Détection d'objets pour les documents : Des signatures aux logos

L'OCR (reconnaissance optique de caractères) est depuis longtemps la norme en matière d'automatisation des documents, rendant le texte consultable et modifiable. Mais de nombreux processus métier dépendent également de éléments non textuels (signatures, logos, tampons ou photos) que l'OCR seul ne peut pas gérer.

C'est ici détection d'objets entre. Propulsé par la vision par ordinateur, il peut localiser et classer des éléments visuels à l'intérieur de documents à grande échelle. Qu'il s'agisse de détecter les signatures sur les chèques ou de reconnaître les logos sur les factures, la détection d'objets étend l'automatisation au-delà du texte.

Dans cet article, nous allons découvrir comment fonctionne la détection d'objets par rapport à l'OCR, les principaux cas d'utilisation (détection de signatures, de logos et de photos) et les avantages commerciaux liés à l'adoption de cette technologie.

Qu'est-ce que la détection d'objets dans le traitement des documents ?

La détection d'objets utilise l'IA pour identifier et localiser des éléments dans une image, un dessin boîtiers de délimitation autour des objets et en les classant.

Dans les documents, cela permet de détecter :

• Un document manquant ou valide signature.
• La présence d'un logo de l'entreprise.
• UNE photo dans un CV.
• Un obligatoire cachet ou sceau.

Ces fonctionnalités ouvrent la voie à de nouveaux scénarios d'automatisation : les banques peuvent signaler les chèques non signés, les outils de comptabilité peuvent classer les factures par logo, et les plateformes RH peuvent extraire automatiquement les photos des candidats.

En bref, la détection d'objets compléments OCR, en mettant l'accent sur motifs visuels au lieu de texte.

Comment fonctionne la détection d'objets

Au niveau technique, la détection d'objets implique la formation d'un modèle de vision par ordinateur sur les données annotées.

1. Entrée: Un document.
2. Extraction de fonctionnalités: le modèle analyse les formes, les motifs et les régions d'intérêt.
3. Boîtes de délimitation: Il met en évidence les objets détectés avec des coordonnées.
4. Classification: Chaque objet est étiqueté (par exemple, « signature », « logo », « photo »).
5. Intégration: les résultats sont intégrés aux flux de travail automatisés, tels que la vérification des signatures ou l'acheminement des factures.

Contrairement à l'OCR, qui se concentre sur caractères, la détection d'objets fonctionne même en cas de aucun texte à reconnaître.

Cas d'utilisation 1 : détection de signature

L'une des applications les plus courantes de la détection d'objets dans les documents est détection de signature.

Pourquoi la détection des signatures est importante

Exemple : détection de signatures sur des chèques bancaires avec Mindee

Vous pouvez implémenter la détection de signature à l'aide de la plateforme Mindee en quelques étapes seulement :

1. Ajoutez un champ de signature (comme détection de photos) à votre modèle de chèques à l'aide de l'assistant IA.
2. Téléchargez le chèque (PDF ou image) via l'API ou le tableau de bord.
3. Le moteur de détection d'objets de Mindee analyse le document et détecte la zone de signature.
4. La signature est extrait sous forme d'image, ainsi que d'autres champs structurés (montant, date, numéro de compte, etc.).
5. Vous recevez une réponse JSON contenant les données de localisation de l'image de signature.

Voici un exemple de son apparence sur la plateforme Mindee :

La détection de signature est également utile pour :

• Contrats: confirmation de la signature de toutes les parties requises.
• Formulaires de consentement: vérification de l'autorisation avant de poursuivre.
• Formalités gouvernementales: validation des champs de confirmation d'identité.

Cas d'utilisation 2 : détection de logo

Les logos jouent un rôle clé dans de nombreux types de documents, notamment pour les factures, les reçus et les documents liés à la marque. Les détecter automatiquement permet d'économiser des heures de travail manuel.

Pourquoi la détection des logos est importante

Exemple : détection de logos sur des factures avec Mindee

1. Demandez à l'agent IA d'ajouter un champ de logo (comme détection de photos) à votre modèle de facture.
2. Téléchargez des factures ou des reçus vers la plateforme Mindee.
3. Le moteur de détection d'objets recherche logos dans le document.
4. Les logos détectés sont surlignés et extraits, ainsi que d'autres champs tels que le numéro de facture, la date et le total.
5. Les résultats sont fournis via Réponse de l'API JSON, ce qui facilite la connexion avec les outils ERP ou de comptabilité.

Voici un exemple de son apparence sur la plateforme Mindee :

Au-delà des factures

La détection de logo est également utile pour :

• Reçus: extraction de logos de vente au détail pour les notes de frais.
• Réclamations d'assurance: détection des logos des fabricants sur les documents relatifs aux produits.
• Contrôles juridiques ou de conformité: identification de l'utilisation des marques dans les archives.

Cas d'utilisation 3 : détection de photos

Les photos apparaissent dans les CV, les pièces d'identité et les demandes où une identification visuelle est requise. Leur détection automatique réduit le travail manuel de tri et de validation.

Pourquoi la détection de photos est importante

Exemple : détection de photos dans les CV avec Mindee

1. Demandez à l'assistant IA d'ajouter un champ d'image candidat comme détection de photos à partir de votre modèle de CV,
2. Téléchargez des CV ou des pièces d'identité via le tableau de bord ou l'API.
3. Le modèle de Mindee analyse la mise en page et détecte les zones photographiques.
4. La sortie JSON inclut des métadonnées pour confirmer la présence ou l'absence d'une photo.

Cela peut être intégré directement aux plateformes ATS (Applicant Tracking Systems) ou KYC (Know Your Customer).

Voici un exemple de son apparence sur la plateforme Mindee :

Au-delà des CV

La photodétection est également utile pour :

• Documents d'identité: vérification de la présence d'un passeport ou d'un portrait d'identité.
• Demandes: détection des photos sur les formulaires où elles sont obligatoires.
• Processus en matière de formation et de visa: s'assurer que les photos du candidat ou du candidat sont jointes.

Bien que l'OCR reste essentielle pour l'extraction de texte, la détection d'objets ouvre de nouvelles opportunités d'automatisation. Les entreprises peuvent désormais détecter et extraire éléments visuels — des signatures et logos aux photos, timbres et cases à cocher.

• Détection de signature aide les banques, les assureurs et les équipes juridiques à lutter contre la fraude et à garantir la conformité.
• Détection de logo accélère la comptabilité, la gestion des dépenses et la protection de la marque.
• Détection de photos répond aux besoins en matière de ressources humaines, de vérification d'identité et de réglementation.

En combinant l'OCR et la détection d'objets, les entreprises peuvent créer des flux de documents plus intelligents, plus fiables et entièrement automatisés.

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