L’IA simplifie le passage en caisse des produits sans emballage

Le passage en caisse des produits sans emballage (tels que les produits de boulangerie, les plats préparés ou les fruits et légumes frais) constitue depuis longtemps un défi majeur pour les acteurs du commerce de détail et de la restauration. Les systèmes traditionnels de lecture de codes-barres ne sont pas adaptés à ces articles, rendant le processus d’encaissement manuel, lent et souvent sujet aux erreurs.

L’émergence de la reconnaissance d’images par intelligence artificielle change la donne. Grâce à l’IA, à l’apprentissage automatique (machine learning), l’apprentissage profond (deep learning) et à la vision par ordinateur (computer vision), il est désormais possible d’identifier simultanément et avec précision une grande variété de produits non emballés. Qu’il s’agisse de distinguer des articles aux formes variées (légumes) ou d’apparence similaire (pâtisseries), l’IA s’en charge avec aisance. Par rapport à l’identification manuelle, cette technologie améliore considérablement la rapidité du passage en caisse tout en réduisant les erreurs humaines.

Voici les principaux avantages de l’application de la reconnaissance d’images par IA dans le traitement des produits non emballés :

1. Accélération et fluidité du passage en caisse

Les produits non emballés (pain, gâteaux, fruits et légumes) mettent en avant leur fraîcheur et ne comportent généralement ni code-barres ni emballage fixe. En se basant sur les caractéristiques visuelles de chaque article, la reconnaissance d’images par IA permet une identification rapide et exacte. Ceci réduit significativement les manipulations manuelles et le temps d’attente des clients, rendant le flux de caisse nettement plus fluide.

2. Identification précise des produits

Les systèmes d’IA apprennent à différencier des articles très proches visuellement. Lorsque des produits partagent une apparence de base mais présentent des saveurs ou des prix distincts, les artisans ou les producteurs ajoutent souvent des marqueurs visuels subtils (couleur, décorations, garnitures) pour les différencier. L’IA est entraînée pour reconnaître ces détails spécifiques, même minimes. Tant qu’une différence visuelle intentionnelle existe, le système peut identifier la variante exacte et attribuer le bon tarif, garantissant ainsi l’exactitude de la facturation et une expérience d’achat sans accroc.

3. Valorisation du personnel et optimisation des ressources humaines

Traditionnellement, l’identification des produits non emballés repose sur l’œil et la mémoire des employés, une tâche chronophage et sujette aux erreurs. Le système d’IA prend en charge cette étape, non pas pour remplacer les équipes, mais pour les assister et alléger leur charge de travail. En déléguant la reconnaissance des articles à la machine, les employés peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée : accueil, conseil, service client, gestion du magasin.

Si la configuration le permet, l’intégration de bornes de libre-service assistées par IA peut offrir une option de paiement rapide en période de pointe, tout en maintenant une assistance client au besoin. De plus, les modèles d’IA évoluent constamment, s’améliorant en précision au fil du temps, ce qui minimise encore davantage le besoin d’intervention humaine.

4. Amélioration de l’expérience client

La rapidité et la fluidité du passage en caisse influent directement sur la satisfaction des consommateurs. Grâce à la reconnaissance d’images, le personnel n’a plus besoin de scanner des codes-barres ou d’entrer les références manuellement : le système identifie automatiquement chaque produit et calcule le montant total selon les prix préenregistrés. Moins de temps d’attente, moins d’erreurs, plus de confort pour le client.

Dans le cas des caisses libre-service, l’expérience devient encore plus simple : le client n’a plus à chercher chaque article dans une liste. L’IA reconnaît instantanément les produits et totalise automatiquement, rendant l’opération plus rapide, plus précise et beaucoup plus agréable.

5. Soutien à l’écoresponsabilité et à la durabilité

La vente de produits sans emballage s’inscrit dans une démarche de réduction des déchets plastiques et des matériaux d’emballage. L’IA renforce cette approche : elle permet une gestion et une facturation précises sans nécessiter de codes-barres ni d’étiquettes physiques. Cette technologie facilite ainsi l’adoption de pratiques durables dans le commerce de détail et contribue à réduire le gaspillage d’emballages.

Cas d’application concrets
Étude de cas 1 : I JY SHENG, chaîne de boulangeries à Taïwan

Dans sa boutique du Terminal 1 de l’aéroport international de Taoyuan, la chaîne taïwanaise I JY SHENG a intégré la reconnaissance d’images à son système de caisse. L’IA remplace ainsi la reconnaissance manuelle répétitive et les multiples clics sur le terminal de point de vente (POS).

Chaque jour, cette innovation permet au personnel d’économiser plus de 3 500 clics sur la caisse enregistreuse. Chaque transaction est ainsi finalisée en 30 secondes à une minute, offrant aux employés davantage de temps pour se concentrer sur le service aux clients internationaux et la gestion du magasin, améliorant l’efficacité opérationnelle et la qualité du service.

Étude de cas 2 : Hi Noodle (Restaurant de nouilles par Haidilao, Singapour)

Bien que la restauration ne fasse pas partie du commerce de détail à proprement parler, un plat cuisiné reste un produit non emballé.

Le concept Hi Noodle, du groupe Haidilao, a mis en place un système de paiement en libre-service reposant sur la reconnaissance d’images.

Les plats de nouilles préparés à la demande sont représentés par des cartes, tandis que les accompagnements et entrées froides sont disposés dans une zone dédiée. Le client n’a qu’à placer sa carte et ses accompagnements sous la caméra IA ; le système identifie instantanément les articles et finalise la commande. Il peut ainsi déguster ses entrées pendant que son plat principal est préparé, pour une expérience conviviale et efficace.

Vers un commerce plus intelligent et plus durable

L’application de la reconnaissance d’images par IA pour l’encaissement des produits sans emballage ne se limite pas à améliorer l’efficacité. Elle optimise les ressources humaines, enrichit l’expérience client et soutient les objectifs de durabilité. À mesure que cette technologie mûrit et se démocratise, elle s’impose comme un levier clé de la transformation numérique du commerce de détail, conciliant performance opérationnelle et responsabilité environnementale.

(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.)