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Modèle de carte de visite Intelligence Documentaire

Important

À partir de Document Intelligence v4.0 (préversion)et à l’avenir, le modèle de carte de visite (prebuilt-businessCard) est déconseillé. Pour extraire des données à partir de formats de carte de visite, utilisez les éléments suivants :

Fonction version ID de modèle
Modèle de carte de visite • v3.1:2023-07-31 (GA)
• v3.0:2022-08-31 (GA)
• v2.1 (GA)
prebuilt-businessCard

Ce contenu s’applique à : coche v3.1 (GA) | Versions précédentes : coche-bleue v3.0 coche-bleue v2.1

Ce contenu s’applique à : coche v3.0 (GA) | Dernières versions : coche violette v4.0 (préversion) coche-violette v3.1 | Version précédente : coche-bleue v2.1

[!INCLUDE [applies to v2.1]../(includes/applies-to-v21.md)]

Le modèle de carte de visite Intelligence documentaire combine de puissantes capacités de reconnaissance optique de caractères (OCR) à des modèles d’apprentissage automatique pour analyser et extraire des données à partir des images d’une carte de visite. L’API analyse les cartes de visite imprimées ; extrait des informations clés telles que le prénom, le nom, le nom de la société, l’adresse e-mail et le numéro de téléphone ; et retourne une représentation structurée des données JSON.

Extraction de données de carte de visite

Les cartes de visite sont un excellent moyen de présenter une entreprise ou un professionnel. Le logo de l’entreprise, les polices et les images de fond utilisés sur les cartes de visite aident à promouvoir la marque de l’entreprise et à la démarquer des autres. L’application de techniques basées sur l’OCR et le machine learning pour automatiser l’analyse des cartes de visite est un scénario courant de traitement d’image. Les systèmes d’entreprise utilisés par les équipes de vente et de marketing intègrent généralement une fonctionnalité d’extraction des données de carte de visite qui est bénéfique pour leurs utilisateurs.

Exemple d’une carte de visite traitée avec le Studio Intelligence documentaire

Capture d’écran d’un exemple de carte de visite analysée dans le Studio Intelligence documentaire.

Exemple d’une carte de visite traitée avec l’outil d’Étiquetage des exemples d’Intelligence documentaire

Capture d’écran d’un exemple de carte de visite analysée avec l’outil d’étiquetage des exemples Intelligence documentaire.

Options de développement

Document Intelligence v3.1 :2023-07-31 (GA) prend en charge les outils, applications et bibliothèques suivants :

Fonction Ressources ID de modèle
Modèle de carte de visite Document Intelligence Studio
API REST
C# SDK
Python SDK
Java SDK
JavaScript SDK
prebuilt-businessCard

Document Intelligence v3.0 :2022-08-31 (GA) prend en charge les outils, applications et bibliothèques suivants :

Fonction Ressources ID de modèle
Modèle de carte de visite Document Intelligence Studio
API REST
C# SDK
Python SDK
Java SDK
JavaScript SDK
prebuilt-businessCard

Document Intelligence v2.1 (GA) prend en charge les outils, applications et bibliothèques suivants :

Fonction Ressources
Modèle de carte de visite Outil d’étiquetage Document Intelligence
API REST
Kit SDK Bibliothèque de client
Conteneur Docker d’Intelligence documentaire

Essayer l’extraction de données de carte de visite

Découvrez de quelle manière les données, dont le nom, le poste, l’adresse, l’e-mail et le nom de la société, sont extraites des cartes de visite. Vous avez besoin des ressources suivantes :

Capture d’écran de l’emplacement des clés et des points de terminaison dans le Portail Azure.

Document Intelligence Studio

Remarque

Le Studio d’Intelligence documentaire est disponible avec les API v3.1 et v3.0.

  1. Sur la page d’accueil du Studio Intelligence documentaire, sélectionnez Cartes de visite.

  2. Vous pouvez analyser l’exemple de carte de visite ou charger vos propres fichiers.

  3. Sélectionnez le bouton Exécuter l’analyse et, si nécessaire, configurez les Options d’analyse :

    Capture d’écran des boutons Exécuter l’analyse et Options d’analyse dans Document Intelligence Studio.

Outil d’étiquetage d’exemples d’Intelligence documentaire

  1. Accédez à l’outil d’exemples Document Intelligence.

  2. Dans la page d’accueil de l’outil d’étiquetage d’échantillon, sélectionnez la vignette Utiliser un modèle prédéfini pour obtenir des données.

    Capture d’écran de l’opération des résultats d’analyse du modèle de disposition.

  3. Sélectionnez le Type de formulaire à analyser dans le menu déroulant.

  4. Choisissez un URL pour le fichier que vous souhaitez analyser à partir des options ci-dessous :

  5. Dans le champ Source, sélectionnez URL dans le menu déroulant, collez l’URL sélectionnée, puis sélectionnez le bouton Récupérer.

    Capture d'écran du menu déroulant de l'emplacement de la source.

