Annoter les étiquettes de prix et les étiquettes manuscrites pour l'OCR dans l'IA du commerce de détail : techniques, défis et impact

Le défi des étiquettes de prix manuscrites dans l'IA du commerce de détail

Malgré l'essor des affichages de prix numériques, les étiquettes de prix manuscrites restent répandues dans les chaînes d'épiceries, les magasins discount et les détaillants des marchés en développement. Ils sont économiques, rapides à mettre à jour et faciles à utiliser, mais ils constituent un véritable cauchemar pour les machines.

L'écriture varie considérablement d'un employé à l'autre. La forme, la taille et l'emplacement des chiffres peuvent changer au sein d'un même magasin. Ajoutez à cela un éclairage médiocre, des occlusions et un bruit de fond, et même les humains louchent les yeux pour interpréter les chiffres.

Pour les modèles d'IA entraînés sur des polices bien typées ou des environnements contrôlés, cette variation entraîne d'importantes erreurs d'OCR. Il est essentiel d'annoter correctement ces étiquettes pour former des modèles capables de gérer les conditions de stockage réelles.

Pourquoi la précision de l'OCR est importante dans le commerce de détail

Les détaillants comptent aujourd'hui sur computer vision non seulement pour numériser les données des rayons, mais aussi pour extraire des informations pertinentes qui améliorent la rentabilité et la conformité. Les modèles OCR sont essentiels pour :

• Audit de conformité des prix
  Les détaillants peuvent détecter les écarts entre les prix en rayon et les bases de données centrales en temps réel.
• Dynamic tarification systems
  L'IA peut suggérer des mises à jour des prix en fonction de la concurrence et de la demande, mais uniquement si elle lit correctement les prix actuels.
• Stocks Planogram and Analysis
  La lecture des étiquettes de prix permet à l'IA de faire correspondre les produits aux espaces de stockage, validant ainsi l'exécution du planogramme.
• Inventory tracking
  Certains magasins n'utilisent pas de codes-barres pour certains produits frais ou non emballés. Les prix deviennent souvent des indicateurs de l'identité du produit.

Pour ces cas d'utilisation, la précision de l'OCR manuscrite est essentielle.

OCR manuscrite et OCR imprimée : en quoi est-ce différent ?

Lors de la création de modèles OCR pour la vente au détail, il est tentant de supposer que les textes imprimés et manuscrits présentent des défis similaires. Après tout, les deux impliquent l'extraction de caractères à partir d'étiquettes ou de panneaux de signalisation. Mais le la différence est la nuit et le jour—en termes de complexité, de variabilité et de charge cognitive requises pour interpréter chacune d'entre elles.

Structure contre le chaos

Le texte imprimé est soumis à un monde de règles : polices, espacement, alignement, crénage cohérent. Même dans les environnements encombrés, les étiquettes imprimées sont plus prévisibles car elles sont conçues pour être lisibles pour les clients. La tâche d'OCR est ici essentiellement technique : nettoyer l'image d'entrée et extraire les caractères définis.

En revanche, les étiquettes de prix manuscrites ne sont pas structurées et spontanées. Chaque employé de magasin peut avoir une façon unique d'écrire le chiffre « 5 », et même l'écriture d'une seule personne peut varier en fonction de la fatigue, du type de stylo ou de l'état de la surface. Il n'y a aucune garantie d'alignement horizontal, de taille de chiffre constante ou même d'espacement clair entre les caractères.

Visual noise and artefact

• Text imprimé est généralement uniforme et à contraste élevé. Il peut présenter des problèmes de faible résolution ou d'éblouissement, mais le texte lui-même est stable.
• Etiquettes manuscrites s'accompagnent souvent d'une fuite d'encre, d'une décoloration des marqueurs, de surfaces rayées ou froissées et d'interférences d'arrière-plan. Pensez à des logos, à du ruban adhésif ou à des objets qui se chevauchent.

En raison de ces incohérences, il est beaucoup plus difficile pour un modèle d'OCR de segmenter et de reconnaître correctement les caractères.

