Pourtant, à une époque où l'analyse vidéo et l'intelligence artificielle (IA) sont largement associées aux domaines de la sécurité et de la surveillance, on les retrouve aussi dans d'autres sphères, notamment dans le secteur du commerce. Dans les boutiques, magasins et grandes surfaces, ces technologies peuvent jouer un rôle fondamental, en enrichissant l'expérience client et en optimisant les opérations commerciales. Alors que le monde du commerce en ligne bénéficie déjà depuis longtemps des insights fournis par des outils comme Google Analytics, le moment est venu de transposer cette richesse de données et d'analyses dans le monde physique, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère pour le retail. Ce sujet est au cœur du 23^e épisode d'AI Experience (« L'analyse vidéo à l'ère de l'AI : la performance opérationnelle augmentée ») où William Eldin, co-fondateur de l'entreprise XXII vous en dira plus sur l'analyse vidéo nourrie à l'intelligence artificielle.

L'analyse vidéo et l'IA : retour aux fondamentaux

L'analyse vidéo, lorsqu'elle est combinée avec l'intelligence artificielle, transcende sa fonction traditionnelle de surveillance pour devenir un outil puissant de business intelligence. Cette technologie innovante permet d'extraire des données significatives à partir des flux vidéo des caméras installés dans différents lieux, comme un magasin, un entrepôt, ou un centre commercial, offrant ainsi une compréhension profonde des comportements des clients et des dynamiques comportementales qui étaient auparavant inaccessibles.

L'analyse vidéo s'appuie sur la vision par ordinateur, une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le contenu visuel. Dans le contexte du retail, cela signifie que les caméras installées en magasin ne se contentent plus de filmer ; elles analysent activement les images pour identifier des modèles de comportement, compter le nombre de visiteurs, et suivre les parcours clients, tout en anonymisant les données. Par exemple, l'IA peut détecter des schémas spécifiques de mouvement ou d'interaction, tels que le regroupement de clients autour d'un produit spécifique, indiquant un intérêt accru qui pourrait être exploité pour des actions marketing ciblées.

L'un des impacts les plus significatifs de l'analyse vidéo par IA est sa capacité à démocratiser l'accès aux données comportementales. Auparavant, seuls les grands détaillants pouvaient se permettre des études de marché complexes et des audits de clients mystères pour obtenir des retours d'information similaires. Et encore, ce sont des démarches longues, coûteuses et qui ne permettent jamais d'avoir une vue holistique avec de déterminer des liens de causalité entre un comportement et une action. Ainsi le temps que met un vendeur pour approcher un client peut influencer considérablement le comportement de ce dernier, et donc, sa capacité à acheter. Comme le confirme William Eldin dans l'épisode du podcast, « L'analyse vidéo alimentée par l'IA transforme chaque caméra en magasin en un puissant capteur de données, nous permettant de comprendre les comportements des clients à un niveau jamais atteint auparavant. C'est une véritable révolution pour le secteur du retail. »

Applications concrètes et cas pratiques de l'analyse vidéo

Dans le monde physique, l'analyse vidéo propulsée par l'intelligence artificielle peut transformer la manière dont les espaces commerciaux opèrent et interagissent avec leurs clients. Comme le souligne William Eldin : « L'impact de l'IA dans l'analyse vidéo dépasse largement le cadre de la sécurité pour s'ancrer profondément dans l'amélioration de chaque facette de l'expérience retail. » Exemples.

• Optimisation de l'expérience client dans les commerces : en analysant les zones de forte affluence et les temps d'arrêt devant certains présentoirs, les commerçants peuvent ajuster la disposition de leurs produits pour maximiser l'engagement. De plus, en identifiant les articles les plus examinés mais moins souvent achetés, les magasins peuvent ajuster leur stratégie de prix ou de promotion pour améliorer les taux de conversion.
• Amélioration de l'efficacité opérationnelle dans les fast-foods : en analysant les flux de véhicules dans les accès en drive, ou sur le stationnement, les restaurants peuvent ajuster leurs ressources, optimiser les temps d'attente, réduisant ainsi les files d'attente et augmentant la satisfaction client. De plus, l'analyse vidéo peut aider à détecter les anomalies, comme les bornes de commande défectueuses, permettant une intervention rapide pour minimiser les perturbations du service.
• Renforcement de la sécurité dans les lieux publics : dans les gares ou les aéroports, l'analyse vidéo joue un rôle crucial dans la sécurité des passagers. Grâce à des algorithmes avancés, l'IA peut aider à détecter des comportements suspects ou des objets abandonnés, déclenchant des alertes en temps réel pour une intervention rapide. Cette capacité à surveiller activement et à réagir aux menaces potentielles contribue grandement à la sûreté et à la sécurité des espaces publics.

L'essor de l'analyse vidéo, alimentée par des avancées considérables en intelligence artificielle, marque une ère nouvelle et prometteuse pour les professionnels du retail, du marketing et de la vente. Cet outil novateur a le potentiel de transformer radicalement les pratiques actuelles, offrant une compréhension et un contrôle sans précédent sur les environnements de vente et les interactions clients.