Traitement intelligent de documents & OCR

Administrations, banques et cabinets juridiques croulent sous des documents papier ou scannés : contrats, actes, formulaires, relevés, dossiers d'état civil. La saisie manuelle est lente, coûteuse et source d'erreurs, tandis que l'information reste enfermée dans des images inexploitables par les systèmes.

La difficulté est aggravée par le bilinguisme arabe/français, l'écriture arabe cursive et connectée, les mises en page complexes (tableaux, tampons, signatures manuscrites) et la qualité inégale des scans. Les OCR génériques échouent sur l'arabe et ne comprennent pas la structure logique des documents.

Shift construit une chaîne de traitement documentaire de bout en bout. Nous commençons par la compréhension de la mise en page avec des modèles de type LayoutLM qui identifient blocs de texte, tableaux, zones de signature et champs clés, même sur des documents dégradés.

Vient ensuite un OCR bilingue spécialement adapté à l'arabe cursif et au français, suivi d'une extraction d'information par LLM : le grand modèle de langue lit le texte reconnu et en extrait les entités structurées (parties, montants, dates, clauses), avec un score de confiance par champ et une validation par règles métier.

Les cas incertains sont routés vers une revue humaine dans une interface dédiée, et chaque correction alimente l'amélioration continue. Le résultat s'intègre à vos systèmes (GED, core banking, ERP) via API, avec une réduction drastique des délais de traitement et une traçabilité complète.