AWS vs Google Vision (comparaison des fonctionnalités d'OCR)

Dans le paysage en rapide évolution de la transformation numérique, la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) joue un rôle crucial dans l'automatisation intelligente de contenu, automatisant l'extraction de données et améliorant les processus métier ou tout système de gestion documentaire. Les principaux acteurs du domaine de l'OCR, y compris AWS Textract, Google Vision et IronOCR, offrent des fonctionnalités et des capacités distinctes.

Cet article s'efforce de présenter une analyse comparative complète de ces différents services et solutions d'OCR, en mettant en lumière leurs forces, leurs faiblesses et leurs applications, afin d'aider les entreprises à faire des choix éclairés en fonction de leurs besoins spécifiques.

1. Introduction à l'OCR

La technologie de reconnaissance optique de caractères (ROC) est un outil puissant qui transforme divers formats de documents, tels que des documents papier scannés, des documents stockés dans des fichiers PDF ou des images capturées par des appareils photo numériques, en données modifiables et consultables. En exploitant l'OCR, les ordinateurs acquièrent la capacité d'identifier et d'interpréter les caractères, permettant ainsi l'extraction d'informations textuelles à partir de documents.

Les données extraites peuvent ensuite être soumises à une analyse et à un traitement approfondis, ce qui permet d'obtenir une multitude d'informations et d'opportunités précieuses pour améliorer la prise de décision et rationaliser la gestion des documents et les flux de travail.

2. AWS Textract

Amazon Web Services (AWS) Textract, une solution de service OCR complète fournie par Amazon, se présente comme un service entièrement géré, méticuleusement conçu pour exceller dans la reconnaissance optique de caractères et d'écriture manuscrite. Ce service avancé exploite la puissance des modèles d'apprentissage automatique, permettant l'extraction automatique et précise des formulaires et tableaux à partir de documents numérisés. La précision obtenue par AWS Textract est particulièrement élevée, ce qui souligne son efficacité dans la transformation de documents numérisés en données numériques précieuses et structurées.

2.1. Principales caractéristiques d'AWS Textract

• Extraction de texte : Textract extrait avec précision le texte de divers types de documents, tels que des documents papier numérisés, des formulaires et des factures.
• Extraction de formulaires et tableaux : Il identifie et extrait les données structurées des formulaires et tableaux, en préservant la mise en page et le formatage d'origine.
• Intégration avec d'autres services AWS : Textract s'intègre parfaitement à divers services AWS, facilitant les flux de travail automatisés et le traitement amélioré des données.

2.2. Octroi de licences

AWS Textract fonctionne sur un modèle de tarification à l'utilisation, où les utilisateurs sont facturés en fonction du nombre de pages traitées.

2.3. L'installation

Avant d'utiliser Amazon Textract pour la première fois, suivez les étapes suivantes :

1. Inscrivez-vous aux services AWS :

• Créez un compte AWS pour accéder à Amazon Textract et aux services connexes.

2. Établir un utilisateur IAM :

• Créez un utilisateur IAM (Gestion des identités et des accès) avec les autorisations appropriées pour accéder à Amazon Textract.

  Une fois que vous avez terminé la configuration du compte et la création de l'utilisateur IAM, passez à la configuration des clés d'accès dans la console AWS pour accéder de manière programmatique à l'API à l'aide de C#. Vous aurez besoin des éléments suivants :

• AccessKeyId
• Clé d'accès secrète
• RegionEndPoint (Votre zone d'accès)

• Dans cet exemple, utilisez : PKISB1

  Créez maintenant un nouveau projet Visual Studio. Allez ensuite dans le menu Outils et sélectionnez NuGet Package Manager, puis NuGet Package Manager for Solutions.

  ![AWS vs Google Vision (Comparaison des fonctionnalités OCR) : Figure 1 - Créer un nouveau projet dans Visual Studio. Accédez au menu Outils, sélectionnez Gestionnaire de package NuGet et sélectionnez Gérer les packages NuGet pour les solutions.

  Dans la boîte de recherche, entrez "AWSSDK" et installez la dernière version.

  

2.4. Exemple de code (à l'aide du SDK AWS pour .NET)

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

    using Amazon;
    using Amazon.Textract;
    using Amazon.Textract.Model;

    var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);

    var request = new AnalyzeDocumentRequest
    {
        Document = new Document
        {
            S3Object = new S3Object
            {
                Bucket = "your-bucket-name",
                Name = "your-document-key"
            }
        },
        FeatureTypes = new List<string> { "FORMS", "TABLES" }
    };

    var response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request);

Imports Amazon
	Imports Amazon.Textract
	Imports Amazon.Textract.Model

'INSTANT VB TODO TASK: The following line contains an assignment within expression that was not extracted by Instant VB:
'ORIGINAL LINE: var client = = new AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1);
	Private client = = New AmazonTextractClient("your_access_key_id", "your_secret_access_key", Amazon.RegionEndpoint.PKISB1)

