L’IA dans le commerce aujourd’hui



Guidage vocal

Intelligence artificielle L’IA dans le commerce aujourd’hui

Publié le 30.03.2021 par Stephan Lamprecht, journaliste

Ces dernières années, aucun thème n’a autant tenu le commerce de détail en haleine que le développement de l’intelligence artificielle et ses applications possibles. Nous vous montrons ce qui est déjà possible aujourd’hui.

Avant que la pandémie de coronavirus ne devienne notre préoccupation principale et celle des médias, la notion d’intelligence artificielle (IA) apparaissait souvent dans ces derniers, en particulier dans les médias spécialisés. La notion d’industrie 4.0 repose en bonne partie sur l’IA qui constitue le cœur des véhicules autonomes, et même les appareils électroménagers devraient devenir de plus en plus intelligents grâce à elle. Il est donc temps de procéder à un petit inventaire de l’IA du point de vue du commerce de détail.

Tout ce qui est présenté comme «IA» n’est pas forcément «intelligent».

L’un des plus grands malentendus liés à la notion d’intelligence artificielle est précisément la notion d’«intelligence». En tant qu’êtres humains, nous avons tendance à partir du principe que l’intelligence artificielle fonctionne comme la nôtre, c’est-à-dire que les systèmes des technologies de l’information agissent et «pensent» comme nous. Ce malentendu repose sur le sens relativement large de la notion d’intelligence artificielle, car ce terme englobe des méthodes et des approches très variées. Notamment celles de l’apprentissage automatique et de la reconnaissance de formes. La plupart des solutions IA actuelles sont basées sur celles-ci.

Dans le cas de l’apprentissage automatique ou machine (machine learning, ML en anglais), les systèmes émettent effectivement des hypothèses et proposent des solutions de manière autonome. Lorsqu’une hypothèse se confirme, elle est alors considérée comme un «savoir» et elle est intégrée comme telle. Par exemple: sur la base des prévisions météorologiques actuelles, l’IA propose à la clientèle d’une région donnée des produits adaptés à celle-ci. Si la vente de ces produits augmente bel et bien, alors l’IA va appliquer ce même principe à des événements futurs ou à d’autres régions.

La reconnaissance de formes fait déjà partie de notre quotidien, dans la mesure où nous communiquons avec des chatbots, recourons à des assistants vocaux ou à la saisie automatique sur notre smartphone.

Dans ces deux domaines, la technique a connu des progrès considérables au cours de ces dernières années. Cependant, la machine qui agit et se comporte comme un être humain n’existe pas encore.

L’IA dans le commerce de détail: une liste (non exhaustive) d’exemples

Les magasins automatiques qui fonctionnent sans caisse et (apparemment) sans personnel font sans aucun doute partie des développements les plus spectaculaires de l’IA et ils sont également visibles pour la clientèle. Alors qu’Amazon mise sur l’IA, des caméras et des capteurs pour son concept «Go», l’entreprise Aifi mise entièrement sur l’apprentissage automatique et la technologie des caméras, et elle vient d’ouvrir son plus grand magasin (400 mètres carrés) grâce à cette technologie.

Les caddies intelligents semblent un peu moins spectaculaires, comme par exemple ceux de Caper, qui sont équipés de capteurs et de caméras permettant de reconnaître les marchandises prises par la clientèle lorsqu’elles sont placées dans le caddie. Ce système facilite le passage à la caisse.

Dans un magasin H&M de New York, des miroirs à commande vocale proposent des alternatives aux articles choisis par la clientèle directement en boutique, ou, dans le cas d’Asos, la clientèle peut visionner un défilé directement à la maison.

En comparaison, les systèmes de dynamic pricing (fixation dynamique des prix) paraissent déjà dépassés, bien qu’ils reposent presque entièrement sur l’IA, sauf quand il s’agit de simple re-pricing (redéfinition des prix). Ce qui est devenu très courant dans le cadre des achats en ligne devient de plus en plus présent dans le monde réel, comme chez MediaMarkt-Saturn, par exemple.

Il arrive de plus en plus souvent que des systèmes d’IA optimisent la planification des ressources humaines ou s’occupent de la gestion énergétique, grâce à l’«energy control», par exemple, qui permet à Breuninger de minimiser les coûts énergétiques et les émissions de CO2 à venir.

Comme exemple de reconnaissance de formes, on peut citer le commerce vocal fonctionnant par l’intermédiaire d’assistants vocaux ou de chatbots sur le site du commerçant. Chez Lidl, par exemple, le chatbot «LiA» constitue le lien direct avec le magasin. Chez Hiz Sütterlin à Aix-la-Chapelle, la clientèle s’adresse à l’assistant vocal Alexa pour se tenir informée des offres spéciales.

L’IA permet également d’aider à la conception de l’assortiment, comme par exemple chez Zentrada, où des algorithmes spécialement développés permettent d’aider les petits distributeurs à mieux organiser leur assortiment.

La recherche visuelle de produits, comme par exemple pour l’application d’Amazon, est un autre exemple de reconnaissance d’images. Le client ou la cliente filme un produit avec son smartphone et l’IA essaie de retrouver l’article exact (ou un produit très similaire).

Enfin, il ne faut pas oublier les conseillers numériques de tailles qui permettent, sur la base des commandes précédentes de la clientèle, de rechercher la taille optimale (pour autant qu’elle soit disponible). La clientèle s’en réjouit et les taux de retours diminuent ainsi. Le service «fit-finder» d’Otto en est un bon exemple. Quant au magasin de mode anglais Asos, il se sert de l’IA pour proposer des produits de manière individualisée (y compris en ce qui concerne la taille) sur la base des données-client.

En termes d’apprentissage automatique et de reconnaissance de formes, l’IA facilite également le passage à la caisse. Les systèmes d’IA permettent également de prendre plus rapidement des décisions relatives à la prévention et la reconnaissance d’escroqueries que des êtres humains et de gérer les paiements sur la base de données, comme p. ex. le système «hybright» de CRIF Bürgel.

Dans ses entrepôts et ses centres de logistique, le commerçant américain Walmart optimise la collecte et la livraison de la marchandise commandée avec le soutien de l’IA. L’IA permet également d’optimiser le taux d’occupation des véhicules et de minimiser les trajets. Cela bénéficie non seulement aux coûts, mais également à l’écologie.

L’IA en passe de devenir monnaie courante?

Les progrès technologiques de l’IA sont impressionnants. Et l’intelligence artificielle fait déjà partie de notre quotidien dans une large mesure, sans que nous en ayons toujours conscience. Cela ne doit cependant pas donner la fausse impression que l’IA devient également la norme dans le commerce de détail. Car les exemples cités sont des solutions très spécifiques à des entreprises particulières. En dehors de quelques rares exceptions (les chatbots ou la fixation dynamique des prix, p. ex), il n’y a pas de solutions d’IA prêtes à l’emploi. La plupart du temps, il faut donc mettre en place et entrainer ces systèmes au cas par cas, ce qui représente des coûts importants.

Il va donc falloir encore attendre avant que le petit commerce de quartier ne puisse bénéficier de solutions d’IA. Cependant, le sujet devient de plus en plus intéressant pour les grandes entreprises.

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Stephan Lamprecht, journaliste

En sa qualité de journaliste et de consultant, Stephan Lamprecht suit de près depuis deux décennies déjà les activités liées à l’e-commerce en Allemagne, en Autriche et en Suisse.

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