###### tags: `DCS` # Fonctionnement du DCS ## Split Sur la base d'élément comme des mots, des QrCode, ou des Codes Barre on peut détècter plusieurs documents qui on été scannées ensembles pour les séparer et les traiter un par un. ## OCR **O**ptical **C**aracter **R**ecognition Un réseau de neuronne permet de reconnaitre les carractères d'une image ## C3D Intéligence artificielle qui permet de reconnaitre des élément dans un texte. Par méthode de classification, elle est capable de reconnaitre les éléments d'un document en fonction de son apprentissage. ## LAD Algorithme permetant de classifier les éléments du document de façon précise. Là où **C3D** ne fait que des prédictions des éléments du document, la **LAD** permet de vérifier les prédiction, délimiter des zones de reconnaissance et encore bien d'autres paramètres ## QR Code Un lecteur de QR Code permet nottement de lire les QR IBAN et d'un extraire les information. Ainsi on peut lire encore plus d'information que ce qu'un humain peut voir. ## RAD **R**econnaissance **A**utomatique de **D**ocument Permet de reconnaitre le type de document pour le classifier dans la GED, ou lui appliquer un traitement de capture différent ## Vérification des listes En se basant sur des listes existantes comme par exemple les contacts d'une base Odoo, on peut vérifier l'exactitide des données. Si la vérification échoue, on peut alors essayer de retrouver des éléments de la liste dans le document avec un pourcentage de tolérence.