🎫 Logistics OCR - Ticket Processing System

Système intelligent d'extraction et de gestion des tickets de livraison pour optimiser le suivi des colis et réduire les litiges clients.

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📋 Table des Matières

• Aperçu du Projet
• Problématique
• Architecture
• Fonctionnalités
• Stack Technique
• Installation
• Utilisation
• Modèles OCR
• Performance et Métriques
• Roadmap
• Ressources

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🎯 Aperçu du Projet

Logistics OCR est une application intelligente qui automatise l'extraction et la gestion des informations des tickets de livraison. Le système permet aux opérateurs logistiques de :

• 📸 Scanner et extraire automatiquement les données des tickets (noms clients, références, articles)
• 💾 Stocker les informations dans une base de données structurée
• 🔍 Rechercher rapidement les colis "restés à quai" lors d'appels clients
• ⚡ Réduire drastiquement les temps de réponse et les litiges de livraison

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🚨 Problématique

Dans le secteur logistique, les opérateurs font face à plusieurs défis :

1. Gestion manuelle chronophage : Saisie manuelle des tickets papier entraînant des erreurs et des pertes de temps
2. Litiges clients fréquents : Difficulté à vérifier rapidement si un colis est en attente au dépôt lors d'appels clients
3. Perte d'informations : Tickets physiques perdus ou illisibles
4. Temps de recherche élevé : Recherche manuelle dans des piles de tickets pour retrouver une commande

Notre solution : Un système OCR couplé à une base de données searchable qui digitalise et centralise toutes les informations des tickets en temps réel.

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🏗️ Architecture

Architecture Globale (MVP)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      FRONTEND (Futur)                       │
│  Interface de recherche client + Upload tickets             │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                             │ HTTP/REST API
┌────────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│                    BACKEND (FastAPI)                        │
│  ┌──────────────┐  ┌───────────────┐  ┌─────────────────┐  │
│  │   API Layer  │  │  OCR Service  │  │  DB Service     │  │
│  │  /tickets/   │─▶│  DeepSeek/    │─▶│  Storage &      │  │
│  │  /search/    │  │  Qwen/Paddle  │  │  Query Engine   │  │
│  └──────────────┘  └───────────────┘  └─────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                             │
                             ▼
                    ┌────────────────┐
                    │   DATABASE     │
                    │  (SQLite/PG)   │
                    │  Tickets +     │
                    │  Customers     │
                    └────────────────┘

Architecture du Code

ocr/
├── ocr/
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py                 # Interface CLI (Typer)
│   ├── main.py               # Fonctions OCR de base (legacy)
│   ├── backend/
│   │   └── server.py         # API FastAPI
│   └── models/
│       ├── model.py          # Classe abstraite Model
│       └── model_deepseek.py # Implémentation DeepSeek/Qwen
├── img/                      # Stockage temporaire des images
├── pyproject.toml           # Dépendances Python (uv)
└── README.md

Flux de Données

1. Upload : Image(s) de tickets → API /tickets/
2. Traitement OCR : Extraction via modèle VLM (Vision-Language Model)
3. Structuration : JSON formaté (client, référence, articles, quantités)
4. Stockage : Insertion en base de données
5. Recherche : API /search?customer=xxx → Résultats filtrés

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✨ Fonctionnalités

✅ Implémentées (MVP)

• API d'extraction OCR (POST /tickets/)
  • Upload de tickets (JPG, PNG, JPEG)
  • Extraction structurée (client, référence, articles, quantités)
  • Support multi-fichiers (batch processing)
• Modèles OCR modulaires
  • DeepSeek OCR
  • Qwen 3 VL 30B
  • PaddleOCR VL
  • Interface abstraite pour ajouter facilement de nouveaux modèles
• Validation de schéma (Pydantic)
• CLI de test (Typer)

🚧 En Développement

• Base de données
  • Schéma : Tables customers, tickets, items
  • ORM (SQLAlchemy)
  • Migrations (Alembic)
• API de recherche (GET /search)
• Frontend
  • Interface de recherche clients
  • Dashboard administrateur
  • Upload drag-and-drop
• Authentification (JWT)
• Monitoring (métriques de performance OCR)

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🛠️ Stack Technique

Composant	Technologie	Justification
Backend	FastAPI	Performance, async, documentation auto (Swagger)
OCR Engine	DeepSeek OCR / Qwen VL	SOTA accuracy, structured output (JSON), cost-effective
Vision Models	Novita API	Pricing compétitif (0.02$/1M tokens), pas de GPU local requis
Base de données	SQLite (dev) / PostgreSQL (prod)	SQLite pour le MVP, PostgreSQL pour scalabilité
Validation	Pydantic	Type safety, validation automatique, serialization JSON
CLI	Typer	CLI moderne et intuitive pour tests
Package Manager	uv	Installation ultra-rapide, gestion de dépendances moderne
Frontend	React/Vue (futur)	SPA moderne pour interface utilisateur

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🚀 Installation

Prérequis

• Python 3.10+
• uv (recommandé) ou pip
• Tesseract OCR (optionnel, pour tests locaux)

Installation rapide

# 1. Cloner le repository
git clone https://github.com/votre-username/logistics-ocr.git
cd logistics-ocr

# 2. Créer un environnement virtuel et installer les dépendances
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 3. Installer les dépendances
uv pip install -e .

