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16 octobre 1997

1. La Société A2iA

A2iA a été fondée en septembre 1991 par le professeur Jean-Claude Simon, un pionnier de la Reconnaissance Automatique de l'écriture manuscrite par programmes informatiques. En 1970, il fondait le DEA d'Intelligence Artificielle et de Reconnaissance des Formes à l'Université Pierre et Marie Curie (Paris 6). Le premier contrat de recherche sur la reconnaissance des imprimés multifontes a été accordé par le C.N.E.T. Lannion en 1985. Il a été suivi de contrats de recherche sur la reconnaissance de mots manuscrits accordés par la D.G. de La Poste. De nombreux étudiants sont passés par ce laboratoire, dont Gérard Gaillat qui y a soutenu sa thèse. Il a été engagé par la Sté Matra, où il a développé le " Capitan ", et a engagé des études sur la reconnaissance des montants de chèques en liaison avec l'équipe JCS. L'I.G. Gauthier de la DG de La Poste a confié à Matra des marchés d'étude importants sur la reconnaissance automatique des montants de chèque. En 1990 La Poste demandait à JCS de devenir sous traitant de Matra, dans le cadre d'un contrat d'étude avec La Poste. C'est à cette occasion que fut fondée la SARL A2iA, en septembre 1991.

A2iA est donc issue du laboratoire universitaire associé au CNRS de Traitement et Reconnaissance d'Images. Aujourd'hui A2iA est une équipe d'ingénieurs de recherche de classe internationale dans le domaine du traitement et de la reconnaissance des images. Dans les premières années, A2iA a mené des études dans le cadre de contrat d'étude pour La Poste, plus précisément le SRTP (Service de Recherche Technique de la Poste à Nantes) sur la reconnaissance (i) de montants lettres de chèques postaux français (ii) d'adresses postales manuscrites. Depuis 1993, A2iA s'est consacré à la mise au point d'une chaîne complète de reconnaissance de montants de chèques français, utilisant les techniques les plus modernes, telles que réseaux de neurones et HMMs. Devant les perspectives offertes par les résultats techniques obtenus, et afin d'avoir plus de facilité pour accueillir eventuellement du capital, la SARL A2iA a été transformée en SA en 1996, gardant les mêmes actionnaires.

Aujourd'hui A2iA est l'un des spécialistes mondiaux de reconnaissance de l'écriture manuscrite ou imprimée de qualité quelconque, rivalisant avec les performances humaines de perception visuelle. Le logiciel INTERCHEQUE permet de saisir le montant d'un chèque quelconque, combinant la reconnaissance du montant chiffre (CAR, Courtesy Amount Recognition) avec la reconnaissance du montant lettre (LAR, Legal Amount Recognition). La Société Unisys France nous considère comme son partenaire et fournisseur privilégié de solutions ICR (Intelligent Character Recognition).

2. Objectifs

Notre objectif est de fournir sur le marché des logiciels industriels, mettant en oeuvre les techniques les plus récentes dans les domaines de traitement et de saisie (reconnaissance) de grandes quantités de documents, tels que les chèques, les adresses postales, les formulaires d'inscription, les polices d'assurance, les documents sociaux et comptables et bien d'autres.

Un des principes essentiels est de n'utiliser que des moyens de calcul de grande diffusion tels que des PCs, par opposition à des moyens de calculs spécialisés. Nos produits sont donc strictement logiciels et leurs performances suivent les progrès rapides des processeurs de grande diffusion, Motorola ou Intel.

Etant donnés les progrès tant en logiciels qu'en matériels, nous croyons que la saisie automatique remplacera bientôt la saisie humaine pour des documents en masse.

3. L'équipe

A2iA est une équipe internationale, très motivée, d'ingénieurs scientifiques de haut niveau, qui ont fait leurs preuves dans les domaines du traitement et de la reconnaissance des images, en particulier des montants manuscrits de chèques français. On doit souligner que seule une équipe motivée et de cette qualité est capable de mettre au point et de maintenir un logiciel très complexe (85 000 lignes de 'C') de grandes performances.

