Sams Clubs AI sait combien de tarte à la citrouille vous mangerez ces vacances
Leur modèle utilise une grande variété de données, selon les responsables du Sams Club. Des choses comme les températures locales (le temps chaud signifie souvent moins de tartes achetées) ; si le match de football du dimanche est à domicile ou à l’extérieur (les matchs à domicile peuvent signifier que plus de tartes sont nécessaires); quelle est la popularité des tartes aux pacanes cette année (plus de tartes aux pacanes peuvent se traduire par moins de ventes de tartes à la citrouille).
Ces points de données, et d’autres, se connectent à un modèle d’intelligence artificielle qu’ils ont créé. Il crache des recommandations à chaque chef de magasin, comme le nombre de tartes qui doivent être disponibles dans leurs magasins à l’heure. L’année dernière, Sams Club a vendu suffisamment de tartes à la citrouille pour remplir 450 terrains de football, ont déclaré des responsables. (Ils ont refusé de donner un chiffre exact.)
Prévoir la demande avec précision est nécessaire, ont ajouté les responsables, car la concurrence pour conserver les clients est féroce et les marges bénéficiaires sont serrées.
Si les membres n’obtiennent pas ce dont ils ont besoin, ils ne renouvelleront pas avec nous, a déclaré Pete Rowe, vice-président de la technologie au Sams Club et membre du magasin dont la famille achète à la fois une tarte à la citrouille et aux pacanes pour Thanksgiving cette année. Il est essentiel pour nous et notre modèle de s’en assurer.
Ces dernières années, les modèles d’intelligence artificielle sophistiqués sont devenus monnaie courante dans les épiceries. Stimulé par la pandémie et les défis de la chaîne d’approvisionnement, il change rapidement l’expérience d’achat d’épicerie : des paniers d’achat alimentés par l’IA qui reconnaissent automatiquement les articles que vous avez ramassés aux robots de chef qui génèrent des recettes en fonction de vos achats.
La hausse est due à une confluence de facteurs, selon les experts de l’épicerie. Les magasins ont désormais accès à des montagnes de données, y compris des courtiers tiers et des programmes de fidélisation des acheteurs. La puissance de traitement informatique est moins chère et plus rapide. Les modèles d’apprentissage automatique, des logiciels que les ordinateurs utilisent pour apprendre et s’adapter par eux-mêmes, ont évolué. La pandémie a joué un grand rôle.
Gary Hawkins, directeur général du Center for Retail and Technology, a déclaré qu’à l’époque pré-pandémique, les magasins utilisaient des logiciels pour aider à la gestion des stocks, à la dotation en personnel et à la prévision du moment où les marchandises seront en stock. Mais après la pandémie, les chaînes d’approvisionnement ont explosé, la demande a explosé et les épiceries n’étaient pas préparées et avaient besoin de systèmes plus intelligents, a déclaré Hawkins.
Cela a littéralement fait exploser tous les modèles, car ils n’étaient tout simplement pas assez sophistiqués, a-t-il ajouté. Alors très vite, surtout les gros bonnets ont dit : il nous faut quelque chose de mieux ici.
En avril 2019, Walmart a lancé un laboratoire de recherche sur l’intelligence où des caméras et des capteurs sont connectés à des algorithmes pour surveiller le niveau de stockage des étagères. En mars, Kroger a lancé un laboratoire d’IA où la technologie peut suivre la fraîcheur des légumes. Le fabricant de ketchup Kraft Heinz utilise désormais l’apprentissage automatique pour suivre la demande de ses produits avant des événements tels que le Super Bowl. Amazon a ouvert cette année un Whole Foods entièrement automatisé qui utilise un logiciel d’apprentissage en profondeur pour permettre aux clients de faire leurs achats et de sortir sans avoir besoin d’un caissier. (Le fondateur d’Amazon, Jeff Bezos, est propriétaire du Washington Post).
Les start-up se sont également multipliées. Caper Cart, basé à New York, fabrique des paniers d’achat alimentés par l’IA qui reconnaissent automatiquement ce que les clients ramassent et les vérifient. Seattles Shelf Engine indique aux magasins le nombre d’articles dont ils ont besoin quotidiennement. Hivery, basée en Australie, a un modèle pour conseiller les épiciers sur l’endroit où mettre les produits en rayon.
L’IA fait son chemin dans presque toutes les capacités liées à la technologie, a déclaré Hawkins.
Dominic Dagostino, un membre du Sams Club de Dayton, Ohio, âgé de 30 ans, a déclaré qu’il n’avait aucune idée que l’entreprise utilisait une technologie aussi sophistiquée pour prédire la demande de tarte à la citrouille.
Bien qu’il ne soit pas un fan du plat et qu’il n’en apportera probablement pas chez ses sœurs pour les vacances, la seule tarte que j’aime vraiment est la pizza, il a dit que Dagostino est intrigué et quelque peu inquiet que l’intelligence artificielle soit utilisée de cette façon.
C’est effrayant, a-t-il déclaré dans une interview. C’est aussi fascinant.
Sams Club a pris la décision d’utiliser l’IA peu de temps avant la pandémie, a déclaré Rowe. La chaîne a utilisé un logiciel pour guider ses opérations, mais a estimé que cela pourrait être mieux.
Au cours des années passées, par exemple, Rowe a déclaré que nous produirions trop de tartes à la citrouille, trop de croissants et que [would lead] à nos associés qui perdent leur temps et aussi à nous qui devons jeter l’inventaire.
Désormais, l’entreprise utilise l’apprentissage automatique pour prévoir l’inventaire de tout ce qu’elle fabrique en interne, comme les tartes et le poulet rôti. Ils disposent également de laveurs de sol autonomes ou de robots autonomes pour scanner les étagères et envoyer des alertes au personnel en priorisant les articles qui doivent être réapprovisionnés en premier lorsque les camions de livraison arrivent.
Rowe a déclaré que cela avait aidé le magasin à devenir précis à plus de 90% dans la prévision de la demande et souhaitait qu’elle soit plus élevée.
Malgré l’attrait de l’IA, elle comporte des risques. Selon des chercheurs de l’Université de l’Arkansas, les algorithmes exploitent des trésors de données clients, alimentant les risques pour la vie privée. Cela peut aussi conduire à des biais.
Même si la race ou le sexe n’est pas une entrée formelle dans un algorithme d’IA, ont-ils écrit, une application d’IA peut imputer la race/le sexe à partir d’autres données et l’utiliser pour fixer un prix plus élevé à des données démographiques spécifiques.
D’autres notent que l’IA n’est pas une solution universelle et que les magasins pourraient gaspiller de l’argent en achetant des logiciels sophistiqués juste pour suivre le battage médiatique.
Vous ne pouvez pas être trop amoureux de l’élément objet brillant de l’IA, a déclaré Mike Hanrahan, ancien directeur général de Walmarts Intelligence Research Lab, dans une publication technique. Il y a beaucoup d’objets brillants qui font des choses que nous pensons irréalistes à l’échelle et probablement, à long terme, non bénéfiques pour le consommateur.