Détection de texte multilingue pour la numérisation de documents
Une société SaaS de gestion documentaire devait traiter des documents multilingues et multiscripts (latin, devanagari, arabe) provenant de ses clients entreprises. Les solutions OCR existantes présentaient une faible précision sur les pages comportant plusieurs alphabets et des polices non standard.
Client
Confidential, Technology Client
Industrie
Start-ups SaaS et produitsChef d'équipe
Arjun Mehta
Date
Q4 2022
Défi commercial
Une société SaaS de gestion documentaire devait traiter des documents multilingues et multiscripts (latin, devanagari, arabe) provenant de ses clients entreprises. Les solutions OCR existantes présentaient une faible précision sur les pages comportant plusieurs alphabets et des polices non standard.
Solution et approche
Nous avons conçu un pipeline de détection et de reconnaissance de texte personnalisé, utilisant un modèle de détection de texte basé sur CRAFT et des modules de reconnaissance spécifiques à chaque écriture. Le système identifie automatiquement les zones d'écriture dans un document et les achemine vers le modèle de reconnaissance approprié.
Capacités fournies
- Détection de régions de texte multilingues à l'aide de l'architecture CRAFT
- pipeline d'identification et de routage des scripts
- Gestion personnalisée des données d'entraînement pour les écritures devanagari et arabes
- API REST pour l'intégration du traitement des documents
- Couche de post-traitement et d'évaluation de la confiance
Résultats commerciaux
La précision moyenne de la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour l'ensemble des scripts pris en charge est passée de 71 % à 93 %, permettant ainsi un traitement automatisé fiable des archives de documents auparavant non structurés. Le débit de traitement a été multiplié par huit par rapport au flux de travail manuel.
93%
Précision moyenne de l'OCR
8x
Augmentation du débit de traitement
3
Scripts pris en charge
Projets connexes
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La chaîne a réduit son délai de réponse aux avis clients de 6 jours à 18 heures en moyenne et a identifié un problème de propreté systémique dans 3 établissements, problème qui aurait nécessité des mois de détection manuelle. Le score de satisfaction client a progressé de 0,4 point en deux trimestres.
18h
Délai moyen de réponse aux avis (contre 6 jours auparavant)
0.4pt
Amélioration du score de satisfaction des clients
Optimisation dynamique des prix pilotée par l'IA pour le e-commerce
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4.2pp
Amélioration de la marge brute
₹12Cr
Opportunité de revenus manquée identifiée
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8 weeks
Fonctionnalité expédiée
45 min/week
Gain de temps par utilisateur
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75%
Réduction du délai de présélection
4x
Candidats présélectionnés par recruteur
Moteur d'analyse de CV par IA et de mise en relation des candidats
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91%
Précision de l'analyse syntaxique
55%
Réduction du temps de dépistage
Système automatisé d'audit de nettoyage avec vision par ordinateur
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94%
Couverture des audits de chambres par quart de travail
92%
score de conformité en matière de service d'entretien ménager
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23%
Réduction du coût par livraison
89%
taux d'utilisation de la flotte
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62%
Délai de diagnostic plus rapide
18pp
Amélioration du dépistage précoce
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40%
Plus d'idées concrètes par session
Series A
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0.15%
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4 months
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66%
taux de résolution au premier contact
40%
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92%
Réduction des efforts de marquage manuel
31%
Amélioration de la conversion de la recherche par couleur
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