Choisir une technologie OCR : éléments clés que doivent considérer les développeurs de logiciels

Lorsqu’il s’agit de choisir une technologie OCR (Reconnaissance Optique de Caractères), les développeurs doivent prendre beaucoup de choses en considération. Les solutions OCR existant depuis plusieurs décennies, il est tentant de penser qu’elles sont standards et que, par conséquent, n’importe laquelle fera l’affaire. C’est on ne peut plus faux : tous les OCR ne se valent pas et choisir le bon peut encore être un casse-tête. Depuis le type de modèles, aux fonctionnalités d’IA, en passant par la tarification ou le soutien de la communauté d’utilisateurs, de nombreux facteurs jouent un rôle essentiel pour définir la solution la mieux adaptée à votre projet. Cet article passe en revue des points-clés à avoir en tête, y compris l’éventuel choix de modèles en open source, les limites des LLM et les prix.

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Modèles en Open-source : économiques mais moins fiables

Les modèles OCR en Open-source comme Tesseract ou PaddleOCR sont des choix populaires parmi les développeurs en raison de leur accessibilité et de leur aspect bon marché. Mais ils ont certaines limites :

• Précision : Les modèles en open-source sont souvent moins précis que les versions payantes. Ils ont du mal face aux écritures manuscrites, aux textes incurvés ou aux images de mauvaise qualité.
• Compatibilité avec des documents complexes : Ces modèles peuvent ne pas être en mesure de traiter efficacement les documents complexes, les tableaux et les graphiques.
• Optimisation permanente : Les améliorations apportées aux modèles OSS (open source) sont au bon vouloir de la communauté. Les équipes de maintenance vont et viennent et leurs priorités sont souvent différentes des besoins propres à votre projet. Les sociétés qui commercialisent des logiciels, elles, restent à la pointe : elles s’améliorent en permanence et tirent profit tant de leurs années d’expérience que de technologies de pointe.

Si les modèles d’OCR en Open-source peuvent être efficaces avec des preuves de concept (POC) ou avec des documents simples, ils ne sont pas envisageables pour les cas où qualité, précision et justesse sont indispensables.

Les LLM peuvent-ils remplacer l’OCR ? Pas si vite

Les LLM (grands modèles de langage) tels que GPT-4.5 et d’autres modèles génériques d’IA sont de plus en plus utilisés pour traiter les documents. La possibilité de tester rapidement leurs capacités OCR en téléchargeant un document via une IU web ou un chatbot est convaincante. Mais il y a quand même des problèmes :

• Hallucinations: Les LLM omettent souvent des parties importantes du texte, ont des hallucinations sur le contenu et ne parviennent pas à exporter les coordonnées du texte.
• Incohérences : Les formats et l’extraction des tableaux ne sont pas toujours cohérents, ce qui qui rend les LLM moins fiables pour des tâches OCR plus lourdes. Les résultats eux-mêmes peuvent être incohérents, ce qui signifie que vous pouvez soumettre au traitement le même document dix fois et obtenir dix résultats différents.
• Coût et rapidité : L’extraction basée sur les LLM peut être lente et coûteuse en raison de coûts annexes élevés.

L’automatisation des processus métier est entravée par l’imprévisibilité des inexactitudes des LLM. Les développeurs ont ainsi la lourde charge de repérer les erreurs et les exceptions de code, ce qui peut vite ressembler au « jeu de la taupe » : en aval, toute taupe (tout problème) non repérée obligera les utilisateurs à corriger manuellement, ce qui annihile tout l’intérêt des solutions OCR.

Tarifs : le bon marché peut coûter plus cher

Le prix est un facteur-clé de décision lorsque l’on choisit une solution OCR, mais tout n’est pas question de prix.

• Assistance et fiabilité : L’un des avantages de taille des solutions payantes, en particulier lorsque des processus métier essentiels en dépendent, est que l’assistance, les conseils et les services sont compris.
• Rentabilité : Cherchez des solutions qui proposent des offres à faible coût avec un modèle de paiement à l’utilisation effective, système ajustable qui évite les dépenses imprévues.
• Essais gratuits et paliers « freemium » :De nombreuses solutions commerciales d’OCR proposent des essais gratuits ou des paliers freemium, ce qui permet aux développeurs de tester les fonctionnalités avant de s’engager.
• Comparaison des fonctionnalités : De nombreuses solutions, en particulier celles fournies par des pointures comme Microsoft ou AWS, semblent bon marché de prime abord parce que les fonctionnalités OCR sont facturées à la carte. Lorsque l’on compare à un modèle all-inclusive, forcément, elles semblent moins chères ! Mais vérifiez bien toute la tarification.

Lorsque vous évaluez les solutions OCR, cherchez celles qui proposent des périodes d’essai adéquates, une capacité suffisante de traitement des documents et un modèle de tarification à l’utilisation effective.

Aide aux développeurs et communauté

Un bon produit ne suffit pas ; une assistance complète et une communauté active sont essentielles.

• Documentation et SDK : Assurez-vous que la solution OCR soit fournie avec une documentation détaillée, des SDK, et un environnement sandbox pour faciliter l’intégration et optimiser les solutions.
• Engagement de la communauté : La solution OCR doit être accompagnée d’une communauté de développeurs active et amicale vers laquelle se tourner si nécessaire. Les meilleures vous encouragent à échanger des idées, à vous faire guider par des experts et à améliorer votre OCR.

Le monde de l’OCR est plus complexe qu’il n’y paraît. Le problème semble réglé, jusqu’à ce que vous ayez besoin de fonctionnalités précises, fiables et robustes, adaptées à la vraie vie. Pour garantir la réussite de votre projet, cherchez une entreprise solide et une solution appuyée par une communauté.

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