Jean-Claude Simon, professeur émérite de l'Université Pierre et Marie Curie, est le fondateur et le PDG de A2iA. Ingénieur de l'Ecole Polytechnique (promo 44), il est docteur ès sciences physiques de la Faculté des Sciences de Paris (1951). De 1949 à 1967 il était dans l'Industrie, à la CSF, qui a fusionné avec Thomson pour devenir Thomson CSF, où il a terminé sa carrière comme Directeur Scientifique, attaché au Président. En tant qu'ingénieur de recherche, il était spécialiste d'antenne et de propagation microonde. De 1967 à 1989, il était professeur titulaire à l'Institut de Programmation de l'UPMC (Paris 6), président du Conseil Supérieur des Universités dans sa discipline qui est les mathématiques appliquées et la programmation, en particulier en Intelligence Artificielle et Reconnaissance des Formes. Il est l'auteur d'une dizaine de livres et d'une centaines de publications scientifiques dans ce dernier domaine. Il a présidé l'IAPR (Int. Association for Pattern Recognition) dont il a été un membre fondateur, organisateur et président de nombreux Congrès et Ecoles d'été dont l'ICPR et IWFHR (Int. Workshop on Frontiers of Handwriting Recognition). Il est président du Centre de Conférence de Bonas, qui a accueilli plus d'une centaine de colloques et ecoles d'été scientifiques.

Jean-Louis Fages, Ingénieur de l'ESICI de Bordeaux, dix ans ingénieur d'affaires à Unisys dans le domaine banque finance, est désormais le Directeur Commercial et Marketing d'A2iA. Il a été l'initiateur chez Unisys des premiers projets d'ICR, en particulier à Cofinoga, et à la Banque Populaire de Perpignan.

Olivier Baret, ingénieur de l'Ecole Polytechnique (promo 82) et Dr de l'UPMC en 1992 est avec A2iA depuis sa fondation en 1991. Sa thèse porte sur la reconnaissance de l'écriture manuscrite. Il a contribué aux recherches sur les chèques et les adresses postales. Il est responsable de l'intégration de l'ensemble des logiciels INTERCHEQUE. Il a mis au point les outils et l'environnement de programmation orienté objet. Il maintient et fait évoluer la méthodologie et les librairies des logiciels d'A2iA.

Stefan Knerr, maître ès sciences physique de l'Université de Heidelberg en 1986, et Dr de l'UPMC sur le sujet des réseaux de neurones en 1992. Avant de rejoindre A2iA en 1994, il était au laboratoire central de Siemens à Munich et au CNRS à Paris. En 1993, il était post-doc fellow à l'Int. Computer Center Science Institute à Berkeley, Calif. Chez A2iA, S. Knerr a mis au point des réseaux de neurones pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite. Il est actuellement consultant sur les projets de pointe.

Valeri Anissimov, est diplomé en physique de l'Université de Léningrad 1984 et en 1993 Ph. D. de l'Académie des Sciences de Russie. Depuis 1987 il est au SPIIAS (St Petersburg Institute of Informatics and Automation de l'Académie des Sciences de Russie) où il est chercheur dans les domaines du traitement et de la reconnaissance des images. Il est consultant de A2iA depuis 1993 et salarié depuis 1996, où il contribue à la reconnaissance d'images de mauvaise qualité.

Nikolai Gorski, est diplomé de l'Institut Polytechnique de Léningrad en 1976, et Ph. D. en Cybernétique en 1981 de l'Insitut Elecrotechnique de Léningrad, enfin Dr ès Sc. de l'Académie des Scienes de Russie. Depuis 1976, il est leading scientist au SPIIAS de l'Académie des Sciences de Russie. Il est l'auteur de 5 livres et d'une soixantaine d'articles. Depuis 1992 il est ingénieur de recherche à A2iA, où il est spécialisé en algorithmique de décision statistique. Il a fait des contributions originales de grand intérêt.

David Price, est ingénieur de l'Institut d'Informatique d'Entreprise d'Evry. Il a rejoint A2iA en 1992 grâce à une bourse CIFRE du Minstère de l'Industrie et de la Recherche. Il a soutenu en 1996 avec succès une thèse de Dr de l'UPMC sur le sujet des réseaux de neurones. Il a mis au point le projet Cofinoga, et est notre expert de développement industriel et d'installation sur site des logiciels d'A2iA.

Les membres de A2iA sont non seulement des sientifiques physiciens spécialistes du traitement d'image, mais aussi des programmeurs experts en langage 'C'. Ils ont chacun contribué au logiciel final dans un environnement de développement orienté objet. Beaucoup de projets informatiques ambitieux n'ont pu arriver au stade de l'application, débordés par des problèmes insurmontables de complexité. Seules des petites équipes stables et motivés peuvent faire aboutir de tels projets, au moindre coût.

