IA & Computer Vision au service du merchandising retail : FacingVision
Qu'il s’agisse de lunettes, de cosmétiques, de produits alimentaires ou d’articles de sport, tous les réseaux retail partagent un enjeu identique : s’assurer de la valorisation des produits, de la visibilité des marques et du respect des plans merchandising.
Mais comment atteindre ces objectifs ? L’exploitation manuelle sur base de photos s’avère chronophage et source d’erreurs. Beaucoup d’enseignes n’ont donc pas de vision fiable de ce qui se passe réellement dans leurs points de vente.
FacingVision, une solution adaptable à tous les rayons
Pour répondre à cette problématique pour un client du secteur de l’optique, Claranet a développé FacingVision, une chaîne de traitement automatisée s’appuyant sur les dernières technologies d’IA et de computer vision : Databricks Spark et Azure Custom Vision.
Comment ça marche ? Un pipeline simple et puissant
Le processus FacingVision se déroule en quatre étapes, à partir de photos brutes prises en magasin et pour les transformer en données exploitables pour nourrir les décisions de merchandising.
- Collecte et nettoyage : Les photos, quel que soit leur format ou secteur, sont ingérées dans le cloud. Un pré-traitement élimine d’emblée les fichiers inutilisables et améliore les photos.
- Correction d'angle : Les images prises en biais sont redressées (homographie) pour garantir des mesures fiables, quelles que soient les habitudes de prise de vues des équipes.
- Détection intelligente : Un modèle IA identifie automatiquement les produits, logos de marque et zones de rayons sur chaque image, avec une précision supérieure à 90 %.
- Tableaux de bord dynamiques : Toutes les données sont réunies dans un reporting interactif : cartes de chaleur, ratios de visibilité, suivi historique, comparaisons entre magasins.
Pour notre client du domaine de l’optique, plusieurs challenges spécifiques ont été relevés. Ainsi, les présentoirs de lunettes sont entrecoupés de miroirs, dans lesquels se reflètent les paires : il est nécessaire de les isoler. Autre difficulté, celle des paires à bords très fins : l’algorithme doit être capable de détecter toutes les paires, indépendamment du type de monture.
Au bout de la pipeline : rapidité et fiabilité des résultats
- Gains de temps massifs : Là où l’analyse manuelle prenait des jours, FacingVision livre des résultats en quelques minutes, même pour des milliers d’images : le pipeline Spark traite les images en parallèle.
- Baisse du taux d’erreur : Le traitement automatisé garantit l’uniformité de l’analyse, et réduit nettement les erreurs de saisie ou d’interprétation.
- Facilité du suivi dans le temps : l’agrégation centralisée des données permet d’avoir accès à leur historique et ainsi de pouvoir comparer les données.
➡️ Les équipes merchandising disposent d’une vision claire et basée sur des données fiables de la situation en points de vente : visibilité exacte des marques, optimisation de l’allocation d’espace…
Derrière la technologie, une équipe engagée
Plus qu’une simple technologie, FacingVision repose sur la collaboration étroite d’une équipe pluridisciplinaire : data engineers, experts en machine learning, ingénieurs computer vision et spécialistes DevOps travaillent main dans la main pour garantir robustesse, scalabilité et efficacité au quotidien.
Cette complémentarité d’expertises a permis de relever, pour notre client du secteur de l’optique, des défis ambitieux : traitement de volumes massifs d’images, exigence de précision malgré la complexité des produits…
Mais chez Claranet, nous pensons que la meilleure IA n’a de valeur que si elle s’intègre simplement dans les usages, sans bouleverser les habitudes des équipes terrain. Notre accompagnement commence dès les premières phases du projet : échanges avec les utilisateurs finaux, tests sur cas réels, adaptation continue.
Résultat: notre client du secteur de l’optique n’a pas eu à modifier ses habitudes – il a simplement gagné en rapidité de traitement et en lisibilité avec des tableaux de bord visuels, interactifs et adoptés dès la première semaine de mise en place.
L’innovation au service de la croissance retail
Claranet continue d’innover pour anticiper les nouveaux enjeux du retail et va encore plus loin en adaptant ses savoir-faire à tous les univers où la donnée visuelle et la reconnaissance avancée – OCR et autres déclinaisons – offrent de nouveaux leviers opérationnels.
Notre ambition : accompagner durablement les enseignes dans leur transformation avec l’IA et la data, pour des points de vente toujours plus agiles et performants.
Prêt à faire de la vision assistée par IA le moteur de votre prochaine réussite ? Contactez-nous pour découvrir comment FacingVision peut vous aider à propulser votre merchandising au niveau supérieur !