La plupart des discussions sur l'IA commencent par le modèle. Dans les organisations à forte intensité documentaire, la confiance se rompt plus tôt. L'OCR déchiffre mal une clause. Le découpage perd la page. La recherche renvoie le bon document mais la mauvaise section, et la citation ne mène nulle part. Le temps que le modèle s'exécute, le terrain s'est déjà dérobé.
Comment OEP s'intègre
- La qualité de l'OCR comme couche métier : plusieurs moteurs, scores de confiance, contrôles qualité, passes de réparation et files de relecture. Mesurée, pas supposée.
- La structure est de la logique métier : sections, tableaux, formulaires et figures survivent à l'extraction en tant que structure, pas en texte aplati.
- Des ancrages de page partout : chaque objet extrait connaît sa page et sa région d'origine. La preuve est un pointeur que l'on peut suivre, pas une paraphrase à croire sur parole.
- Des figures fidèles : redessinées en vectoriel là où c'est pertinent ; là où l'authenticité compte (sceaux, signatures), l'original est conservé avec une vérification cryptographique et n'est jamais redessiné.
- Extraction structurée par type de document : reçus, factures, contrats, garanties, à partir de schémas gouvernés et validés.
Ce qui existe aujourd'hui
Une chaîne OCR en production, éprouvée sur des millions de pages de corpus juridiques et éducatifs réels, avec toute la mécanique de qualité décrite ci-dessus construite de bout en bout. ScanVecta en est l'expression grand public ; la même chaîne de traitement accueille des collections d'entreprise.
Ce que nous ne vous dirons pas
Aucun OCR n'est parfait. Le nôtre affiche des scores de confiance, des files de relecture et des lacunes assumées plutôt que de prétendre le contraire.