En 2007, Alan O’Herlihy, qui travaillait auparavant avec de grandes installations SAP ainsi qu’avec des détaillants, a entrepris de trouver un moyen d’aider les détaillants à minimiser la « démarque inconnue », c’est-à-dire lorsqu’un magasin a moins d’articles en stock que dans son inventaire enregistré. Il a opté pour la vision par ordinateur comme solution au problème et a fondé une entreprise, Everseen, pour commercialiser la technologie.
Everseen – qui utilise la vision par ordinateur pour, entre autres, tenter de prévenir le vol aux caisses automatiques – a annoncé aujourd’hui avoir levé 65 millions d’euros (~ 71,32 millions de dollars) dans le cadre d’un tour de table de série A dirigé par Crosspoint Capital Partners, un ancien investisseur dans le démarrage. Les nouveaux fonds portent le total de la société irlandaise Everseen à près de 90 millions de dollars.
« Nous connaissons une demande importante pour notre technologie de la part des détaillants aux prises avec le double impact de la baisse des dépenses des clients et de l’augmentation des pertes opérationnelles, y compris la démarque inconnue », a déclaré O’Herlihy. « Le secteur de la vente au détail est également confronté à des défis tels que la pénurie de main-d’œuvre et l’inflation des coûts de main-d’œuvre, ce qui rend notre technologie encore plus précieuse pour résoudre ces problèmes. »
La démarque inconnue, en particulier, peut être un sérieux coup pour les résultats des détaillants, au point d’O’Herlihy. En 2017, les magasins ont perdu environ 1,33 % de leurs revenus en raison de la démarque inconnue, pour un total estimé à 47 milliards de dollars, selon la National Retail Federation.
Everseen utilise une combinaison de caméras montées au plafond et de logiciels de vision par ordinateur pour – en théorie – réduire le vol au point de vente dans les magasins physiques. Selon O’Herlihy, les algorithmes d’Everseen peuvent détecter et suivre les objets (par exemple les SKU) d’intérêt, en analysant leur interaction et en reconnaissant les « actions d’intérêt » effectuées par les acheteurs et les vendeurs.
Au-delà du vol, Everseen prétend être en mesure de « savoir » quand les articles sur une étagère sont presque en rupture de stock et « identifier les processus nécessitant une attention immédiate pour aider le personnel à résoudre les problèmes, améliorer les tendances et réduire les écarts ». La plate-forme, qui traite chaque jour la vidéo de centaines de millions de produits et de dizaines de millions d’interactions avec les clients, peut se connecter aux outils existants d’un détaillant, tels qu’un système de gestion des commandes, pour fournir des informations et des analyses en temps quasi réel.
« Tous ces éléments servent d’entrée, permettant à notre solution de » pousser « un client à s’auto-corriger ou de demander à un associé du magasin d’engager et d’aider le client en question », a expliqué O’Herlihy. « Notre objectif est d’arrêter et de récupérer les pertes, de permettre au détaillant d’intervenir, de promouvoir de bonnes interactions avec les clients et de créer des processus fluides tout en améliorant l’expérience client globale et en ayant un impact positif sur les résultats. »
Everseen n’a pas toujours réussi cette mission. Les travailleurs de Walmart, qui était autrefois un client majeur d’Everseen, ont déclaré à Wired en 2020 que le système considérait souvent à tort un comportement innavent comme un vol et ne parvenait pas à arrêter les cas réels de vol.
En réponse aux allégations, Walmart a déclaré avoir apporté des « améliorations significatives » à son système Everseen, ce qui a entraîné moins d’alertes dans l’ensemble. Mais la relation entre les deux sociétés s’est détériorée peu de temps après. Everseen a poursuivi Walmart, affirmant que le détaillant avait détourné la technologie de l’entreprise irlandaise et avait ensuite construit son propre produit similaire à celui d’Everseen. (Everseen et Walmart se sont installés en décembre 2021.)
