/cas d’usage
Lecture de documents par l’IA (OCR)
Des pages numérisées converties en données, confrontées à vos référentiels et relues par vos équipes.
La lecture automatique de documents, ou OCR par IA, associe la reconnaissance optique des caractères imprimés, la reconnaissance d’écriture manuscrite et un modèle d’extraction. Un courrier, un formulaire ou un justificatif, scanné ou photographié, devient un ensemble de champs prêts pour votre logiciel de gestion. Nous hébergeons la chaîne en France, chez Scaleway, ou, pour les pièces les plus sensibles, l’installons sur vos serveurs.
/usages
Des pièces papier rendues lisibles par vos logiciels.
Sur 957 cas d’usage d’IA générative déclarés en 2025 par des assureurs européens à l’EIOPA, près des deux tiers relèvent de la gestion interne (back-office), dont le traitement des factures et l’extraction d’informations de documents.
Vision par ordinateurClassement de documentsGenerative AI market survey (EIOPA, 2026) (nouvel onglet)
- Courriers et réclamations Transcrit les lettres reçues et repère l’expéditeur, l’objet et les références citées.
- Pièces justificatives Relève les informations d’une pièce d’identité, d’un RIB ou d’un avis d’imposition et les compare au dossier.
- Formulaires remplis à la main Déchiffre les cases cochées, les dates et les montants écrits au stylo, ratures et mentions en marge comprises.
- Bons et bordereaux Lit les quantités, les références et les réserves d’un bon signé pour le confronter à la commande.
/fonctionnement
Un OCR par IA, de l’image redressée au champ vérifié.
Le résultat est un fichier structuré : pour chaque champ, une valeur, sa position et un score de confiance. Sous le seuil fixé, une personne confirme la valeur face à l’image. Un modèle de langage peut toutefois proposer avec assurance une valeur absente de la page : la confrontation à vos référentiels et des relectures par sondage rattrapent ces cas. La décision sur le dossier reste à vos équipes.
Apprentissage profond (Deep Learning)IA générative et grands modèles de langageExtraction d’informations
- Préparation de l’image Corrige l’inclinaison, le contraste et les ombres de la page, puis sépare les documents d’un même lot.
- Analyse de la mise en page Repère les blocs de texte, les tableaux, les cases, les tampons et les signatures, puis l’ordre de lecture.
- Reconnaissance du texte Transcrit l’imprimé par OCR et le manuscrit par reconnaissance d’écriture (HTR), un réseau de neurones entraîné sur des lignes manuscrites.
- Extraction des champs Donne à chaque valeur son rôle (date, montant, numéro de contrat) par un modèle de langage qui lit aussi l’image, puis la contrôle dans vos référentiels.
/prérequis
Une lecture qui commence au scanner.
Une consigne de numérisation commune se fixe avant le premier essai (page entière, couleur, aucun recadrage automatique). Chaque type de pièce arrive ensuite par un seul circuit.
- Désigner les relecteurs en choisissant pour chaque type de pièce les personnes qui le saisissent aujourd’hui
- Ouvrir le logiciel destinataire en vérifiant que son interface de programmation (API) accepte l’écriture des champs
- Fiabiliser les référentiels en tenant à jour les listes de clients, de fournisseurs et de contrats
Au 1er septembre 2027, PME et TPE devront facturer les autres entreprises en électronique.
/sur le terrain
Des vérifications menées avant tout investissement.
La demande porte en général sur l’alimentation d’un logiciel de saisie, ou sur le remplacement d’une brique de lecture vieillissante reliée au logiciel en place. Le gain recherché : des équipes recentrées sur la révision des extractions, moins d’erreurs de saisie, un paramétrage plus court.
- L’outil déjà installé S’approche parfois de l’état de l’art ; son éditeur peut corriger les cas mal lus que vous lui signalez.
- Les formats annoncés Réduisent le papier à venir : une pièce bientôt reçue en données structurées peut rendre caduc l’investissement dans sa lecture.
- Une numérisation inégale Fragilise chaque lecture en aval, quel que soit le modèle retenu.
/cadre
Une conformité qui dépend de l’usage des données lues.
Pour classer un système à haut risque, le règlement européen sur l’IA ne retient que sa finalité prévue, selon les lignes directrices de la Commission européenne présentées par l’ACPR. L’intervention d’un humain n’y change rien. L’annexe III vise notamment le tri des candidatures (point 4 a) et, pour une autorité publique, l’évaluation de l’éligibilité aux prestations et services d’aide sociale essentiels (point 5 a). Une lecture de CV ou de dossiers d’aide peut servir l’un ou l’autre.
Règlement européen sur l’IA, article 6 (nouvel onglet)Règlement européen sur l’IA, annexe III (nouvel onglet)RGPD, article 9 (CNIL) (nouvel onglet)Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative (ANSSI, 2024) (nouvel onglet)Veille réglementaire
- Article 6, § 3 du règlement sur l’IA, qui écarte du haut risque une lecture limitée à une tâche préparatoire et sans risque important pour la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux, sauf profilage de personnes physiques
- Article 9 du RGPD, qui interdit par principe de traiter les données de santé, sauf exceptions comme la prise en charge sanitaire ou sociale
- R14 du guide de l’ANSSI, qui recommande de privilégier un hébergement qualifié SecNumCloud pour une IA générative en cloud public traitant des données sensibles
/méthode
Une lecture automatique de documents bâtie sur vos propres pièces.
Une chaîne de lecture réunit la préparation des images, des modèles ajustés à vos écritures, un écran de relecture et un connecteur vers votre logiciel, conçus et maintenus ensemble. Les modèles de langage peuvent tourner sur une plateforme d’IA générative pour vos équipes.
