Cinq applications clés de la reconnaissance visuelle dans le retail

Dans un marché de détail hautement compétitif, la technologie est devenue un levier incontournable pour les enseignes, qu’il s’agisse d’optimiser l’efficacité opérationnelle ou d’améliorer l’expérience d’achat. Parmi ces technologies, la reconnaissance visuelle suscite un intérêt croissant ces dernières années et s’intègre de façon agile dans de nombreux processus en magasin.

Cet article explore plusieurs cas d’usage de la reconnaissance visuelle dans le commerce de détail, en mettant en lumière son rôle clé dans la transformation intelligente du secteur.

Surveillance en temps réel des rayons

Traditionnellement, les employés doivent consacrer beaucoup de temps et d’énergie à surveiller l’état des rayons afin de réapprovisionner les produits ou de réorganiser leur présentation. Cette tâche, bien qu’en apparence mineure, représente un véritable défi en période de pénurie de main-d’œuvre. Selon NielsenIQ, les distributeurs américains ont perdu jusqu’à 82 milliards de dollars en 2021 à cause de ruptures de stock et de rayons vides ¹.

Grâce aux avancées de la reconnaissance visuelle, cette mission peut désormais être automatisée via une collaboration homme-machine. Les systèmes détectent automatiquement les besoins de réassort et alertent les employés en temps réel, ce qui améliore l’efficacité opérationnelle, permet de mieux allouer les ressources humaines limitées et d’élever la qualité du service.

Inventaire automatisé

Étroitement liée à l’état des rayons, la gestion des stocks bénéficie elle aussi de la reconnaissance visuelle, qui rend possible l’automatisation de l’inventaire.

Le comptage manuel ou le scan individuel des codes-barres consomment énormément de temps et de main-d’œuvre. Une enquête menée par SML Group a révélé que 48 % des distributeurs américains considèrent la rupture de stock comme l’un de leurs plus grands défis ¹. En s’appuyant sur la reconnaissance visuelle, les enseignes peuvent mettre à jour rapidement leur inventaire grâce à la “vue” de l’ordinateur, qui signale automatiquement les niveaux insuffisants, réduisant les coûts, accélérant le processus et diminuant les erreurs.

Pour les supermarchés avec un assortiment très large, cette avancée est particulièrement précieuse. Dans un contexte de rareté de main-d’œuvre, chaque tâche automatisée libère du temps humain pour des missions à plus forte valeur ajoutée ou nécessitant une interaction humaine.

Analyse croisée des flux : circulation, implantation produit, fréquentation et comportements clients

Contrairement aux plateformes d’e-commerce disposant d’outils puissants comme Google Analytics, les magasins physiques n’ont longtemps pu compter que sur l’observation et la mémoire de leurs équipes pour analyser les flux de clients et l’efficacité du merchandising.

Cela signifie que l’implantation et la circulation reposaient surtout sur l’intuition et l’expérience, sans données tangibles pour mesurer l’impact réel sur les ventes.

La reconnaissance visuelle change la donne : elle permet de suivre et d’analyser les comportements en magasin – de la trajectoire des clients à leurs interactions avec les produits (arrêts, prises en main, consultations). Ces données précieuses offrent aux distributeurs la possibilité d’optimiser scientifiquement leurs implantations, d’améliorer l’expérience d’achat et de stimuler les ventes.

Contrôle des expéditions

À l’instar des usines qui recourent à l’inspection optique automatisée pour le contrôle qualité, les distributeurs peuvent également utiliser la reconnaissance visuelle afin de vérifier la conformité des expéditions.

Bien que les exigences en matière de précision soient moindres que dans l’industrie manufacturière, s’assurer que les produits expédiés correspondent aux commandes reste fondamental. Plusieurs enseignes expérimentent ainsi un double contrôle : une vérification humaine complétée par l’œil numérique de la machine.

Paiement assisté par IA

Enfin, la reconnaissance visuelle trouve une application particulièrement prometteuse au moment du passage en caisse. C’est notamment le cas pour les produits sans code-barres, comme les pains ou les plats préparés, que les caissiers doivent habituellement identifier à l’œil avant de les saisir dans le système POS.

Désormais, l’ordinateur peut assumer cette tâche et reconnaître instantanément plusieurs articles, accélérant ainsi le processus et améliorant l’expérience client. Même pour les produits avec code-barres, la reconnaissance visuelle peut traiter plusieurs articles en une seconde, surpassant le scan manuel article par article.

Évidemment, la réalité présente des défis : deux pains identiques peuvent varier par leur couleur de cuisson, leur taille ou leur forme ; un même bento peut différer dans la disposition des garnitures ; et un snack emballé peut légèrement se déformer une fois manipulé.

Pour relever ces défis, le fournisseur Viscovery combine vision par ordinateur et apprentissage profond, permettant à l’IA d’apprendre à “penser” comme un humain et d’atteindre un niveau de précision plus élevé face aux variations naturelles d’apparence.

Déjà, de nombreuses enseignes exploitent ce système pour faciliter le passage en caisse : la chaîne de boulangeries taïwanaises I Jy Sheng, RT Baker House, ainsi que plusieurs pâtisseries japonaises. À Singapour, le restaurant de nouilles chinoises Hi Noodle (groupe Haidilao) et divers micromarchés intégrés à des bureaux japonais utilisent également cette technologie pour proposer du self-checkout.

La reconnaissance visuelle dans le commerce de détail poursuit son expansion, contribuant à la fois à l’efficacité opérationnelle et à la satisfaction client. Avec l’intégration de l’IA, elle continuera à transformer en profondeur le paysage du retail, injectant innovation et dynamisme dans sa transition vers l’intelligence.

(Cet article a été traduit en français par ChatGPT.)
(L’image de couverture est issue de Shutterstock.)

[Références]
¹ Baldwin, Shawn. « How A.I.-powered robots are changing retail. » CNBC, 22 April 2023, https://www.cnbc.com/2023/04/22/how-ai-powered-robots-are-changing-retail.html.