Mesures clés

Scores standard par moteur (↓ = plus bas est meilleur · ↑ = plus haut est meilleur). Triez par n'importe quelle colonne. Aucun gagnant n'est déclaré : les chiffres et le test sont fournis, l'interprétation vous revient.

Texte brut

Moteur	CER ↓	WER ↓
Atesseract	0,0143	0,0909
Bpero	0,0286	0,0909

francais_medieval

Moteur	CER ↓	WER ↓
Bpero	0,0000	0,0000
Atesseract	0,0000	0,0000

Métriques par vue

Corpus : demo

Vue : Texte brut

	Erreur · caractère	Erreur · mot
Pipeline	cer	wer
Atesseract	0,0143	0,0909
Bpero	0,0286	0,0909

La teinte de chaque cellule indique sa position sur l'axe de la métrique — échelle commune par colonne.

Vue : francais_medieval

	Erreur · caractère	Erreur · mot
Pipeline	cer	wer
Atesseract	0,0000	0,0000
Bpero	0,0000	0,0000

La teinte de chaque cellule indique sa position sur l'axe de la métrique — échelle commune par colonne.

Comparaison

Comparaison des moteurs (vue : Texte brut)

Ordonné par cer ↑ (un tri, pas un rang attribué) · dispersion = cer min · médiane · max par document. Cliquer un en-tête de métrique pour réordonner ; survoler pour la définition. Aucun gagnant n'est déclaré.

	Erreur · caractère	Erreur · mot
Moteur	cer	wer	dispersion
Atesseract	0,0143	0,0909	0,000 · 0,000 · 0,042
Bpero	0,0286	0,0909	0,000 · 0,000 · 0,087

La teinte de chaque cellule indique sa position sur l'axe de la métrique — échelle commune par colonne.

Dispersion du CER (vue : Texte brut)

Boîte à moustaches par moteur : moustaches min→max, boîte interquartile Q1→Q3, trait médian, tick moyenne. Échelle commune entre moteurs.

Atesseract

min 0,0 % · Q1 0,0 % · méd 0,0 % · µ 1,4 % · Q3 4,2 % · max 4,2 %

Bpero

min 0,0 % · Q1 0,0 % · méd 0,0 % · µ 2,9 % · Q3 8,7 % · max 8,7 %

Significativité & recouvrement

Significativité inter-moteurs

p-value d'une différence entre pipelines (Wilcoxon / Friedman) ; significatif si p < 0,05.

Vue	Métrique	p-value	n	verdict
Texte brut	cer	—	3	—
Texte brut	wer	—	3	—
Texte brut	mer	—	3	—
francais_medieval	cer	—	3	—
francais_medieval	wer	—	3	—
francais_medieval	mer	—	3	—

Duel par document

CER par moteur sur chaque document, reliés — les 3 documents où les moteurs divergent le plus (écart décroissant). Échelle commune (max 9 %).

A tesseract · B pero

← Tous les moteurs

← précédent suivant →

Atesseractmoteur 1 sur 2

cer

1,4 %

wer

9,1 %

mer

9,1 %

CER par document · distribution sur 3 docs (24 classes, gauche = faible CER)

Configuration & reproductibilité

Étape	Adapter	Version	Paramètres
ocr	precomputed:tesseract	1.0	—

← Tous les moteurs

← précédent suivant →

Bperomoteur 2 sur 2

cer

2,9 %

wer

9,1 %

mer

9,1 %

CER par document · distribution sur 3 docs (24 classes, gauche = faible CER)

Configuration & reproductibilité

Étape	Adapter	Version	Paramètres
ocr	precomputed:pero	1.0	—

Galerie des documents (vue : Texte brut)

Aperçu + CER par moteur (pastille de couleur ; meilleur du document surligné).

Vue : Texte brut

Document	Pipeline	cer	wer
folio_001	Atesseract	0,0417	0,2500
	Bpero	0,0000	0,0000
folio_002	Atesseract	0,0000	0,0000
	Bpero	0,0870	0,3333
folio_003	Atesseract	0,0000	0,0000
	Bpero	0,0000	0,0000

Vue : francais_medieval

Document	Pipeline	cer	wer
folio_001	Atesseract	0,0000	0,0000
	Bpero	0,0000	0,0000
folio_002	Atesseract	0,0000	0,0000
	Bpero	0,0000	0,0000
folio_003	Atesseract	0,0000	0,0000
	Bpero	0,0000	0,0000

Méthodologie & reproductibilité

Ce que mesure le benchmark, sur quel corpus, avec quels moteurs et quelles conventions — pour interpréter et reproduire les résultats.

Corpus	demo
Documents	3
Moteurs	pero, tesseract
Métriques	cer, mer, wer
Date	2026-06-01
Version du code	0.1.1.dev25+gca59b82a2

Vues d’évaluation

text

Normalisation	aucune
Métriques	cer, wer, mer

francais_medieval

Normalisation	medieval_french
Métriques	cer, wer, mer

Environnement

Versions de modules

precomputed:pero	1.0
precomputed:tesseract	1.0

Conventions. Les métriques d’erreur (CER, WER, MER) sont des distances d’édition normalisées par la longueur de la référence (plus bas = mieux). Les agrégats affichés sont des macro-moyennes par document, sauf mention « micro ». Une valeur absente est rendue « — », jamais interprétée comme zéro. Un document non produit par un moteur est omis de ses agrégats (pas de score factice). La normalisation typographique est appliquée avant comparaison selon le profil de chaque vue (ci-dessus).