La lecture automatique des documents (LAD) désigne généralement l'utilisation de technologies informatiques et de logiciels pour extraire automatiquement des informations à partir de documents textuels, tels que des articles, des rapports, des contrats, des factures, des CV, des formulaires, etc. Cette technologie est souvent associée à des domaines tels que le traitement automatique du langage naturel (TALN) et l'intelligence artificielle (IA).
Voici comment fonctionne généralement la lecture automatique des documents :
Acquisition de documents : Les documents sont numérisés ou importés dans un système informatique.
Prétraitement : Les documents peuvent être prétraités pour améliorer la qualité de l'image ou du texte, par exemple, en redressant les images ou en éliminant le bruit.
Reconnaissance optique de caractères (OCR) : Si les documents sont sous forme imprimée ou manuscrite, un logiciel d'OCR est souvent utilisé pour convertir le texte en images en texte numérique.
L'OCR, ou Reconnaissance Optique de Caractères, est une technologie qui permet de convertir du texte imprimé ou manuscrit présent dans des documents physiques ou numérisés en texte numérique. L'objectif de l'OCR est de rendre le texte contenu dans ces documents accessible et éditable par des ordinateurs, des logiciels de traitement de texte ou d'autres applications.
L'OMR, ou Reconnaissance Optique de Marques (Optical Mark Recognition), est une technologie qui permet de détecter et de lire des marques imprimées sur des documents, généralement sous forme de cases à cocher, de bulles à remplir, ou d'autres éléments similaires. L'OMR est couramment utilisée pour automatiser la collecte de données à partir de formulaires ou de questionnaires remplis par des individus.
L'ICR, ou Reconnaissance Intelligente de Caractères (Intelligent Character Recognition), est une technologie de traitement de l'information similaire à l'OCR (Reconnaissance Optique de Caractères), mais avec une capacité plus avancée. Alors que l'OCR se concentre principalement sur la reconnaissance de polices imprimées, l'ICR est conçue pour reconnaître et interpréter des caractères manuscrits, ce qui la rend particulièrement utile pour la numérisation et la conversion automatisée de documents manuscrits en texte numérique.
Analyse de la structure : Le système analyse la structure du document pour identifier des éléments tels que les titres, les paragraphes, les listes, les tableaux, etc.
Extraction d'informations : Les informations pertinentes sont extraites du texte en fonction de modèles prédéfinis, de règles ou de techniques d'apprentissage automatique. Cela peut inclure l'extraction de données spécifiques, comme les dates, les montants, les noms, les adresses, etc.
Stockage et indexation : Les informations extraites sont souvent stockées dans une base de données ou un système de gestion de documents, puis indexées pour une recherche et une récupération ultérieures.
Traitement des données : Selon les besoins, les données extraites peuvent être utilisées pour alimenter d'autres processus, comme la génération automatique de rapports, la classification de documents, la gestion de contrats, etc.
La lecture automatique des documents est largement utilisée dans de nombreuses industries pour automatiser des tâches qui seraient fastidieuses et sujettes aux erreurs si elles étaient effectuées manuellement. Elle permet d'accroître l'efficacité opérationnelle, de réduire les coûts et d'améliorer la précision de la gestion de l'information. Elle est couramment utilisée dans les secteurs de la finance, de la santé, de l'administration, de la logistique, de la gestion de contrats, de la comptabilité, et bien d'autres encore.
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