Grâce aux modèles Ultralytics YOLO, Cali Intelligence a réduit de 43 % les files d'attente aux caisses et amélioré l'efficacité du personnel 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. Lorsque les files grossissent, le temps d'attente augmente, 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 servent généralement uniquement à la surveillance et ne fournissent pas d'informations opérationnelles en temps réel. Les équipes en magasin ne peuvent donc 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 optimisée par l'AI. En modernisant l'infrastructure de vidéosurveillance existante grâce à la 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 caisses, repérer les files actives et mesurer leur affluence. Les équipes en magasin peuvent ainsi réagir rapidement et éviter les longues attentes.
Apporter une intelligence en temps réel aux opérations du commerce de détail#
Fondée en 2020, Cali Intelligence développe des solutions d'AI spécifiquement conçues pour les magasins physiques. L'entreprise a été créée dans le but de démocratiser l'intelligence artificielle dans le commerce de détail français et d'aider les commerçants à améliorer leurs performances et l'expérience client grâce à la vision par ordinateur.
Dans le commerce de détail physique, le manque de visibilité sur l'activité en magasin constitue un défi majeur. L'imprévisibilité des files d'attente et la répartition inégale du personnel compliquent la réaction des équipes, surtout aux heures de pointe, lorsque les files aux caisses s'allongent rapidement.
Les équipes du commerce de détail sont souvent contraintes de réagir plutôt que d'agir de façon proactive. Cali Intelligence comble cette lacune en permettant aux commerçants de mieux comprendre en temps réel ce qui se passe dans leurs magasins.
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 grandes enseignes françaises comme Intermarché et Leclerc, afin de rendre les opérations en magasin plus efficaces et 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 détermine souvent si un achat est finalisé ou abandonné.
Même lorsque les clients ont rempli leur panier, les longues files peuvent compromettre leur intention d'achat. Cela entraîne une perte immédiate de ventes.
En réalité, les conséquences dépassent le cadre d'une seule transaction. Des retards répétés frustrent les clients et peuvent les pousser à se tourner vers des concurrents qui offrent un service plus rapide. À la longue, cela érode leur fidélité et réduit les visites répétées.
Les longues files exercent également une pression importante sur les équipes en magasin. Sur le plan opérationnel, la direction a souvent du mal à réagir assez rapidement.
Dans bien des cas, les équipes n'interviennent qu'une fois que les files sont déjà très longues, en ouvrant des caisses supplémentaires lorsque la situation devient urgente. Cette approche réactive oblige le personnel à gérer constamment les urgences au lieu de garantir un service fluide et cohérent.
La gestion du personnel ajoute une autre difficulté. Sans données en temps réel sur les files d'attente, il est difficile de savoir quand et où un renfort est vraiment nécessaire. Les magasins se retrouvent souvent en sureffectif pendant les périodes creuses et en sous-effectif aux heures de pointe, ce qui entraîne des inefficacités dans les deux cas.
Optimiser les caisses du commerce de détail 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 de gestion vidéo (VMS) standard, 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 s’allongent trop. 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 au fil des images. Ces capacités permettent au système de surveiller les zones de caisse, de compter les clients et de détecter la formation de files d’attente.
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 personnes dans les flux vidéo en direct, la solution peut également estimer les temps d’attente et signaler les goulots d’étranglement en formation. Le système fonctionne notamment sur des serveurs compacts installés sur site, selon une architecture privilégiant le traitement en périphérie. Il assure ainsi 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 anticiper la formation de files d’attente jusqu’à 15 minutes à l’avance, aidant 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 des performances élevées sans infrastructure cloud coûteuse. Ils se généralisent bien à différents angles de caméra et conditions d’éclairage, ce qui facilite leur déploiement rapide dans plusieurs magasins avec un réentraînement minimal.
Les modèles Ultralytics YOLO prennent également en charge le suivi avancé des objets. Au lieu de se limiter au comptage des personnes, le système peut mesurer le temps passé par les clients dans la file. La visibilité sur les files d’attente s’en trouve améliorée, ce qui contribue à un taux de précision supérieur à 90 % pour les alertes déclenchées en conditions réelles.
De plus, le système basé sur YOLO est optimisé pour traiter même 3 à 6 flux de caméra à environ 3 FPS par flux. Il conserve ainsi sa précision de détection tout en réduisant considérablement la charge de calcul, pour des opérations de vente au détail efficaces et évolutives.
Ultralytics YOLO et Cali Intelligence réduisent de 43 % la longueur des files d’attente#
Lorsque Cali Intelligence a déployé sa solution basée sur Ultralytics YOLO dans huit points de vente, l’impact a été à la fois immédiat et mesurable. Par exemple, dans un magasin, la longueur moyenne de la file est passée de 7 à 4 clients, soit une réduction de 43 % en seulement deux semaines.
L’efficacité opérationnelle s’est améliorée, tout comme la satisfaction client. Pendant les heures creuses, le système a réduit jusqu’à 10 % les ouvertures de caisses inutiles, permettant aux magasins d’adapter davantage les effectifs à la demande réelle et d’éviter les coûts de main-d’œuvre superflus.
Par ailleurs, les performances de détection sont restées stables malgré la diversité des agencements et des conditions d’éclairage des magasins, avec un taux de détection manquée inférieur à 6 %. La grande précision des alertes a donné aux responsables la confiance nécessaire pour agir rapidement et prendre des décisions éclairées sur le terrain.
Les bénéfices se sont également étendus au-delà de la surveillance en temps réel. Les premiers essais d’optimisation prédictive de la main-d’œuvre ont obtenu une erreur absolue moyenne (MAE) de 0,8, avec des prévisions de longueur de file à un client près du comptage réel, permettant une planification plus proactive des effectifs.
En résumé, Cali Intelligence a pu exploiter Ultralytics YOLO pour convertir les vidéos prises en magasin en renseignements opérationnels 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 évoluer des opérations de vente au détail plus intelligentes#
À mesure que Cali Intelligence se développe, l’entreprise prévoit de continuer à optimiser ses performances en périphérie grâce au package Python Ultralytics. Ce package propose un flux de travail simplifié pour entraîner, exporter et déployer les modèles, facilitant ainsi la mise en œuvre efficace d’améliorations des performances.
Dans le prolongement de cette approche, 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 le passage d’une variante de modèle Ultralytics YOLO Medium à Small afin d’améliorer l’efficacité tout en conservant une grande précision de détection.
Dans l’ensemble, Cali Intelligence transforme les opérations de vente au détail en faisant passer les magasins d’une gestion réactive à des performances proactives pilotées par les données.
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