Ambiguïté et interprétation

Les systèmes d'OCR imprimés n'ont généralement pas besoin de Interpréter ce qui va au-delà de la transcription. Une étiquette imprimée « 3,49€ » est sans ambiguïté.
Mais une étiquette manuscrite pourrait indiquer :

• « 3,49 » (avec ou sans symbole monétaire)
• « 3,49€ » (avec un symbole stylisé ou une touche artistique)
• « 3,49 » (virgule au lieu d'un point, en particulier dans les régions de l'UE)
• Ou même quelque chose de cryptique comme « 3-49 » ou « 34 9 » (à cause d'une bavure ou d'une erreur d'écriture)

L'OCR manuscrite doit permettre de faire des suppositions intelligentes, en tenant compte du contexte et des repères visuels. C'est une question bien plus difficile.

Data requirements

L'OCR imprimé peut prospérer avec des données d'entraînement relativement limitées, grâce à la régularité des polices et à la génération synthétique.
Manuscrit OCR nécessite des ensembles de données volumineux et diversifiés qui reflètent la variabilité réelle entre :

• Styles d'écrivain
• Ecritures culturelles (chiffres latins ou arabes, par exemple)
• Outils d'écriture (craie, stylo, marqueur)
• Environental Variables (ombre, occlusion, éclairage)

Bref, L'OCR manuscrit n'est pas un sous-ensemble de l'OCR imprimé, c'est un espace problématique complètement différent, qui se rapproche davantage de la reconnaissance de formes et de l'analyse contextuelle que les pipelines OCR traditionnels.

Clés de stratégies pour annoter les étiquettes de prix manuscrites

Vous trouverez ci-dessous des stratégies affinées et éprouvées pour garantir que votre ensemble de données capture la complexité et le contexte requis pour des performances de modèles robustes.

Annotez le prix, mais n'ignorez pas le contexte 🧠

Les chiffres des prix ne sont pas isolés. Les éléments qui les entourent, tels que la forme de l'étiquette, les symboles, le texte de fond et même les éléments voisins, peuvent fournir des indices précieux.

Best practice :
Si votre modèle est censé tirer des leçons du contexte de l'étagère (par exemple, en reconnaissant que « 5,99€ » s'applique à un sac de chips sur la gauche, et non à une boîte de détergent sur la droite), annotez la zone complète de l'étiquette plutôt que simplement les chiffres. Cela permet aux modèles multimodaux d'apprendre des relations visuelles, et pas seulement des séquences de caractères.

Incluez dans les annotations contextuelles :

• Bordures ou cadres d'étiquettes (même s'ils sont dessinés à la main)
• Indicateurs de change (€, $, £)
• Indicateurs unitaires (kg, lb, L)
• Promotional Repères (« Soldes », « 2 pour 1 »)

Le modèle apprend bien plus qu'une simple transcription : il permet de comprendre le langage des prix.

Gérez intelligemment les étiquettes multilignes et multiprix

Les étiquettes de prix manuscrites contiennent parfois plusieurs informations :

• « Avant : 2,49/Maintenant : 1,99 »
• « 3 POUR 5€ » ou « 2 x 1,50€ »

Devez-vous annoter une valeur ? Ils sont tous ? La réponse dépend de vos objectifs d'OCR.

Best practice :

• Si vous vous entraînez uniquement à la transcription, annotez toutes les valeurs numériques et fournissez des métadonnées pour la désambiguïsation du modèle (par exemple, quel est le prix « actuel »).
• Si vous formez pour comprendre les prix, créez des classes d'annotations ou des balises distinctes, telles que was_price, prix_actuel, prix_promotionnel.

Cela vous donne de la flexibilité en aval, que vous vérifiiez les variations de prix ou que vous analysiez des promotions.

Tenez compte de l'orientation et de la rotation 🎯

Les étiquettes manuscrites sont souvent accrochées en diagonale, partiellement enroulées ou placées à des angles étranges en raison des contraintes liées aux étagères. Contrairement aux étiquettes d'étagère imprimées qui s'alignent facilement, les étiquettes manuscrites manquent d'uniformité.

Conseil d'annotation :
Ne forcez pas les annotations dans des rectangles alignés sur les axes si le texte est soumis à une forte rotation. Au lieu de cela :

• Utilisez des cadres de délimitation pivotés ou des masques quadrilatéraux si votre moteur OCR les prend en charge.
• Annotez telles quelles et augmentez les données pendant l'entraînement avec des versions asymétriques pour améliorer la robustesse.

