Détails clés

Optimisation des coûts, amélioration de la satisfaction des clients et respect de plusieurs réglementations.

Client

Le client est un grand opérateur ferroviaire qui cherche à suivre les tendances et les évolutions du marché. mettre en œuvre des solutions d'IA pour l'automatisation des processus. La société souhaite remplacer les billets papier par des cartes à puce afin d'automatiser et d'améliorer les processus. L'un des indicateurs clés de performance que le client doit atteindre est la gestion efficace des demandes d'indemnisation en cas d'annulation ou de retard d'un train. Le personnel doit traiter de nombreuses demandes de remboursement de retards et traiter des quantités massives de billets papier, ce qui entraîne des dépenses supplémentaires.

De nombreux passagers sont incapables d'adopter les changements induits par la technologie. Le personnel doit encore traiter manuellement de nombreuses demandes de remboursement de retards, malgré la possibilité d'introduire des cartes à puce pour améliorer les processus de routine. Mais comme les passagers continuent d'utiliser des billets en papier, il devient plus complexe pour le personnel d'effectuer le rapprochement des paiements en espèces.

Défi : Système de traitement des billets par IA pour automatiser la reconnaissance des billets et le traitement des demandes d'indemnisation.

L'équipe d'ESSID Solutions a été mise au défi de fournir une solution au problème existant. La solution consistait à développer un système de traitement des tickets entièrement fonctionnel et piloté par l'IA. Cette application visait à réduire la charge administrative en automatisant le traitement des demandes d'indemnisation. Notre équipe a fourni des conseils d'experts sur les phases de développement d'une application pour plateformes mobiles qui serait capable de reconnaître, classer et valider automatiquement une grande variété de billets de train.

Solution : Modèle basé sur l'OCR pour permettre la reconnaissance, la classification et l'analyse de différents types de tickets

L'application mobile devait comprendre les modules suivants :

1. Capture d'image module. Permet d'acquérir des images à partir de l'appareil photo d'un smartphone

2. Module de traitement d'image. Permet l'amélioration et la normalisation de l'image afin de la rendre acceptable pour l'OCR en utilisant la bibliothèque OpenCV :

• Améliorer l'éclairage en appliquant des algorithmes de correction de l'arrière-plan
• Activer l'alignement de l'image
• Trouver des régions d'intérêt (ROI) et extraire des régions avec du texte.

3. Module OCR. En utilisant l'API Google Vision, il devient possible de détecter du texte dans une image et identifie automatiquement la langue (ne prend en charge que la langue anglaise)

4. Classification des billets

5. Analyse des résultats de l'OCR et recherche des informations pertinentes

6. Module API de réseau neuronal pour obtenir des classifications et des scores de confiance

7. Affichage des résultats

Le diagramme ci-dessous présente un exemple d'architecture de haut niveau conçu par l'équipe d'ESSID Solutions :

Un logiciel de traitement des billets pourrait être livré dans un conteneur Docker comprenant le modèle et l'API. Une autre option consiste à mettre en œuvre une file d'attente pour interagir avec le modèle sur l'API.

Résultat : Services de conseil en IA et élaboration d'une feuille de route pour le projet

ESSID Solutions a fourni au client conseil en vision par ordinateur et a élaboré la feuille de route du projet afin de développer et de fournir une solution de premier ordre en conformité avec les besoins spécifiques du client.

La solution envisagée devait aider le client à répondre plus efficacement aux diverses réclamations des clients. La solution pourrait également devenir un outil précieux pour optimiser les coûts, augmenter les tâches répétitives avec l'IA, améliorer la satisfaction des clients et soutenir la conformité avec de multiples réglementations.