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Comment la reconnaissance optique de caractères (OCR) avancée améliore le traitement automatique

10 octobre 2025

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est l’un des fondements du traitement des documents. Elle permet aux organisations de convertir de grandes quantités de textes imprimés et manuscrits en données lisibles par les machines.

Alors que les workflows entièrement automatisés se généralisent, la capacité à saisir rapidement et précisément des informations à partir d’un large éventail de documents est devenue essentielle pour conserver une efficacité optimale. Cependant, toutes les solutions de reconnaissance d’OCR ne se valent pas. Avec les progrès rapides de l’IA et de l’apprentissage automatique, les moteurs d’OCR avancés d’aujourd’hui peuvent faire bien plus que simplement reconnaître des caractères. Ils offrent un niveau d’efficacité et de précision que les solutions traditionnelles ne peuvent tout simplement pas égaler. C’est la raison pour laquelle de plus en plus d’entreprises les adoptent pour s’assurer un avantage concurrentiel.

Selon une étude récente d’Ardent Partners, « Les indicateurs AP qui comptent en 2025 », 55 % des organisations passent à des technologies OCR boostées par l’IA, craignant de passer à côté des gains de productivité dont leurs concurrents bénéficient déjà.

Cet article explique ce qui rend les solutions de reconnaissance optique de caractères modernes vraiment efficaces à l’ère de l’automatisation. Nous y verrons comment l’OCR classique et celle optimisée par l’IA diffèrent, et comment la technologie prend en charge le traitement automatique. Nous présenterons également quelques cas d’utilisation et avantages réels. Lisez la suite pour en savoir plus. Vous pouvez aussi cliquer sur les liens ci-dessous pour accéder directement à la section de votre choix :

Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ?
Comment l’OCR fonctionne-t-elle ?
Qu’est-ce que l’OCR avancée ?
Comparaison de la reconnaissance optique de caractères : OCR traditionnelle vs avancée
Avantages de la reconnaissance optique de caractères avancée
Assurer une saisie efficace de l’OCR pour le traitement automatique (STP)
Cas d’utilisation de l’OCR avancée dans divers secteurs
Stimulez une croissance réelle avec les solutions d’OCR avancée et de traitement direct de Tungsten Automation.

Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ?

La reconnaissance optique de caractères (ou OCR) décrit le processus consistant à convertir les images composées de texte (telles que celles provenant de formulaires ou de reçus numérisés) en un format lisible par les machines qui peut être modifié, analysé ou utilisé pour piloter des flux de travail numériques.

Cependant, les simples saisie et conversion des données ne suffisent pas à accélérer les processus. Si le système n’est pas en mesure de comprendre si une chaîne de caractères représente une date, une référence produit ou d’autres types d’informations, une intervention manuelle reste nécessaire pour valider et catégoriser le résultat obtenu, ce qui limite l’efficacité de l’OCR.

Par conséquent, la véritable valeur de cette technologie se manifeste lorsqu’elle est combinée à une logique d’extraction intelligente, capable d’interpréter le texte avec précision et de router les données vers le bon système pour un traitement supplémentaire.

Tungsten Automation is the creator and owner of one of the original and most widely adopted proprietary OCR engines in the industry, a legacy that continues to power our solutions today.

Comment l’OCR fonctionne-t-elle ?

L’OCR classique convertit les documents et images numérisés en texte encodé par les machines à l’aide d’un processus en trois étapes :

Prétraitement de l’image : le système nettoie et prépare l’image numérisée pour l’analyse. Il convertit ensuite les images couleur en noir et blanc (binarisation), réduit le grain de l’arrière-plan (réduction du bruit), redresse l’image et définit l’orientation de la page, afin de faciliter la reconnaissance du texte.
Reconnaissance de caractères : le logiciel OCR analyse les données visuelles pour identifier les caractères en les comparant à un ensemble de modèles connus dans sa base de données interne.
Post-traitement : le texte est vérifié pour détecter d’éventuelles erreurs, puis reformaté en vue d’un traitement ultérieur. C’est ici que les erreurs ou les incohérences peuvent être signalées pour un examen plus approfondi.

Our proprietary OCR technology, developed and refined over decades, is the foundation for these processes and continues to set the benchmark for accuracy and reliability in the market.

Qu’est-ce que l’OCR avancée ?

L’OCR avancée est alimentée par des systèmes multimodaux qui combinent l’IA, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour comprendre différents types de données simultanément. Elle améliore ainsi considérablement la vitesse et la précision du traitement des documents.

Contrairement à la technologie classique de reconnaissance optique de caractères qui repose sur des règles et des modèles prédéfinis, les moteurs d’OCR avancée s’appuient sur des modèles d’apprentissage profond entraînés sur des millions d’exemples de documents (notes manuscrites, reçus à l’encre passée, fichiers PDF de faible résolution ou annotés) pour comprendre le contexte complet du document.

