Les listes de courses que nous griffonnions au dos d’une feuille de brouillon sont le plus souvent déjà connues des supermarchés que nous fréquentons. D’abord via les cartes de fidélité que nous numérisons à la caisse, et d’autant plus depuis nos paniers en ligne, nos habitudes d’achat ne sont plus un secret. Mais maintenant, de plus en plus de détaillants utilisent l’IA (intelligence artificielle), des systèmes logiciels qui peuvent apprendre par eux-mêmes pour essayer de prédire et d’encourager automatiquement nos préférences et nos achats très spécifiques comme jamais auparavant. Ainsi, la prochaine fois que vous vous précipitez dans votre magasin local pour acheter certaines collations et un vin particulier un vendredi soir, vous pouvez peut-être blâmer l’IA et un ordinateur qui a tout appris sur vous pour la décision. Will Broome est le fondateur d’Ubamarket, une entreprise britannique qui crée une application d’achat qui permet aux gens de payer des articles via leur téléphone, de faire des listes et de scanner les produits pour les ingrédients et les allergènes. «Notre système d’IA suit les comportements des gens plutôt que leurs achats, et plus vous magasinez, plus l’IA en sait sur les types de produits que vous aimez», dit-il. «Le module d’IA est conçu non seulement pour faire les choses évidentes, mais il apprend au fur et à mesure et devient anticipatif. Il peut commencer à se faire une idée de la probabilité que vous essayiez une autre marque ou d’acheter du chocolat un samedi. » Et il peut proposer ce qu’il appelle des «offres hyper-personnalisées», comme du vin moins cher un vendredi soir. Ubamarket a eu du mal à persuader les plus grands supermarchés du Royaume-Uni d’adopter l’application. Il a donc plutôt conclu des accords avec de plus petites chaînes de dépanneurs au Royaume-Uni, notamment Spar, Co-op et Budgens, des magasins qui ne sont pas traditionnellement associés à la haute technologie. L’adoption de l’application reste faible mais elle augmente, en partie grâce à la pandémie de coronavirus, qui a rendu les gens plus réticents à toucher les caisses ou à faire la queue. «Avec l’application, nous avons constaté que le contenu moyen d’un panier était en hausse de 20% et que les utilisateurs de l’application étaient trois fois plus susceptibles de retourner faire leurs achats dans ce magasin», déclare M. Broome. En Allemagne, une start-up berlinoise appelée SO1 fait des choses similaires avec son système d’IA pour les détaillants. Il affirme que neuf fois plus de personnes achètent des produits suggérés par l’IA que ceux proposés par les promotions traditionnelles, même lorsque les remises sont inférieures de 30%. Obtenir des offres sur des produits que vous voudrez peut-être acheter plutôt que des coupons aléatoires est idéal pour les consommateurs. Cependant, Jeni Tennison, qui dirige l’Open Data Institute du Royaume-Uni, un organisme qui fait campagne contre l’utilisation abusive des données, reste prudente quant aux vastes quantités d’informations sur les personnes qui sont collectées. «Les gens sont heureux d’être des produits recommandés, mais commencent à se sentir plus mal à l’aise lorsqu’ils sont poussés ou manipulés dans des achats particuliers basés sur une caricature de qui ils sont plutôt que sur toute la complexité de leur personnalité», dit-elle. Et elle ajoute que l’utilisation de l’IA dans le commerce de détail soulève des questions sociétales plus importantes. « Nous devons nous demander dans quelle mesure la collecte de données est équitable et éthique. Ainsi, par exemple, les femmes blanches de la classe moyenne se voient-elles offrir de l’argent sur les légumes frais, mais ce n’est pas offert à quelqu’un qui pourrait vraiment en bénéficier? » dit Mme Tennison. « Ce que nous devons vraiment comprendre, c’est quel impact la collecte de données et le profilage ont sur différents secteurs de la société. Est-ce le profilage des personnes basé sur la race, le statut socio-économique, la sexualité? » Le géant en ligne Amazon n’est pas étranger à la collecte de données. Il dispose de grandes quantités d’informations sur ses clients à partir de leurs achats en ligne et via ses produits tels que les sonnettes Ring et les haut-parleurs Echo. Il se lance maintenant dans la vente au détail physique, avec des magasins de brique et de mortier regorgeant de technologies de vision par ordinateur assistées par l’IA. Cela signifie que dans ses épiceries Amazon Go, actuellement en service dans 27 endroits aux États-Unis, les gens peuvent faire leurs achats sans interaction avec un humain ou une caisse. Ils glissent simplement leur smartphone sur le scanner lorsqu’ils entrent dans le supermarché, prennent ce qu’ils veulent acheter, puis sortent. L’IA regarde bien sûr et vous envoie une facture à la fin. Les premiers magasins Amazon Go étaient de petits sites, en raison du coût des capteurs et de l’équipement nécessaires, mais la société s’étend progressivement à de plus grands magasins. Amazon travaille également sur la technologie pour les supermarchés qui ne veulent pas moderniser leurs magasins avec des systèmes aussi coûteux. C’est là qu’intervient son Dash Cart, un chariot de supermarché rempli de capteurs pour détecter et rassembler tout ce que vous mettez. Dans le magasin de Los Angeles où il est testé, il a une voie rapide spéciale à vérifier, sans avoir besoin d’un humain, bien sûr. Un autre détaillant américain, Kroger, expérimente des étagères intelligentes équipées d’écrans LCD qui diffusent un contenu contextualisé conçu pour attirer les clients vers eux. Certains affichent des offres et du contenu personnalisé en se connectant via Bluetooth à des applications de fidélité sur les téléphones. Selon le groupe de recherche Gartner, plus des trois quarts des grands détaillants dans le monde ont soit des systèmes d’IA en place, soit prévoient de les installer avant la fin de l’année. Son analyste Sandeep Unni affirme que la pandémie mondiale a accéléré cette tendance car elle a radicalement changé les habitudes de consommation. «Les gens ont paniqué et se sont concentrés sur les produits essentiels plutôt que non essentiels, ce qui a créé un énorme déséquilibre entre l’offre et la demande», dit-il. « Cela signifiait que nous avons vu les étagères se vider et que les prévisions de la demande ne fonctionnaient soudainement plus. » Source: bbc.com By Jane Wakefield Technology reporter 11/09/2020