Modèles OCR open source populaires et leur fonctionnement

Pour découvrir visuellement les concepts abordés dans cet article, regarde la vidéo ci-dessous.

De nombreuses entreprises et de nombreux systèmes numériques s’appuient sur des informations provenant de documents, comme 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 différentes tâches.

Cependant, grâce à des outils comme la vision par ordinateur, un domaine de l’IA qui permet aux machines d’interpréter et de comprendre les informations visuelles, la conversion d’images en texte devient beaucoup plus facile. La reconnaissance optique de caractères (OCR), en particulier, est une technologie de vision par ordinateur qui permet de détecter et d’extraire du texte.

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

Dans cet article, nous allons examiner le fonctionnement des modèles OCR, les modèles open source populaires, leurs domaines d’utilisation, leurs applications courantes et les principaux éléments à prendre en compte dans des cas d’usage réels.

Qu’est-ce que l’OCR ?#

Les modèles OCR sont conçus pour aider les machines à lire le texte provenant de sources visuelles, comme nous lisons du texte imprimé ou manuscrit. Ils reçoivent des documents numérisés, des images ou des photos de notes manuscrites, puis les convertissent en texte numérique consultable, modifiable ou exploitable par des systèmes logiciels.

Alors que les premiers systèmes OCR suivaient un modèle strict, les modèles OCR modernes utilisent l’apprentissage profond pour reconnaître le texte. Ils reconnaissent facilement différentes polices, langues et même des écritures manuscrites désordonnées, tout en gérant les images de faible qualité. Ces progrès ont fait des modèles OCR un élément clé de l’automatisation dans les secteurs riches en texte, comme la finance, la santé, la logistique et les services publics.

Les modèles OCR fonctionnent très bien sur les images où le texte est clair et structuré, mais ils peuvent rencontrer des difficultés lorsque le texte côtoie des éléments visuels complexes ou apparaît dans des scènes dynamiques. Dans ces cas, ils peuvent être utilisés avec des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 peut détecter des objets précis dans une image, comme des panneaux, des documents ou des étiquettes, afin de localiser les zones de texte avant d’utiliser l’OCR pour extraire le contenu proprement dit. Des jeux de données comme Total-Text peuvent servir à entraîner YOLO11 à repérer des zones de texte dans des scènes naturelles.

Par exemple, dans les véhicules autonomes, Ultralytics YOLO11 peut détecter un panneau d’arrêt, puis l’OCR peut lire son texte, ce qui permet au système d’interpréter précisément à la fois l’objet et sa signification.

Fig. 1. Exemple d’utilisation de l’OCR (source).

Présentation du fonctionnement des modèles OCR#

Maintenant que nous avons vu ce qu’est l’OCR, examinons de plus près le fonctionnement réel des modèles OCR.

Avant qu’un modèle OCR lise et extraie le texte d’une image, celle-ci passe généralement par deux étapes importantes : le prétraitement et la détection d’objets.

Tout d’abord, l’image est nettoyée et améliorée lors du prétraitement. Des techniques de traitement d’image de base, comme l’accentuation, la réduction du bruit et le réglage de la luminosité ou du contraste, améliorent la qualité générale de l’image et facilitent la détection du texte.

Ensuite, on utilise des tâches de vision par ordinateur comme la détection d’objets. À cette étape, on localise les objets d’intérêt contenant du texte, comme les plaques d’immatriculation, les panneaux de signalisation, les formulaires ou les cartes d’identité. En identifiant ces objets, le système isole les zones contenant du texte pertinent et les prépare à la reconnaissance.

Ce n’est qu’après ces étapes que le modèle OCR commence son travail. Il prend d’abord les régions détectées et les décompose en éléments plus petits, en identifiant les caractères, les mots ou les lignes de texte.

À l’aide de techniques d’apprentissage profond, le modèle analyse la forme, 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 recompose ensuite les caractères reconnus en un texte cohérent pour un traitement ultérieur.

Fig. 2. Comprendre le fonctionnement de l’OCR. Image de l’auteur.

Modèles OCR open source populaires#

Lorsque tu développes une application de vision par ordinateur qui implique l’extraction de texte, le choix du modèle OCR approprié dépend de facteurs comme la précision, la prise en charge des langues et la facilité d’intégration dans des systèmes réels.

Aujourd’hui, de nombreux modèles open source offrent la flexibilité, le solide soutien de la communauté et les performances fiables dont les développeurs ont besoin. Passons en revue quelques-unes des options les plus populaires et leurs principaux atouts.

Tesseract OCR#

Tesseract est l’un des modèles OCR open source les plus utilisés aujourd’hui. Il a d’abord été développé chez Hewlett-Packard Laboratories, 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. De 2006 à août 2017, Google l’a développé, avec le soutien continu de la communauté open source.

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

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

Tesseract est couramment utilisé dans des projets de numérisation de factures, d’archivage de documents papier ou d’extraction de texte à partir de documents aux mises en page standardisées. Il donne les meilleurs résultats lorsque la qualité des documents est bonne et que leur mise en page varie peu.

EasyOCR#

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 écritures latine, chinoise, arabe et cyrillique, ce qui en fait un outil polyvalent pour la reconnaissance de texte multilingue.

