Transkribus vs Google Cloud Vision — Comparatif Généalogie & IA
Déchiffrer des registres paroissiaux, des actes notariés ou des correspondances anciennes : faut-il choisir un spécialiste de l'écriture manuscrite (HTR) ou un outil de reconnaissance optique polyvalent (OCR) ? Ce comparatif détaillé confronte Transkribus et Google Cloud Vision sur huit critères clés pour vous aider à trouver la solution la mieux adaptée à vos recherches généalogiques.
Tableau comparatif — Transkribus vs Google Cloud Vision
Huit critères essentiels pour les généalogistes évalués côte à côte
| Critère | ✍ Transkribus | 👁 Google Cloud Vision |
|---|---|---|
| Technologie principale | HTR (Handwritten Text Recognition) — réseaux de neurones récurrents et Transformers entraînés sur des manuscrits historiques | OCR (Optical Character Recognition) — modèles de deep learning optimisés pour le texte imprimé et les documents modernes |
| Manuscrits anciens français | ✓ Excellent — Modèles communautaires pour le français XVIe–XIXe s., cursives d'époque, entraînement personnalisé possible | ✗ Limité — Fonction DOCUMENT_TEXT_DETECTION disponible mais très imprécise sur les graphies anciennes et les encres dégradées |
| Précision sur registres paroissiaux | ✓ 85–95 % avec un modèle entraîné sur des documents similaires (après Ground Truth de 25–75 pages) | ✗ 15–40 % sur des manuscrits anciens ; jusqu'à 95 % sur du texte imprimé moderne |
| Langues & écritures supportées | Français, allemand, latin, anglais, néerlandais, hébreu, arabe + modèles communautaires pour des dizaines de langues historiques | Plus de 100 langues en OCR imprimé ; reconnaissance manuscrite limitée à quelques langues modernes (anglais, espagnol, français courant) |
| Facilité d'utilisation | Interface web intuitive accessible aux débutants. L'ancienne version bureau (eXpert) est dépréciée au profit de l'application web. Courbe d'apprentissage modérée. | API-first : nécessite des compétences techniques (Python, cURL, JSON). Console Google Cloud pour les tests. Peu accessible aux non-développeurs. |
| Prix / modèle économique | Gratuit : 50 crédits/mois (~50 pages). Scholar : 8,25 €/mois (99 €/an). Team : 33,25 €/mois (399 €/an). Crédits supplémentaires à l'unité. | 1 000 unités/mois gratuites. Ensuite 1,50 $ pour 1–5M d'unités. Facturation à l'usage via Google Cloud Platform. |
| API disponible | ✓ Oui — API REST (SaaS) pour l'intégration dans des workflows automatisés | ✓ Oui — API REST très complète, bibliothèques clientes Python, Java, Node.js, Go, etc. |
| Communauté généalogie | ✓ Très active — Projets Citizen Science, modèles partagés, forums dédiés, partenariats avec archives départementales | ✗ Inexistante — Outil généraliste sans communauté généalogique spécifique |
Transkribus
Développé à l'université d'Innsbruck dans le cadre du projet européen READ, Transkribus est devenu la référence en matière de reconnaissance d'écriture manuscrite (HTR) pour les documents historiques. Utilisé par des milliers de généalogistes, d'archivistes et de chercheurs en humanités numériques, il se distingue par sa capacité à apprendre les graphies spécifiques de chaque époque, chaque région et même chaque scripteur.
Fonctionnalités clés
- Reconnaissance HTR avancée : Modèles pré-entraînés pour le français ancien, l'allemand Kurrent, le latin médiéval, et des dizaines d'autres écritures historiques.
- Entraînement de modèles personnalisés : Créez un jeu de données d'entraînement (Ground Truth) en transcrivant manuellement 25 à 75 pages, puis laissez l'IA apprendre la graphie spécifique de votre document.
- Segmentation automatique : Détection automatique des zones de texte, des lignes et des régions sur la page (tableaux, marges, annotations).
- Citizen Science : Projets collaboratifs où bénévoles et chercheurs contribuent ensemble à transcrire et entraîner des modèles sur de vastes corpus d'archives.
- Exportation flexible : Formats PAGE XML, ALTO XML, PDF texte, DOCX, TEI pour l'intégration dans des bases de données généalogiques ou des projets de recherche.
- Recherche plein texte : Une fois les documents transcrits, recherchez n'importe quel nom, lieu ou date dans l'ensemble de vos collections.
Points forts
- Spécialement conçu pour les documents historiques et les écritures manuscrites anciennes
- Précision remarquable (85–95 %) sur les registres paroissiaux français après entraînement
- Communauté généalogique très active avec des modèles partagés librement
- Interface web intuitive accessible sans installation
- Plan gratuit pour un usage occasionnel (50 pages/mois)
- Partenariats avec les Archives nationales et départementales françaises
Limites
- Nécessite un entraînement initial pour obtenir une précision optimale sur un type de document spécifique
- L'ancienne version bureau (eXpert) est dépréciée ; tout se fait désormais sur l'application web
- Vitesse de traitement dépendante de la charge du serveur (calcul cloud)
- Moins performant sur les documents imprimés que sur les manuscrits (ce n'est pas sa vocation)
- Les crédits gratuits s'épuisent vite sur de gros projets de transcription
Google Cloud Vision
Google Cloud Vision est un service d'analyse d'images intégré à Google Cloud Platform. Son module OCR (TEXT_DETECTION et DOCUMENT_TEXT_DETECTION) est conçu pour extraire du texte à partir de photographies, de documents scannés et de PDF. Très performant sur le texte imprimé moderne, il offre également une détection basique de l'écriture manuscrite, mais ses capacités restent limitées face aux graphies historiques.
