L'OCR et les opérations douanières : Un outil basique dans un monde complexe

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, la gestion et le traitement des documents sont devenus plus complexes et importants que jamais. Face à cette complexité, comment garantir un traitement efficace et précis des documents douaniers ? Existe-t-il un outil qui peut faciliter ce processus ? Et si oui, est-il vraiment aussi puissant et sophistiqué qu'on le prétend ?

Une technologie, l'Optical Character Recognition (OCR), est souvent citée comme la solution. Pourtant, l'OCR a ses limites. Voyons en quoi il peut nous aider, et où il peut s'avérer insuffisant.

Qu'est-ce que l'OCR?

Avant d'aller plus loin, démystifions ce qu'est l'OCR. OCR signifie Optical Character Recognition (en français ROC ou Reconnaissance Optique de Caractères). C'est une technologie qui transforme le texte des images - qu'elles proviennent de documents scannés, de photos ou de fichiers PDF - en données éditables et recherchables. Pensez à l'OCR comme à un travailleur très dévoué, qui va lire des caractères et les transcrire, sans chercher à comprendre leur signification.

L'histoire de l'OCR

Le concept d'OCR, ou Reconnaissance Optique de Caractères, n'est pas nouveau. Il trouve ses origines dans les années 1910, lorsque Emanuel Goldberg, un inventeur et scientifique, a développé une machine qui lisait des caractères et les convertissait en télégraphes. Cependant, ce n'est que dans les années 1960 que l'OCR est vraiment devenu populaire.

À cette époque, la société américaine Intelligent Machines Research Corporation (IMRC) a mis au point le premier système commercial de reconnaissance optique de caractères. Le système, nommé "OCR-A", était en mesure de lire le texte imprimé et de le convertir en données électroniques. L'idée était de faciliter la numérisation des journaux et des documents imprimés pour les rendre accessibles à un plus grand public. Cela a révolutionné la façon dont l'information était stockée et partagée.

Dans les années 1970, l'OCR a fait un pas de géant avec l'introduction de la technologie de reconnaissance de police de caractères. Cela a permis d'élargir l'utilisation de l'OCR à un éventail plus large de documents imprimés, notamment les livres et les magazines.

Au fil des ans, l'OCR a continué à se développer et à s'améliorer. Il est passé de la simple reconnaissance de texte à la capacité de reconnaître et de convertir des images, des formules mathématiques, et même des partitions musicales en données numériques. De plus, l'OCR a été amélioré pour être capable de reconnaître plusieurs langues et scripts, rendant cette technologie véritablement globale.

Fun fact sur l'OCR

Saviez-vous que le New York Times est devenu en 1980 l'un des premiers journaux à adopter l'OCR à grande échelle? La société Kurzweil Computer Products, Inc. a mis au point une machine spécifique pour numériser les pages du journal et les convertir en texte éditable. Cette étape historique a marqué le début de l'ère numérique pour les médias imprimés, soulignant la portée révolutionnaire de l'OCR.

Traitement des documents grâce à l'OCR

Dans le contexte des opérations douanières, le traitement des documents est une tâche qui peut rapidement devenir fastidieuse et chronophage. Les documents d'expédition, les factures, les déclarations en douane et bien d'autres encore doivent être traités quotidiennement. Face à un tel volume de données, l'OCR peut s'avérer être un outil d'une aide précieuse.

Mais que fait-il réellement  ?

L'OCR se contente de convertir les textes des images en texte éditables. Il n'est pas programmé pour comprendre les données qu'il traite, mais simplement pour les rendre exploitables. Imaginons un processus en deux étapes : premièrement, une facture commerciale reçue par email ou scannée, produisant une image avec du texte; deuxièmement, l'OCR intervient pour convertir cette image en texte éditable.

L'OCR n'a donc pas la capacité de comprendre le sens des caractères qu'il extrait, ni de prédire comment les données converties seront utilisées ultérieurement. Par exemple, l'OCR ne peut pas déterminer si le chiffre "1234" correspond à un numéro de facture, à un poids ou à une quantité, ni si "ABC Logistics" désigne un fournisseur, une description de produits ou un Incoterm. Sa principale fonction est de transformer ces caractères en un format exploitable sur une machine, sans saisie manuelle.

C'est pour cette raison que l'intervention humaine ou d'autres technologies plus avancées est souvent nécessaire pour traiter ces données nouvellement numérisés, en fonction du type d'opération que vous souhaitez accomplir. C'est à ce niveau que l'association de l'OCR et de l'IA peut véritablement révolutionner le traitement des documents, un sujet sur lequel nous reviendrons plus en détail dans un prochain article.