Surveillance technique d’Everseen pour les anomalies. Crédits image : Déjà vu
Il est difficile d’évaluer la précision d’un système sans accès à son arrière-plan. Mais l’histoire nous a appris que la technologie de vision par ordinateur – en particulier la technologie conçue à des fins anti-vol à l’étalage – est susceptible de biais et d’autres défauts.
Prenons l’exemple d’un algorithme formé pour repérer les activités « suspectes » d’un acheteur. Si l’ensemble de données utilisé pour l’entraînement était déséquilibré – par exemple, contenait une quantité écrasante de séquences d’acheteurs noirs en train de voler – il signalerait probablement les acheteurs surreprésentés plus souvent que les autres.
De plus, certaines solutions antivol alimentées par l’IA sont explicitement conçues pour détecter la démarche de piste de vol à l’étalage – les schémas de mouvements des membres – entre autres caractéristiques physiques. C’est une approche potentiellement problématique étant donné que les acheteurs handicapés, entre autres, pourraient avoir des démarches qui semblent suspectes à un algorithme formé sur une vidéo d’acheteurs valides.
Mais en supposant un instant qu’Everseen est en grande partie sans biais, il y a toujours l’éléphant dans la pièce avec chaque système de suivi basé sur une caméra : la confidentialité. Dans un échange d’e-mails, Greg Clark de Crosspoint a mentionné l’utilisation de la technologie d’Everseen pour éventuellement capturer l’intention d’achat et le comportement afin de « commercialiser des données démographiques spécifiques », une perspective délicate, bien sûr.
J’ai demandé à O’Herlihy comment il traite les données des clients, y compris les images qu’il enregistre des acheteurs et des associés du magasin. Il a déclaré qu’Everseen s’en remet aux clients sur les politiques de conservation des données et – pour ce que cela vaut – est « entièrement conforme » au RGPD.
Que les acheteurs – ou les associés, d’ailleurs – fassent implicitement confiance à Everseen est une autre question. Mais les questions éthiques potentiellement épineuses ne semblent pas dissuader les clients de s’inscrire aux services de la startup.
O’Herlihy affirme qu’Everseen compte plus de la moitié des 15 plus grands détaillants mondiaux parmi ses clients, avec des déploiements dans plus de 6 000 magasins de détail et dans plus de 80 000 lignes de caisse.
« La vitesse d’adoption de cette technologie transformationnelle s’est accélérée pendant la pandémie, car les détaillants ont cherché différentes façons de vendre et les acheteurs ont cherché différentes façons d’acheter », a déclaré O’Herlihy. « En termes de dépenses technologiques, nous avons assisté à une réaffectation des budgets à mesure que les défis pour les détaillants évoluent, la lutte contre la démarque inconnue étant considérée comme une priorité absolue dans l’industrie… Everseen est parfaitement aligné sur les tendances actuelles.
De manière générale, il est vrai que les détaillants adoptent – ou du moins s’intéressent à – l’IA. Une récente enquête de KPMG a révélé que 90 % des chefs d’entreprise de vente au détail pensent que leurs employés sont préparés et possèdent les compétences nécessaires à l’adoption de l’IA, tandis que 53 % conviennent que la pandémie a accéléré le rythme d’adoption de leur entreprise.
À l’avenir, Everseen – sans doute sous la pression de concurrents comme AI Guardsman et VaakEye – prévoit d’étendre sa technologie à des secteurs autres que la vente au détail, comme la chaîne d’approvisionnement et la fabrication. La startup compte actuellement environ 1 000 employés répartis dans son siège social à Cork ainsi que dans des hubs aux États-Unis, à Barcelone, en Inde, en Australie et ailleurs.
« Commencer par le commerce de détail a permis à Everseen de développer à la fois une base et une bibliothèque de cas d’utilisation de l’IA de vision par ordinateur qui sont pertinents pour d’autres industries adjacentes », a déclaré O’Herlihy. « Les solutions de vision par ordinateur sont actuellement très cloisonnées et visent à résoudre des problèmes spécifiques. Nous constatons une demande accrue pour notre plate-forme alors que les clients cherchent à résoudre d’autres problèmes dans l’ensemble du parc de magasins de détail. »