L'OCR (Optical Character Recognition) ou ROC (Reconnaissance Optique de Caractères) est une technologie utilisée pour convertir des images de texte imprimé en texte éditable. Il s'agit d'un processus automatique qui permet de reconnaître et d'interpréter les caractères contenus dans une image ou un document scanné, puis de les convertir en un format texte exploitable (Word, Excel...).
L'OCR est utilisé dans de nombreux domaines, tels que la numérisation de documents, la reconnaissance de caractères sur des photos, la conversion de livres imprimés en formats électroniques, la reconnaissance de formulaires, etc. Il permet de simplifier et d'accélérer le processus de traitement de l'information en évitant la saisie manuelle des textes.
Si souvent l'OCR est utilisé pour transformer des images en texte, cette technologie est aussi implémenté pour les solutions de Gestion Documentaire (ECM - GED - DMS). Ainsi les mots décodés des fichiers deviennent des critères de recherche (recherche en texte intégral).
Les systèmes OCR fonctionnent en utilisant des algorithmes sophistiqués qui analysent les motifs et les formes des caractères dans une image. Ces algorithmes peuvent reconnaître les lettres, les chiffres, les symboles et même les caractères spéciaux. Une fois que le texte a été extrait de l'image, il peut être édité, recherché, traduit ou traité de différentes manières selon les besoins de l'utilisateur.
Il convient de noter que la précision de l'OCR peut varier en fonction de la qualité de l'image source, de la police de caractères, de la résolution de l'image et d'autres facteurs. Des erreurs de reconnaissance peuvent survenir, en particulier si le texte est flou, déformé ou si la qualité de l'image est faible. Une numérisation à moins de 300 dpi peut induire une qualité d'OCR de moins bonne qualité.
Voici quelques-unes des utilisations courantes de l'OCR :
Numérisation de documents : L'OCR permet de convertir des documents papier en fichiers numériques. Il facilite la recherche, l'indexation et le stockage électronique des documents. Les documents numérisés peuvent également être modifiés, annotés et partagés plus facilement. Certains moteurs y associent des technologies de compression pour réduire la taille des fichiers (pour faciliter le partage cloud ou email).
Extraction d'informations : L'OCR est utilisé pour extraire des informations spécifiques à partir de documents, tels que des factures, des reçus, des formulaires ou des cartes de visite. Les données extraites peuvent être utilisées pour la gestion des informations, la comptabilité, la saisie de données ou l'automatisation des processus. Souvent on parle de Lecture Automatique des Documents (LAD - RAD) qui est basée sur l'OCR. Reconnaissance des factures, des bons de commandes, des bons de livraison, des certificats d'immatriculation...
Reconnaissance de texte sur des images : L'OCR est utilisé pour extraire le texte à partir d'images, comme des photos de panneaux, de publicités, de présentations, etc. Cela permet de transcrire le contenu textuel des images pour une utilisation ultérieure.
Accessibilité : L'OCR est utilisé pour rendre le contenu imprimé accessible aux personnes malvoyantes ou non voyantes. Il permet de convertir des livres, des articles, des documents administratifs et d'autres supports imprimés en texte vocal ou en braille.
Traduction automatique : L'OCR est souvent utilisé en combinaison avec des outils de traduction automatique pour traduire des documents imprimés dans différentes langues. Il permet de convertir rapidement et efficacement le texte d'un document dans une langue source en texte éditable dans une langue cible.
Reconnaissance d'écriture manuscrite : Certains moteurs OCR sont capables de reconnaître l'écriture manuscrite et de la convertir en texte éditable. Cela peut être utile pour la numérisation de notes manuscrites, la conversion de documents manuscrits en versions électroniques, ou pour faciliter la recherche de mots clés dans des textes manuscrits.
En résumé, l'OCR permet de convertir des images de texte en texte éditable, ce qui simplifie la recherche, la manipulation et l'analyse des informations contenues dans ces images. Il améliore l'efficacité, la productivité et l'accessibilité dans de nombreux domaines où la gestion de l'information est essentielle.
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