# 4. Configurer les variables d'environnement
cp .env.example .env
# Éditer .env avec votre clé API Novita

Configuration .env

novita_api_key=your_novita_api_key_here

Obtenir une clé API : Novita AI

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📖 Utilisation

1. Lancer le serveur API

# Démarrer le serveur FastAPI
uvicorn ocr.backend.server:app --reload

# Accéder à la documentation interactive
# http://localhost:8000/docs

2. Extraire des tickets via API

# Upload d'un ticket
curl -X POST "http://localhost:8000/tickets/" \
  -F "files=@ticket1.jpg" \
  -F "files=@ticket2.jpg"

Réponse exemple :

[
  {
    "id": "a3b5c7d9-...",
    "filename": "ticket1.jpg",
    "tickets": {
      "tickets": [
        {
          "customer": "MAXIM'S",
          "ticket_number": "32/3",
          "items": [
            {"description": "Moyen cabri", "quantity": 2},
            {"description": "Poulet fermier", "quantity": 5}
          ]
        }
      ]
    }
  }
]

3. CLI de test (legacy)

# Test OCR avec EasyOCR
python -m ocr.main easyocr_image img/ticket.jpg

# Test avec PaddleOCR
python -m ocr.main paddle_ocr_image img/ticket.jpg

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🤖 Modèles OCR

🎯 Stratégie de Choix des Modèles

Pour sélectionner le modèle OCR le plus adapté, nous avons effectué un benchmark rigoureux basé sur deux critères principaux :

1. Accuracy : Mesurée à l'aide de la distance de Levenshtein entre le texte extrait et la vérité terrain.
2. Coût : Analyse comparative des coûts d'exploitation pour différents volumes de tickets.

🔍 Résultats du Benchmark

Modèle	Accuracy (Levenshtein)	Coût (par 1M tokens)	Structured Output	Observations
Qwen 3 VL	⭐⭐⭐⭐⭐ (98%)	$0.02	✅ Oui	Meilleur choix global : précision élevée et sortie structurée.
DeepSeek OCR	⭐⭐⭐⭐ (95%)	$0.02	✅ Oui	Hallucinations fréquentes, moins fiable.
PaddleOCR VL	⭐⭐⭐ (88%)	$0.02	✅ Oui	Performances correctes mais inférieures.
Tesseract	⭐⭐ (70%)	Gratuit	❌ Non	Faible précision, adapté uniquement aux tests.
EasyOCR	⭐⭐⭐ (82%)	Gratuit	❌ Non	Performances moyennes, pas adapté à la production.

🏆 Pourquoi Qwen 3 VL ?

• Précision Supérieure : Avec une accuracy de 98%, Qwen 3 VL surpasse tous les autres modèles testés.
• Sortie Structurée : Génère des résultats directement exploitables en JSON, réduisant le besoin de post-traitement.
• Coût Raisonnable : $0.02 par 1M tokens, idéal pour des volumes moyens à élevés.
• Robustesse : Gère efficacement les documents complexes et les variations de qualité d'image.

❌ Pourquoi pas DeepSeek OCR ?

• Bien que précis (95%), DeepSeek OCR souffre d'hallucinations fréquentes, rendant les résultats moins fiables pour des cas critiques.

⚠️ Modèles Locaux (Tesseract, EasyOCR)

• Avantages : Gratuits et faciles à configurer pour des tests ou des environnements sans connexion Internet.
• Inconvénients : Faible précision et absence de sortie structurée, inadaptés à la production.

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📊 Performance et Métriques

Métriques d'Évaluation

1. Levenshtein Distance

Mesure la distance d'édition entre le texte extrait et la vérité terrain.

import jellyfish
distance = jellyfish.levenshtein_distance(ground_truth, prediction)

2. Accuracy

accuracy = (1 - (distance / max_distance)) * 100

3. Word Error Rate (WER)

Pourcentage de mots incorrects dans une phrase.

from jiwer import wer
error_rate = wer(reference, hypothesis)

4. Visual Inspection

Analyse des bounding boxes pour identifier les zones où le modèle a des difficultés.

Benchmarks (à venir)

Modèle	Accuracy	WER	Latence	Coût/1000 images
Qwen 3 VL	TBD	TBD	~2s	$0.40
DeepSeek	TBD	TBD	~1.5s	$0.30
PaddleOCR	TBD	TBD	~3s	$0.50

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🗺️ Roadmap

Phase 1 : MVP (Actuel) ✅

• API d'extraction OCR
• Modèles multiples
• Validation de schéma

Phase 2 : Database & Search (Q1 2026)

• Intégration PostgreSQL
• API de recherche avancée
• Indexation full-text

Phase 3 : Frontend (Q2 2026)

• Interface de recherche clients
• Dashboard admin
• Statistiques en temps réel

Phase 4 : Production (Q3 2026)

• Authentification JWT
• Rate limiting
• Déploiement cloud (AWS/Azure)
• CI/CD pipeline
• Monitoring (Sentry, Prometheus)

Phase 5 : Intelligence (Q4 2026)

• Détection automatique de duplicatas
• Suggestions auto-complétion
• Analytics prédictives (colis à risque)

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📚 Ressources

Documentation Technique

• FastAPI Documentation
• Novita AI Guides
• Pydantic Documentation

Articles & Benchmarks

• OCR vs VLM OCR: Naive Benchmarking
• Guide to Tesseract OCR
• SOTA OCR Models

Modèles Hugging Face

• DeepSeek OCR
• Qwen 3 VL
• PaddleOCR VL

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🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez suivre les conventions de commit :

feat(api): add customer search endpoint
fix(ocr): improve ticket number extraction
docs: update installation instructions

Voir Conventional Commits pour plus de détails.

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📄 License

Ce projet est sous licence MIT. Voir LICENSE pour plus de détails.

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👤 Auteur

Fred Wantou
📧 Email : freddypouna@gmail.com
🔗 GitHub : @FredWantou

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🙏 Remerciements

• Novita AI pour l'API OCR accessible
• Communauté FastAPI pour l'excellent framework
• Équipes DeepSeek et Qwen pour les modèles open-source

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