Fonctionnalités clés
- OCR haute précision sur l'imprimé : Excellents résultats sur les livres, journaux, formulaires administratifs et documents dactylographiés.
- Détection de texte manuscrit : Mode DOCUMENT_TEXT_DETECTION capable de reconnaître l'écriture manuscrite moderne, mais peu fiable sur les graphies anciennes.
- API REST puissante : Intégration facile dans des pipelines automatisés, bibliothèques clientes dans tous les langages majeurs.
- Détection multilingue : Reconnaissance de plus de 100 langues imprimées avec détection automatique de la langue.
- Analyse d'image complète : Au-delà de l'OCR : détection d'objets, de visages, de logos, de couleurs dominantes, de contenu explicite.
- Traitement par lots : Possibilité de traiter des PDF entiers (jusqu'à 2 000 pages) via l'API asynchrone.
Points forts
- Précision exceptionnelle (95–99 %) sur le texte imprimé et les documents modernes
- Infrastructure Google Cloud fiable, rapide et scalable
- Palier gratuit généreux (1 000 images/mois) pour les petits projets
- Complémentarité avec d'autres services GCP (BigQuery, Cloud Storage, Document AI)
- Documentation technique très complète et exemples de code abondants
- Idéal pour numériser des archives imprimées (registres d'état civil post-1792, journaux anciens)
Limites
- Très mauvais résultats sur les manuscrits anciens (registres paroissiaux, actes notariés XVIIe–XVIIIe s.)
- Aucun modèle spécifique pour les écritures historiques et aucune possibilité d'entraînement personnalisé
- Nécessite des compétences techniques (API, JSON, Python) pour être utilisé
- Pas de communauté généalogique, pas de modèles partagés pour la généalogie
- Facturation à l'usage qui peut devenir coûteuse pour de gros volumes
- Aucune fonctionnalité de segmentation de page avancée pour les mises en page complexes
Notre verdict — Transkribus ou Google Cloud Vision ?
✍ Choisir Transkribus si…
Vous travaillez principalement sur des manuscrits anciens : registres paroissiaux, actes notariés, correspondances familiales, cahiers de comptes d'Ancien Régime. Vous souhaitez entraîner un modèle personnalisé sur la graphie spécifique de vos documents et bénéficier d'une communauté active de généalogistes. Transkribus est le choix évident pour quiconque veut transcrire de l'écriture manuscrite historique avec précision.
👁 Choisir Google Cloud Vision si…
Vos documents sont principalement imprimés ou dactylographiés : registres d'état civil post-Révolution, journaux anciens, livres de famille, formulaires administratifs. Vous avez des compétences techniques (API, Python) et avez besoin d'intégrer l'OCR dans un pipeline automatisé. Google Cloud Vision excelle sur le texte imprimé et offre une infrastructure cloud solide.
Astuce : pour les registres paroissiaux manuscrits, commencez avec Transkribus. Pour les documents imprimés post-Révolution, Google Cloud Vision peut être un complément efficace.
Questions fréquentes
HTR, OCR et généalogie : les réponses à vos interrogations
Transkribus propose un forfait gratuit avec 50 crédits par mois, ce qui permet de transcrire environ 50 pages. Ce plan est suffisant pour un usage généalogique occasionnel. Au-delà, des abonnements payants sont disponibles : Scholar à 8,25 €/mois (99 €/an) et Team à 33,25 €/mois (399 €/an), offrant davantage de crédits et l'accès aux modèles avancés et à l'entraînement de modèles HTR personnalisés. Des crédits supplémentaires peuvent également être achetés à l'unité.
Google Cloud Vision dispose d'une fonction de détection de texte manuscrit (DOCUMENT_TEXT_DETECTION), mais elle est optimisée pour l'écriture moderne et régulière. Sur des manuscrits anciens — registres paroissiaux du XVIIe ou XVIIIe siècle, écritures cursives d'Ancien Régime — les résultats sont très aléatoires, avec un taux d'erreur souvent supérieur à 60 %. Pour ce type de documents, Transkribus est nettement plus adapté.
Oui, c'est l'un des atouts majeurs de Transkribus. Le processus consiste à transcrire manuellement un échantillon de pages (idéalement 25 à 75) pour constituer un jeu de données d'entraînement appelé Ground Truth. L'algorithme apprend ensuite la graphie spécifique de votre document : celle du curé, du notaire ou d'un ancêtre. Plus le jeu d'entraînement est fourni et représentatif, meilleure sera la précision. Google Cloud Vision, en revanche, ne permet pas d'entraîner de modèles personnalisés pour l'OCR/HTR.
Pour les registres paroissiaux français, Transkribus est le choix recommandé sans hésitation. La communauté a déjà entraîné de nombreux modèles spécifiques pour le français ancien (XVIe–XVIIIe siècles), les écritures cursives d'époque et même certaines graphies régionales. Des projets collaboratifs avec les Archives départementales continuent d'enrichir ces modèles. Google Cloud Vision, bien qu'efficace sur des textes imprimés français, ne possède aucun modèle adapté aux écritures manuscrites historiques.