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TL;DR : AWS Textract et Azure Document Intelligence sont les leaders de l’OCR cloud. Pour un système d’information hybride en 2025, Azure séduit par ses modèles pré-entraînés et sa conformité HDS. AWS conserve un avantage en latence temps réel et en précision sur les tableaux. Le choix dépendra de votre architecture multi-cloud et de vos exigences de sécurité.
Introduction : Deux géants du Document AI au service des DSI hybrides
En 2025, les DSI jonglent avec des systèmes d'information multi-cloud, souvent répartis entre AWS et Azure. Face à la croissance des volumes de documents à traiter, l’extraction automatique via OCR est devenue un pilier stratégique de la transformation numérique. Deux services dominent le secteur : AWS Textract et Azure Document Intelligence.
Leur promesse ? Convertir factures, contrats ou formulaires en données exploitables avec un haut niveau de précision. Mais comment choisir entre les deux quand on évolue dans un environnement hybride AWS-Azure, avec des exigences de latence régionale, de coût maîtrisé et de modèles personnalisables ?
Ce comparatif vous guide à travers les performances, les coûts et les points forts techniques de chaque solution — pour faire un choix éclairé, aligné sur votre stratégie SI.
Comparatif des performances OCR et d’extraction de structure
Reconnaissance de texte : AWS vs Azure sur les formulaires complexes
AWS Textract atteint un score d’erreur CER moyen de 1,2 % sur documents structurés, contre 0,9 % pour Azure Document Intelligence sur documents imprimés (CloudOptimo, 2024 ; Microsoft, 2025).
Sur les manuscrits, les deux outils sont proches : 3,8 % d’erreur pour Textract contre 4,1 % pour Azure. Cela fait d’AWS un choix légèrement plus stable pour les champs manuellement remplis.
Tableaux, manuscrits, signatures : précision et formats structurés
Textract propose une détection avancée des tableaux, avec une compréhension des relations ligne/colonne/cellule bien intégrée. Azure reconnaît les cellules mais nécessite un post-traitement pour reconstruire les structures complexes (Pragmile, 2025).
Côté signatures, Textract les extrait avec leurs coordonnées géométriques. Azure propose depuis 2024 un modèle préentraîné “prebuilt-signature” plus simple à utiliser (Microsoft, 2025).
Qualité multilingue : avantage Azure pour les documents européens
En 2025, Azure supporte 12 nouvelles langues européennes, dont le néerlandais, l’italien et le polonais. La qualité de reconnaissance en français est supérieure à celle d’AWS, selon plusieurs benchmarks indépendants (Unstract, 2025 ; G2, 2025).
Textract reste performant en anglais, mais souffre parfois sur les documents multi-colonnes ou les formats mixtes (PDF scannés + OCR manuscrit).
Latence, scalabilité et coûts dans un environnement distribué
Latence synchrone et batch : qui tient la charge ?
En traitement synchrone, AWS Textract affiche une vitesse de 2,1 pages/seconde, contre 1,8 pages/seconde pour Azure Document Intelligence. Sur des traitements batch asynchrones, AWS atteint 1500 pages/minute, contre 1200 pour Azure (CloudOptimo, 2024 ; Microsoft, 2025).
Si votre système dépend d’un traitement temps réel à faible latence, AWS conserve une meilleure stabilité et débit à grande échelle.
Coût par page : simulation à 10k, 100k et 1M pages EU-Ouest
Sur la région Europe Ouest, les deux services affichent une parité tarifaire à bas volume : 10 000 pages traitées coûtent 15 $.
Mais à partir de 100 000 pages, Azure devient plus compétitif :
Volume mensuel
AWS (Textract)
Azure (Document Intelligence)
10 000
15 $
15 $
100 000
90 $
85 $
1 000 000
600 $
580 $
Les engagements annuels permettent d’obtenir jusqu’à 40 % de remise côté Azure (Microsoft, 2025).
Remises et flexibilité d’abonnement pour les grandes organisations
AWS propose une approche à l’usage avec des quotas gratuits mensuels. Il est aussi possible d’utiliser AWS Pricing Calculator pour simuler des scénarios complexes ou hybrides (AWS, 2025).
Azure, de son côté, offre un portail de réservation de capacity units, utile pour les gros traitements batchs ou la mutualisation inter-applications. Les clients sous contrat Enterprise Agreement peuvent y intégrer directement les crédits Azure.
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Tableau comparatif résumé AWS vs Azure Document Intelligence
Critère
AWS Textract
Azure Document Intelligence
Score OCR (imprimé)
1,2 % CER*
0,9 % CER*
Score OCR (manuscrit)
3,8 % CER*
4,1 % CER*
Reconnaissance tableaux
Avancée, relations cellule/ligne/colonne
Basique, post-traitement nécessaire
Signatures
Extraction native avec géométrie
Modèle "prebuilt-signature"
Multilingue (français)
Bon, mais limité
Excellent, +12 langues EU ajoutées en 2025
Latence synchrone
2,1 pages/sec
1,8 pages/sec
Latence batch
1500 pages/minute
1200 pages/minute
Coût à 100k pages
90 $
85 $
Remises volume
Par négociation Enterprise
Jusqu’à –40 % via réservations
Modèles fiscaux préentraînés
Non
Oui (W-2, 1099, etc.)
Meilleure intégration LLM
Comprehend, Bedrock, Step Functions
Azure AI Studio, Logic Apps, Power Automate
Déploiement local (EU)
Outposts, Local Zones (Paris)
Azure Stack, zone souveraine France (double chiffrement)
Le CER signifie Character Error Rate, ou taux d’erreur par caractère. C’est une métrique standard pour évaluer la qualité des systèmes OCR (Optical Character Recognition). Il mesure à quel point le texte extrait par la machine est fidèle au texte réel, caractère par caractère :
-> 3 % CER = environ 3 erreurs pour chaque 100 caractères.
Conclusion : quel outil choisir selon votre stratégie SI hybride ?
En 2025, AWS Textract et Azure Document Intelligence offrent deux visions solides de l’OCR cloud. Textract domine sur les performances temps réel, la reconnaissance de tableaux complexes et l’intégration native dans un écosystème AWS déjà déployé.
De son côté, Azure se distingue par une meilleure qualité multilingue, des modèles préentraînés pour les documents fiscaux, et des prix plus compétitifs à grande échelle. Son support natif des zones souveraines en France en fait un choix pertinent pour les organisations sensibles à la gouvernance locale.
Si vous exploitez un environnement multi-cloud AWS + Azure, le bon réflexe est de tester les deux sur vos cas réels (batch vs flux temps réel) et d’optimiser vos coûts via des réservations ou des orchestrateurs hybrides.
👉 En résumé :
Vous traitez en temps réel et avez besoin de précision sur les tableaux ? AWS Textract.
Vous gérez du volume avec des documents multilingues ou fiscaux ? Azure Document Intelligence.
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Romain DE LA SOUCHÈRE - Lead Developer, Expert Cloud et DevOps
Ingénieur de formation avec plus de 11 ans d'expérience dans le développement back-end et le data engineering. Expert dans l’industrialisation des projets data dans le cloud.