- RELEVÉ DES FLUX Le relevé recense les pièces reçues, leurs volumes, leurs circuits et le logiciel destinataire de chaque champ.
- CORPUS ANNOTÉ Un échantillon représentatif de vos pièces, une fois annoté, sert d’étalon à chaque nouvelle version des modèles.
- SEUILS ET RELECTURE Chaque champ reçoit son seuil de relecture, et vos relecteurs sont formés, comme le prévoit l’article 4 du règlement sur l’IA.
- SUIVI EN SERVICE La part des valeurs corrigées se suit en continu, et les modèles se réentraînent quand un formulaire change.
/dans votre secteur
Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.
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Rend exploitables les dossiers papier des demandeurs, les registres d’état civil et les fonds d’archives numérisés, même manuscrits.
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Rend exploitables les fiches suiveuses et les rapports de contrôle remplis à la main à l’atelier, et les plans et carnets papier des anciennes machines.
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Rend exploitables les plans papier scannés, les procès-verbaux de réception signés, les bons de livraison manuscrits et les archives d’un immeuble, pour alimenter le DOE, le carnet d’information ou le plan de travaux.
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Lit les lettres de voiture et les bons de livraison signés et scannés, y compris les réserves écrites à la main par le destinataire, pour clore la livraison, déclencher la facture ou ouvrir un litige.
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Rend lisibles et consultables les formulaires d’admission remplis à la main, les courriers des familles et les anciens dossiers papier, pour les verser au DUI ou à l’archivage.
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Reconnaît le texte des constats amiables remplis à la main, des courriers d’assurés, des factures de soins et des pièces d’identité numérisées, pour que le logiciel de gestion puisse les traiter.
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Rend exploitables les tickets, notes de frais et factures papier que les clients photographient, les relevés d’heures signés des intérimaires et les pièces reçues en PDF scanné, même annotés à la main.
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Lit les bons de livraison, les tickets de pesée et les carnets de plaine tenus à la main, pour les rendre exploitables par le logiciel de l’exploitation ou de la coopérative.
/à savoir
Des réponses courtes sur l’OCR par IA.
Diag Data IAAnonymisationFacturation électronique (Service-public.fr) (nouvel onglet)contactez-nous
Quelle différence entre un OCR classique et un OCR par IA ?
Un OCR classique transcrit les caractères imprimés ; pour en tirer des champs, il s’appuie sur des gabarits, où chaque champ occupe une zone connue. Un OCR par IA lit aussi l’écriture manuscrite et retrouve une valeur d’après son libellé et son contexte, où qu’elle figure.
Quelles données faut-il pour mettre en place un OCR intelligent ?
Les modèles de reconnaissance arrivent pré-entraînés : il suffit d’un lot de vos pièces, saisies ou annotées, pour chaque modèle de document. Ce lot mesure la fiabilité avant la mise en service, puis s’enrichit des corrections des relecteurs.
Combien coûte un projet de lecture automatique de documents ?
Le prix dépend du nombre de modèles de documents, de la part de manuscrit et du raccordement au logiciel. En exploitation s’ajoutent le calcul des modèles et le temps de vos relecteurs, que règle le seuil de confiance de chaque champ. Un seuil plus bas allège la relecture et laisse passer davantage d’erreurs.
OCR et RGPD : quelles précautions prendre ?
Une pièce numérisée porte souvent plus de données personnelles que le traitement n’en demande : la chaîne n’extrait que les champs utiles et supprime les images au terme convenu avec vous. Les mentions sans utilité pour le dossier, comme un numéro de sécurité sociale sur un justificatif, peuvent aussi être masquées sur l’image conservée. Chaque relecteur n’ouvre que les types de pièces dont il a la charge.
La facture électronique rend-elle l’OCR inutile ?
À terme, pour les factures entre entreprises : toute entreprise établie en France doit pouvoir les recevoir en électronique depuis le 1er septembre 2026. Seules les grandes entreprises et les ETI sont déjà tenues de les émettre ainsi ; celles des PME peuvent encore arriver sur papier ou en PDF. Bons de livraison, courriers, formulaires, justificatifs et archives restent hors de cette réforme.
/sources
Sources
- EIOPA, Generative AI market survey (EIOPA-BoS-25-679), 2026 (nouvel onglet)
- DGFiP, webinaire « Présentation de la réforme aux entreprises étrangères », 10 février 2026, 2026 (nouvel onglet)
- Entreprendre.service-public.gouv.fr (DILA), fiche « Facturation », 2026 (nouvel onglet)
- ACPR, réunion de Place IA du 1er juillet 2026 (diapositive 10), 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, annexe III, 2024, version consolidée au 27 juillet 2026 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, article 6, 2024, version consolidée au 27 juillet 2026 (nouvel onglet)
- CNIL, texte du RGPD, chapitre II (article 9), 2016 (nouvel onglet)
- ANSSI, « Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative » (ANSSI-PA-102), 29 avril 2024, 2024 (nouvel onglet)
- Commission européenne, AI Act Service Desk : règlement (UE) 2024/1689, article 4, 2026 (nouvel onglet)
- Service-public.fr (entreprendre), actualité sur la facturation électronique, mise à jour le 27 février 2026, 2026 (nouvel onglet)
/cas proches
- Contrôle qualité visuel Inspecte pièces et produits sur images, signale les défauts et mesure les écarts, au rythme de la production.
- Extraction d’informations Lit factures, contrats et formulaires, en extrait les champs utiles et les transmet à vos logiciels.
- Inspection d’ouvrages Analyse les photos de terrain ou de drone pour repérer fissures, corrosion et défauts d’entretien.
- Comptage sur images Compte objets, véhicules ou passages sur images et vidéos, sans identifier personne.
/contact
Travaillons ensemble
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