Par exemple, il peut identifier un tableau en reconnaissant les lignes et les colonnes, une signature manuscrite par sa forme, ou un total sur un reçu en fonction de sa position relative par rapport aux autres nombres, même si le format n’est pas standard. Cette analyse contextuelle permet aux moteurs d’OCR basés sur l’IA de corriger les erreurs sur la base de la signification sémantique d’un document et de traiter des types de documents non structurés sans entraînement approfondi (apprentissage zero-shot).

At Tungsten, we have led the evolution from classic OCR to advanced OCR, ensuring our customers benefit from the latest AI-powered innovations while building on the trusted foundation of our proprietary OCR engine.

Comparaison de la reconnaissance optique de caractères : OCR traditionnelle vs avancée

Fonctionnalité	Logiciel OCR traditionnel	Technologie OCR avancée
Langues prises en charge	De nombreuses solutions d’OCR classiques prennent en charge environ 120 langues.	Les plateformes d’OCR modernes prennent en charge plus de 300 langues.
OCR manuscrite	Principalement optimisé pour le texte imprimé. Rencontre des difficultés avec les textes manuscrits, les notes et les annotations, avec un taux de précision de 50 % seulement.	Excelle dans la reconnaissance des notes et signatures manuscrites, avec des solutions leaders sur le marché, offrant un taux de précision d’environ 90 %.
Qualité des documents	Nécessite des documents clairs en haute résolution (300 DPI) pour une précision optimale. Difficulté à traiter les images de faible qualité.	Extrait avec précision le texte des images et documents en basse résolution ou de mauvaise qualité.
Format de document	Peut avoir des difficultés à s’adapter à des formats de papier non standard, ce qui entraîne des images à la résolution inférieure.	Gère un large éventail de formats et de tailles de papier, y compris les reçus et d’autres documents plus petits.
Performance globale	Optimisé pour les documents structurés de haute qualité ; a des difficultés avec les nouveaux formats et ceux qui ne sont pas structurés.	Gère aussi bien les données structurées que non structurées, s’adapte aux nouveaux types de documents et aux informations complexes avec un degré de précision élevé.

Avantages de la reconnaissance optique de caractères avancée

Bien que les moteurs d’OCR optimisés par l’apprentissage profond soient puissants, ils nécessitent des ressources informatiques importantes et ne sont pas toujours nécessaires pour traiter les documents au format familier et structuré. Les solutions d’OCR classiques peuvent gérer de manière fiable ces documents standard, permettant de gagner à la fois du temps et de l’énergie.

Cependant, pour les entreprises qui gèrent un grand nombre de types de documents, de langues et de scripts, la reconnaissance optique de caractères avancée fournit un niveau de fiabilité et de précision essentiel pour les flux d’automatisation modernes. Voici ses autres avantages :

Continuité du processus : l’OCR avancée saisit avec précision le texte imprimé et les annotations manuscrites (telles que les numéros de bon de commande ajoutés aux factures à la main), ce qui permet aux employés de conserver des processus familiers tout en s’adaptant progressivement aux flux de travail entièrement automatisés.
Traitement des documents accéléré : les dernières solutions d’OCR présentent une vitesse de traitement moyenne de 1 à 3 secondes par page (pour les documents structurés), permettant des flux de travail rapides et volumineux.
Expansion mondiale : les entreprises peuvent explorer de nouveaux marchés en toute confiance grâce à des solutions d’OCR de pointe qui prennent en charge plus de 300 langues, y compris celles qui se lisent de droite à gauche (comme l’arabe et l’hébreu).
Transformation numérique : les outils d’OCR modernes intègrent le traitement intelligent des documents, l’automatisation des flux de travail et la découverte des connaissances optimisée par l’IA, afin de soutenir la transformation numérique des entreprises tout en réduisant leur coût total de possession (TCO).
Prise en charge du libre-service : grâce à la précision élevée de la reconnaissance, de nombreuses solutions d’OCR avancée permettent aux employés de numériser les reçus à l’aide de leur appareil mobile et de les transmettre à des fins de comptabilité et de remboursement, même lorsque les reçus sont froissés ou que l’encre est passée.

Assurer une saisie efficace de l’OCR pour le traitement automatique (STP)

Le traitement automatique décrit l’automatisation complète de la saisie et la validation des données ainsi que du routage des documents. Ce processus garantit que les transactions se déroulent de manière fluide dans vos systèmes avec peu voire pas d’intervention manuelle.

Là où l’OCR avancée fournit la base pour extraire des informations à partir de documents, le traitement automatique va encore plus loin en superposant une validation intelligente des données et une logique d’entreprise pour garantir que les données saisies sont précises, correctes en contexte et conformes aux règles de votre organisation ou de votre secteur.

En bref, l’OCR détermine ce que va donner la saisie de données, tandis que le traitement automatique se penche sur les étapes suivantes dans l’automatisation du traitement des documents.

Selon des études récentes, le traitement automatique peut réduire le délai de traitement de 82 % et diminuer les coûts opérationnels de 80 %.