Précision des données et OCR

Une des grandes forces de l'OCR est sa capacité à augmenter la fiabilité des données. Lorsque les données sont saisies manuellement, le risque d'erreur est très présent. Ces erreurs peuvent entraîner de sérieux problèmes, comme des retards dans les opérations, des pénalités pour non-conformité, voire des litiges avec les fournisseurs ou les clients.

Grâce à l'OCR, ce risque peut être réduit. La technologie OCR est capable de lire et de transcrire les caractères avec une grande précision, assurant que les informations cruciales comme les numéros de référence, les codes de marchandises et autres détails importants sont correctement saisis.

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L'impact économique des erreurs manuelles et l'intervention de l'OCR

La saisie manuelle de données est un processus engendrant des erreurs qui peuvent coûter cher aux entreprises. Selon un rapport de la Harvard Business School, les erreurs de saisie de données coûtent plus de 3 trillions de dollars chaque année rien qu'aux États-Unis. Et ce n'est pas uniquement un problème de temps : ces erreurs peuvent engendrer une multitude de complications, comme des marchandises incorrectement étiquetées, des erreurs dans les quantités de commandes, et même des problèmes budgétaires.

La fatigue visuelle, la perte d'attention et le contenu difficile à lire peuvent créer un cocktail détonant d'erreurs. Par ailleurs, la formation des employés à la saisie manuelle de données représente également un coût, tant en temps qu'en ressources.

C'est ici qu'intervient l'OCR, comme une solution efficace pour réduire les frais. En automatisant le processus de saisie de données, l'OCR permet d'éviter bon nombre de ces problèmes. Les informations clés sont saisies automatiquement, limitant ainsi les erreurs coûteuses.

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Limites de l'OCR

• Précision variable : La précision de l'OCR peut être affectée par plusieurs facteurs. Par exemple, les images de mauvaise qualité, les polices de caractères compliquées ou les documents peu structurés peuvent diminuer la précision de la conversion de l'OCR.
• Confusion des caractères : L'OCR peut être déroutée par les nuances de certains caractères. Par exemple, un "1" mal placé peut être confondu avec un "i" ou un "l".
• Traitement des tableaux : Les documents d'import-export, par exemple, contiennent souvent des tableaux complexes avec plusieurs valeurs par cellule ou des informations à cheval sur plusieurs colonnes. Les OCRs peut avoir beaucoup de mal à discerner les différentes informations et à aligner correctement les données extraites des tableaux.
• Pas de compréhension du contexte : L'OCR ne comprend pas le contexte des données qu'elle traite. Il ne peut pas distinguer un nom de fournisseur d'un numéro de facture, nécessitant ainsi une technologie supplémentaire ou une intervention humaine pour analyser et utiliser correctement les données extraites.
• Dépendance à la qualité du document original : Comme mentionné précédemment, la qualité du document original a un impact direct sur l'efficacité de l'OCR. Les documents mal scannés, décolorés, ou avec des caractères superposés peuvent entraîner une détection de caractères incorrecte.
• Difficulté avec certaines langues et scripts : L'OCR peut avoir plus de difficulté avec certaines langues et scripts, notamment ceux qui utilisent certains alphabets. Par exemple,  les alphabets l'arabe ou le chinois peuvent poser des défis significatifs pour l'OCR.

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L'OCR : un outil, pas une solution universelle

Après avoir examiné les capacités et les limites de l'OCR, une chose est claire : l'OCR est un outil précieux, mais il n'est pas une solution universelle. C'est une brique indispensable à l'automatisation du traitement des documents dans le commerce international, qui sont rarement digitalisés. C'est la première brique de flux de traitement digitaux qui, combinés à différentes technologies, ont la capacité de transformer les tâches administratives de cette industrie. L'OCR peut aider à automatiser le traitement des documents, à réduire les erreurs de saisie et à accélérer les opérations, mais il ne remplace pas la compréhension humaine ou une analyse approfondie fournie par des technologies plus sophistiquées comme l'IA.

Les opérations douanières ont d'ailleurs besoin de plus que le contenu des documents. L'expertise du déclarant permet d'utiliser les informations des documents pour déduire la suite des données requises et de compléter sa déclaration. L'extraction du contenu des documents seule ne permet pas de remplir entièrement une déclaration douanière.

‍Il est donc essentiel de comprendre l'OCR pour ce qu'il est : un outil qui, utilisé seul, ne permettra pas un degré d'automatisation assez élevé pour des tâches complexes, mais lorsqu'il est correctement utilisé et associé à d'autres technologies, il peut apporter une valeur considérable à vos opérations douanières.

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