Applications de computer vision en retail :
1) Recommandation par similarité visuelle
La recommandation e-commerce reposait surtout sur le balisage (tags, filtres). La reconnaissance d’image ouvre la voie à des suggestions fondées sur des critères visuels réels. Résultat : des propositions plus pertinentes et des métadonnées plus fines.
– Forever 21 a introduit en 2018 une recherche et navigation visuelles dans son app iOS, observant +20 % de valeur de panier moyen dès le premier mois, puis un déploiement web accéléré.
– ManoMano, avec Theodo Data & AI et l’outil Liet, a mis en place des “Look Alike” visuels, améliorant le taux de conversion de 1,7 %. L’algorithme recommande des articles semblables à celui consulté, au moment opportun.
2) Le monde comme supermarché : la recherche visuelle
Le mobile est devenu un compagnon d’achat incontournable : 71 % des clients l’utilisent en magasin pour s’informer. Aux côtés des applications de “scoring” (ex. Yuka), les fonctions de recherche visuelle se généralisent.
– eBay Image Search permet d’identifier via la caméra des objets proches de produits vendus sur la plateforme et de les acheter en un clic (livres, DVD, beauté, etc.).
– 97 % des consommateurs aux États-Unis recherchent une image de produit avant l’achat, une pratique particulièrement ancrée chez les 18–44 ans. La visualisation rassure et déclenche plus facilement la conversion.
3) Essayer avant d’acheter grâce à la réalité augmentée
L’essayage virtuel fait passer l’inspiration à l’acte d’achat.
– AR Beauty Try-On (Google, 2019) intègre l’essai de maquillage dans YouTube : lors des tests, 30 % des spectateurs ont activé l’expérience et y ont consacré plus de 80 secondes pour essayer des teintes.
Les études de 2018 (Digital Commerce, Vertebrae) confirment la tendance : 51 % des consommateurs attendent une personnalisation omnicanale ; 78 % préfèrent interagir avec une expérience AR plutôt que regarder une vidéo de 30 secondes ; l’AR est 2,6x plus engageante que l’image statique et 2,1x plus que la vidéo.
Au-delà de la beauté, mode et ameublement adoptent l’AR. L’app IKEA Place illustre bien l’intérêt : projeter un meuble chez soi, réduire les doutes, limiter les retours, alléger la logistique.
4) Le “Grab & Go” sans caisse
Popularisé par Amazon Go (premier magasin ouvert au public le 22 janvier 2018 à Seattle), le concept s’est étendu à 17 magasins dans quatre villes (New York, Chicago, Seattle, San Francisco). Des caméras et algorithmes de vision identifient les produits saisis, les rattachent à l’acheteur et déclenchent le paiement à la sortie.
Les premiers retours d’Amazon indiquent un comportement d’achat au-delà du simple snack : les clients restent en moyenne 27 minutes (pour une petite surface), font leurs courses de déjeuner et dîner, et 44 % des visiteurs deviennent des habitués. L’expérience, simple et rapide, tire le panier moyen vers le haut.
5) Reconnaissance faciale pour mieux comprendre les besoins
La reconnaissance faciale gagne les smartphones : d’après Counterpoint Research, plus d’un milliard d’appareils devaient l’embarquer à court terme (64 % du parc en 2020, contre 5 % en 2017), accélérant son adoption. En magasin, des usages émergent pour mieux comprendre le parcours :
– Estimation d’âge/genre, zones d’attente, temps de choix, expressions faciales.
– Walmart a breveté en 2017 une technologie analysant les expressions dans les rayons et files afin de mesurer la satisfaction, localiser les points de friction, adapter l’assistance et optimiser présentoirs et promotions en temps réel.
Ces approches doivent naturellement être déployées avec transparence, sécurité et respect des réglementations en vigueur.
À retenir
À l’heure où les enseignes cherchent à effacer la frontière entre commerce physique et digital, la reconnaissance visuelle offre un levier concret : meilleure découverte produit, conversion renforcée, parcours plus fluide, logistique optimisée. Qu’il s’agisse de livraisons autonomes, d’inventaires robotisés ou de recommandation à fort contexte, la computer vision est appelée à jouer un rôle central dans la numérisation du retail et l’évolution des compétences en point de vente.
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