  6. Dans le champ Point de terminaison du service Document Intelligence, collez le point de terminaison que vous avez obtenu avec votre abonnement Document Intelligence.

  7. Dans le champ Clé, collez la clé que vous avez obtenue de votre ressource Document Intelligence.

    Capture d’écran du menu déroulant pour sélectionner un type de formulaire.

  8. Cliquez sur Exécuter l’analyse. L’outil d’étiquetage des exemples d’Intelligence Documentaire appelle l’API Analyze Prebuilt et analyse le document.

  9. Afficher les résultats : consultez les paires clé-valeur extraites, les articles, le texte mis en évidence extrait et les tableaux détectés.

    Capture d’écran de l’opération d’analyse des résultats du modèle de carte de visite.

Notes

L’outil d’étiquetage des exemples ne prend pas en charge le format de fichier BMP. Il s’agit d’une limite de l’outil et non du service d’Intelligence documentaire.

Critères des entrées

  • Formats de fichiers pris en charge :

    Modèle PDF Image :
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF
    Microsoft Office :
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
    Lire
    Layout ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
    Document général
    Prédéfinie
    Extraction personnalisée
    Classification personnalisée ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)
  • Pour de meilleurs résultats, fournissez une photo nette ou une copie de qualité par document.

  • Pour les PDF et TIFF, jusqu'à 2 000 pages peuvent être traitées (avec un abonnement gratuit, seules les deux premières pages sont traitées).

  • La taille de fichier pour l’analyse de documents est de 500 Mo pour le niveau payant (S0) et de 4 Mo pour le niveau gratuit (F0).

  • Les dimensions de l’image doivent être comprises entre 50 pixels x 50 pixels et 10 000 pixels x 10 000 pixels.

  • Si vos fichiers PDF sont verrouillés par mot de passe, vous devez supprimer le verrou avant leur envoi.

  • La hauteur minimale du texte à extraire est de 12 pixels pour une image de 1024 x 768 pixels. Cette dimension correspond environ à un texte de 8 points à 150 points par pouce (ppp).

  • Pour la formation de modèles personnalisés, le nombre maximal de pages pour les données de formation est de 500 pour le modèle personnalisé et 50 000 pour le modèle neural personnalisé.

    • Pour l’apprentissage du modèle d’extraction personnalisé, la taille totale des données d’entraînement est de 50 Mo pour le modèle de gabarit et de 1 Go pour le modèle neuronal.

    • Pour l’apprentissage du modèle de classification personnalisé, la taille totale des données d’entraînement est de 1 Go, avec un maximum de 10 000 pages. Pour 2024-07-31-preview et les versions ultérieures, la taille totale des données de formation est de 2 Go, avec un maximum de 10 000 pages.

  • Formats de fichiers pris en charge : JPEG, PNG, PDF et TIFF
  • PDF et TIFF, jusqu’à 2 000 pages sont traitées. Abonnés du niveau Gratuit : seules les deux premières pages sont traitées.
  • La taille de fichier doit être inférieure à 50 Mo, et les dimensions comprises entre 50 × 50 pixels et 10 000 × 10 000 pixels.

Langues et régions prises en charge

Pour obtenir la liste complète des langues prises en charge, consultez notre page Prise en charge des langues du modèle prédéfini.

Extractions de champs

Pour découvrir les champs d’extraction de documents pris en charge, reportez-vous à la page du schéma du modèle de carte de visite dans notre référentiel d’exemples GitHub.

Champs extraits

Nom Type Description Texte
ContactNames tableau d’objets Nom de contact extrait de la carte de visite [{ "FirstName": "John", "LastName": "Doe" }]
FirstName string Prénom du contact "John"
LastName string Nom du contact "Doe"
CompanyNames tableau de chaînes Nom de société extrait de la carte de visite ["Contoso"]
Departments tableau de chaînes Service ou organisation de contact ["R&D"]
JobTitles tableau de chaînes Poste indiqué du contact ["Software Engineer"]
E-mails tableau de chaînes E-mail de contact extrait de la carte de visite ["johndoe@contoso.com"]
Sites web tableau de chaînes Site web extrait de la carte de visite ["https://www.contoso.com"]
Adresses tableau de chaînes Adresse extraite de la carte de visite ["123 Main Street, Redmond, Washington 98052"]
MobilePhones tableau de numéros de téléphone Numéro de téléphone mobile extrait de la carte de visite ["+19876543210"]
Télécopies tableau de numéros de téléphone Numéro de télécopie extrait de la carte de visite ["+19876543211"]
WorkPhones tableau de numéros de téléphone Numéro de téléphone professionnel extrait de la carte de visite ["+19876543231"]
OtherPhones tableau de numéros de téléphone Autre numéro de téléphone extrait de la carte de visite ["+19876543233"]

Paramètres régionaux pris en charge

Prebuilt business cards v2.1 prend en charge les paramètres régionaux suivants :

  • fr-FR
  • en-au
  • en-ca
  • en-gb
  • en-in

Guide de migration et API REST v 3.1

Étapes suivantes