L'un des buts d'A2iA est d'être parmi les leaders mondiaux de ce domaine de haute technologie, et de le rester, grâce à ses recherches propres et à une veille technologique intensive. Pour cela nous participons activement aux colloques et réunions scientifiques internationaux du domaine, et nous collaborons avec des groupes de recherche universitaires tels que le Laboratoire d'Electronique de l'ESPCI de la Ville de Paris, Vision Scientific de l'Open University, l'Université d'Essex G.B., l'Université de Michigan à Dearborn USA.

4. Les produits de A2iA

A2iA a mis au point plusieurs produits de haute performance concernant le traitement de chèques. Ils utilisent à fond les recherches récentes de reconnaissance de l'écriture manuscrite ou de l'imprimé dégradé. La totalité des logiciels ont été écrits par l'équipe d'A2iA, qui ne s'est pas contenté d'intégrer des produits du marché; d'où une garantie de performance, d'homogéneité et de maintenance. Plusieurs points distinguent les produits de A2iA des produits concurrents:


  • La reconnaissance des montants de chèques utilise les chiffres (CAR), mais aussi les lettres (LAR). Ce qui nous permet non seulement d'augmenter le taux d'acceptation et de diminuer le taux de rejet, mais également d'atteindre un taux de confusion très faible de l'ordre de 1 / 1 000, inférieur au taux d'erreur de saisie humaine.


  • Tous nos logiciels sont exécutés par des machines de grande diffusion, PC Pentium PRO ou II. Aucun matériel spécialisé n'est utilisé; ce qui garantit une fiabilité et une maintenance facile du matériel. De plus cette stratégie permet de suivre l'évolution rapide des puces CPU de grande diffusion. Enfin pour obtenir la rapidité d'exécution nécessaire, les images d'un paquet de chèques sont distribuées par un réseau local entre N processeurs, ce qui multiplie par N la vitesse d'exécution. Cette solution modulable permet de s'adapter exactement aux besoins d'un utilisateur.

    Après une longue période de gestation, le moment des applications rentables est venu. Non seulement les processus de reconnaissance ont fait des progrès décisifs grâce aux moyens et aux environnements nouveaux de programmation, mais aussi grâce à la puissance des processeurs, à la capacité des mémoires rapides ou sur disque, mutipliées par 50 en dix ans, tout en diminuant les prix. Enfin la technologie des capteurs a beaucoup évolué, elle permet d'obtenir rapidement des images de bonne qualité aux moindres prix. Donnons l'exemple d'un système complet de traitement d'images de chèque :

    Il se compose de trois parties:
    i) un trieur scanner qui trie les documents papiers et en fait des images;
    ii) un serveur d'image et des consoles de videocoding permettant la saisie manuelle des images;
    iii) le système A2iA de saisie automatique de chèques.

    Prenons l'exemple du système installé chez Cofinoga à Mérignac. 70 000 couples de chèque + coupon doivent être traités dans la journée. Avant notre installation, utilisant la DP500 en seule trieuse, les paquets de chèques étaient donnés à des opératrices qui manipulaient les chèques de la main gauche, et saisissaient les montants sur clavier de la main droite; ce qui occupait 10 opératrices pendant huit heures, et parfois rendait nécessaire une sous traitance onéreuse. L'installation d'un système image et de vidéo coding permet de faciliter le travail de saisie des opératrices, qui passent alors à 8. Le système de saisie de A2iA qui traite automatiquement 3 chèques sur 4, réduit à 3 le nombre d'opératrices de saisie nécessaires. Le personnel est ainsi rendu disponible pour des tâches plus gratifiantes. Les opératrices restantes ont un travail plus confortable, et ne reconnaissent que les chèques à problème. Cofinoga estime le retour sur investissement à 16 mois

    4.1. Les logiciels de reconnaissance de montants de chèque

    Le logiciel A2iA de saisie de montant de chèque INTERCHEQUE se décline sous plusieurs versions :


  • INTERCHEQUE Reconnaissance de montants de chèques sans information annexe.


  • INTERCHEQUE_COUPON Version en exploitation sur le site Cofinoga. Chaque chèque est accompagné d'un coupon portant 3 montants. Le chèque n'est accepté que si le montant est compris entre le minimum et le maximum du coupon.


  • INTERCHEQUE_DEPOT Chaque chèque est accompagné d'un coupon portant sa valeur. Il n'est accepté que si le montant reconnu correspond exactement à cette valeur.


