Avez-vous déjà eu besoin d'extraire des données d'un PDF ou d'un document numérisé dans une feuille de calcul ? L'OCR peut être un véritable gain de temps. Numérisez simplement vos documents et convertissez les images en texte modifiable et consultable. L'OCR facilite l'extraction de données, que ce soit avec des PDF, des photos ou des pages numérisées.

Ce guide vous guidera tout au long du processus d'OCR jusqu'au tableur, de la numérisation à l'amélioration de la précision. Nous recommanderons des outils OCR et fournirons des conseils pour améliorer la précision et des cas d'utilisation réels de l'OCR qui permettent d'économiser des heures de travail manuel.

Pourquoi réorganiser les données dans des feuilles de calcul avec OCR ?

L’OCR change totalement la donne. Il récupère les données stockées dans vos documents numérisés, PDF et photos et les transforme en données structurées. Nous parlons de feuilles de calcul prêtes à l’emploi. Cela ouvre un tout nouveau monde de possibilités.

Voici quelques raisons pour lesquelles vous devriez envisager d'utiliser l'OCR pour organiser vos données dans des feuilles de calcul :

1. Analyse des données plus facile

Une fois vos données extraites et soigneusement organisées en lignes et colonnes dans une feuille de calcul, elles deviennent beaucoup plus faciles à analyser et à utiliser. Vous pouvez rapidement repérer les tendances, trier, filtrer, utiliser des formules et créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques. Ce niveau de manipulation des données n'est pas possible dans les documents numérisés ou les PDF.

2. Meilleure qualité des données

La conversion OCR en feuilles de calcul vous donne des données propres et structurées. Les données peuvent être validées et standardisées pendant le processus OCR. Cela améliore la qualité et la précision globales des données par rapport aux documents numérisés non structurés.

3. Recherche améliorée

Les documents et images numérisés sont complexes à rechercher – l'OCR résout ce problème en convertissant les images en texte réel. Une fois dans une feuille de calcul, les données deviennent entièrement consultables. Vous pouvez trouver instantanément ce dont vous avez besoin.

4. Partage de données amélioré

Les feuilles de calcul contenant les données extraites peuvent être facilement partagées avec d’autres pour collaborer. Les données sont désormais dans un format réutilisable standardisé au lieu d'être piégées dans des images de documents individuels.

5. Capacités d'automatisation

Les données des feuilles de calcul peuvent être automatisées et rationalisées dans tous les systèmes d'entreprise. Avec la possibilité de générer des fichiers CSV, les données extraites par OCR peuvent automatiquement être transférées dans des bases de données et d'autres applications métier.

6. Ignorer le traitement manuel

Votre équipe n’aura plus besoin de transcrire manuellement les données des documents numérisés ni de subir le flux de travail fastidieux et inefficace du copier-coller pour les PDF. Vous pouvez réduire les erreurs et gagner du temps en nettoyant et en validant les données en éliminant les tâches monotones de saisie de données. En conséquence, votre personnel peut consacrer ses efforts à un travail plus productif et plus épanouissant.

7. Évolutivité

La conversion OCR évolue à mesure que les volumes de données augmentent. Que vous ayez besoin de traiter des centaines, voire des milliers de pages de documents, l'automatisation OCR le gère en douceur. La saisie manuelle des données ne s'adapte pas aussi rapidement aux gros volumes.

Le flux de travail OCR vers feuille de calcul

La conversion de documents en feuilles de calcul avec OCR est simple lorsque vous suivez ces étapes clés. En mettant en place un flux de travail efficace, vous pouvez économiser des heures de saisie manuelle de données et accéder rapidement aux informations verrouillées dans des PDF ou des fichiers numérisés.

Plongeons dedans.

1. Rassemblez les documents pour l'OCR

Tout d’abord, collectez les images de documents, les PDF ou les documents numérisés contenant les données que vous devez extraire. Nanonets vous permet d'importer facilement des fichiers à partir de plusieurs sources, notamment la messagerie électronique, le stockage cloud, Dropbox, Google Drive, OneDrive, etc.

