AEON automatise l’étiquetage en supermarché grâce à la reconnaissance d’images par IA
Ces dernières années, la reconnaissance d’images basée sur l’intelligence artificielle s’impose rapidement dans le secteur de la grande distribution. Après les cafétérias en libre-service intelligentes, les boulangeries automatisées et les magasins sans caisse, le groupe japonais AEON intègre désormais cette technologie au cœur même de l’exploitation de ses supermarchés.
Dans son nouveau magasin « AEON Tsudanuma South », ouvert en mars 2026, le distributeur a déployé un système de reconnaissance d’images par IA dans le rayon boulangerie ainsi que dans l’espace sushi en libre-service.
L’objectif est double : automatiser l’identification des produits et l’impression des étiquettes, afin de simplifier les opérations en magasin, de gagner en efficacité et d’améliorer l’expérience client.
Ce projet constitue l’un des cas d’usage les plus avancés de l’IA appliquée au retail alimentaire au Japon.
Dans les rayons boulangerie, AEON automatise l’étiquetage grâce à l’IA
Le rayon boulangerie du premier étage propose environ 90 références de produits frais : sandwiches au bœuf et croissant, sandwiches au bagel, pains au fromage, roulés et une large gamme de viennoiseries et pâtisseries.
Ce type de produits représente depuis longtemps un défi pour l’automatisation en point de vente : formes proches, absence de codes-barres et forte hétérogénéité des prix. Contrairement aux produits emballés standardisés, leur identification repose encore largement sur des opérations manuelles.
Dans les processus traditionnels, les employés devaient soit saisir manuellement les articles en caisse, soit assister les clients aux bornes d’étiquetage pour identifier chaque produit un par un. Ces tâches sont chronophages et mobilisent une main-d’œuvre importante.
Pour y remédier, AEON a mis en place un système de reconnaissance d’images par IA permettant un étiquetage en libre-service. Le client dépose simplement l’ensemble de ses produits sous un dispositif de scan. Le système capture l’image, identifie chaque article à partir de ses caractéristiques visuelles, les compare à une base de données produits, calcule le total, puis imprime une étiquette unique regroupant l’ensemble des informations et le montant final.
Ce fonctionnement supprime les opérations item par item et réduit significativement la charge opérationnelle.
Pour le distributeur :
- Réduction des erreurs de saisie
- Diminution des besoins de formation
- Amélioration de l’efficacité opérationnelle
- Meilleure gestion des assortiments à forte diversité (SKU)
Pour le client :
- Amélioration de la précision des informations sur les étiquettes
- Processus d’étiquetage accéléré
- Expérience de libre-service plus fluide
Rayon sushi : l’IA permet une tarification à la pièce selon les produits
AEON applique également la reconnaissance d’images à son comptoir sushi. Dans l’espace « Sushi Buffet » du magasin Tsudanuma South, environ 50 variétés sont proposées : thon, saumon, coquilles Saint-Jacques, crevettes, gunkan, ainsi que des sushis légèrement grillés.
Les clients peuvent composer librement leur sélection, à la pièce, sans être limités à des plateaux prédéfinis.
Avant l’introduction de l’IA, bien que la vente à l’unité soit déjà possible, la tarification reposait généralement sur un prix uniforme par pièce. Ce modèle simplifiait l’exploitation, mais ne reflétait pas les écarts de coût importants entre les ingrédients.
Avec la reconnaissance d’images, chaque pièce est identifiée selon ses caractéristiques visuelles, puis associée à une base de données produits et tarifs. Le système calcule automatiquement le montant final, même lorsque plusieurs types de sushis sont mélangés dans une même commande, garantissant ainsi une tarification plus fidèle à la consommation réelle.
Une technologie en passe de devenir un standard du retail alimentaire
Le cas AEON illustre une évolution structurelle : la reconnaissance d’images par IA quitte progressivement le stade expérimental pour s’intégrer aux opérations quotidiennes des supermarchés.
Les produits non standardisés — comme les sushis ou les pains artisanaux — posent des défis spécifiques : forte diversité, similitude visuelle et grande variabilité de prix. Ce sont précisément ces contraintes qui rendent les technologies de vision par ordinateur particulièrement pertinentes.
À mesure que la technologie gagne en maturité, elle est appelée à devenir un standard dans la grande distribution alimentaire, contribuant à la fois à l’optimisation des opérations et à une expérience d’achat plus rapide, plus cohérente et plus intuitive pour les consommateurs.
(Cet article a été traduit en français avec l’aide de ChatGPT.)
[Références]
“イオンスタイル津田沼サウス／MZ世代向けMD強化、食・コスメ特化型の新店オープン。” 古川勝平。流通ニュース、https://www.ryutsuu.biz/report/s031871.html.