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 dépendent d’informations provenant de documents, comme des factures numérisées, des pièces 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, 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, transformer des images en texte devient beaucoup plus facile. La reconnaissance optique de caractères (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 différents formats et à le convertir en données modifiables et interrogeables. 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 allons découvrir le fonctionnement des modèles OCR, les modèles open source populaires, leurs domaines d’utilisation, leurs applications courantes et les principaux points à prendre en compte pour une utilisation concrète.

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 manière similaire à notre lecture de textes imprimés ou manuscrits. Ces modèles prennent en entrée des documents numérisés, des images ou des photos de notes manuscrites, puis les transforment en texte numérique pouvant être recherché, modifié ou utilisé dans 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 peuvent facilement reconnaître différents types de polices, de langues et même des écritures manuscrites difficiles à déchiffrer, tout en gérant les images de faible qualité. Ces avancées ont fait des modèles OCR un élément essentiel de l’automatisation dans les secteurs où le texte est omniprésent, comme la finance, la santé, la logistique et les services publics.

Les modèles OCR sont très performants pour les images où le texte est clair et structuré, mais ils peuvent rencontrer des difficultés lorsque le texte apparaît à côté d’éléments visuels complexes ou dans des scènes dynamiques. Dans ces cas, les modèles OCR peuvent être utilisés avec des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 peut détecter des objets spécifiques dans une image, comme des panneaux, des documents ou des étiquettes, afin de localiser les zones de texte avant que l’OCR n’extraie le contenu proprement dit.

Par exemple, dans les véhicules autonomes, Ultralytics YOLO11 peut détecter un panneau Stop, puis l’OCR peut lire le 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).

Vue d’ensemble 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 soit utilisé pour lire et extraire du texte à partir 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 grâce au prétraitement. Des techniques de base de traitement d’image, comme l’accentuation, la réduction du bruit et l’ajustement de la luminosité ou du contraste, sont appliquées pour améliorer la qualité globale de l’image et faciliter la détection du texte.

Ensuite, des tâches de vision par ordinateur comme la détection d’objets sont utilisées. À cette étape, les objets d’intérêt contenant du texte sont localisés, 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 où se trouve le texte pertinent et les prépare pour 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 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 pendant l’entraînement et prédit les caractères les plus probables. Il reconstitue ensuite les caractères reconnus en un texte cohérent pour un traitement ultérieur.

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

Modèles OCR open source populaires#

Lorsque tu développes une application de vision par ordinateur impliquant l’extraction de texte, le choix du modèle OCR adapté 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 soutien d’une communauté active et les performances fiables dont les développeurs ont besoin. Découvrons quelques-unes des options les plus populaires et ce qui les distingue.

Tesseract OCR#

Tesseract est l’un des modèles OCR open source les plus utilisés actuellement. Il a été initialement développé dans les laboratoires Hewlett-Packard de Bristol, en Angleterre, et de 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 principales fonctionnalités 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 pour la lecture de textes imprimés, notamment dans des documents structurés comme les formulaires et les rapports.

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

Tesseract est couramment utilisé dans les projets impliquant la numérisation de factures, l’archivage de documents papier ou l’extraction de texte à partir de documents aux mises en page standard. Il est particulièrement performant 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, développée par Jaided AI. Elle prend en charge plus de 80 langues, notamment les écritures latine, chinoise, arabe et cyrillique, ce qui en fait un outil polyvalent pour la reconnaissance de textes multilingues.

Conçu pour gérer les textes imprimés et manuscrits, EasyOCR fonctionne bien avec les documents dont la mise en page, la police ou la structure varient. Cette flexibilité en fait une excellente option pour extraire du texte de sources diverses, comme les reçus, les panneaux de signalisation et les formulaires contenant plusieurs langues.

Reposant sur PyTorch, EasyOCR exploite des techniques d’apprentissage profond pour détecter et reconnaître les textes avec précision. Il fonctionne efficacement sur les CPU et les GPU, ce qui 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 portées par la communauté, ce qui l’aide à rester actuel et à 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 au sein d’un pipeline rationalisé. Avec la prise en charge de 80 langues, il peut gérer des documents complexes comme les reçus, les tableaux et les 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 concrètes où la précision et la fiabilité sont essentielles.

