LAD, RAD, OCR et ICR : tous ces acronymes désignent des méthodes de reconnaissance automatique de documents ou océrisation. Ces techniques permettent de convertir des images ou des fichiers numérisés en texte éditable. Alors comment fonctionne chaque méthode ? A quoi servent-elles ? Comment sont-elles utilisées dans la gestion d’une entreprise ?
Définition des termes LAD, RAD, OCR et ICR
Les termes LAD (Lecture Automatique de Documents), RAD (Reconnaissance Automatique de Documents), OCR (Optical Character Recognition) et ICR (Intelligent Character Recognition) sont tous liés à la reconnaissance de caractères et à la lecture automatique de documents par des logiciels. La différence est que chacun d’entre eux se concentre sur des aspects spécifiques de cette technologie. Voici une brève explication de chacun.
LAD (Lecture Automatique de Documents)
La LAD désigne de manière générale les technologies qui automatisent la lecture et l’analyse de documents en convertissant le contenu en données exploitables. En effet, elle regroupe trois technologies indispensables à son fonctionnement, que sont la RAD, l’OCR et l’ICR.
Cet ensemble de technologies rend possible une capture très rapide des données. Les informations extraites peuvent alors être utilisées comme métadonnées dans un système de GED (Gestion Electronique de Documents), facilitant ainsi la recherche.
Le LAD permet donc à la fois de :
- analyser la structure et le contenu des documents,
- classer les documents selon leur type (facture, formulaire, contrat, note de frais, bulletin de paie, etc.)
- en extraire les informations pertinentes (nom, date, adresse, entreprise, montant, TVA, etc.).
RAD (Reconnaissance Automatique de Documents)
La méthode RAD, pour reconnaissance automatique de documents, est une technique qui consiste à reconnaître le type de document à partir de son apparence visuelle, en utilisant des modèles pré-entraînés ou des algorithmes d’apprentissage automatique, on parle alors de machine learning.
La RAD est capable de distinguer une facture d’un bulletin de paie, ou un formulaire d’un contrat. Elle permet alors de trier les documents selon leur catégorie (administratif, juridique, médical, etc.) et leur nature, et d’appliquer des règles spécifiques pour chaque catégorie (validation, archivage, indexation, etc.).
OCR (Optical Character Recognition)
Également appelée en français océrisation, l’OCR désigne les procédés informatiques qui consistent à reconnaître les caractères imprimés ou manuscrits à partir d’une image numérique, en utilisant des techniques de traitement d’image et de reconnaissance de formes.
Cette technologie peut par exemple transformer une image d’un texte manuscrit en un fichier Word (texte éditable), qui peut ensuite être corrigé, modifié ou traduit. L’OCR permet ainsi de rendre les documents numérisés lisibles et modifiables par un ordinateur.
C’est cette technique qui est appliquée par la plate-forme Chorus Pro pour reconnaître les données des factures pdf classiques, qui ne sont pas au format Factur-X.
ICR (Intelligent Character Recognition)
L’Intelligent Character Recognition, soit en français reconnaissance intelligente de caractères, consiste à reconnaître les caractères manuscrits à partir d’une image numérique, en utilisant des techniques avancées d’intelligence artificielle et de réseaux neuronaux.
Cette technologie permet d’identifier les zones du document qui contiennent des informations pertinentes et de traiter des écritures variées, complexes ou illisibles, avec un taux d’erreur plus faible que l’OCR.
L’ICR est par exemple en mesure d’extraire le nom du client, le montant et la date d’une facture, ou le numéro de sécurité sociale et le salaire d’un bulletin de paie. Une fois les données utiles récupérées, l’ICR peut les intégrer dans des bases de données ou des logiciels métiers.
Au-delà de ces subtilités technologiques, la principale différence entre l’ICR et l’OCR est que l’ICR intègre la reconnaissance de l’écriture manuscrite, quand l’OCR ne se limite qu’aux caractères d’imprimerie.
Quelles sont les applications de l’océrisation ?
Chacune de ces technologies sont utilisées dans de nombreux domaines d’application, tels que la numérisation de documents historiques, la dématérialisation de documents, la GED (Gestion Electronique de Documents) ou encore la traduction automatique.
Zeendoc, la solution de GED intégrée par Ingedis, propose un système unique et propriétaire de création automatique de modèles de RAD et de LAD.
Toutes ces technologies sont utilisées dans une variété de secteurs et d’industries : ressources humaines, commerce électronique, logistique et chaîne d’approvisionnement, finance, banque, etc.
En effet, les banques ont été parmi les premières à exploiter par exemple l’OCR et ce secteur reste l’un des principaux utilisateurs. Le secteur des assurances utilise également l’OCR face à la quantité considérable de papiers traités chaque jour (devis, traitement de sinistres, nouveaux contrats, renouvellements de polices, etc.).
Les ressources humaines, la vente au détail, l’immobilier ou encore les soins de santé sont autant d’autres secteurs qui utilisent l’OCR dans leurs tâches quotidiennes.
Souvent utilisé dans le traitement automatisé de formulaires, la lecture de chèques et d’autres applications où la compréhension contextuelle du texte est nécessaire, l’ICR concerne notamment le système bancaire, les transports, la logistique, l’administration publique (passeport, permis, registre des plaques d’immatriculation, etc.).
Quels sont les avantages de la reconnaissance automatique ?
La reconnaissance automatique offre de nombreux avantages pour la gestion des documents.
- Elle réduit le temps et le coût de la saisie manuelle des données .
- Elle améliore la qualité et de la fiabilité des données extraites ;
- Elle facilite l’accès et le partage des informations entre les différents services ou acteurs.
- Elle optimise l’espace de stockage et la sécurité des documents.
En conclusion, la LAD, la RAD, l’OCR et l’ICR sont des technologies indispensables pour la numérisation et le traitement des documents papier. Elles permettent de gagner en efficacité, en productivité et en performance.
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