  • INTERCHEQUE_SAISIE Chaque paquet de chèques est accompagné d'une remise donnant la somme des montants. Les chèques ne sont acceptés que si la somme des montants reconnus correspond à la remise.

    4.2. Un logiciel de reconnaissance d'adresse de chèque

    Ce logiciel actuellement sous forme de prototype de démonstration permet de reconnaître l'adresse du tireur de chèque. Il intéresse évidemment les Sociétés de Vente par Correspondance (VpC).

    4.3. Un logiciel de nettoyage de fond d'image

    Ce logiciel part d'une image JPEG, version possible de scannerisation, et donne une image binaire nettoyée propre à la reconnaissance. Ce logiciel développé en commun avec Vision Scientific est exécutable sur un PC ordinaire.

    4.4. Un logiciel de reconnaissance d'adresse postale

    Expérimental ce logiciel développé pour La Poste SRTP permet de reconnaître les adresses postales manuscrites.

    N.B. Une Annexe donne les performances et conditions d'utilisation des logiciels INTERCHEQUE.

    5. Références industrielles et conclusion

    COFINOGA importante société de crédit à la consommation utilise en production depuis le 1er septembre 1996 un système image installé par Unisys France avec deux DP500, incluant INTERCHEQUE_COUPON de A2iA. En moyenne 75% des chèques sont saisis automatiquement, avec un taux de confusion de l'ordre de 10-3, et un taux de retour de l'ordre de 2 10-4. Les 25% rejetés sont traités en vidéocoding. L'exploitant "moyen de payement" de COFINOGA et son personnel se sont déclarés très satisfaits au cours du Journal Télévisé de 20h sur TF1 le 23 octobre 1996. Le site Cardinet de la Société Générale, qui traite 200 000 chèques par jour doit entrer en production en août 97. Nous prévoyons une économie de travail d'opérateur au moins égale à 66%. La Banque Populaire de Perpignan BPPOAA entre en production en septembre. Suivent la SAFIG et d'autres.

    Le système A2iA s'intègre dans un système de traitement d'image de chèque. Nous avons été choisi comme partenaires par la société Unisys-France, qui a en France une position dominante dans le marché des moyens de payements, du chèque en particulier. Nous avons un accord de licence avec Unisys qui garantit nos logiciels, par ailleurs déposés chez LOGITAS. Des accords de distribution avec NCR et Banctec sont signés.

    Nous croyons que cette innovation de haute technologie s'inscrit dans un mouvement irrésistible, l'automatisation du traitement de document. Les technologies sont au point, la robustesse est prouvée, ainsi que la rentabilité. Nous prévoyons de nombreuses applications, non seulement dans le domaine bancaire, mais aussi dans tous les domaines où le nombre de documents à traiter est considérable, et cela ne manque pas ...

    ANNEXE 1

    Donnant les performances des logiciels INTERCHEQUE,

    Intercheque_coupon

    Saisie de chèques manuscrits
    avec coupon


    Données Ch + Mo + Co Ch + Ml + Co
    Reconnus 75 % 80 %
    Rejetés 25 % 20 %
    Réclamation 2/10 000 1/10 000
    Temps CPU 2 s 1 s

    Les résultats de la première colonne ont été obtenus en cinq mois d'exploitation chez COFINOGA.
    La deuxième colonne donne en italique des résultats d'une nouvelle version.

    Données :
    Ch = Utilisation du montant en chiffres.
    Co = Coupons fournis par COFINOGA. Ces coupons donnent "un moyen de recoupement".
    Mo = Utilisation de la première ligne du montant en lettres.
    Ml = Utilisation du montant en lettres en totalité.

    Temps :
    1ère colonne : temps de traitement sur une station de travail IBM RS 6.000 processeur PowerPC 604, 133MHz système Unix (installation de Coginoga, mise en production le 1er sept. 1996). 2ème colonne: temps que nous atteignons avec des PentiumPROs 200 MHz 32 Mo et une nouvelle version.

    Réclamation:
    Le tableau indique les taux de réclamation, c'est à dire le taux d'erreur multiplié par la probabilité d'un retour, compte tenu du montant.

    Organisation du système de lecture:
    Les images de chèque provenant d'un scanner de DP500 240 d.p.i. sont traitées par le système A2iA. Afin d'accélérer le traitement, le système A2iA distribue les images de chèques qui lui sont présentées sur N processeurs. Il a été vérifié en exploitation que le temps de traitement est bien divisé par N.

