L’IA est intégrée partout chez Walmart

Chez Walmart, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique sont partout.

Vous ne le verrez pas lorsque vous marcherez dans les allées d’un magasin Walmart. Vous ne le sentirez pas lorsque vous récupérerez un colis Walmart depuis votre perron. Et vous ne le remarquerez pas lorsque vous recherchez tout sur le site Web de Walmart, des serviettes en papier aux jouets.

Mais aujourd’hui, l’IA et le ML sont intégrés dans toute l’organisation Walmart, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des achats à la recherche.

En tant que plus grand détaillant au monde, il n’est pas surprenant que le leader de la vente au détail basé à Bentonville, dans l’Arkansas, ait investi dans l’IA de pointe pendant des années : en 2017, par exemple, VentureBeat a souligné l’augmentation massive des stocks de Walmart grâce à l’IA, alors que nous avons couvert Walmarts Efforts d’IA sur tout, de la livraison express aux robots de livraison d’épicerie au cours de la dernière demi-décennie.

Et au cours des six dernières années, Walmart est passé d’une poignée de data scientists internes à des centaines, selon Srini Venkatesan EVP, US Omni Tech chez Walmart Global Tech. Ces scientifiques des données font partie d’équipes liées à la prévision de la chaîne d’approvisionnement, à l’optimisation et à la planification de la main-d’œuvre/de la demande ; recherche et personnalisation ; ainsi que les technologies émergentes. Nous dépensons vraiment beaucoup pour le développement interne parce que nous pensons que c’est notre sauce secrète compétitive, a-t-il déclaré à VentureBeat.

Venkatesan, qui dirige toutes les équipes technologiques qui permettent le marché mondial, la chaîne d’approvisionnement omni et les magasins de Walmart, a déclaré que Walmart évolue d’un automatisme de la vente au détail à un catalyseur de la vente au détail où l’IA et le ML sont très pertinents pour nous. Ce qu’il entend par automatiser par opposition à permettre, a-t-il ajouté, c’est que l’entreprise est passée de la simple utilisation de la technologie pour rendre les outils et les processus de Walmart plus efficaces à prendre du recul. Nous examinons l’image globale de bout en bout pour permettre des améliorations tout au long du parcours d’achat et dans toute l’organisation, a-t-il déclaré.

Ce qui, bien sûr, mène directement au plus grand objectif de Walmart : déterminer ce que veut le client et le fournir. Walmart a toujours été axé sur ce que veut le client, a-t-il déclaré. Le client est numéro un.

L’IA imprègne toute la chaîne d’approvisionnement de Walmart

Pour donner aux clients ce qu’ils veulent à l’ère des problèmes de la chaîne d’approvisionnement mondiale, Walmart a mis l’accent sur l’IA sur le front de la chaîne d’approvisionnement : la semaine dernière, la société a annoncé qu’elle ouvrirait quatre centres de distribution (FC) de nouvelle génération au cours des trois prochaines années, avec le premier fait ses débuts cet été à Joliet, dans l’Illinois.

Ces FC seront les premiers du genre pour Walmart, utilisant la robotique et l’apprentissage automatique pour accélérer l’exécution. La société affirme que, combinée à ses centres de distribution traditionnels, Walmart sera désormais en mesure d’atteindre 95% de la population américaine avec une expédition le lendemain ou le surlendemain.

De plus, lundi dernier, Walmart a annoncé qu’il apporterait la robotique de nouvelle génération et la technologie d’intelligence artificielle Symbotics à ses 42 centres de distribution régionaux au cours des huit prochaines années, déjà utilisées dans 26 alors que le détaillant travaille à la modernisation de son réseau de chaîne d’approvisionnement. La technologie devrait aider Walmart à augmenter la précision de ses stocks et à augmenter la capacité de ses entrepôts à recevoir et à expédier des produits vers les magasins, a déclaré la société dans un communiqué.

Symbotic, qui est devenu public cette semaine et bénéficie d’un investissement important de Walmart, a déclaré que son logiciel et son système robotique alimentés par l’IA, y compris ses Symbots, qui sont des véhicules entièrement autonomes qui tirent parti de l’apprentissage automatique, de la vision et des algorithmes, répondent à certains des plus grands défis du complexe de Walmart. chaîne d’approvisionnement.

