Avez-vous eu des cas de reconnaissance de texte manuscrit?

Oui, dans le cadre de projets d’analyse de documents et d’automatisation de la saisie de données, j’ai été confronté à des tâches de reconnaissance de texte manuscrit (Reconnaissance de Texte Manuscrit, HTR). Cela impliquait généralement l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique spécialisés, par exemple basés sur des réseaux neuronaux (LSTM, CNN) ou des services existants, tels que Google Cloud Vision API ou Microsoft Azure OCR.

Dans l’un des cas, il fallait extraire des données de formulaires remplis à la main, où la qualité de l’écriture variait. Pour améliorer la précision, nous combinions le traitement préalable des images (filtrage, binarisation) avec l’entraînement de modèles sur des données spécifiques au client.

Cette approche permettait de réduire considérablement la saisie manuelle et d’accélérer le traitement des documents.