	Private request = New AnalyzeDocumentRequest With {
		.Document = New Document With {
			.S3Object = New S3Object With {
				.Bucket = "your-bucket-name",
				.Name = "your-document-key"
			}
		},
		.FeatureTypes = New List(Of String) From {"FORMS", "TABLES"}
	}

	Private response = await client.AnalyzeDocumentAsync(request)

3. Google Vision

Google Vision API, un composant intégral de la suite d'IA de Google Cloud, représente une plateforme de pointe dans le domaine de l'analyse d'images et de la vision par ordinateur. En s'appuyant sur l'apprentissage automatique avancé, les algorithmes et les réseaux neuronaux profonds, l'API Google Vision possède la remarquable capacité de comprendre et d'interpréter le contenu visuel, y compris les images et les vidéos.

Cette technologie sophistiquée permet la détection d'objets, la reconnaissance faciale, l'extraction de texte et l'étiquetage d'images, ce qui favorise une myriade d'applications dans tous les secteurs. Dans cet article, nous explorons en profondeur Google OCR, en dévoilant ses caractéristiques, ses applications et la manière dont il se distingue dans le paysage concurrentiel des outils d'analyse d'images et de traitement du langage naturel.

3.1. Principales caractéristiques de Google Vision

• OCR et Détection de Texte : Google Vision détecte et extrait avec précision le texte des images et documents, prenant en charge plusieurs langues.
• Analyse d'image : Il offre diverses capacités d'analyse d'image, y compris la détection d'étiquettes, la détection de visages et la détection de points de repère.
• Intégration avec les services Google Cloud : Google Vision peut être intégré de manière transparente avec d'autres services Google Cloud pour créer des solutions complètes.

3.2. Octroi de licences

Google Vision fonctionne selon un modèle de tarification à la consommation, et les utilisateurs sont facturés en fonction du nombre d'unités (par exemple, images d'entrée de données, texte, etc.) traitées.

3.3. L'installation

Afin d'intégrer l'API Vision dans votre projet C#, assurez-vous de suivre les étapes suivantes

1. Créez un compte Google.

2. Créez un nouveau projet via la Google Cloud Console.

3. Activer la facturation pour le projet.

4. Activer l'API Vision.

5. Créez un compte de service et configurez les informations d'identification associées.

6. Télécharger les informations d'identification du compte de service au format JSON.

   Une fois les identifiants téléchargés, créez simplement un nouveau projet dans Visual Studio et installez Google Cloud Platform (Google Vision) en utilisant le gestionnaire de packages NuGet.

   ![AWS vs Google Vision (Comparaison des fonctionnalités OCR) : Figure 3 - Créer un nouveau projet dans Visual Studio. Accédez à la gestion des packages NuGet pour la solution et installez la dernière version de Google.Cloud.Vision.

3.4. Exemple de code (utilisation des bibliothèques du client Google Cloud)

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

    using Google.Cloud.Vision.V1;
    using Google.Protobuf;
    using System.IO;
    using Google.Apis.Auth.OAuth2;

    var credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json");
    var clientBuilder = new ImageAnnotatorClientBuilder { CredentialsPath = "path-to-credentials.json" };
    var client = clientBuilder.Build();

    var image = Image.FromFile("path-to-your-image.jpg");
    var response = client.DetectText(image);

    foreach (var annotation in response)
    {
        Console.WriteLine(annotation.Description);
    }

Imports Google.Cloud.Vision.V1
	Imports Google.Protobuf
	Imports System.IO
	Imports Google.Apis.Auth.OAuth2

	Private credential = GoogleCredential.FromFile("path-to-credentials.json")
	Private clientBuilder = New ImageAnnotatorClientBuilder With {.CredentialsPath = "path-to-credentials.json"}
	Private client = clientBuilder.Build()

	Private image = System.Drawing.Image.FromFile("path-to-your-image.jpg")
	Private response = client.DetectText(image)

	For Each annotation In response
		Console.WriteLine(annotation.Description)
	Next annotation

4. IronOCR

IronOCR, un acteur de premier plan dans le domaine de la reconnaissance optique de caractères (OCR), représente une technologie robuste et polyvalente conçue pour convertir des documents ou des images numérisés en texte lisible par machine et interrogeable, ainsi qu'un puissant logiciel de gestion de documents d'entreprise.

Développé par la société Iron Software, IronOCR utilise des algorithmes avancés, la vision sur le cloud et l'intelligence artificielle pour extraire avec précision le texte de diverses sources. Cette solution d'OCR est reconnue pour sa précision, sa rapidité et sa capacité à gérer un large éventail de langues et de polices.

