L'une des premières opérations "intelligentes" à effectuer sur un document scanné, consiste à reconnaître les éléments qui le constituent, en particulier le texte,
mais aussi les images, les graphiques, les structures
de tableaux, etc.
La reconnaissance de caractères (OCR) a effectué des progrès remarquables
depuis le début des années 1990, à tel point que l'on peut pour certains types d'écriture (ex : typographiée), considérer le problème comme résolu.
La reconnaissance du texte permet d'effectuer des requêtes par mots-clé (ce qui n'est pas possible sur le support papier ou encore, sur l'image
issue du scanner).
Elle permet aussi la classification sémantique des documents : celui-ci est reconnu comme étant une facture, un contrat d'assurance,
un PV d'Assemblée Générale, etc...
Les progrès les plus récents trouvent leur origine dans la découverte d'une architecture neuronale
permettant l'apprentissage de "Réseaux Neuronaux Récurrents", ou encore de "Réseaux Profonds" (deep learning).
Cette découverte est essentiellement dûe aux travaux du chercheur allemand Jürgen Schidmuber. On ne peut que conseiller la visite de son site,
tellement celui-ci est riche, à toute personne curieuse de ce domaine nommé Intelligence Artificielle .
Schmidhuber a eu en particulier le mérite de montrer qu'il était possible d'effectuer un Apprentissage Automatique sur des Réseaux Récurrents.
Il a ainsi eu le mérite de passer outre une pseudo-démonstration mathématique au terme de laquelle l'apprentissage des réseaux récurrents ou profonds était impossible.
Ce n'est pas le seul cas dans l'histoire des réseaux neuronaux !!!