Extraction de données OCR : vos scans et PDF en champs exploitables

Un OCR classique reconnaît des lettres ; l'extraction de données OCR assistée par IA comprend où se trouve le numéro de commande, la date de livraison ou le montant TTC, même quand la mise en page change d'un émetteur à l'autre. Ce service branche cette lecture sur vos documents répétitifs : bons de livraison, relevés, attestations, fiches de pesée, formulaires. Chaque champ extrait reçoit un score de confiance, les valeurs douteuses vont à un relecteur, le reste alimente directement votre ERP, votre tableur ou votre GED. Mise en place en 5 à 9 jours.

Courriels, scans de l'imprimante, photos prises sur un chantier, PDF de portails : les documents arrivent par tous les canaux et chaque service les ressaisit à sa façon. Pour les formulaires fixes, l'extraction de données OCR est mûre depuis longtemps, mais elle butait sur les documents à mise en page variable. Les modèles de langage et de vision changent la donne : on décrit les champs voulus, le système les cherche et renvoie une sortie structurée au format JSON ou CSV, avec un indice de fiabilité. Le travail du projet consiste à choisir les bons documents, à définir précisément chaque champ (que veut-on dire par date : émission, livraison, échéance ?), à mesurer la précision sur un jeu de test annoté, puis à brancher la sortie vers l'outil qui en a besoin. Ce que le service n'est pas : un moteur de lecture universel qui promet 100 % de réussite, ni un service d'archivage. Pour la classification de courriers ou l'indexation de fonds anciens, d'autres services existent. Quand les documents contiennent des données personnelles, comme des RIB ou des pièces d'identité, le traitement se fait en Europe, avec durée de conservation limitée et accès restreint, conformément au RGPD.

• Précision mesurée champ par champ sur un échantillon annoté de vos propres documents, avec rapport avant et après chaque réglage.
• Lecture des lignes de tableau (articles, quantités, prix) et pas seulement des en-têtes, souvent le point faible des OCR classiques.
• Score de confiance sur chaque valeur extraite, avec interface de relecture limitée aux champs en dessous du seuil retenu.
• Sortie structurée en JSON ou CSV, prête à être injectée dans un ERP, une GED, un tableur ou un autre automate.
• Traitement des photos de mobile et des scans de travers, courants sur les chantiers, les quais de livraison et les tournées.

• Pipeline de lecture et d'extraction paramétré
• Jeu de test annoté et rapport de précision
• Interface de relecture des champs douteux
• Export structuré vers vos outils
• Documentation des champs et des règles de contrôle
• Session de formation des relecteurs

• Des documents ressaisis à la main dans plusieurs outils
• Des erreurs de recopie sur les références et les montants
• Des pièces papier et PDF inexploitables dans les recherches
• Une dépendance à quelques personnes qui connaissent les documents

Négociant en matériaux recevant des bons de livraison photographiés par ses chauffeurs : les quantités sont extraites et comparées aux commandes, seules les anomalies passent en revue.

Cabinet de comptabilité recevant des justificatifs variés de ses clients : relevés, attestations et RIB sont lus et rangés, les champs sensibles étant contrôlés par un collaborateur.

Atelier industriel produisant des certificats matière et fiches de contrôle en PDF : les valeurs clés alimentent un tableau de suivi qualité interrogeable sans ouvrir chaque fichier.

Public visé

Responsable des opérations · DAF · DSI · Responsable qualité

Tailles d’entreprise

PME · ETI

Secteurs adaptés

Négoce · Logistique · Industrie · Cabinets comptables · Assurance

Prérequis

Un échantillon d'au moins 200 documents réels par famille prioritaire · Définition des champs attendus avec un utilisateur métier · Accord sur le lieu de stockage et la durée de conservation des documents

• Python
• Azure Document Intelligence
• Mistral
• Claude
• Gemini
• Tesseract
• n8n
• Make

La ressaisie d'un document de quelques lignes occupe souvent plusieurs minutes, alors que la revue des seuls champs douteux se compte en secondes. Selon vos volumes et la qualité des originaux, le gain se mesure en jours par mois, avec moins d'erreurs de recopie.