Résumé:
La présente étude s’inscrit dans le cadre d’un projet visant à la mise en place d’une GED munie d’un OCR pour
le centre des archives de la BNA de Baba-hassen, mais qui à terme pourra s’étendre au niveau nationale. Ce travail
n’est que la première étape du projet .
La première partie de notre travail est une étude sélective parmi les GED disponibles, afin de choisir la GED
adéquate à nos besoins, pour ensuite traiter et transformer cette GED pour qu’elle soit entièrement fonctionnelle et
répond aux exigences demandées.
La deuxième partie est de répondre aux problèmes de numérisation rencontré par le centre des archives, dont
l’objectif est de mettre à disposition un système OCR qui sera en mesure de créer une version numérique des documents
papier à savoir les chèques bancaires et les bordereaux de versement AADL.
L’extraction d’information s’avère parfois être complexe, c’est pour cela qu’on a choisi les réseaux de neurones
convolutionels spécialisés dans la reconnaissance de forme qui se fait à travers un processus d’apprentissage. Malgré
les di ficultés rencontrées on a abouti à un résultat acceptable. This study is a part of a project to install an electronic document management system with an OCR for the
archives center of Baba-Hassen in BNA, that in term will be able to be deployed at the national level. This work is
only the first stage of the project.
The first part of our work is a selective study of the available GEDs, in order to choose the right GED for our
needs, then treat and transform this GED to be able to do functional work and meets the requested requirements.
The second part is to answer the problems of digitization encountered by the archives center, which objective is
to provide an OCR system that will be able to create a digital version of paper documents namely bank checks.
The extraction of information sometimes can be complex, that’s why we chose the convolutional neural networks
specialized in form recognition that is done through a learning process. Despite the di ficulties encountered, we
reached an acceptable result.
Keywords: GED, OCR,the convolutional neural networks
