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Walmart déploie des balances de libre-service alimentées par l’IA

David BECK Academic - Economics, Society and Political science - Environment and Technologies (AI, blockchain)

Les clients bénéficient désormais d’un passage en caisse nettement plus rapide. En tant que plus grand détaillant au monde, Walmart est l’un des leaders dans l’exploitation des technologies transformationnelles pour améliorer l’expérience d’achat des clients, réduire les coûts et renforcer l’efficacité. Walmart utilise une plateforme de communication pour mettre en relation Walmart et les principales entreprises technologiques. Elle sert de passerelle entre les entreprises technologiques et Walmart pour créer conjointement des solutions techniques qui peuvent résoudre les problèmes de la vente au détail.

La plateforme n’a sélectionné qu’une poignée d’entreprises qui répondent aux critères élevés de Walmart. Les meilleurs de ces projets seront déployés dans les magasins Walmart afin d’être utilisés pour optimiser le fonctionnement des magasins et améliorer l’expérience client.

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Encourager la collaboration ouverte

En réponse à la demande croissante des clients pour des achats en libre-service, Walmart montre la voie en lançant des balances de produits frais en libre-service dans de nombreux magasins. Cela améliore l’expérience d’achat en faisant gagner du temps aux clients et en facilitant leurs achats, tout en réduisant les coûts opérationnels. Avec les balances en libre-service traditionnelles, les clients devaient souvent cliquer sur plusieurs écrans pour identifier le bon produit parmi des centaines d’options possibles. Cela peut prêter à confusion et les clients ont souvent besoin de l’aide d’un associé pour mener à bien le processus de pesée.

Conçue pour réduire la quantité d’aide que les consommateurs doivent demander aux associés pendant le processus de caisse automatique, la plateforme peut identifier les produits même lorsqu’ils sont placés dans des sacs en plastique transparent. Les acheteurs peuvent ensuite sélectionner leurs articles d’un seul coup, alors que la méthode précédente nécessitait plusieurs écrans. L’apprentissage automatique permet à la technologie d’améliorer continuellement ses capacités en reconnaissant les nouvelles références et en traitant les données sans l’intervention des employés. Le temps de pesée moyen a été réduit d’environ 40 %, selon les données de 10 magasins Walmart, avec une plus grande satisfaction des clients et une augmentation des transactions globales.

Une expérience d’achat plus positive pour le client

La solution de balance en libre-service alimentée par l’IA intègre la reconnaissance des produits. La technologie s’intègre de manière transparente aux balances traditionnelles en libre-service déjà déployées par Walmart, les transformant en dispositifs d’IA de pointe, minimisant ainsi la nécessité pour Walmart d’acheter de nouveaux équipements.

Lors de l’utilisation, les clients placent simplement les articles ensachés (par exemple, les fruits, les légumes et autres produits secs ou en vrac) sur la balance et, intuitivement, l’IA fait le reste du travail. Le système identifie précisément le produit sans modifier le comportement normal du client ou de l’acheteur, même pour les articles emballés dans plusieurs couches de sacs en plastique transparent ou autres matériaux de protection.

Les clients sont accueillis avec une liste de produits prêts à l’emploi qu’ils peuvent sélectionner à l’écran. Par le passé, il fallait passer par plusieurs écrans et taper sur plusieurs touches, ce qui augmentait les frictions lors de l’achat. Désormais, en un seul clic, les clients peuvent imprimer leur étiquette de paiement et terminer le processus de manière beaucoup plus simple et rapide.

Appliquer la reconnaissance des produits par l’IA

Normalement, un système de reconnaissance de produits basé sur l’IA nécessite la collecte, l’étiquetage et l’apprentissage des données dans le cadre d’un processus distinct impliquant des efforts manuels importants et coûteux. Dans cette approche traditionnelle de l’apprentissage automatique, les employés du magasin doivent être impliqués dans la collecte des données, des annotateurs professionnels sont sollicités pour l’étiquetage des données et des scientifiques de haut niveau pour la formation des modèles. Cela conduit à une inefficacité importante, car ce processus nécessite une mise à jour continue à mesure que de nouveaux produits sont introduits dans le magasin.

Cette nouvelle approche permet l’apprentissage automatique de nouvelles références (EAN), sans nécessiter d’intervention humaine manuelle, et devient plus intelligente au fil du temps dans une boucle de rétroaction positive. Afin d’aider les gens à mieux vivre grâce à des initiatives de responsabilité sociale des entreprises (RSE), la solution est soigneusement conçue pour protéger la vie privée des clients. La caméra concernée est orientée vers le bas, ne capturant que les produits placés sur la balance dans son champ de vision, et non l’acheteur. En outre, le système étant basé sur l’auto-apprentissage, tout le traitement des données est effectué automatiquement par le système lui-même.

D’un point de vue logiciel, la solution s’est appuyée sur un algorithme novateur d'”apprentissage faiblement supervisé”, qui a permis de réaliser l’auto-apprentissage. Elle s’est appuyée sur les GPU NVIDIA T4 Tensor Core pour l’inférence IA en association avec la pile logicielle optimisée NVIDIA EGX tournant sur des serveurs Dell EMC PowerEdge.

Dans la première vague de déploiement, la solution est lancée dans 100 magasins Walmart en Chine. Cela permet à un grand nombre de clients de Walmart d’expérimenter les avantages que l’innovation technologique peut apporter au quotidien. Aujourd’hui, la solution a été déployée en production dans tous les magasins Walmart.

Academic - Economics, Society and Political science - Environment and Technologies (AI, blockchain)