Vous pouvez également configurer des dossiers de surveillance ou des e-mails automatisés pour traiter automatiquement les nouveaux fichiers ou les pièces jointes entrantes. Des appels API et des intégrations avec d'autres logiciels d'entreprise peuvent également être configurés pour une extraction transparente des données.

2. Définir les champs de données

Ensuite, spécifiez les champs ou colonnes de données que vous souhaitez extraire, tels que le numéro de facture, la date, le nom du client, le montant dû, etc. Nanonets propose différents modèles d'IA pour les types de documents tels que les factures, les reçus, les cartes de visite, etc.

Les modèles prédéfinis savent déjà extraire intelligemment les champs communs de chaque type de document. Vous pouvez également configurer vos propres champs personnalisés et entraîner le modèle IA. Vous pouvez ensuite préparer le modèle avec quelques échantillons. Dessinez simplement des zones sur des exemples de documents pour déterminer où résident les données critiques.

Vous êtes maintenant prêt à exécuter l’OCR et à extraire les données de vos documents. Nanonets exploite des algorithmes avancés d'IA et de ML pour identifier et capturer automatiquement le texte de mises en page de documents complexes avec une grande précision. L'IA « lit » chaque document, extrait les champs définis et génère des données structurées prêtes à être exportées.

Cette étape est entièrement automatisée pour vous une fois les champs de données et le modèle IA correctement configurés. En coulisses, la technologie OCR convertit les images numérisées en texte. La détection intelligente de zone sélectionne ensuite les champs de données pertinents.

4. Valider et corriger les données

Vérifiez l’exactitude des données extraites. Nanonets facilite cela car il vous permet d'effectuer des corrections directement dans la visionneuse de documents. Pour les utilisateurs plus avancés, vous pouvez également modifier la sortie JSON structurée.

Vous pouvez également utiliser les fonctionnalités de validation automatisée pour configurer des règles permettant de valider les données capturées. Par exemple, vous pouvez vérifier si une date se situe dans une plage valide ou une valeur numérique inférieure à un seuil. Tout problème de validation est signalé pour examen.

5. Exporter et intégrer les données d'une feuille de calcul

La sortie finale contenant les données structurées extraites de vos documents numérisés ou PDF peut être téléchargée et utilisée à des fins en aval. Nanonets vous permet de l'exporter sous forme de fichier CSV, Excel ou JSON, vous permettant d'importer facilement les données dans votre tableur préféré ou dans un autre logiciel d'entreprise.

Vous pouvez également intégrer directement des applications populaires telles que Google Sheets, QuickBooks, Salesforce, etc. L'intégration Zapier vous permet de vous connecter à plus de 5000 XNUMX applications pour un flux de données fluide. Cette intégration garantit que vos données sont automatiquement mises à jour sur toutes vos plateformes en temps réel.

Comment améliorer le processus d'OCR vers une feuille de calcul

La technologie OCR n'est pas parfaite. Il peut parfois avoir des difficultés avec des analyses de mauvaise qualité, des mises en page complexes ou des polices inhabituelles. Mais même de petites améliorations marginales dans le processus OCR peuvent conduire à des économies de temps et d’argent significatives.

Supposons que vous dirigiez une compagnie d’assurance qui traite des milliers de documents par jour. Même une amélioration de 2 % de la précision de l’OCR peut permettre d’économiser des centaines d’heures de travail par semaine.

Voici quelques façons d’améliorer le processus d’OCR vers une feuille de calcul :

1. Améliorez la qualité de vos scans

Assurez-vous que les documents que vous numérisez sont clairs et lisibles. Des analyses de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs dans le processus OCR. Ainsi, prétraitez les numérisations pour améliorer la qualité de l’image avant de les insérer dans votre système OCR.

