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En France, les entreprises sont majoritairement confrontées à la fraude documentaire non normée (factures, devis, fiches de paie, attestations CPAM…) qui concerne aujourd’hui 65 % des cas de fraude. Avec un volume croissant de documents reçus par les entreprises, comprendre les technologies de lecture et de traitement automatique est devenu indispensable. Trois acronymes reviennent souvent : LAD, RAD et OCR. Mais que signifient-ils vraiment ? Et quelles sont leurs spécificités ? Voici l’essentiel à retenir pour maîtriser ces technologies dans votre stratégie documentaire.
OCR (Optical Character Recognition) : transformer l’image en texte
L’OCR (Optical Character Recognition ou reconnaissance optique de caractères) est l’une des technologies les plus connues.
Son rôle est simple : convertir une image contenant du texte en texte numérique éditable. Par exemple, elle permet de transformer un PDF scanné ou une photo de document en texte exploitable dans un système informatique.
Quel est l’usage typique de l’OCR ?
L’Optical Character Recognition permet de rendre un document imprimé ou scanné exploitable dans des bases de données. Aujourd’hui, elle est principalement utilisée pour extraire des informations précises sur un panel de documents.
Comment fonctionne l’OCR ?
L’OCR (Optical Character Recognition) suit généralement un processus assez structuré. Pour garantir une lecture la plus fiable possible, cette technologie repose sur trois grandes étapes :
1- Le prétraitement du document : avant toute lecture, le document est amélioré afin d’optimiser la reconnaissance des caractères (redressement, amélioration du contraste, normalisation du format, etc.).
2- La reconnaissance et la conversion du texte : l’outil analyse ensuite les caractères présents sur le document et les interprète grâce à un algorithme capable d’identifier leur forme, puis de les convertir en texte numérique.
3- Le post-traitement et la correction : une dernière phase permet d’affiner le résultat en corrigeant les erreurs éventuelles, notamment à l’aide de dictionnaires ou de référentiels métiers, afin d’obtenir une donnée plus cohérente et exploitable selon les cas d’usage.
Cependant, l’OCR se limite généralement aux caractères imprimés : il reconnaît les lettres et chiffres dactylographiés, mais il peine avec les écritures manuscrites ou les formes très complexes sans apprentissage spécifique.
RAD (Reconnaissance Automatique de Documents) : reconnaître le type de document
La RAD (Reconnaissance Automatique de Documents) ne se concentre pas directement sur le contenu textuel, mais sur l’identification du type de document.
Elle analyse la structure visuelle d’un document numérisé et, à l’aide de modèles ou d’algorithmes d’apprentissage, détermine s’il s’agit par exemple d’une facture, d’un contrat, d’un bulletin de paie ou encore d’un formulaire.
Quel est l’usage typique de la RAD ?
L’objectif premier de la RAD est de trier et de classer automatiquement les documents selon leur nature. Elle est particulièrement utile lorsque l’on doit diriger chaque document vers le bon traitement ou vers le bon dossier sans intervention humaine.
- Le tri des documents selon leur catégorie (administratif, juridique, médical, etc.) et leur nature
- L’application de règles spécifiques pour chaque catégorie (validation, archivage, indexation, etc.)
Comment fonctionne la RAD ?
La RAD est capable de distinguer une facture d’un bulletin de paie, ou un formulaire d’un contrat.
Son fonctionnement repose généralement sur deux étapes clés :
- L’analyse de caractéristiques visuelles comme les logos, les blocs de texte, la position des éléments sur le document
- L’analyse sémantique grâce à la présence de mots-clés comme "attestation", "Montant” etc.
LAD (Lecture Automatique des Documents) : l’automatisation complète de la lecture de documents
La LAD (Lecture Automatique de Documents) est quant à elle une approche plus large.
Elle inclut souvent la RAD et l’OCR mais va au-delà : elle vise à extraire automatiquement les données pertinentes contenues dans vos documents, puis à les rendre exploitables dans vos systèmes (GED, ERP, CRM, etc.).
Quel est l’usage typique de la LAD ?
La LAD a plusieurs objectifs.
Dans un premier temps, elle permet d’analyser la structure et le contenu des documents.
Ensuite, elle les classe selon leur type (facture, formulaire, contrat, note de frais, bulletin de paie, etc.).
Enfin, elle en extrait les informations pertinentes, comme le nom, la date, l’adresse, l’entreprise, le montant, la TVA, etc.).
- L’alimentation automatique de vos flux métiers ou de vos bases de données
Comment fonctionne la LAD ?
La LAD est une combinaison de reconnaissance et d’extraction de données, utilisée pour automatiser au maximum le traitement et la vérification documentaire.
Concrètement, elle repose sur plusieurs types d’analyses :
- L'identification du type de document grâce à la RAD
- La lecture des caractères via l’OCR
- L’extraction et la structuration des informations cruciales
Et l’ICR dans tout cela ?
Même si la question portait sur LAD, RAD et OCR, il est utile de mentionner brièvement l’ICR (Intelligent Character Recognition).
Il s’agit d’une forme avancée d’OCR capable de reconnaître des textes manuscrits et d’apprendre de nouveaux caractères au fil du temps, grâce à des modèles d’intelligence artificielle.
L’ICR complète donc l’OCR dans les cas où les documents contiennent des informations écrites à la main.
LAD, RAD et OCR : des outils complémentaires
Pour résumer ces différentes technologies, voici un tableau récapitulatif !
Chaque technologie répond à des besoins différents, mais elles sont souvent utilisées ensemble dans les solutions de dématérialisation et de Gestion Electronique des Documents (GED) afin de proposer une capture complète des documents entrants.
Pourquoi ces technologies sont-elles importantes pour l’anti-fraude documentaire ?
Quel est l’intérêt de ces technologies dans un contexte de lutte contre la fraude documentaire ?
Dans le contexte de l’anti-fraude documentaire, une lecture automatisée performante est essentielle pour :
- Détecter les incohérences dans les données extraites
- Repérer les documents falsifiés ou modifiés
- Comparer les informations extraites aux sources de vérité
- Automatiser les contrôles tout en garantissant une haute qualité de détection
- Comparer les données extraites aux critères d’éligibilité des parcours clients
Pour en découvrir davantage sur la fraude documentaire, poursuivez votre lecture : les grands chiffres de la fraude documentaire dans les entreprises
Comment utilise-t-on l’OCR, la LAD et la RAD chez Finovox ?
Chez Finovox, les technologies de lecture documentaire comme l’OCR, la LAD et la RAD ne sont pas une finalité en soi. Elles constituent le permis chemin vers un processus plus large de détection de fraude documentaire.
Ce premier chemin est plus communément appelé : le document processing. Au sein du Document Processing, Finovox distingue 4 étapes :
- Le prétraitement : c’est l’amélioration de la qualité générale du fichier. Les documents sont préparés à être analysés.
- Ensuite, l’OCR permet de convertir le contenu en texte exploitable
- Tandis que la RAD identifie et classe automatiquement le type de document
- Et que la LAD extrait les champs pertinents (nom, date, montant, IBAN, adresse, etc.) afin de les structurer
Une fois ces données rendues exploitables, elles alimentent les étapes suivantes de la solution Finovox : document validation, fraud analysis et case investigation.
Autrement dit, l’OCR, la LAD et la RAD servent de socle à des contrôles plus avancés, capables de vérifier l’authenticité du document, de détecter des incohérences ou des manipulations, et de faciliter l’investigation en cas de suspicion.
Envie de renforcer vos processus de vérification documentaire ? Découvrez comment Finovox peut sécuriser votre gestion documentaire et lutter efficacement contre la fraude.
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