L’IA par reconnaissance d’image :
le nouvel ascenseur automatique du commerce

Lors de Slush 2025, l’analyste technologique et ancien associé d’Andreessen Horowitz (a16z), Benedict Evans, a partagé une anecdote qui illustre parfaitement la manière dont les innovations finissent par devenir invisibles.

Dans les années 1950, à Manhattan, de nombreux immeubles employaient encore des opérateurs d’ascenseur. À cette époque, prendre l’ascenseur ne consistait pas simplement à appuyer sur un bouton. L’opérateur ouvrait et fermait les portes manuellement, contrôlait la cabine à l’aide d’un levier et ajustait précisément son arrêt pour aligner parfaitement le plancher avec chaque étage. Le bon fonctionnement de l’ascenseur reposait entièrement sur son expérience et son savoir-faire.

Puis sont apparus les ascenseurs sans opérateur.

À l’époque, cette évolution a suscité de nombreuses inquiétudes. Certains opérateurs ont fait grève, tandis que des passagers doutaient qu’une machine puisse remplacer une tâche jusque-là assurée par un professionnel.

Aujourd’hui, cette réaction semble presque inconcevable. Personne ne dit : « Je prends un ascenseur automatique ». On dit simplement : « Je prends l’ascenseur ».

L’innovation qui semblait autrefois révolutionnaire est devenue un élément naturel de notre quotidien.

Benedict Evans a également rappelé une célèbre phrase du chercheur en intelligence artificielle Larry Tesler :

« AI is whatever machines can’t do yet. »

Autrement dit, l’intelligence artificielle désigne souvent ce que les machines ne savent pas encore accomplir. Dès qu’une technologie réussit à effectuer une tâche de manière fiable, elle cesse d’être perçue comme de l’IA. Elle devient simplement une fonctionnalité.

C’est précisément la transformation qui commence aujourd’hui dans le commerce alimentaire, notamment dans les boulangeries et les supermarchés. La reconnaissance d’image par IA appliquée à l’encaissement automatisé et à l’étiquetage en libre-service en est un exemple concret.

Avant l’IA : quand le commerce reposait encore sur l’expertise humaine, comme les anciens ascenseurs manuels

Pendant longtemps, les opérations de caisse et d’étiquetage ont reposé sur les connaissances et l’expérience des employés. Dans une boulangerie, par exemple, il n’est pas rare de trouver plusieurs dizaines de produits ayant une apparence similaire. Différents croissants, pains garnis ou viennoiseries peuvent pourtant correspondre à des références distinctes.

Même situation dans les rayons sushi : le personnel doit identifier chaque produit visuellement, retrouver la bonne référence dans le système de caisse et effectuer l’enregistrement manuellement. Les codes-barres ont considérablement amélioré l’efficacité des magasins, mais ils ne peuvent pas résoudre tous les cas.

Les produits fraîchement préparés, les pains vendus à l’unité ou certains sushi individuels sont difficiles à étiqueter avant leur mise en rayon. Dans ces situations, la technologie facilite le processus, mais la décision finale dépend encore de l’humain.

La reconnaissance d’image IA : le nouvel « ascenseur automatique » du retail

La reconnaissance d’image par IA change aujourd’hui cette logique.

Dans une boulangerie, un client peut déposer plusieurs produits différents sur le comptoir. Une caméra installée au-dessus de la zone de paiement analyse automatiquement les articles. En moins d’une seconde, le système identifie chaque produit, affiche son nom et son prix, puis transmet directement les informations pour l’encaissement.

La même technologie transforme également l’étiquetage en libre-service dans les supermarchés.

Un client place simplement un sushi individuel sous la caméra. L’IA identifie immédiatement s’il s’agit d’un sushi au saumon, au thon ou d’une autre variété, puis imprime automatiquement l’étiquette de prix correspondante. Même un assortiment contenant plusieurs types de sushi peut être analysé en une seule opération.

Pour les premiers utilisateurs, la réaction est souvent immédiate :
« Impressionnant. »

Une sensation très proche de celle ressentie par les personnes découvrant pour la première fois un ascenseur capable de fonctionner sans opérateur.

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De la méfiance à l’adoption : construire la confiance dans l’IA

Toutes les grandes innovations suivent un parcours similaire.

Lorsque les ascenseurs automatisés sont apparus, beaucoup se demandaient s’ils étaient réellement sûrs. Aujourd’hui, les commerçants posent des questions comparables concernant l’IA :

• Le système reconnaîtra-t-il toujours correctement un pain dont la cuisson est légèrement différente ?
• Un sushi haut de gamme pourrait-il être confondu avec un produit moins cher ?
• Une variation d’apparence affectera-t-elle la précision de l’identification ?

Ces interrogations ne ralentissent pas forcément l’adoption. Elles contribuent au contraire à améliorer la technologie.

Comme les ascenseurs ont gagné la confiance du public grâce aux systèmes de sécurité et aux nombreuses améliorations techniques, la reconnaissance d’image par IA progresse grâce aux données accumulées, à l’évolution des modèles et aux expériences acquises en magasin.

À mesure que les performances s’améliorent et que les utilisateurs constatent que l’IA peut identifier les produits bien plus rapidement qu’une vérification manuelle, la confiance s’installe naturellement.

Quand l’IA devient invisible : de l’innovation à l’infrastructure du quotidien

Nous sommes aujourd’hui dans une période où l’IA reste encore associée à l’innovation et à la nouveauté.

Mais cette perception changera progressivement.

Demain, même les produits sans code-barres pourront être identifiés automatiquement et passer en caisse presque instantanément. L’expérience sera aussi naturelle que monter dans un ascenseur et appuyer sur le bouton de son étage.

Les consommateurs ne penseront plus à la technologie utilisée en arrière-plan. Ils ne parleront plus de « reconnaissance d’image par IA » ou « d’encaissement intelligent ». Ce sera simplement… passer en caisse. Comme les ascenseurs automatiques sont devenus simplement des ascenseurs.

La réussite ultime d’une technologie ne consiste pas à continuer d’impressionner les utilisateurs.

Elle réside dans sa capacité à s’intégrer naturellement dans le quotidien, au point que les utilisateurs n’y pensent même plus.

(Cet article a été traduit en français par ChatGPT.)
(L’image de couverture a été générée à l’aide des outils d’IA de ChatGPT, à titre illustratif uniquement.)

[Référence]
“AI Eats the World | Benedict Evans” Slush. https://www.youtube.com/watch?v=rTrFb-cSiwE.