Grâce aux modèles Ultralytics YOLO, Cali Intelligence a réduit de 43 % les files d’attente aux caisses des magasins et amélioré l’efficacité des effectifs grâce à la surveillance et aux alertes en temps réel.
Aux heures de pointe, les files d’attente aux caisses peuvent rapidement s’allonger dans les magasins très fréquentés. À mesure que les files grandissent, les temps d’attente augmentent, le personnel est débordé et les clients peuvent abandonner leur panier avant de finaliser leur achat.
La plupart des magasins disposent déjà de systèmes de vidéosurveillance. Cependant, ces caméras sont généralement utilisées uniquement pour la surveillance et ne fournissent pas d’informations opérationnelles en temps réel. Par conséquent, les équipes en magasin ne peuvent pas détecter rapidement les encombrements ni intervenir avant que les files d’attente ne deviennent problématiques.
Cali Intelligence relève ces défis opérationnels grâce à la surveillance du commerce de détail alimentée par l’IA. En modernisant l’infrastructure de vidéosurveillance existante avec une technologie de vision par ordinateur, l’entreprise transforme les flux vidéo en direct en données opérationnelles en temps réel.
Par exemple, grâce aux modèles Ultralytics YOLO, son système peut détecter les voies de caisse, identifier les files d’attente actives et mesurer l’accumulation de clients. Cela aide les équipes en magasin à réagir rapidement et à éviter les temps d’attente prolongés.
Apporter une intelligence en temps réel aux opérations de commerce de détail#
Fondée en 2020, Cali Intelligence développe des solutions d’IA conçues spécifiquement pour les magasins physiques. L’entreprise a été créée avec pour objectif de démocratiser l’intelligence artificielle dans le commerce de détail français et d’aider les distributeurs à améliorer leurs performances et l’expérience client grâce à la vision par ordinateur.
L’un des principaux défis du commerce de détail physique réside dans la visibilité limitée sur l’activité en magasin. Les files d’attente imprévisibles et la répartition inégale du personnel compliquent la réaction rapide des équipes, en particulier aux heures de pointe, lorsque les files aux caisses s’allongent rapidement.
Les équipes du commerce de détail sont souvent contraintes de prendre des décisions réactives plutôt que de gérer de manière proactive. Cali Intelligence comble cette lacune en permettant aux distributeurs de mieux comprendre ce qui se passe dans leurs magasins en temps réel.
Au cours des quatre dernières années, Cali Intelligence a étendu ses solutions à plusieurs secteurs du commerce de détail, notamment la grande distribution, le bricolage et le prêt-à-porter. Aujourd’hui, l’entreprise travaille avec de grands distributeurs français tels qu’Intermarché et Leclerc, en contribuant à rendre les opérations en magasin plus efficaces et plus réactives.
La complexité des opérations des magasins physiques#
Les longues files d’attente aux caisses sont l’une des principales causes d’abandon d’achat. L’expérience de passage en caisse d’un client détermine souvent si une vente est finalisée ou abandonnée.
Même lorsque les clients ont rempli leur panier, les longues files d’attente peuvent compromettre leur intention d’achat. Cela entraîne une perte immédiate de ventes.
En réalité, l’impact va au-delà d’une seule transaction. Des retards répétés frustrent les clients et peuvent les inciter à se tourner vers des concurrents offrant un service plus rapide. Au fil du temps, cela érode leur fidélité et réduit les visites récurrentes.
Les longues files d’attente exercent également une pression importante sur les équipes en magasin. Sur le plan opérationnel, la direction peine souvent à réagir suffisamment rapidement.
Dans de nombreux cas, les équipes ne réagissent qu’une fois les files déjà très encombrées, en ouvrant des caisses supplémentaires lorsque la situation devient urgente. Cette approche réactive contraint le personnel à gérer constamment des urgences au lieu de permettre un service fluide et constant.
La gestion des effectifs ajoute un niveau supplémentaire de complexité. Sans données en temps réel sur les files d’attente, il est difficile de savoir quand et où un renfort est réellement nécessaire. Souvent, les magasins se retrouvent avec trop de personnel pendant les heures creuses et pas assez pendant les périodes de pointe, ce qui entraîne des inefficacités dans les deux cas.
Optimiser les passages en caisse avec Ultralytics YOLO#
Pour améliorer la gestion des magasins et l’expérience client, Cali Intelligence automatise la surveillance des caisses grâce à la vision par ordinateur et à l’infrastructure de caméras existante. Sa solution s’intègre directement aux systèmes standard de gestion vidéo (VMS), ce qui permet aux responsables de magasin de recevoir des alertes instantanées lorsque les seuils de file d’attente sont dépassés.
