Le commerce sans caisse ne sera pas l’exclusivité d’Amazon Go

Du 19 au 21 septembre, Paris va accueillir une nouvelle fois la « Retail week ». Une belle occasion de prendre la mesure de la rapidité d’adoption des technologies digitales. C’est également un beau terrain d’observation pour les autres industries qui peuvent s’en inspirer pour adapter certains usages à leur propre métier. Les technologies à la base des innovations sont bien souvent les mêmes.

Les GAFA mènent la danse à l’image d’Amazon. Celui-ci est passé maitre dans la maitrise du Machine Learning (système auto apprenant) pour optimiser ses recommandations d’achat qui interviennent pour plus de 30% de son chiffre d’affaire. Cette maitrise de l’intelligence artificielle Amazon en a fait une autre démonstration il y a quelques mois avec le lancement d’Amazon Go. Un magasin physique dans lequel le passage aux caisses a été supprimé grâce à une solution à base de deep learning. Une telle prouesse technique est-elle à la portée d’autres acteurs du retail qui ne disposent pas des moyens informatiques d’un GAFA et d’importantes équipes de datascientistes ?  Il semblerait que oui à en juger par l’annonce faite le 21 aout 2017 par Standard Gognition qui a lancé sa propre solution se présentant comme une alternative à Amazon Go.

Magasin sans caisse : L’expérience consommateur simple et personnalisée. Dans une étude OpinionWay pour l’observatoire Havas Paris/ Paris Retail week réalisée en juillet 2017 il apparait que 74% des français supportent de moins en moins de faire la queue dans les magasins. (cliquer sur l’illustration pour voir la totalité de l’infographie). Voilà qui devrait les satisfaire. Le consommateur a juste besoin de télécharger l’application de Standard Cognition pour qu’il soit connu et identifiable par le magasin. Le magasin sait ainsi qui sont les consommateurs présents, à quels endroits ils se trouvent et ce qu’ils achètent.Le tout en temps réel. Le consommateur ne change pas ses habitudes, il circule dans les allées et met dans son panier les produits qu’il a choisi.  Les produits placés dans le panier sont automatiquement et instantanément détectés. A la fin des achats, pas de fil d’attente, les produits contenus dans le panier sont automatiquement facturés au consommateur à la sortie du magasin. La solution a prévu une option « guest » permettant à quelqu’un qui n’aurait pas l’application de fréquenter quand même le magasin. A la fin de ses achats le « guest » est dirigé vers un kiosque, les produits dans le panier sont détectés et le consommateur n’a plus qu’a valider le paiement par carte de crédit.

La technologie digitale en action. Un réseau de caméras, associé à des équipements de « Computer vision », suit le consommateur dans le magasin en temps réel et analyse le moindre de ses mouvements. L’identification des produits manipulés par le consommateur se fait grâce à l’utilisation d’un système de deep learning (apprentissage profond). Au préalable chaque produit a été présenté au système sous toutes ses facettes pour qu’il puisse ensuite le reconnaitre sans erreur. La vidéo de démonstration de Standard Cognition donne une idée précise du fonctionnement de ce type de système.

Avec ce type de système c’est peut-être aussi la fin des vols ? En effet qu’un produit soit dans le panier ou dans la poche d’une personne, le système le détecte de la même façon et  facture.

De la recommandation à la gestion des stocks. Aujourd’hui quasiment tous les consommateurs font leur course avec leur smartphone en poche. Dès lors qu’ils ont téléchargé l’application idoine on peut les géolocaliser via le wifi ou des balises beacon et leur envoyer des messages promotionnels en fonction du rayon devant lequel ils se trouvent. Quand on connait le contenu du panier physisque on dispose de nouvelles informations supplémentaires. On pourrait donc faire des recommandations produits de la même manière que les sites de e-commerce qui se basent sur le remplissage du panier « virtuel ». On peut imaginer exploiter ces même informations en les agrégeant pour assurer le suivi de l’approvisionnement des rayons. Pour aller plus loin dans la gestion des stocks on pourra rajouter des solutions d’analyse prédictive, telles que celle proposée par la PME lilloise Vekia qui utilise également le machine learning pour optimiser la gestion de stock et réduire ainsi les couts.

La transformation digitale du retail ne s’arrête pas aux exemples que je viens de donner et bien d’autres seront exposés lors du Paris Retail Week 2017. A chacun de juger si les innovations seront durables dans le temps et à quel moment il faudra les adopter pour garder un avantage compétitif.

A lire également le billet de Paul d’Alena « Retail : une industrie hyperconnectée »