Cependant, pour atteindre ces résultats, les plateformes d’automatisation avec OCR intégrée doivent être conçues de sorte à favoriser les bonnes pratiques pour maximiser l’efficacité de l’OCR et du traitement automatique. Voici les critères à prendre en compte :

Utilisez des images de haute qualité : les documents numérisés doivent être nets et clairs. Dans la mesure du possible, travaillez également avec des PDF numériques pour assurer la cohérence des données.
Ajustez les réglages de l’OCR : attachez-vous à extraire uniquement les champs essentiels ; les champs secondaires seront déduits à partir de données de référence validées afin de rationaliser les flux de travail.
Personnalisez les niveaux d’automatisation : adaptez l’automatisation aux besoins des différents services. Certaines équipes peuvent avoir besoin de signaler toutes les incohérences, tandis que d’autres apprécieront un niveau d’automatisation accrue avec moins d’alertes (et de vérifications manuelles en découlant).
Automatisez la mise à jour des données de référence : lorsque des données nouvelles ou corrigées sont approuvées, veillez à ce qu’elles soient mises à jour directement dans le registre principal afin de ne pas avoir à les modifier manuellement.

Cas d’utilisation de l’OCR avancée dans divers secteurs

Automatisation des comptes fournisseurs (AP) et des comptes débiteurs (AR)

Dans tous les secteurs, des solutions telles que Tungsten AP Essentials offrent une OCR optimisée par l’IA qui apprend continuellement de chaque facture qu’elle traite, améliorant régulièrement les capacités d’automatisation des factures au fil du temps. Des mises à jour régulières et à une maintenance proactive permettent en outre à l’OCR de Tungsten d’atteindre régulièrement une précision du traitement des factures supérieure à 95 %. Cela se traduit par :

Des délais de traitement plus rapides (de quelques jours à quelques minutes)
Jusqu’à 80 % de réduction du coût de traitement des factures
Réduction spectaculaire des erreurs (de 10 % à 1-2 % ou moins)

Voici maintenant quelques cas concrets d’utilisation de l’OCR dans divers secteurs :

Commerce de détail et services

Amélioration du traitement des factures sans intervention manuelle : en tant que fournisseur de services multitechniques de premier plan, SPIE Netherlands utilise l’OCR de Tungsten pour accroître la précision de la reconnaissance des factures de 50 % à 75 %. Le temps nécessaire à l’entreprise pour traiter une seule facture s’en trouve divisé par deux, et les équipes finance peuvent optimiser la collaboration avec les fournisseurs.
Intégration des clients : la technologie OCR améliore l’intégration des clients et le traitement des commandes en numérisant et en extrayant automatiquement les détails clés des commandes entrantes. Les entreprises d’électronique grand public telles que SMEG peuvent ainsi éliminer les flux de travail manuels et libérer du temps à leurs équipes internes, qui peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telles que l’amélioration de l’expérience client.

Services financiers

Montage de prêt : la technologie OCR peut numériser et analyser divers documents (des relevés bancaires aux formulaires fiscaux) pour valider des données financières essentielles aux demandes de prêt. Par exemple, Alliance Bank utilise cette approche pour accélérer les cycles de traitement des prêts, permettant ainsi à ses conseillers commerciaux de réduire le temps de saisie manuelle des données de 20 %.
Détection des fraudes aux demandes d’indemnisation : des compagnies d’assurance telles qu’Aviva utilisent l’OCR avancée pour extraire des détails clés des rapports d’accident, permettant aux analystes d’identifier rapidement les cas potentiels de fraude et de les prévenir. Cette approche a permis à l’entreprise d’économiser 113 millions de livres sterling en 2020.

Santé

Numérisation des formulaires d’admission des patients : l’OCR avancée peut saisir avec précision les informations des formulaires manuscrits ou scannés, ce qui contribue à l’amélioration des résultats pour les patients. Par exemple, le prestataire de santé australien Bendigo Health utilise des solutions avancées de numérisation de documents et d’automatisation des flux de travail pour numériser 705 000 dossiers de patients, ce qui lui a permis de livrer 300 dossiers cliniques par jour à ses équipes médicales.

Administration et secteur public

Gestion des dossiers : en tant que leader mondial de la gestion des dossiers, Serco utilise l’OCR avancée pour comparer les données des documents scannés avec celles contenues dans les bases de données de l’administration publique. Cela permet à l’entreprise de respecter les accords de niveau de service stricts de l’administration en matière de vitesse et de précision du traitement des données, avec l’analyse d’environ 40 millions de pages de documents par an, sans augmenter la complexité opérationnelle.

Stimulez une croissance réelle avec les solutions d’OCR avancée et de traitement direct de Tungsten Automation

En résumé, l’évolution de l’OCR classique vers son équivalent avancé a transformé le traitement des documents. Il n’est plus simplement question de reconnaissance de caractères, mais bien d’automatisation intelligente de bout en bout.

Modern solutions like Tungsten AP Essentials combine our proprietary OCR, advanced AI, business logic, and flexible exception handling, to provide the first vital step in STP workflows — ensuring accuracy, efficiency, and control, even in the most challenging document recognition scenarios. As ongoing leaders in OCR and IDP, Tungsten Automation is uniquely positioned to help your organization achieve the highest levels of automation and business value.

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par Mattias Reichler Product Owner, Portfolio Lead R&D