AéronautiqueINTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L’IA lit entre les lignes : fiabiliser les données qualité dans l’aéronautique
ALTEN a mis en œuvre l’OCR, la vision par ordinateur et le NLP pour aider un grand fabricant de moteurs d’avions à automatiser l’extraction de données depuis des documents scannés, remplaçant des contrôles manuels sujets aux erreurs par une solution automatisée et évolutive.
Dans l’aéronautique, les équipes qualité dépendent de données précises et cohérentes pour suivre les événements, identifier les problèmes et améliorer la qualité tout au long du cycle de vie produit. Or, une grande partie de cette information provient encore de documents scannés. Les outils d’OCR traditionnels interprètent souvent mal ou omettent des informations clés, en particulier sur des formulaires complexes, ce qui peut créer des écarts dans le reporting qualité. Pour répondre à ce défi, un grand fabricant de moteurs d’avions a fait appel à ALTEN pour automatiser l’extraction de données et améliorer la fiabilité de ses processus qualité.
Le défi : Automatiser l’extraction de données à partir de documents non structurés et variés, afin d’éliminer les erreurs et les écarts liés à la transcription manuelle.
La solution : Un pipeline propulsé par l’IA, combinant vision par ordinateur, OCR et NLP, qui alimente directement un référentiel de données centralisé avec des données structurées.
Les bénéfices :
- Élimine les erreurs de transcription sur des documents non standardisés
- Réduit la charge de travail manuelle de 80 %
- Réduit le temps de traitement de la transcription de 95 %
- Évolutif, capable d’absorber des volumes de production plus importants
- Amélioration de la qualité des données
Apprendre à la machine à lire
ALTEN a développé un pipeline de traitement intelligent des documents de bout en bout, entraîné sur un corpus varié de formulaires, de mises en page et de styles d’écriture manuscrite. Grâce à la vision par ordinateur, le système localise d’abord les champs et classifie l’état des cases à cocher, puis applique l’OCR et le NLP multimodal (LayoutLMv3) pour extraire le texte structuré, les dates et les signatures. Les entités extraites sont chargées dans un entrepôt de données centralisé afin de standardiser les processus qualité en aval du client. La solution a été développée avec PyTorch, OpenCV, Tesseract et LayoutLMv3.
Des données fiables, dignes de confiance
En automatisant l’extraction de données sur des formats de documents variés et complexes, la solution fournit au service qualité des données fiables tout en réduisant considérablement la charge de travail manuelle. Une architecture centralisée et évolutive permet au client d’absorber des volumes croissants sans compromettre la précision, transformant une paperasse statique en une source cohérente d’informations exploitables.
La puissance de l’IA a permis à ce fabricant de moteurs d’avions de renforcer la précision de son reporting et de garantir une traçabilité des données de bout en bout.