L'objectif est d'apprendre à votre modèle pour survivre dans aménagement du Far West of Shelf.

Segmentez les caractères si nécessaire

Alors que les modèles OCR de bout en bout peuvent gérer des chaînes complètes, les annotations au niveau des caractères peuvent tout de même apporter de la valeur, en particulier lorsqu'il s'agit d'une écriture incohérente ou de caractères ambigus.

Par exemple :

• Le chiffre « 1 » peut ressembler à un « l » minuscule ou même à un « 7 » stylisé
• « 9 » et « g » peuvent prêter à confusion selon la floraison

Best practice :
Utiliser segmentation au niveau des personnages sur un petit sous-ensemble de balises à des fins de formation ou de validation. Cette approche hybride améliore la granularité et réduit l'ambiguïté lors des étapes de post-traitement.

Annotez également les échantillons négatifs 🚫

La plupart des efforts d'annotation se concentrent uniquement sur ce qui devrait être reconnu. Mais les données de formation doivent également inclure ce que le modèle devrait ignorer.

Inclure :

• Prix flous ou barrés
• Étiquettes avec fond d'encre
• Griffonnages ou gribouillis illisibles
• Autocollants d'étagère ou signalisation non apparentée

Ces échantillons négatifs enseignent le modèle ce qu'il ne faut pas lire—un élément souvent négligé d'un entraînement robuste sur des modèles.

Utiliser des métadonnées en couches pour les balises complexes

Les étiquettes de prix manuscrites peuvent contenir de nombreuses informations. Il est intelligent de capturer bien plus que de simples coordonnées spatiales.

Couches de métadonnées utiles :

• Langue/script (en particulier dans les magasins multilingues)
• Type de promotion (régulier, à prix réduit ou en vrac)
• Matériau de l'étiquette (papier blanc, autocollant coloré, par exemple)
• Drapeau de visibilité (entièrement visible ou partiellement occlus)

Les métadonnées structurées renforcent les modules NLP ou basés sur la logique en aval et permettent un comportement dynamique du modèle (par exemple, des règles de repli pour les symboles monétaires manquants).

Cas d'utilisation concrets de balises manuscrites annotées dans l'IA du commerce de détail

Surveillance des rayons dans les supermarchés 🧃🛒

De nombreux grands détaillants utilisent désormais des caméras montées sur les étagères ou des robots mobiles pour scanner les produits et les étiquettes de prix. Les données annotées entraînent les modèles d'OCR sur différents styles de balises afin de garantir la précision des audits de prix, quelle que soit la manière dont l'étiquette a été écrite.

Incidence : Réduit les erreurs de prix et réduit les coûts d'audit en automatisant les contrôles en rayon.

Tarification dynamique dans les magasins discount

Les magasins à bas prix mettent fréquemment à jour les étiquettes manuscrites plusieurs fois par jour. L'IA peut utiliser des modèles OCR pour suivre ces changements et optimiser les recommandations de prix en conséquence.

Incidence : Permet des promotions agiles et prévient les pertes liées à la sous-évaluation.

Correspondance des produits dans le commerce de détail informel

Dans les régions où les emballages des produits ne disposent pas d'identifiants clairs, les étiquettes de prix manuscrites aident l'IA à associer un produit à sa liste de rayons.

Incidence : Prend en charge la vision par ordinateur dans les environnements de vente au détail non structurés, aidant les marques à suivre leur visibilité et leur part de rayon.

Enrichissement du catalogue d'e-commerce

Certains détaillants numérisent les données des produits en magasin, y compris les étiquettes manuscrites, pour leurs catalogues en ligne. L'écriture manuscrite annotée permet à l'OCR d'extraire les descriptions des prix et des produits qui sont ajoutées manuellement en magasin.

Incidence : Accélère l'intégration des produits et réduit la saisie manuelle des données.

