Top 5 solutions OCR pour automatiser les documents de santé

Les points clefs de l’article

1 – L’OCR dans la santé

Cette partie explique en quelques minutes comment l’OCR IA transforme ordonnances, comptes-rendus, feuilles de soins et dossiers scannés en données structurées, intégrables dans un DPI ou un SIH. Temps de lecture : ~3 minutes.

2 – Les 5 solutions leaders sur le marché

On présente cinq solutions OCR / IDP adaptées au secteur santé (dont Koncile, ABBYY, Amazon Textract, Docsumo, DocuWare), avec leurs forces et typologies de clients. Temps de lecture : ~4 minutes.

3 – Comparatif et quel choix faire

On compare les solutions selon le niveau de spécialisation santé, l’intégration, la souveraineté des données et la facilité de déploiement, puis on propose des scénarios de choix selon votre contexte. Temps de lecture : ~3 minutes.

4 – Les solutions à venir

On ouvre sur la prochaine vague : assistants IA “ambient listening”, IA radiologie, triage, modèles multimodaux et automatisation bout en bout, avec un zoom sur deux solutions concrètes (Dragon Copilot et Nabla Copilot). Temps de lecture : ~4 minutes.

‍

L’OCR dans la santé

Les établissements de santé gèrent un volume massif de documents : ordonnances, comptes-rendus d’hospitalisation, feuilles de soins, dossiers d’imagerie, formulaires d’admission, rapports de laboratoire… Une grande partie de ces informations arrive encore en papier ou en PDF “image”, difficilement exploitables dans un logiciel métier.

L’OCR (reconnaissance optique de caractères), combiné à des briques d’IA, permet de lire ces documents, d’en extraire les données importantes (patient, date, examen, diagnostic, acte, code) et de les transformer en données structurées, prêtes à être injectées dans un DPI, un LIS, un RIS ou un outil de facturation. Des acteurs comme Koncile se spécialisent sur des documents sensibles comme les ordonnances médicales et les documents de santé complexes.

Notre page OCR IA pour ordonnances, présente par exemple comment extraire automatiquement les informations clés d’une ordonnance pour automatiser la saisie côté cabinet, pharmacie ou laboratoire.

Ce que cela permet

Concrètement, l’OCR dans la santé sert à transformer des documents bruts (ordonnances, comptes-rendus, feuilles de soins scannées) en données structurées, directement exploitables par les logiciels métiers. Là où un humain devait lire, interpréter et ressaisir, une OCR IA comme Koncile lit le document, extrait les champs utiles et les renvoie propres, prêts à être intégrés dans le dossier patient ou dans les outils de facturation.

Dans la pratique, cela permet par exemple de :

• reconnaître automatiquement le patient, le prescripteur, la date et les médicaments sur une ordonnance ;
• extraire les actes, montants et codes nécessaires à la facturation sur une feuille de soins ;
• classer automatiquement les documents dans le bon dossier patient ou la bonne file d’attente (radiologie, laboratoire, admissions) ;
• préparer des tableaux de bord qualité ou d’activité à partir de documents qui étaient auparavant “muets”.

‍

Ce que cela implique

Mettre en place une vraie stratégie OCR dans un hôpital ou un réseau de cliniques ne se limite pas à “brancher un moteur de reconnaissance”. Cela implique notamment :

• Repenser certains workflows : à quel moment scanne-t-on l’ordonnance, où arrivent les documents, qui valide les extractions, comment on gère les exceptions ?
• Standardiser un minimum les documents : plus les modèles sont cohérents (gabarits d’ordonnances, formulaires, lettres types), plus l’OCR IA est précis et stable.
• Mettre en place une boucle de validation : sur des documents sensibles, il est sain de garder une validation manuelle sur les champs critiques (patient, médicament, posologie, montant à facturer).
• Mesurer la qualité : taux de reconnaissance, taux de rejets, temps de traitement, erreurs détectées. L’OCR devient alors un processus piloté, pas une “boîte noire magique”.

L’idéal est de commencer par un périmètre ciblé (par exemple les ordonnances ou un type de compte-rendu) et d’étendre progressivement une fois que le workflow et les gains sont bien maîtrisés.

Que faut-il pour s’assurer que la solution est fiable et sécurisée ?

Dans le secteur de la santé, l’exigence ne porte pas uniquement sur le taux de reconnaissance. Il faut aussi s’assurer que la solution respecte le cadre réglementaire et les bonnes pratiques de sécurité des données :

• Conformité RGPD et données de santé : localisation des serveurs, base légale de traitement, durée de conservation, droits des patients.
• Hébergement sécurisé : chiffrement des données au repos et en transit, journalisation, gestion des accès, possibilité d’héberger sur des environnements conformes aux exigences locales.
• Traçabilité : savoir qui a envoyé quel document, quand, et quelles données ont été extraites ou modifiées.
• Contrôles qualité intégrés : score de confiance par champ, possibilité de forcer la validation sur les champs sensibles ou en cas de doute, historisation des corrections.
• Intégration propre avec les systèmes existants : authentification, droits d’accès, audit, gestion des erreurs (documents illisibles, doublons, scans incomplets).

