Appuyez sur PLAY pour activer la ROC (reconnaissance optique de caractères)
Ce n'est pas l'IA, mais la façon dont on l'utilise qui fait la différence
La reconnaissance optique de caractères (OCR - Optical Character Recognition) compte encore aujourd'hui parmi les disciplines les plus difficiles du traitement d'image et de l'intelligence artificielle. La simple diversité des caractères possibles et des méthodes d'application sur les surfaces les plus diverses donne une idée des défis à relever.
Et les attentes en matière de ROC sont élevées. De nos jours, les utilisateurs partent du principe qu'elle reconnaît tous les signes instantanément et les interprète correctement, comme un être humain peut le faire. C'est pourquoi les systèmes de ROC basés sur l'apprentissage en profondeur sont en train de gagner du terrain. Leur avantage : grâce à un entraînement riche en variantes avec des exemples de données réelles et fictives, ils apprennent la marge d'interprétation nécessaire qui manque aux approches basées sur des règles.
Pourtant, l'utilisation d'une technologie de pointe ne suffit pas à elle seule à garantir le succès. Il s'agit plutôt de la proposer de manière simple et performante et de la rendre facile à gérer par les utilisateurs. Car même avec les systèmes de reconnaissance optique de caractères à apprentissage en profondeur (Deep-OCR), la qualité, la vitesse d'exécution et la convivialité sont loin d'être évidentes.
Dans notre article technique, nous mettons en lumière à l'aide du modèle de ROC de DENKnet les facteurs décisifs pour le choix d'un bon système ROC, qui soit exécutable rapidement et de manière économique, qui offre une qualité de lecture sûre et fiable et qui reste simple à utiliser et à gérer.
