texte, TrOCR excelle dans le traitement de passages plus longs et de mises en page désordonnées et non structurées. C'est un choix fiable lorsque le contenu se lit comme un langage continu plutôt que comme des étiquettes isolées.

Applications courantes des modèles OCR#

À mesure que la technologie OCR devient plus avancée, son rôle s'est étendu bien au-delà de la simple numérisation. En fait, les modèles OCR sont désormais adoptés dans divers secteurs qui dépendent des informations textuelles. Voici un aperçu de quelques façons dont l'OCR est appliqué dans les systèmes réels aujourd'hui :

• Legal industry et e-discovery : Les cabinets d'avocats utilisent l'OCR pour numériser des milliers de pages de documents juridiques, rendant les contrats, les actes de procédure et les pièces justificatives interrogeables pour une découverte et une analyse plus rapides.
• Santé : Les hôpitaux utilisent des modèles OCR pour numériser les dossiers des patients, interpréter les ordonnances manuscrites et gérer efficacement les rapports de laboratoire. Cela rationalise les tâches administratives et améliore la précision des flux de travail médicaux.
• Préservation historique : Les musées, les bibliothèques et les archives utilisent l'OCR pour numériser de vieux livres, manuscrits et journaux, préservant ainsi un précieux patrimoine culturel et le rendant consultable pour les chercheurs.
• Vérification d'identité et de passeport : De nombreux systèmes d'intégration numérique et de voyage s'appuient sur l'OCR pour extraire des données clés de documents émis par le gouvernement. Des contrôles d'identité plus rapides et moins d'erreurs de saisie manuelle conduisent à des expériences utilisateur plus fluides et une sécurité accrue.

Fig 5. Scanner basé sur l'OCR pour la vérification d'identité par passeport. (source).

Avantages et inconvénients des modèles OCR#

Les modèles OCR ont parcouru un long chemin depuis leur conception dans les années 1950. Ils sont désormais plus accessibles, précis et adaptables à différents contenus et plateformes. Voici les points forts que les modèles OCR d'aujourd'hui apportent :

• Améliorations de l'accessibilité : L'OCR aide à rendre le contenu plus accessible en convertissant les documents imprimés en formats lisibles par des lecteurs d'écran pour les utilisateurs malvoyants.
• Améliore les machine learning pipelines : Il agit comme un pont qui transforme des données visuelles non structurées en texte structuré, les rendant utilisables pour les modèles de machine learning en aval.
• Extraction sans modèle prédéfini : L'OCR avancé ne nécessite plus de modèles rigides ; il peut extraire intelligemment des informations même lorsque les mises en page varient d'un document à l'autre.

Malgré ses avantages, les modèles OCR rencontrent encore quelques défis, surtout lorsque l'entrée n'est pas parfaite. Voici quelques limitations courantes à garder à l'esprit :

• Sensible à la qualité de l'image : L'OCR fonctionne mieux avec des images claires ; les photos floues ou sombres peuvent affecter les résultats.
• Difficultés avec certaines écritures ou polices : Les écritures fantaisistes ou désordonnées peuvent encore confondre même les meilleurs modèles.
• Post-traitement toujours nécessaire : Même avec une grande précision, les sorties OCR nécessitent souvent une révision humaine ou un nettoyage, en particulier pour les documents critiques.

Points clés#

L'OCR permet aux ordinateurs de lire du texte à partir d'images, rendant possible l'utilisation de ces informations dans les systèmes numériques. Il joue un rôle clé dans le traitement des documents, des panneaux et des notes manuscrites et a un impact dans les domaines où la vitesse et la précision sont critiques.

Les modèles OCR fonctionnent aussi souvent aux côtés de modèles comme Ultralytics YOLO11, qui peut détecter des objets dans les images. Ensemble, ils permettent aux systèmes de comprendre ce qui est écrit et où cela apparaît. À mesure que ces technologies continuent de s'améliorer, l'OCR devient une partie essentielle de la façon dont les machines interprètent et interagissent avec le monde.

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