Pendant plus de 20 ans, l’extraction de données dans l’onboarding digital a reposé sur l’OCR traditionnel. L’émergence des modèles génératifs multimodaux bouleverse aujourd’hui cette architecture établie. Faut-il pour autant remiser les moteurs OCR au placard ? La GenAI signe t-elle la fin de l’OCR dans l’onboarding digital ?
L’OCR face à la vague GenAI : rupture ou évolution ?
Pendant deux décennies, lire automatiquement une pièce d’identité ou un justificatif de domicile nécessitait une chaîne d’outils dédiée. Chaque étape de traitement demande son propre algorithme et chaque brique réclame du code sur-mesure, des tests d’intégration et une maintenance continue. Pour ajouter un nouveau document au catalogue, les équipes repassent par de longues phases d’annotation de données.
« Les systèmes basés sur l’OCR sont performants, mais ils s’avèrent complexes à maintenir et lourds à faire évoluer au rythme des exigences métiers. » — Julien Lerouge, Staff AI Engineer chez QuickSign
Dès 2019, les architectures transformers multimodaux ont commencé à battre les benchmarks en analysant conjointement texte et visuel. Le véritable tournant est survenu en 2021 avec l’émergence du modèle Donut, capable d’interpréter une image de document sans passer par une étape d’OCR textuel.
Les modèles génératifs face à la réalité du terrain
L’arrivée de modèles multimodaux change l’approche technique. Ces architectures regroupent la perception visuelle et la compréhension sémantique au sein d’un modèle unique.
En matière de développement, la promesse est directe. Un prototype fonctionnel s’obtient en quelques heures via des techniques de few-shot in-context learning, c’est-à-dire en fournissant simplement quelques consignes et exemples concrets au modèle. Plus besoin de réentraîner une brique spécifique pour extraire un champ sur un document inédit.
« La GenAI offre une souplesse incomparable pour traiter des formats complexes ou de nouveaux alphabets. Mais en production, l’infrastructure matérielle dédiée représente un coût d’exploitation significatif qu’il faut savoir piloter. » — Julien Lerouge, Staff AI Engineer chez QuickSign
L’OCR traditionnel reste économique, rapide et éprouvé pour les formats parfaitement standardisés. La GenAI apporte la flexibilité nécessaire face à la diversité des documents européens.
L’approche QuickSign : l’innovation sous contrôle
Remplacer brutalement une infrastructure éprouvée par un modèle génératif n’a pas de sens économique ni opérationnel. Le véritable enjeu consiste à construire une architecture hybride, capable d’activer la bonne brique technologique selon le contexte.
Pour les institutions financières, le choix des modèles ne dépend pas uniquement des performances brutes d’extraction. Il repose également sur :
- La sécurité et la souveraineté des données : garantir la protection des données clients (RGPD, conformité eIDAS) en évitant de les exposer chez des tiers et en privilégiant un hébergement sur une infrastructure souveraine maîtrisée.
- Le compromis entre qualité et vitesse : équilibrer la précision d’un modèle avec son temps d’exécution, notamment grâce au fine-tuning de petits modèles ou à la distillation vers des architectures plus légères.
- La maîtrise des coûts : éviter l’imprédictibilité des coûts en contrôlant l’infrastructure, ce qui permet également de réduire l’empreinte énergétique.
C’est là que QuickSign apporte sa valeur. Nous intégrons les avancées de la Computer Vision et de la GenAI au sein d’un socle technique sécurisé, conçu pour absorber la complexité réglementaire, économique et technologique. Nos équipes orchestrent ces modèles, par du fine-tuning ou de la distillation, qu’ils soient déployés sur des infrastructures souveraines ou hébergés en Europe, pour garantir un taux d’automatisation maximal sans compromis sur la sécurité des données. Notre approche permet aux institutions financières d’allier précision et rapidité d’exécution, tout en maîtrisant leurs coûts opérationnels et leur empreinte énergétique
Découvrez le sujet en vidéo dans « Parole d’Experts »
Cet article est directement issu du premier épisode de notre saison 2 de Parole d’Experts. Dans cette vidéo de deux minutes, Julien Lerouge, Staff AI Engineer chez QuickSign, détaille cette transition technologique et explique comment concilier agilité et sécurité dans l’extraction documentaire.
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Rédigé par Marilou T.