EasyOCR convient bien aux documents dont la mise en page, la police ou la structure varient. Cette souplesse en fait une excellente option pour extraire du texte de sources variées, comme des reçus, des panneaux de rue et des formulaires contenant plusieurs langues.

Reposant sur PyTorch, EasyOCR exploite les techniques d’apprentissage profond pour détecter et reconnaître le texte avec précision. Il fonctionne efficacement sur les CPU comme sur les GPU et peut s’adapter aux besoins, 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 apportées par la communauté, ce qui lui permet de rester à jour et de s’adapter à un large éventail de besoins OCR concrets.

PaddleOCR#

PaddleOCR est une boîte à outils OCR hautes performances développée par Baidu, qui combine la détection et la reconnaissance de texte dans un pipeline rationalisé. Avec la prise en charge de 80 langues, elle peut traiter des documents complexes comme des reçus, des tableaux et des formulaires.

Ce qui distingue PaddleOCR, c’est qu’il repose sur le framework d’apprentissage profond PaddlePaddle. Le framework 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 OCR en conditions réelles où la précision et la fiabilité sont essentielles.

Fig. 4. Flux de travail de PaddleOCR (source).

De plus, PaddleOCR est très modulaire et permet 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 le solide soutien de la communauté, c’est une solution flexible, prête pour la production et adaptée à un large éventail d’applications OCR.

Autres modèles OCR open source populaires#

Voici d’autres modèles OCR open source couramment utilisés :

• MMOCR : conçu pour les projets plus complexes, MMOCR peut détecter le texte et comprendre sa disposition sur une page. Il est idéal pour traiter des tableaux, des mises en page à plusieurs colonnes et d’autres documents visuellement complexes.
• TrOCR : basé sur les Transformers, un type de modèle de deep learning particulièrement adapté à la compréhension des séquences de texte, TrOCR reconnaît le texte imprimé et manuscrit dans des images contenant une seule ligne de texte. C’est un choix fiable lorsque le contenu se lit comme un texte continu plutôt que comme des libellés isolés.

Applications courantes des modèles OCR#

À mesure que la technologie OCR progresse, son rôle dépasse largement la simple numérisation. En effet, les modèles OCR sont désormais adoptés dans divers secteurs qui dépendent des informations textuelles. Voici quelques exemples de leur utilisation actuelle dans des systèmes réels :

• Secteur juridique et recherche électronique de preuves : 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 preuves consultables afin d’accélérer leur recherche et leur analyse.
• 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 simplifie 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, des manuscrits et des journaux, préserver un précieux patrimoine culturel et le rendre consultable par les chercheurs.
• Vérification des cartes d’identité et des passeports : De nombreux systèmes numériques d’intégration des utilisateurs et de gestion des voyages s’appuient sur l’OCR pour extraire des données clés de documents délivrés par les pouvoirs publics. Des vérifications d’identité plus rapides et moins d’erreurs de saisie manuelle offrent une expérience utilisateur plus fluide et une sécurité renforcée.

Fig. 5. Scanner basé sur l’OCR pour la vérification d’identité des passeports (source).

Avantages et inconvénients des modèles OCR#

Les modèles 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 OCR actuels :

• Amélioration de l’accessibilité : L’OCR contribue à rendre le contenu plus accessible en convertissant les documents imprimés en formats lisibles par les lecteurs d’écran pour les personnes malvoyantes.
• Améliore les pipelines d’apprentissage automatique : L’OCR sert de passerelle en convertissant les données visuelles non structurées en texte structuré, exploitable par les modèles d’apprentissage automatique en aval.
• Extraction sans modèle prédéfini : l’OCR avancé ne nécessite plus de modèles rigides : il peut extraire des informations même lorsque la mise en page varie d’un document à l’autre.

Malgré leurs avantages, les modèles OCR présentent encore quelques difficultés, surtout lorsque les données d’entrée sont imparfaites. Voici certaines limites courantes à garder à l’esprit :

• Sensibilité à la qualité de l’image : L’OCR fonctionne mieux avec des images nettes ; les photos floues ou sombres peuvent nuire aux résultats.
• Difficultés avec certaines écritures manuscrites ou polices : Les écritures fantaisistes ou désordonnées peuvent encore dérouter même les meilleurs modèles.
• Un post-traitement reste nécessaire : Même lorsque la précision est élevée, les résultats de l’OCR nécessitent souvent une vérification ou une correction humaine, en particulier pour les documents critiques.

Points clés à retenir#

L’OCR permet aux ordinateurs de lire le texte présent dans des images, afin que ces informations puissent être utilisées dans des systèmes numériques. Il joue un rôle essentiel dans le traitement de documents, de panneaux et de notes manuscrites, et a un impact considérable dans les domaines où la rapidité et la précision sont cruciales.

Les modèles OCR fonctionnent aussi souvent avec des modèles comme Ultralytics YOLO11, qui peuvent détecter des objets dans des images. Ensemble, ils permettent aux systèmes de comprendre ce qui est écrit et où le texte apparaît. À mesure que ces technologies progressent, l’OCR devient un élément central de la manière dont les machines interprètent le monde et interagissent avec lui.

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