Lorsque vous regardez des choses comme la précision et la réduction des erreurs et des rebuts, il y a des économies incroyables du point de vue du fonds de roulement, de la gestion des stocks et de la main-d’œuvre globale, a déclaré Michael Loparco, PDG de Symbotic. Je pense donc qu’il existe de puissants inducteurs de coûts, mais je pense que le plus grand catalyseur pour Walmart est l’évolution de la demande des consommateurs et la nécessité de tirer le marché.

Walmart a fait évoluer la chaîne d’approvisionnement

Les efforts de la chaîne d’approvisionnement de Walmart utilisant l’IA ont évolué au cours des dernières années, a déclaré Venkatesan, passant de la simple prévision de la demande de vente combien se vendra déjà dans les magasins à la prévision de la demande des consommateurs en termes de ce que le client voudra réellement acheter, par analyser les données sur tous les canaux, des recherches Google aux flux sociaux Tik Tok.

Pendant la pandémie, cependant, ce qui était un problème de demande délicat à résoudre est également devenu un problème d’approvisionnement épineux.

Nous avons appris que nous devions comprendre ce qui n’allait pas être en stock et par quoi le remplacer, a-t-il déclaré. Nous avons donc investi beaucoup d’efforts dans l’IA et le ML pour la logique de substitution. L’IA d’apprentissage en profondeur prend en compte des centaines de variables de taille, de type, de marque, de prix, de données agrégées sur les acheteurs, de préférences individuelles et d’inventaire actuel, entre autres en temps réel pour déterminer le meilleur prochain article disponible.

L’IA alimente la recherche et la personnalisation de Walmart

Historiquement, une grande partie de l’activité autour de la recherche et de la personnalisation de Walmart concernait la prise de décision automatisée, a déclaré Jan Pedersen, vice-président de la recherche et de la personnalisation, US Omni Tech, chez Walmart. Mais plus récemment, les performances des modèles d’IA de vision par ordinateur sont devenues bien meilleures qu’auparavant grâce à l’apprentissage en profondeur, a-t-il expliqué. Vous pouvez utiliser ces choses dans la production et obtenir des résultats, a-t-il déclaré.

En conséquence, il existe plusieurs domaines dans lesquels Walmart utilise les technologies d’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel dans la recherche et la personnalisation, a-t-il expliqué. Il existe des requêtes en anglais comprenant ce que les gens veulent dire lorsqu’ils demandent un type de produit, comprenant quelles parties de la requête sont importantes.

Comprendre la qualité de l’image est également essentiel, a-t-il ajouté. Peut-être même faire de l’extraction d’attributs, sachant donc que c’est une chemise rouge parce que son rouge dans l’image est important. Enfin, il y a la traduction automatique. Nous n’avons pas à faire de traduction manuelle de quoi que ce soit, c’est donc un gros coup de pouce, a-t-il déclaré.

La recherche est une frontière en expansion

Certaines requêtes, cependant, sont beaucoup plus faciles que d’autres, a-t-il souligné. Vous pouvez avoir une requête répétée plusieurs fois et les gens vous donnent un signal très fort sur ce que cela signifie, ou vous pouvez avoir une requête où si vous la regardez, l’intention est très évidente ce qui intéresse l’utilisateur, mais si vous attaquez à partir d’une approche standard, vous n’obtiendrez pas vraiment de bons résultats.

Un exemple de cela tout récemment, a-t-il expliqué, était les avocats du Mexique. La raison pour laquelle c’est intéressant est que la plupart des avocats ne vous disent pas qu’ils viennent du Mexique. D’un autre côté, a-t-il expliqué, la requête elle-même est très évidente, ce que veut l’utilisateur. Nous avons donc mis cela dans le seau des requêtes sémantiques où vous devez vraiment être au-dessus de cela, comprendre que la partie avocat est importante ou déduire en général d’autres choses que vous savez sur un élément qui est susceptible d’être important.

Enfin, Pedersen a évoqué les efforts de Walmart concernant les requêtes multilingues, qui permettent aux clients hispanophones de trouver des articles spécifiques sur le site Walmart.com et dans l’application.