Notre page OCR spécialisé Santé détaille par exemple comment une OCR IA spécialisée peut concilier précision, personnalisation des champs et intégration API/SDK sans sacrifier les exigences de sécurité.

‍

Les 5 solutions leaders et fiables du marché

Il existe des dizaines de solutions OCR et IDP. Pour un établissement de santé ou un éditeur de logiciel médical, la question n’est pas “qui existe ?”, mais “qui est réellement adapté à mes documents, mon périmètre et mes contraintes ?”.

Voici cinq solutions représentatives, fiables et déjà éprouvées dans des contextes de documents sensibles, dont certains spécifiquement santé.

Koncile

Koncile est une solution d’OCR IA spécialisée dans l’extraction de données sur des documents complexes, avec un focus fort sur le secteur de la santé. Elle permet de charger des ordonnances, feuilles de soins et autres documents de santé en PDF ou image, et d’obtenir en sortie un tableau ou du JSON directement exploitable.

Points clés :

• 🔍 Spécialisation Santé : modèles dédiés aux ordonnances, feuilles de soins et rapports médicaux, avec personnalisation des champs.
• 📦 Formats supportés : PDF, images scannées, photos, avec gestion de l’écriture manuscrite et de layouts variés.
• 🧩 Intégration : disponible en API et SDK, simple à intégrer dans un logiciel métier ou un workflow existant.

Docsumo

Docsumo est une plateforme d’Intelligent Document Processing (IDP) généraliste, utilisée pour extraire des données à partir de formulaires, documents d’assurance, factures, etc. Dans la santé, elle est pertinente pour tout ce qui touche au périmètre administratif et assurance.

Points clés :

• 📑 Très efficace sur les formulaires structurés (claims, dossiers administratifs, documents d’assurance santé).
• 🧮 Pertinent pour les mutuelles, assureurs santé, BPO et back-offices qui gèrent de gros volumes de documents.

ABBYY

ABBYY est l’un des leaders historiques de l’OCR et de l’IDP, très présent dans les secteurs réglementés. Sa suite permet de couvrir un large spectre de documents, santé incluse.

Points clés :

• 🏛️ Plateforme IDP très complète, mature et adaptable à de nombreux types de documents.
• 🧱 Intéressante pour les groupes qui veulent une brique transverse pour tous leurs besoins documentaires (santé + finance + back-office).

Amazon Textract

Amazon Textract est le service OCR/IDP d’AWS. Il sait extraire du texte, des tableaux et des paires clé/valeur à partir de documents scannés et s’intègre très bien dans un environnement cloud.

Points clés :

• ☁️ Idéal pour les équipes déjà très investies dans AWS, qui veulent construire leurs propres pipelines d’ingestion et d’analyse.
• 📊 Convient à des projets où l’on a besoin de traiter de gros volumes et de coupler OCR + analytics.

DocuWare

DocuWare est avant tout une solution de gestion documentaire (GED/ECM) avec des capacités d’OCR intégrées. Dans la santé, elle est pertinente pour la numérisation de dossiers et la mise en place de workflows documentaires.

Points clés :

• 🗂️ Combine gestion documentaire, workflows et OCR dans une même plateforme.
• 🏥 Intéressante pour les structures qui veulent d’abord organiser, archiver et retrouver leurs documents de santé.

‍

Comparatif des solutions

Les cinq solutions ne jouent pas exactement dans la même catégorie. Pour simplifier :

• Koncile : OCR IA spécialisé santé, fort sur ordonnances et documents médicaux, approche API-first.
• Docsumo : IDP généraliste, très adapté aux flux administratifs et d’assurance autour de la santé.
• ABBYY : plateforme IDP large, excellente quand on veut couvrir un maximum de types de documents.
• Amazon Textract : brique cloud très scalable, idéale dans un stack AWS.
• DocuWare : GED + OCR intégrés, bonne option si votre enjeu principal est la gestion de documents.

‍

Le bon réflexe est de partir de vos documents concrets (10 à 50 échantillons) et de tester la précision, l’effort d’intégration, la gestion des erreurs et la capacité de personnalisation des champs.

‍

Laquelle choisir et pourquoi

Il n’y a pas de “meilleur OCR absolu”, seulement des solutions plus ou moins alignées avec votre contexte.

