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Les yeux de la Tech

Reconnaissance visuelle, l'IA au service du monde réel

Le blog d’Augustin Marty

Pourquoi Amazon Go est un modèle contestable

Publié le

Pourquoi Amazon Go est un modèle contestable
Amazon Go au Centre Madison, Seattle
© Amazon

Soumis à une concurrence accrue, les acteurs de la grande distribution tentent à tour de rôle de réinventer l’expérience client en magasin. Avec un pourcentage de 89% de consommateurs étant déjà repartis d’un magasin à cause d’une trop longue attente en caisse, le passage en caisse est un point de friction du parcours client sur lequel les grandes enseignes tentent d’innover. Amazon a déjà frappé fort pour adresser cette problématique avec son concept store Amazon Go, proposant une expérience sans passage en caisse à ses consommateurs.

Amazon Go : une promesse technologique révolutionnaire ?

Le premier supermarché connecté d’Amazon a ouvert ses portes à Seattle en 2018, et depuis, plusieurs autres magasins ont ouvert leurs portes aux USA, avec pour projet de bientôt conquérir les marchés britannique et européen. Le concept est simple. Grâce à des IA embarquées dans des caméras et des capteurs de poids dans les étagères, le système est capable de savoir quelle personne a pris quel produit. Les consommateurs n’ont qu’à scanner leur application mobile Amazon Go en entrant dans le magasin, faire leurs courses puis quitter les lieux sans caisses ni files d’attente — il leur suffit de passer des portiques qui déclenchent la facturation (voire notre article Verra-t-on la fin des files d’attente en magasin grâce à l’IA ?)

Les limites de la vision futuriste du magasin connecté

Pourtant, malgré les promesses technologiques de l’enseigne, celle-ci rencontre des difficultés remettant en cause le développement à grande échelle de ce type de magasin.

En effet, le bon fonctionnement des algorithmes de reconnaissance d’image n’est pas garanti en cas de forte affluence : il faut que les clients soient peu nombreux dans la boutique, et qu’ils se déplacent lentement. De plus, pour le moment les magasins Amazon Go vendent une sélection normalisée de produits de consommation courante, comme des aliments préemballés et des articles de pharmacie de base. Mais dans le cas des articles frais, de différentes tailles et formes à la demande du client, tels que les viandes de haute qualité, la boulangerie, ou le comptoir à fromages, la reconnaissance de produit ne s’adapterait pas bien au passage à l’échelle. Ce sont les limites technologiques qui sont au cœur des enjeux d’évolutivité et de faisabilité. Il est compliqué aujourd’hui d’installer une IA performante capable de tout automatiser dans la grande distribution. De nombreux challenges tels que les contraintes d’infrastructures propres à chaque magasin, les inventaires et les agencements non standardisés, les références qui changent souvent, les emballages difficiles à différencier, ou encore la question de la fragilité des balances sur les étagères remettent en question le passage à l’échelle d’un tel modèle dans un futur proche.

La dernière grande limite est celle du prix de l’investissement et de l’expansion du concept. Si le géant du web Amazon peut se permettre une telle extravagance en investissant dans ces supérettes du futur, c’est grâce à la profitabilité de ses autres activités qui font sa renommée. Ce n’est pas nécessairement le cas des autres distributeurs qui n’ont pas les mêmes marges de manœuvre pour investir dans un projet aussi colossal sans en voir le ROI à court terme. Alors si le développement du retail doit passer par une refonte de l’encaissement mais que l’état de l’art de la reconnaissance d’image aujourd’hui semble encore limiter l’expansion du modèle d’Amazon Go, quelle est la solution ?

Du magasin connecté à la caisse automatique : ne brûlons pas les étapes

Dans les faits, le modèle d’Amazon Go pousse à l’extrême l’automatisation de l’encaissement mais des solutions intermédiaires existent. Aujourd’hui, la plupart des magasins sont équipés de caisses, dites “automatiques”, où les clients peuvent opérer seuls l’encaissement de leur panier. En réalité, il est erroné de parler d’automatisation car on observe un report de la tâche d'encaissement du personnel au client.

Une véritable caisse automatique est pourtant envisageable en automatisant l’identification des produits par différents procédés. Decathlon a par exemple équipé ses produits de puce RFID : les consommateurs n’ont plus qu’à déposer leurs articles et ces derniers sont reconnus instantanément sans scannage réduisant le temps d’encaissement à quelques secondes. Quant à l’utilisation de la reconnaissance d’image on peut par exemple imaginer une caméra installée sur les caddies mettant à jour automatiquement le panier des clients ou bien un système de panier transparent permettant la reconnaissance immédiate de son contenu au passage en caisse.

La Borne Express du groupe Compass (client de Deepomatic)

Nous invitons donc les distributeurs à réfléchir à des solutions intermédiaires pour fluidifier l’expérience client, dont la faisabilité et le ROI pourrait permettre un passage à l’échelle dans leurs enseignes plus rapidement.

La reconnaissance vidéo ouvre la voie à de nombreuses innovations dans le secteur de la grande distribution, pour découvrir l’ensemble des challenges auxquels réponds la vision par ordinateur, vous pouvez consulter cette étude.

 

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