Le marché de détail d'aujourd'hui exige une expérience transparente pour les clients, qu'ils fassent leurs achats en ligne ou en magasin. Afin de répondre aux besoins des consommateurs et de leur offrir une expérience d'achat transparente, les détaillants doivent être en mesure de traiter les reçus numériques depuis tous les canaux - bureau, site Web mobile, application mobile, etc.
Le marché de détail d'aujourd'hui exige une expérience transparente pour les clients, qu'ils fassent leurs achats en ligne ou en magasin. Afin de répondre aux besoins des consommateurs et de leur offrir une expérience d'achat transparente, les détaillants doivent être en mesure de traiter les reçus numériques depuis tous les canaux - bureau, site Web mobile, application mobile, etc. Cet article vous présentera les défis liés à l'utilisation d'API standard pour extraire du texte à partir d'images et comment vous pouvez utiliser l'IA pour créer un logiciel personnalisé répondant aux besoins de votre entreprise. C'est parti !
Les détaillants doivent combler le fossé entre le monde physique et le monde numérique. Les gens font leurs achats en magasin et en ligne, et s'attendent à un moyen facile de transférer des informations entre ces canaux. Par exemple, lorsqu'un client passe à la caisse en ligne, il peut lui être demandé de fournir un reçu imprimé du magasin. Le problème est que les reçus imprimés peuvent ne pas être lisibles, ou être rédigés dans une langue que vous ne comprenez pas. Cela crée une barrière entre le client et le détaillant. Le logiciel OCR est important pour les détaillants car il peut résoudre le problème de la barrière linguistique. Il peut lire le texte imprimé et le transformer en un format numérique qui peut être facilement partagé entre les canaux.
Les tickets de caisse sont uniques car ils sont imprimés avec des caractères de code-barres spéciaux qui sont difficiles à lire. Il y a deux problèmes principaux avec ce type de reçu : De nombreux détaillants scannent les articles dans leur point de vente, mais n'obtiennent aucune information du ticket parce qu'il n'est pas reconnaissable. Parfois, ils saisissent manuellement les articles figurant sur le reçu dans le point de vente. Ce processus prend beaucoup de temps et est source d'erreurs. Avec l'aide d'un logiciel OCR, les détaillants peuvent facilement transformer les caractères imprimés en un format lisible pour leur système de point de vente.
Les détaillants utilisent souvent les API de reconnaissance d'image pour identifier les produits dans les images. Ces API sont un moyen rapide d'identifier les produits et de générer des données sur les flux de produits. Elles utilisent des algorithmes de vision par ordinateur pour détecter certains éléments dans les images, comme l'emballage du produit ou les logos. Les algorithmes de reconnaissance d'images permettent également aux détaillants de détecter du texte dans les images. La détection de texte est importante pour les détaillants qui doivent extraire des données des reçus. Cependant, la reconnaissance d'images est difficile pour les détaillants car les défis sont nombreux.
La qualité de l'image est très importante. Si l'image est de mauvaise qualité, les algorithmes auront beaucoup de mal à détecter le texte. Les détaillants peuvent prendre des images de reçus dans des conditions d'éclairage et à des distances différentes. Les images prises dans des conditions différentes sont difficiles à comprendre pour les algorithmes d'IA car elles peuvent ne pas être cohérentes. Les détaillants peuvent vouloir extraire du texte de diverses images, telles que des reçus, des emballages de produits et des cartes-cadeaux. Toutes ces images présentent des conditions d'éclairage et des arrière-plans différents.
Les détaillants utilisent souvent des API de reconnaissance d'image, telles que Dataleon, pour détecter le texte dans les images. Elle est facile à utiliser, évolutive et précise. Elle peut identifier du texte dans des images même si la qualité est médiocre. Toutefois, l'image doit être d'une qualité suffisante pour que l'algorithme puisse détecter le texte.
Plus la précision de la détection du texte augmente, plus la vitesse de l'algorithme diminue. Il peut vous falloir beaucoup de temps pour détecter tout le texte. Plus l'algorithme est précis, plus il vous coûtera cher. Vous devrez peut-être accepter un niveau de précision inférieur pour obtenir un résultat plus rapide.