Quelques scénarios typiques :

• Cabinet médical, centre d’imagerie, laboratoire :
  Vous avez surtout des ordonnances, comptes-rendus, feuilles de soins, formulaires patients.
  → Une solution spécialisée comme Koncile, avec des modèles “Santé” prêts à l’emploi et une bonne gestion de l’écriture manuscrite, est souvent le meilleur compromis.
• Groupe hospitalier / mutuelle / assurance santé :
  Vous traitez aussi des contrats, des documents d’assurance, factures de fournisseurs, formulaires complexes multi-pays.
  → Une plateforme IDP large comme ABBYY ou Docsumo peut être pertinente, éventuellement combinée à un modèle santé plus spécialisé.
• Acteur très cloud / data-driven :
  Vous êtes déjà fortement sur AWS et disposez d’une équipe technique.
  → Amazon Textract peut être une excellente brique technique dans un pipeline sur mesure.
• Organisation cherchant d’abord une GED :
  Votre priorité est d’organiser, archiver et retrouver l’ensemble des documents, avec un OCR intégré.
  → DocuWare est une bonne option si vous voulez combiner GED, workflows et OCR sans multiplier les briques.

‍

‍

Les solutions à venir dans l’automatisation du secteur de la santé

L’OCR intelligent n’est plus une technologie “du futur”. C’est un levier concret, déjà opérationnel, qui prépare la santé à une automatisation beaucoup plus large dans les années à venir.

Au-dessus de cette première couche de “lecture de documents”, on voit émerger de nouvelles catégories de solutions IA qui vont transformer la pratique clinique et administrative.

Les différents types de solutions

1. Les assistants IA “ambient listening”
   Outils qui écoutent la consultation et génèrent automatiquement la note clinique à valider par le médecin.
2. Les IA spécialisées en radiologie
   Solutions qui aident à la détection d’anomalies, à la pré-lecture d’images et à la priorisation des examens à interpréter.
3. L’IA pour la priorisation et le triage
   Systèmes qui aident les urgences et les services hospitaliers à identifier plus vite les cas critiques à partir des données patients disponibles.
4. Les modèles multimodaux (OCR + voix + image)
   Solutions capables de croiser documents scannés, conversations médicales et imagerie afin d’avoir une vue plus complète du dossier patient.
5. Les solutions d’automatisation logicielle (RPA + IDP)
   Orchestrations qui enchaînent toutes ces briques — OCR, assistants IA, systèmes métier — pour réduire au maximum la ressaisie et déclencher automatiquement les bonnes actions.

Présentation détaillée de 2 solutions

Pour illustrer concrètement cette nouvelle génération d’assistants IA “ambient listening”, voici deux solutions déjà utilisées dans des hôpitaux et cabinets à l’international : Dragon Copilot et Nabla Copilot.

Dragon Copilot

Dragon Copilot est un assistant clinique IA construit sur des briques de dictée médicale et d’écoute “ambient”. Il écoute la consultation, transcrit la conversation et génère automatiquement un compte rendu structuré, directement dans le dossier patient.

L’idée est simple :

• le médecin consulte normalement, sans changer sa manière de parler ;
• l’assistant “écoute” en arrière-plan ;
• une note clinique spécialisée est proposée, à relire et valider ;
• certaines tâches peuvent être automatisées (ordonnances, lettres, résumés, etc.).

Nabla Copilot

Nabla Copilot est un assistant IA ambient développé en Europe, pensé dès le départ pour réduire la charge administrative des praticiens. Il écoute la consultation et génère en quelques secondes une note clinique structurée, adaptée à la spécialité (médecine générale, pédiatrie, cardiologie, etc.).

Nabla met l’accent sur :

• la qualité des notes (structure claire, champs pertinents, codage) ;
• l’intégration avec les principaux dossiers patients / EHR ;
• un positionnement très “privacy by design”, adapté aux environnements européens.

Comparatif en un coup d’œil sur les 2 solutions

‍

Ces assistants “ambient” ne remplacent pas l’OCR, ils l’augmentent. Demain, le dossier patient se construira à la fois à partir des documents scannés (traités par une OCR IA comme Koncile) et des consultations orales (captées par ces copilotes vocaux), le tout relié par des workflows d’automatisation de bout en bout.

‍

Conclusion

L’automatisation documentaire dans la santé ne se résume plus à “scanner des PDF”. L’OCR IA permet désormais d’entrer dans une logique de données structurées, de qualité mesurable, intégrées directement dans les logiciels métiers et les dossiers patients.

Les cinq solutions présentées — Koncile, Docsumo, ABBYY, Amazon Textract, DocuWare — couvrent des besoins différents, du cabinet médical à la mutuelle internationale. Le bon choix dépendra de vos documents, de votre contexte technique et de votre appétence pour la personnalisation.

Ce qui se dessine, c’est un continuum :

• en entrée, des documents papier ou scannés traités par des OCR IA ;
• en parallèle, des assistants “ambient listening” qui transforment la parole clinique en notes structurées ;
• au-dessus, des workflows d’automatisation (RPA + IDP) qui orchestrent le tout.

Ces assistants “ambient” ne remplacent pas l’OCR : ils le complètent. Demain, les dossiers patients seront alimentés aussi bien par les documents scannés (traités par des solutions d’OCR IA comme Koncile) que par les consultations orales (captées par ces copilotes vocaux), le tout orchestré par des workflows d’automatisation bout en bout.

‍

FAQ