Conseils d'assurance qualité pour les projets d'annotation

Un jeu de données mal annoté peut introduire plus de confusion que la clarté des modèles d'OCR. Voici comment maintenir la qualité des annotations à un niveau élevé :

Utilisez des directives d'annotation claires

• Définissez comment traiter les balises partielles, les symboles monétaires manquants ou les chiffres tachés
• Fournissez des exemples visuels dans les directives pour les cas extrêmes

Formation et étalonnage des annotateurs

En particulier pour les données manuscrites, différents annotateurs peuvent interpréter différemment les chiffres ambigus. Pour éviter toute incohérence :

• Organisez une session d'étalonnage avec des exemples de référence
• Auditez régulièrement les échantillons avec des réviseurs experts

Automatisez la validation des étiquettes lorsque cela est possible

Utilisez des scripts ou des systèmes model-in-the-loop pour signaler les anomalies, telles que :

• Valeurs de prix hors fourchette (par exemple, 9999$ pour une bouteille d'eau)
• Combinaisons de personnages inattendues
• Étiquettes situées en dehors des zones de balises habituelles

Cela réduit la charge d'assurance qualité manuelle et augmente la précision.

Diversité des données : le secret de modèles OCR robustes

Lors de la formation à l'écriture manuscrite, plus de données ne suffisent pas—vous avez besoin des données diverses. Voici ce qu'il faut inclure :

• Plusieurs styles d'écriture selon les régions et les langues
• Différentes conditions d'éclairage et angles d'image
• Différentes textures de papier et couleurs d'encre
• Tags écrits sur des fonds colorés (rouge, jaune, noir, etc.)

Conseil : Simulez activement les cas extrêmes (balises floues, images pivotées, variations de prix) afin que le modèle soit mieux généralisé lors du déploiement.

Données synthétiques et augmentation pour l'entraînement à l'OCR

Vous ne pouvez pas collecter des milliers d'exemples annotés ?
Génération de données synthétiques peut vous aider. Utilisez des polices d'écriture générées par ordinateur avec des artefacts simulés tels que le flou, la rotation, la perte d'encre et l'occlusion.

Associez-le à augmentation des données:

• Réglages de luminosité et de contraste
• Recadrage aléatoire et changements de perspective
• Ajouter du bruit ou des ombres artificielles

Plusieurs outils et plateformes open source soutiennent ces stratégies, notamment :

• Générateur de données de reconnaissance de texte
• Texte de synthèse
• Albumentations pour les augmentations

Cette approche permet de réduire considérablement les coûts d'acquisition et d'étiquetage de données réelles.

L'avenir de l'OCR manuscrite dans l'IA du commerce de détail

À mesure que les modèles d'OCR évoluent, la frontière entre la reconnaissance imprimée et la reconnaissance manuscrite s'estompera davantage. Mais pour les applications de vente au détail, le réglage spécifique au domaine sera toujours important.

Les tendances émergentes sont notamment les suivantes :

• Lecture multilingue des étiquettes de prix
  Modèles entraînés à gérer plusieurs écritures (par exemple, latin, arabe, devanagari) sur la même étagère
• Apprentissage en quelques coups et en quelques coups
  Modèles nécessitant moins d'annotations en tirant parti de la formation préalable sur de grands corpus d'écriture
• OCR sensible au contexte
  Modèles de langage visuel (VLM) qui ne se contentent pas de lire les chiffres, mais comprennent ce qu'ils signifient dans le contexte des rayons (par exemple, promotion, taille de l'emballage)
• Inference mobile en temps réel
  Les détaillants déploient des applications d'OCR pour leur personnel à l'aide de modèles légers optimisés pour les smartphones

En préparant des ensembles de données annotés dès aujourd'hui, les entreprises peuvent pérenniser leurs capacités d'IA dans le commerce de détail pour ces cas d'utilisation évolutifs.

Réflexions finales et points à retenir

Les étiquettes de prix manuscrites ne vont pas disparaître de sitôt. Pour créer des systèmes d'OCR robustes, vous devez :

✅ Annotation précise des étiquettes manuscrites dans des conditions désordonnées et réelles
✅ Stratégies d'étiquetage sensibles au contexte qui vont au-delà des chiffres
✅ Une approche axée sur la diversité pour la création de jeux de données
✅ Canalisations d'assurance qualité pour préserver l'intégrité des étiquettes

Grâce à un ensemble de données et à des pratiques d'annotation adaptées, l'IA peut non seulement décoder le chaos des étiquettes manuscrites, mais aussi les utiliser pour obtenir de puissantes informations commerciales.

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