Dans cet article, nous nous engageons dans une exploration complète de IronOCR, en examinant ses fonctionnalités, ses cas d'utilisation, et la manière dont il se distingue sur le marché concurrentiel de l'OCR en utilisant des outils d'automatisation à faible code.

4.1. Principales caractéristiques de l'IronOCR

• OCR sur site : IronOCR permet l'extraction de texte sur site en intégrant des fonctionnalités OCR dans les applications.
• Prise en charge linguistique polyvalente : Il prend en charge une large gamme de langues, plus de 127 langues internationales.
• Reconnaissance avancée de texte : IronOCR offre des capacités avancées de reconnaissance de texte, y compris la détection de polices et de styles, et gère divers formats d'image.

4.2. Octroi de licences

IronOCR propose un cadre serveur complet et une variété d'options de licence, y compris une version d'essai gratuite et des licences payantes basées sur l'utilisation de votre serveur d'application et vos besoins de déploiement.

4.3. L'installation

L'installation d'IronOCR est un processus simple, il suffit de créer un nouveau projet Visual Studio et d'ouvrir NuGet Package Manager for Solutions et de rechercher "IronOCR". Une liste apparaît, il suffit de sélectionner la dernière version d'IronOCR et de cliquer sur Installer.

![AWS vs Google Vision (Comparaison des fonctionnalités OCR) : Figure 4 - Créer un nouveau projet dans Visual Studio. Ouvrez la gestion des packages NuGet pour la solution et installez la dernière version de IronOCR.

4.4. Exemple de code (C# ;

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

    using IronOcr;

    var ocr = new IronTesseract();
    ocr.Language = OcrLanguage.English;
    var result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg");

    Console.WriteLine(result.Text);

Imports IronOcr

	Private ocr = New IronTesseract()
	ocr.Language = OcrLanguage.English
	Dim result = ocr.Read("path-to-your-image.jpg")

	Console.WriteLine(result.Text)

5. Évaluation comparative

Évaluons AWS Textract, Google Vision, et IronOCR en fonction de plusieurs aspects essentiels :

a.

Précision et efficacité

• AWS Textract et Google Vision, qui sont des solutions centrées sur le cloud, exploitent de puissants modèles d'apprentissage automatique et se targuent d'une précision remarquable en matière d'extraction de texte.
• IronOCR, une puissante bibliothèque logicielle, s'impose en termes de précision et d'efficacité, à condition d'être efficacement intégrée à l'application.

b.

Convivialité et intégration transparente

• AWS Textract et Google Vision s'intègrent facilement via des API, ce qui garantit un processus simplifié pour les développeurs.
• Cependant, IronOCR, bien qu'exceptionnellement polyvalent, nécessite une intégration dans la base de code de l'application, ce qui exige un peu plus d'efforts de développement personnalisé.

c.

Évolutivité

• AWS Textract et Google Vision font preuve d'une évolutivité exceptionnelle en tant que services en nuage, gérant sans effort des volumes de requêtes considérables.
• En comparaison, l'évolutivité d'IronOCR dépend de l'infrastructure de l'application et de sa capacité à gérer le traitement OCR au sein de l'application elle-même.

d.

Considérations financières

• AWS Textract et Google Vision suivent un modèle de tarification à l'usage, ce qui les rend potentiellement rentables en fonction de l'utilisation.
• En revanche, IronOCR implique généralement un achat unique ou un modèle basé sur un abonnement, ce qui présente des avantages en termes de rentabilité à long terme et en fait un gagnant incontestable.

6. Conclusion

En conclusion, l'analyse comparative complète d'AWS Textract, Google Vision et IronOCR met en évidence des avantages distincts dans chaque solution d'OCR. AWS Textract impressionne par sa précision dans l'extraction de textes et de formulaires, étroitement intégrée à l'écosystème AWS. Google Vision présente une analyse avancée des images et une intégration transparente de Google Cloud.

Cependant, IronOCR se distingue par sa capacité d'OCR sur site, sa prise en charge de plusieurs langues et son rapport coût-efficacité grâce à des licences flexibles. Avec une précision et une efficacité supérieures, associées à un modèle de licence attrayant, IronOCR apparaît comme un concurrent de poids pour les entreprises qui recherchent des performances d'OCR optimales et une rentabilité financière à long terme, ce qui en fait un choix remarquable dans le paysage dynamique de l'OCR et pour la gestion de contenu d'entreprise.

Pour en savoir plus sur IronOCR et son fonctionnement, veuillez visiter cette page de documentation. La comparaison détaillée entre IronOCR et Google cloud platform peut être trouvée ici. De plus, la comparaison entre IronOCR et AWS tesseract est disponible à ce lien. IronOCR offre un essai gratuit de 30 jours aux utilisateurs. Pour obtenir la licence d'essai, visitez la page de la licence d'essai.