L’une des choses intéressantes à propos des expériences de recherche en général est que les gens peuvent taper ce qu’ils veulent, car c’est une case vide, a-t-il déclaré. Pour servir les clients qui recherchent l’espagnol, Walmart utilise la détection de la langue à l’aide de l’IA. Vous détectez que cette requête est susceptible d’être en espagnol, puis vous effectuez une traduction automatique pour traduire la requête en anglais, a-t-il déclaré. Ensuite, lorsque nous obtenons les résultats, nous renvoyons les résultats en anglais. Le niveau suivant consiste à faire une traduction automatique du contenu de la description du produit afin que nous puissions traduire les titres.

Technologie de cabine d’essayage alimentée par l’IA

La vision par ordinateur alimente également l’une des offres les plus récentes de Walmart axées sur l’IA : la technologie de cabine d’essayage virtuelle dynamique de Zeekit, que Walmart a acquise l’année dernière. Il permet aux clients d’acheter des vêtements en ligne et de voir à quoi ressemblera réellement un article.

L’expérience Walmarts Choose My Model, qui a été lancée en mars, offre aux clients un choix de 50 modèles entre 52 60 de hauteur et les tailles XS XXXL. Les clients peuvent choisir le modèle qui représente le mieux leur taille, leur morphologie et leur teint.

Sur la base des millions d’images que nous avons du catalogue, nous analysons tous les différents points d’articulation sur les modèles et les utilisons pour créer la simulation vestimentaire, a déclaré Desire Gosby, vice-président, technologie émergente chez Walmart Global Tech. Il s’agit de tout décomposer, qu’il soit censé s’adapter lâchement ou non, où la taille est censée s’adapter, comment la longueur doit s’ajuster en fonction de votre taille.

Actuellement, l’équipe de Gosbys travaille sur une expérience utilisant la technologie Zeekits où les clients peuvent réellement télécharger leurs propres photos. C’est en fait un problème plus difficile pour l’IA et la vision par ordinateur, a-t-elle déclaré. Et les clients doivent s’assurer qu’ils prennent une bonne photo avec laquelle ils se sentent bien.

L’IA conversationnelle dans le mix

Walmart a également récemment lancé, après plusieurs mois de tests, sa technologie d’IA conversationnelle appelée Text to Shop. Les clients peuvent envoyer un SMS ou dire ce dont ils ont besoin et Text to Shop l’ajoutera à leur panier. S’ils ont besoin d’un article qu’ils n’ont jamais acheté auparavant, Walmart fournira des recommandations de produits

Il s’agit vraiment de la façon dont nous aidons le client à exprimer plus facilement ce qu’il veut ou ce dont il a besoin de nous », a déclaré Gosby. Il s’agit essentiellement d’une plate-forme d’assistance numérique qui exploite le chat vocal et textuel avec lequel nous travaillons dans toute l’entreprise, y compris le service client, et nous alimentons les assistants d’achat Walmart sur Google et dans Siri.

Text to Shop est le résultat de nombreux investissements dans la compréhension du langage naturel, a-t-elle ajouté. Tiraient parti de GPT-3 sous le capot, puis tiraient vraiment parti de nos données pour créer une compréhension naturelle du langage naturel.

Mais, admet-elle, il est en fait très difficile de comprendre si vous dites des choses comme ajouter du lait au chocolat et de la pizza à mon panier que vous voulez vraiment dire du lait au chocolat par opposition au chocolat contre le lait.

Dans l’ensemble, ces technologies visent à donner aux clients la confiance nécessaire pour effectuer des achats, a déclaré Gosby. Sommes-nous vraiment en train de leur faire gagner du temps ? Diminuons-nous les taux de retour des vêtements ? Tout ce que fait Walmart doit viser à éliminer les frictions pour le client d’une manière ou d’une autre, a-t-elle déclaré: Nous ne faisons pas la technologie pour la technologie.

Walmarts AI est étroitement axé sur le client

Interrogé sur l’avenir de l’IA chez Walmart, Venkatesan est revenu à se concentrer sur le client. Notre prédiction de l’avenir a toujours été ce que le client veut, nous observons le client très attentivement, a-t-il déclaré. Nous pouvons comprendre comment évoluent les tendances des clients et nous nous y adapterons ensuite, car il est très difficile de prédire exactement où elles iront.

Walmart continuera à affiner, a-t-il ajouté. Je pense qu’il y a encore beaucoup d’améliorations à faire, a-t-il dit. Ce sera une évolution ou une mise à niveau constante de ce que nous faisons en permanence, car cela ne fera que devenir plus complexe à mesure que les demandes des clients changent.