Les équipes peuvent ainsi ouvrir des caisses supplémentaires ou repositionner le personnel avant que les files ne deviennent trop longues. Au cœur de cette solution se trouvent les modèles Ultralytics YOLO.
Les modèles Ultralytics YOLO prennent en charge des tâches clés de vision par ordinateur, comme la détection d’objets, qui identifie les clients dans les images vidéo, et le suivi d’objets, qui suit ces clients d’une image à l’autre au fil du temps. Ces fonctionnalités permettent au système de surveiller les zones de caisse, de compter les clients et d’identifier les files d’attente en formation.
Fig. 1. Exemple d’utilisation de YOLO pour détecter des personnes dans une file d’attente. Source de l’image : Ultralytics.
En détectant et en suivant les individus dans les flux vidéo en direct, la solution peut également estimer les temps d’attente et signaler les goulets d’étranglement en formation. Plus précisément, le système fonctionne sur des serveurs compacts installés sur site, selon une architecture privilégiant l’edge. Cela garantit un fonctionnement continu tout en préservant la confidentialité des données clients.
En plus de la surveillance en temps réel, la solution prend en charge les prévisions à court terme. Elle peut prédire l’accumulation dans les files d’attente jusqu’à 15 minutes à l’avance, aidant ainsi les responsables à adapter les effectifs à l’affluence prévue.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Les modèles Ultralytics YOLO permettent à Cali Intelligence d’offrir de hautes performances sans infrastructure cloud coûteuse. Les modèles se généralisent efficacement à différents angles de caméra et conditions d’éclairage, ce qui facilite un déploiement rapide dans plusieurs magasins avec un réentraînement minimal.
Les modèles Ultralytics YOLO prennent également en charge le suivi avancé des objets. Plutôt que de se limiter au comptage des personnes, le système peut mesurer le temps passé par les clients dans la file. Cela améliore la visibilité sur les files d’attente et contribue à une précision de plus de 90 % dans le déclenchement des alertes en conditions réelles.
De plus, le système piloté par YOLO est optimisé pour traiter même 3 à 6 flux de caméra à environ 3 FPS par flux. Il peut ainsi maintenir la précision de détection tout en réduisant considérablement la charge de calcul, ce qui favorise des opérations de commerce de détail efficaces et évolutives.
Ultralytics YOLO et Cali Intelligence réduisent la longueur des files d’attente de 43 %#
Lorsque Cali Intelligence a déployé sa solution basée sur Ultralytics YOLO dans huit magasins, l’impact a été à la fois immédiat et mesurable. Par exemple, dans l’un des magasins, la longueur moyenne des files est passée de 7 à 4 clients, soit une réduction de 43 % en seulement deux semaines.
L’efficacité opérationnelle s’est améliorée parallèlement à la satisfaction client. Pendant les heures creuses, le système a réduit jusqu’à 10 % les ouvertures inutiles de caisses, permettant aux magasins d’aligner plus étroitement les effectifs sur la demande réelle et d’éviter des coûts de main-d’œuvre inutiles.
Parallèlement, les performances de détection sont restées stables dans diverses configurations de magasins et conditions d’éclairage, avec un taux de non-détection inférieur à 6 %. La grande précision des alertes a donné aux responsables la confiance nécessaire pour agir rapidement et prendre des décisions éclairées dans le magasin.
Les avantages allaient également au-delà de la surveillance en temps réel. Les premiers essais d’optimisation prédictive des effectifs ont atteint une erreur absolue moyenne (MAE) de 0,8, en prévoyant des longueurs de file à un client près du décompte réel et en permettant une planification plus proactive des effectifs.
En bref, Cali Intelligence a pu exploiter Ultralytics YOLO pour transformer les vidéos en magasin en intelligence opérationnelle en temps réel, contribuant ainsi à réduire les temps d’attente, à optimiser les effectifs et à améliorer les performances globales du commerce de détail.
Faire progresser des opérations de commerce de détail plus intelligentes à grande échelle#
Alors que Cali Intelligence poursuit sa croissance, l’entreprise prévoit de continuer à optimiser ses performances edge à l’aide du package Python Ultralytics. Ce package fournit un workflow rationalisé pour entraîner, exporter et déployer des modèles, facilitant ainsi la mise en œuvre efficace d’améliorations des performances.
Sur cette base, Cali Intelligence explore les formats d’export TensorRT et ONNX afin de réduire le temps d’inférence et d’améliorer l’utilisation du matériel sur site. L’équipe de Cali Intelligence évalue également un changement de variante de modèle Ultralytics YOLO, en passant de Medium à Small pour améliorer l’efficacité tout en conservant une grande précision de détection.
Globalement, Cali Intelligence contribue à transformer les opérations du commerce de détail, en faisant passer les magasins d’une gestion réactive à une performance proactive et fondée sur les données.
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