Article publié initialement sur Les Echos Start.

L’édition 2018 du Retail Big Show, le salon dédié aux nouvelles technologies dans la distribution, vient de fermer ses portes à New-York. Comme dans de nombreux secteurs, l’intelligence artificielle est au coeur des transformations du retail. Zoom sur 3 startups présentes sur le salon qui l’utilisent pour réinventer le magasin.

Grâce à l’intelligence artificielle (IA), les acteurs de la distribution peuvent complètement transformer leurs modes opératoires, de l’expérience client jusqu’à la gestion des stocks. La preuve par trois.

1. Focal Systems veut rendre les caddies intelligents
Apparu dans les années 60, le caddie n’a connu que peu d’évolutions depuis. Focal Systems, une startup fondée en 2015 par des diplômés de Stanford, souhaite utiliser l’IA (et notamment la reconnaissance d’images) pour doter les caddies de super pouvoirs. La première étape consiste à les équiper d’une caméra latérale qui filme en permanence les rayonnages pendant que le client fait ses courses. Les images sont analysées, et les algorithmes détectent alors si les rayons sont bien remplis : dans le cas contraire, une alerte est envoyée au staff pour qu’un réapprovisionnement soit effectué.

Mais la startup ne s’arrête pas là : son dernier concept consiste à positionner une caméra en direction du contenu du caddie. Chaque fois que le client y pose un article, l’image est analysée pour déterminer de quel produit il s’agit. Ainsi, quand celui-ci sort du magasin, il n’a plus qu’à effectuer le paiement, puisqu’aucun scan n’est désormais nécessaire. Alors qu’Amazon tarde à ouvrir officiellement son magasin sans caisse, Amazon Go, Focal Systems propose un système relativement peu onéreux (le coût des caméras a fortement baissé grâce au succès des smartphones) et ne nécessitant pas de repenser totalement l’aménagement du magasin.

2. Vekia met l’IA au service d’une meilleure gestion des stocks
La gestion des stocks est depuis toujours un problème pour les distributeurs : comment faire en sorte d’avoir suffisamment d’articles pour profiter d’un pic de demande, sans risquer de se retrouver avec des invendus sur les bras ? Depuis de nombreuses années, les enseignes utilisent des modèles statistiques afin de limiter les coûts énormes que peuvent induire les problèmes de gestion des stocks.

Vekia, une startup lilloise, s’est donné pour mission d’aider les retailers dans cette quête d’optimisation. La startup met à leur disposition une solution logicielle qui va réaliser des prédictions beaucoup plus précises que les méthodes traditionnelles. L’atout de Vekia ? Une équipe de vrais spécialistes en Intelligence Artificielle (ce qui est loin d’être le cas de toutes les startups qui affichent “IA / Deep Learning / Machine Learning” sur leur stand au salon NRF), emmenée par Manuel Davy, passé par Cambridge puis le CNRS avant de fonder Vekia.

Grâce à cette expertise, Vekia fait ingurgiter à ses algorithmes des données de sources variées : météo, réseaux sociaux, historique d’achat, temps d’acheminement jusqu’au point de vente, … Cela permet d’augmenter sensiblement la précision des indicateurs, et donc aux distributeurs de mieux anticiper les fluctuations de la demande. La startup, qui compte déjà une soixantaine d’employés, est venue au salon afin d’accroitre son empreinte internationale.

3. Scandit réinvente le code-barres
S’il est un domaine que l’on pensait vu et revu, c’est bien le scan du code barres : il est utilisé depuis des années à la caisse des supermarchés via les fameuses douchettes, dans la gestion des stocks au sein des entrepôts ou encore pour faciliter la distribution des colis. Pourtant, si vous avez déjà essayé de scanner un QR Code ou même un code-barre sur un produit avec votre smartphone, vous avez certainement remarqué que c’est loin d’être intuitif, voir parfois même laborieux.

Scandit, une startup fondée par une équipe de chercheurs du MIT et de l’ETH Zurich prouve qu’on peut encore faire des progrès dans le domaine et redonner vie à cette technologie apparue dans les années 70. En utilisant des algorithmes avancés de reconnaissance d’images, ils ont démultiplié la puissance de la lecture de code barre, via la caméra des smartphones : on peut ainsi lire plusieurs codes en même temps, afin de scanner un rayonnage entier pour qu’un client y vérifie en un clin d’œil les produits contenant un ingrédient particulier (le gluten par exemple) ou qu’un employé de magasin vérifie si les prix affichés sont les bons ou si le produit est encore en stock.

Dans un entrepôt, un magasinier chargé de récupérer un colis pourra pointer son smartphone vers le rayon entier et repérer immédiatement le colis à récupérer, lui permettant de gagner de précieuses secondes lors de la préparation de la commande. La startup ne compte pas s’arrêter là, puisqu’elle travaille déjà avec d’autres sociétés comme des fabricants de drones : équipés du module scandit, ceux-ci pourront réaliser de manière autonome un inventaire en un temps record.