Pourquoi les OCR échouent à détecter les signatures sur PDF et quelle solution adopter ?
Dans un contexte où la validation documentaire se dématérialise, les entreprises cherchent à automatiser la vérification de la présence de signatures sur leurs contrats, statuts ou attestations. Beaucoup se tournent alors vers les technologies OCR (reconnaissance optique de caractères), pensant qu’elles permettent aussi de repérer les signatures manuscrites. En pratique, cela ne fonctionne pas. Voici pourquoi.
Les limites techniques de l’OCR pour la détection de signatures
L’OCR est conçu pour identifier du texte imprimé ou tapé. Il analyse les caractères selon des modèles formels, linéaires, généralement bien contrastés. Or, une signature manuscrite est par définition :
irrégulière
courbe
stylisée
rarement répétitive
souvent insérée sous forme d’image scannée
Les moteurs OCR considèrent alors ces éléments comme du bruit visuel ou les ignorent. Même les systèmes OCR avancés, comme Tesseract, Google Document AI ou Azure Form Recognizer, ne sont pas fiables pour ce cas d’usage.
Conséquences : erreurs ou faux positifs
Dans les processus critiques (onboarding client, validation de contrat, audit de conformité), une non détection ou une fausse alerte peut avoir des conséquences légales ou organisationnelles. Il devient donc essentiel de recourir à une méthode plus fiable, non basée sur l’interprétation du contenu textuel.
Une approche alternative : l’analyse d’image ciblée
Au lieu d’essayer d’« interpréter » la signature, une méthode plus robuste consiste à :
identifier la zone où la signature est attendue
extraire cette zone du PDF sous forme d’image (ex : PNG)
analyser la présence de pixels à l’aide d’un script Python, avec une logique de seuil (signature présente / absente)
Cette technique ne repose pas sur la reconnaissance des caractères mais sur une détection de contraste et de densité dans une zone définie.
Quels outils pour mettre en place cette solution ?
La solution la plus accessible est de combiner :
un scénario Make (ex-Integromat) pour automatiser l’extraction de la zone
un module Python pour détecter la présence de signature
une interface de pilotage comme myFlow pour gérer les documents, les relances et les exports
Cette approche est adaptée à toute entreprise souhaitant automatiser un véritable audit documentaire sans multiplier les interventions humaines.
Aller plus loin : notre service clé en main
myFlow propose un service de détection automatique de signature manuscrite sur PDF sans OCR qui s’appuie exactement sur cette méthode.
Il vous permet de :
définir vos modèles de documents
configurer les zones de vérification
automatiser les relances ou validations
archiver les résultats et exporter des rapports
Cette solution est personnalisable, rapide à déployer et ne dépend pas d’une infrastructure complexe.
Conclusion
Les outils OCR ont leur place dans l’extraction de données textuelles, mais ils ne doivent pas être utilisés pour vérifier la présence d’une signature manuscrite. En adoptant une approche par analyse d’image, vous gagnez en fiabilité, en automatisation, et en temps. Pour les cas critiques, c’est un choix de bon sens.
Vous souhaitez tester cette approche ? Contactez-nous via my-flow.fr pour une intégration sur vos propres documents.
L'AUTEUR
Michael Le Hoang
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