Conseils pour améliorer la qualité de numérisation :

• Utilisez un scanner haute résolution (au moins 300 dpi). Cela capture des détails plus fins qui peuvent aider le moteur OCR à reconnaître avec précision les caractères.
• Assurez-vous que les pages sont correctement alignées et non inclinées. Le redressement corrige les analyses inclinées.
• Vérifiez la luminosité et le contraste de la numérisation. Ajustez les niveaux pour que le texte soit clairement visible et ni trop clair ni trop sombre.
• Nettoyez la vitre du scanner pour éviter la poussière, les taches ou les artefacts sur les images numérisées.
• Utilisez Adobe Scan ou des applications similaires pour capturer des numérisations de haute qualité à l'aide de votre smartphone.
• Utilisez des techniques d'amélioration de l'image telles que la netteté, la réduction du bruit et la binarisation.

2. Standardisez vos documents

La cohérence dans la mise en page et la conception des documents peut améliorer considérablement la précision de l'OCR. Si possible, standardisez le format des documents que vous traitez. Cela signifie conserver les champs de données au même emplacement sur chaque document, utiliser des polices et des tailles cohérentes et conserver une mise en page propre et épurée.

Voici quelques conseils pour normaliser les documents :

• Utilisez un modèle cohérent pour tous les documents du même type.
• Conservez les champs de données essentiels au même endroit sur chaque document.
• Utilisez des polices claires et lisibles et évitez les polices artistiques ou inhabituelles.
• Évitez l’encombrement et gardez la mise en page propre et simple.
• Limitez l’utilisation d’images, de logos et de graphiques à proximité des champs de texte importants.
• Utilisez des couleurs très contrastées pour le texte et l’arrière-plan afin d’améliorer la lisibilité.

3. Investissez dans un système OCR alimenté par l'IA

Ces systèmes utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre de chaque document traité, améliorant ainsi continuellement leur capacité à reconnaître et à extraire les données pertinentes.

Nanonets est un excellent exemple de système OCR alimenté par l'IA. Il propose des modèles pré-entraînés pour différents types de documents et vous permet de personnaliser le modèle en fonction de vos besoins. Plus il traite de données, mieux il reconnaît les modèles et extrait les données avec précision.

De plus, les capacités de reconnaissance linguistique et de compréhension du contexte des systèmes OCR basés sur l’IA leur permettent de traiter des documents dans différentes langues, devises, formats fiscaux, etc. Cela les rend très polyvalents et adaptables aux divers besoins des entreprises.

4. Configurer des flux de travail automatisés

L'automatisation des étapes manuelles répétitives de votre flux de travail OCR peut améliorer l'efficacité et minimiser les erreurs. Par exemple, vous pouvez configurer des règles d'importation automatique qui garantissent que le système OCR traite automatiquement chaque facture envoyée à comptabilité@votreentreprise.com.

Les intégrations avec des logiciels d'entreprise tels que les ERP permettent un flux de données transparent. Les données extraites de la feuille de calcul peuvent être automatiquement synchronisées avec les bases de données en aval. Les règles de validation automatisées permettent de détecter rapidement toute erreur d'extraction. Les flux de travail peuvent acheminer les documents nécessitant une révision au personnel approprié. Les notifications et rappels automatiques garantissent qu’aucune date limite n’est manquée.

Réflexions finales

La technologie OCR a révolutionné la façon dont nous extrayons et traitons les données des documents numérisés et des PDF. En convertissant les images en données structurées dans une feuille de calcul, l'OCR élimine la saisie manuelle fastidieuse tout en améliorant les capacités d'analyse.

Comme ce guide l'explique, la création d'un flux de travail OCR efficace avec les bons outils, comme les Nanonets, peut faire gagner énormément de temps. Des améliorations mineures de la précision se traduisent également rapidement par des économies significatives.

Vous voulez voir comment l’OCR peut accélérer les flux de travail de votre entreprise ? Nanonets propose une version gratuite pour tester l'extraction de données basée sur l'IA à partir de vos documents. La conversion de tableaux PDF ou de factures numérisées en feuilles Excel modifiables n'a jamais été aussi simple. Inscrivez-vous maintenant pour commencer!

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• La source: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/