    Intérêt du système A2iA:
    Réduction de 3/4 du travail des opératrices en saisie.
    Réduction des erreurs grâce à l'utilisation du montant lettre
    Utilisation de processeurs standard économiques (pas de machine spécialisée)
    Nouvelle version sous Windows NT, utilisant des processeurs PC Pentium PRO 200MHz, 32 Mo.

    Intercheque
    Saisie de montants manuscrits sans information extérieure.
    Option chèques seuls

    Dans une telle reconnaissance, seules sont utilisées les données du montant numérique et du montant littéral. CAR + LAR.

    Utilisant une base de 100 000 chèques français manuscrits dont 30% ont un montant en centimes différent de zéro, nous avons obtenu dans notre dernière version, qui fait intervenir le LAR sur 67% des images:


    % saisie % rejet confusion
    71 29 1.5 / 100
    66 34 1.0 / 100
    61 39 0.5 / 100

    Le temps d'exécution sur un Pentium PRO 200 MHz 32 Mo est de 2 secondes. On admet couramment que le taux de confusion d'un opérateur humain est compris entre 1% et 1,5%.

    N.B. Un examen soigneux des montants de chèques montre que plus d'un chèque sur mille est incorrect. Par example, le montant numérique est ambigu ou incorrect (une virgule pas de centimes); différence entre le montant en chiffres et le montant en lettres; le montant en lettres est fantaisiste ou incorrect, etc...

    Intercheque_remise
    Saisie de paquets de chèques manuscrits avec remise

    I ) Mode vérification: Tous les chèques sont saisis par un opérateur, mais l'ajustement n'est pas obtenu.

    Le paquet de chèque ( > 50 ) ne donnant pas lieu à ajustement est saisi par le système A2iA; une liste de montant ordonné en probabilité croissante est obtenue.

    Dans les deux cas, le gain de temps est considérable. L'erreur de substitution possible serait extrêmement faible, inférieure 1 / 100 000; car elle résulterait d'une saisie machine et d'une saisie humaine, toutes deux identiques et incorrectes.

    Gain de productivité : De 80% à 50% suivant que la remise est correcte ou fausse.

    II ) Mode reconnaissance : La saisie de tous les chèques (paquets petits) est faite par A2iA, et une liste ordonnée par probabilité croissante est présentée à un opérateur humain


    Nb 1 2 5 10 20 50 100
    S% 15 18 22 27 34 43 50

    Ce tableau donne, en fonction du nombre Nb de chèques dans un paquet remisé, les pourcentages de chèques correctement reconnus; ces résultats proviennent d'essais sur des lots de chèques manuscrits, provenant du scanner d'un banc DP 500 Unisys, 240 d.p.i., et de chèques de banque.

    La remise est correcte: l'opérateur ne devrait saisir que S% des chèques pour obtenir l'ajustement.
    La remise est fausse: l'opérateur n'aurait à saisir que 50% des premiers chèques pour obtenir l'ajustement.

    Temps d'exécution : Actuellement, mode vérification 1 sec., mode reconnaissance 2 sec. sur Pentium PRO 200 MHz, 32 Mo.

    Gain de productivité : En moyenne 65 %.

    Intercheque_dépôt
    Saisie de chèques manuscrits avec coupon de valeur exacte
    (encaissements)


    Données Ch + Ml + Va Ch + Ml + Va
    Reconnus 84 % 78 %
    Rejetés 16 % 22 %
    Confusion 2/100 000 1/100 000
    Temps CPU 1 s 1 s


    Les performances de la première colonne du tableau ont été obtenues dans un test officiel effectué par le S.R.T.P., utilisant des chèques provenant de Cofinoga cf. les deux pages suivantes. La seconde colonne donne les résultats d'un autre test du S.R.T.P. fait sur des chèques de la Poste dans des conditions légèrement différentes, cf. p. 9. Les conditions d'acceptation sont plus sévères, mais le taux de confusion est divisé par 2.
    N.B. Les taux de confusion indiqués par le S.R.T.P. sont opérationnels : ils supposent que le taux d'erreur des données en entrée est de 1% : un chèque sur cent ne correspond pas au montant de l'encaissement.

    Remarques générales

    1) Les tableaux précédents montrent bien que le taux d'erreur de confusion sur les chèques acceptés peut être diminué, si l'on consent à augmenter le rejet (dans une proportion faible).

