OCR : Comprendre son Fonctionnement dans la Gestion Électronique de Documents

La numérisation de documents, qu'il s'agisse de fichiers PDF ou de photographies de documents physiques, nous permet d'accéder à une version digitale. Toutefois, il est essentiel de se demander : que perçoit réellement un ordinateur en face de ces fichiers ?

Pour un ordinateur, ces documents ne sont que des images dépourvues de signification. Les mots et chiffres sont simplement des formes visuelles, sans aucune interprétation possible. C'est ici que la technologie de l'OCR (Optical Character Recognition ou Reconnaissance Optique de Caractères en français) entre en jeu, celle-ci permettant à un système informatique de lire et d'interpréter le texte présent dans un document visuel.

Qu'est-ce que l'OCR ?

L'OCR est une technologie qui permet de convertir le contenu d'images ou de documents scannés en texte exploitable. En d'autres termes, elle permet de décoder le texte d'un document physique, d'une facture au format PDF ou d'une photo, pour en extraire des informations telles que les noms, dates et montants.

Cette conversion est cruciale pour garantir que les documents soient recherchables, modifiables et classables de manière systématique dans un environnement de gestion électronique de documents (GED).

Bien que l’OCR soit un élément central des systèmes GED, on le retrouve aussi dans d’autres outils du quotidien : applications mobiles de numérisation, logiciels de reconnaissance de texte, plateformes de gestion de notes de frais ou encore systèmes de lecture automatisée pour les personnes malvoyantes. Un moteur invisible… mais omniprésent !

Pour aller plus loin : Podcast - OCR : comment cela fonctionne concrètement dans la GED ?

Fonctionnalités de l'OCR dans la Gestion Documentaire

L'OCR joue un rôle primordial dans la gestion des documents numériques, notamment lorsque ces derniers proviennent de scans ou de formats papiers. Une fois le texte reconnu, plusieurs possibilités s'offrent alors :

- Recherche rapide : Accéder instantanément à des informations spécifiques parmi une grande quantité de documents.
- Indexation automatique : Remplir les données essentielles (date, numéro, fournisseur...) pour un classement efficace.
- Extraction de données : Obtenir des informations clés sans intervention manuelle, comme des montants ou des identifiants.
- Automatisation de processus : Déclencher des actions comme le classement, la validation ou l'archivage.
- Réduction des erreurs humaines : Minimiser les tâches répétitives et économiser du temps.

Illustration Pratique de l'OCR en Action

Considérons une secrétaire qui gère quotidiennement divers documents tels que des factures, bulletins de paie ou correspondances. Sans une solution de GED, elle doit manuellement examiner chaque document, vérifier son contenu, saisir les informations pertinentes, puis transmettre chaque élément individuellement.

Avec un système de GED intégrant l'OCR, le processus est simplifié :

- Les documents sont directement transférés dans la plateforme.
- L'OCR en analyse le contenu, identifie son type (facture, bulletin, etc.) et initie automatiquement les actions requises.
  
Par exemple, les bulletins de paie sont stockés de façon sécurisée sur le compte personnel des employés, tandis que les factures sont reconnues et préremplies, puis envoyées pour validation à la comptabilité.

De la reconnaissance de texte à la reconnaissance documentaire

Si l’OCR permet de lire le contenu textuel d’un document, les solutions les plus avancées vont plus loin : elles reconnaissent la structure du document lui-même.

Cela signifie que le système ne se contente pas d’extraire des caractères, mais qu’il identifie également le type de document (facture, bulletin de paie, bon de commande…), repère les zones pertinentes (montant total, TVA, date d’émission, numéro de facture…), puis adapte le traitement en fonction du contexte métier.

Par exemple, un bulletin de salaire n’est pas traité comme une facture fournisseur : les règles d’indexation, de diffusion et d’archivage seront différentes. Ce niveau d’analyse transforme l’OCR en un véritable outil de compréhension documentaire, au service d’une gestion plus fluide et mieux ciblée.

L'Innovation de l'OCR avec Open Bee

Bien que l'OCR soit une technologie puissante pour la conversion d'images en texte, elle nécessite un contexte précis pour être pleinement efficace. Sa capacité à interpréter des valeurs exactes dépend du cadre dans lequel elle est utilisée.

Open Bee introduit des solutions avancées qui allient OCR, règles métiers et intelligence artificielle pour offrir une compréhension contextuelle des documents. Par exemple, grâce à l'approche Capture Intelligente, les documents sont non seulement lus mais aussi compris, permettant une gestion plus dynamique et réactive.

L'intégration de mécanismes de vérification, capables de comparer les données extraites avec des bases externes, permet par ailleurs d'assurer l'exactitude des informations traitées.

L'OCR représente un levier essentiel dans la digitalisation des documents, transformant une image statique en texte exploitable. Cela ouvre des avenues pour la recherche, l'extraction de données et l'automatisation des processus de gestion documentaire. 

Cependant, il ne s'agit que d'une composante d'un ensemble plus large. Pour maximiser son potentiel, il est crucial d'associer l'OCR à des outils qui comprennent le contexte, vérifient les informations et interagissent avec d'autres systèmes, comme le propose la solution Smart Capture d'Open Bee.