Fig. 4. Workflow de PaddleOCR (source).

De plus, PaddleOCR est très modulaire, ce qui permet aux développeurs de personnaliser leurs pipelines en sélectionnant des composants spécifiques de détection, de reconnaissance et de classification. Grâce à des API Python bien documentées et au soutien d’une communauté active, il s’agit d’une solution flexible, prête pour la production, adaptée à un large éventail d’applications OCR.

Autres modèles OCR open source populaires#

Voici quelques autres modèles OCR open source couramment utilisés :

• MMOCR : conçu pour les projets plus complexes, MMOCR peut détecter le texte et comprendre également comment il est organisé 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 : reposant sur des transformeurs, un type de modèle d’apprentissage profond particulièrement performant pour comprendre les séquences de texte, TrOCR excelle dans le traitement de passages 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 progresse, son rôle s’est étendu bien au-delà de la simple numérisation. En effet, les modèles OCR sont désormais adoptés dans divers secteurs qui dépendent d’informations textuelles. Voici quelques exemples de la manière dont l’OCR est aujourd’hui utilisé dans des systèmes réels :

• Secteur juridique 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 à conviction accessibles à la recherche afin d’accélérer leur découverte 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 workflows médicaux.
• Préservation du patrimoine historique : les musées, les bibliothèques et les archives utilisent l’OCR pour numériser des livres anciens, des manuscrits et des journaux, préservant ainsi un patrimoine culturel précieux et le rendant accessible aux recherches.
• Vérification des cartes d’identité et des passeports : de nombreux systèmes numériques d’intégration des utilisateurs et de voyage utilisent l’OCR pour extraire des données clés de documents officiels. Des contrôles d’identité plus rapides et une réduction des erreurs de saisie manuelle offrent une expérience utilisateur plus fluide et une sécurité renforcée.

Fig. 5. Scanner basé sur l’OCR pour vérifier l’identité à partir d’un passeport. (source).

Avantages et inconvénients des modèles OCR#

Les modèles OCR ont considérablement évolué depuis leur conception initiale dans les années 1950. Ils sont désormais plus accessibles, plus précis et mieux adaptés à différents contenus et plateformes. Voici les principaux atouts des modèles OCR actuels :

• Amélioration de l’accessibilité : l’OCR rend les contenus plus accessibles en convertissant les documents imprimés en formats lisibles par les lecteurs d’écran destinés aux personnes malvoyantes.
• Améliore les pipelines de machine learning : il fait office de passerelle en transformant des données visuelles non structurées en texte structuré, ce qui les rend utilisables par les modèles de machine learning en aval.
• Extraction sans modèle prédéfini : l’OCR avancé ne nécessite plus de modèles rigides : il peut extraire intelligemment les informations même lorsque les mises en page varient d’un document à l’autre.

Malgré leurs avantages, les modèles OCR présentent encore quelques difficultés, en particulier lorsque les données d’entrée ne sont pas parfaites. Voici quelques limites courantes à garder à l’esprit :

• Sensibilité à la qualité de l’image : l’OCR fonctionne mieux avec des images claires ; les photos floues ou sombres peuvent nuire aux résultats.
• Difficultés avec certaines écritures manuscrites ou polices : une écriture fantaisiste ou difficile à déchiffrer peut encore induire en erreur même les meilleurs modèles.
• Post-traitement toujours nécessaire : même avec une grande précision, les résultats de l’OCR nécessitent souvent une vérification ou un nettoyage manuel, en particulier pour les documents critiques.

Points clés à retenir#

L’OCR permet aux ordinateurs de lire le texte présent dans les images, rendant ces informations utilisables dans des systèmes numériques. Il joue un rôle essentiel dans le traitement des documents, des panneaux et des notes manuscrites, et s’avère particulièrement utile dans les domaines où la rapidité et la précision sont cruciales.

Les modèles OCR fonctionnent également souvent avec des 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 progresser, l’OCR devient un élément central de la manière dont les machines interprètent le monde et interagissent avec lui.

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