    2) La reconnaissance du montant lettre, LAR, est 4 fois plus lente que la reconnaissance du montant chiffre, CAR. Suivant le problème posé, nous nous donnons la possibilité de moduler l'emploi du LAR. Ainsi dans la version INTERCHEQUE_COUPON de COFINOGA, le LAR n'est utilisé que pour 20% des chèques, ce qui accélère le traitement, comparé au cas des chèques seuls. Dans l'option coupon, l'information des montants du coupon associé au chèque permet de diminuer l'erreur de confusion sur les acceptations. C'est pourquoi on peut se contenter d'un emploi à 20% du LAR uniquement sur les chèques douteux.
    La dernière page présente les performances actuelles en saisie de chèques manuscrits, sans information extérieure telle qu'un coupon ou une remise. En abcisse le taux de confusion sur les images acceptée, en ordonnée le pourcentage d'images de chèque acceptées. La courbe en pointillée donne la performance utilisant le CAR seul. Les courbes en trait plein donnent les performances en fonction du pourcentage p d'utilisation du LAR, de 10% à 100%.
    Comme le taux de confusion des bons opérateurs humains se situe entre 1% et 2%, nous préconisons p = 67%, en saisie de chèques seuls. Comme nous l'avons signalé le LAR demande environ 4 fois plus de moyens de calcul que le CAR. Ce choix correspond au meilleur compromis qualité / prix, et permet un taux d'acceptation supérieur compris entre 65% et 75%.
    Le problème de la vitesse d'exécution se posera d'autant moins que la puissance des PCs augmente, tout en diminuant de prix.

    ANNEXE 2

    Donnant les résultats en production des logiciels INTERCHEQUE

    Intercheque_coupon

    La page suivante donne un relevé des résultats journaliers en production, relevé fourni par Cofinoga.

    On remarque une baisse sensible au milieu du mois. La dispersion du taux d'acceptation journalier est faible, montrant que la " loi des grands nombres " s'applique bien.

    L'explication de la baisse du milieu de mois vient de ce que les débiteurs " mauvais payeurs " envoient leur chèques en retard ; ils sont débités au milieu du mois. Ces chèques ne correspondent pas à l'un des montants des coupons (en général trois montants, minimum, maximum, intermédiaire), et parfois sont inférieurs au montant minimum. Ils sont donc moins bien reconnus ; d'où la diminution du taux de reconnaissance.

    Intercheque_TIP

    La page suivante donne le résultat de deux tests effectués par le S.R.T.P.

    Le test du 12 septembre 1996 porte sur 5 000 couples Chèque + Montant correct, et 5 000 couples Chèque + Montant incorrect ; de façon d'une part à mesurer le taux d'acceptation de 84%, d'autre part le taux d'erreur de confusion, 2 10-5 tenant compte d'un taux d'erreur de 1 / 100 des couples présentés en pratique. Mais le SRTP a objecté que nous avions fourni le images de chèques.

    Le test du 3 octobre 1996 porte sur 4 031 couples Chèque + Montant correct, et 4 030 couples Chèque + Montant incorrect, dont les images de chèques sont fournies par le SRTP. Nous avions modifié les paramètres. Le nouveau taux d'acceptation est de 78%, mais pour un taux d'erreur de confusion de 10-5 , deux fois inférieur !

    On remarque que les erreurs volontairement introduites sur les faux montants correspondent au changement soit des centimes, soit des francs, soit des dizaines de francs, soit des centaines de francs, dont 20% n'ont qu'un seul chiffre modifié. Dans les deux cas, les confusions sont également réparties.

    Intercheque_saisie

    Les trois pages suivantes donnent les résultats des tests pendant un mois au site Cardinet de la Société Générale, dans les conditions de production, utilisant le montant d'un ticket remise.

    On remarque deux options possibles l'une à 58,6 %, l'autre à 54,6 % d'acceptation, les deux avec 1,06 % de taux de confusion sur les chèques acceptés. La première option ne permet pas de rattraper des erreurs qui se compensent (79 sur 231 042 images). La S.G. préfère la deuxième option.

    Ces images comportent 15 à 20 % de chèques imprimés ou édités. A présent une étude est en route pour les reconnaître, dont nous espérons une augmentation de 5 à 10 % de performances.

    Dès juillet 97, les performances sont augmentées de 3 %, portant donc à plus de 61 et 57 % les résultats de mars 97, indépendamment d'une l'amélioration future portant sur la reconnaissance de l'imprimé.