Cali Intelligence raccourcit les files d'attente de 43 % avec Ultralytics YOLO

Pendant les heures de pointe, les files d'attente peuvent s'allonger rapidement dans les magasins fréquentés. À mesure que les files grandissent, les temps d'attente augmentent, le personnel est débordé et les clients peuvent abandonner leurs chariots avant de finaliser leurs achats.

La plupart des magasins possèdent déjà des systèmes de vidéosurveillance. Cependant, ces caméras ne sont généralement utilisées que pour la surveillance et ne fournissent pas d'informations opérationnelles en temps réel. Cela signifie que les équipes en magasin ne peuvent pas détecter la congestion assez tôt ou réagir avant que les files d'attente ne deviennent un problème.

Cali Intelligence résout ces défis opérationnels avec une surveillance retail basée sur l'IA. En modernisant l'infrastructure de vidéosurveillance existante avec la technologie de computer vision, ils transforment les flux vidéo en direct en données opérationnelles en temps réel.

Par exemple, en utilisant les modèles Ultralytics YOLO, leur système peut détecter les files de caisse, identifier les files actives et mesurer l'affluence des clients. Cela aide les équipes en magasin à réagir rapidement et à éviter les temps d'attente prolongés.

Link to this sectionApporter de l'intelligence en temps réel aux opérations de détail#

Fondée en 2020, Cali Intelligence développe des solutions d'IA conçues spécifiquement pour les magasins de détail physiques. L'entreprise a été créée dans le but de démocratiser l'intelligence artificielle dans le retail français et d'aider les détaillants à améliorer leurs performances et l'expérience client grâce à la computer vision.

Un défi majeur dans le retail physique est la visibilité limitée sur l'activité en magasin. Les files d'attente imprévisibles et la répartition inégale du personnel rendent difficile pour les équipes en magasin de réagir rapidement, surtout pendant les heures de pointe où les files d'attente augmentent rapidement.

Les équipes de vente sont souvent forcées à une prise de décision réactive plutôt qu'à une gestion proactive. Cali Intelligence comble ce fossé en permettant aux détaillants 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 de la distribution, notamment la grande distribution, le bricolage et le prêt-à-porter. Aujourd'hui, l'entreprise travaille avec de grands détaillants français tels qu'Intermarché et Leclerc, favorisant des opérations en magasin plus efficaces et réactives.

Link to this sectionLa complexité des opérations dans les magasins de détail physiques#

Les longues files d'attente en caisse sont l'une des principales causes d'abandon d'achat. L'expérience de paiement d'un client détermine souvent si une vente est finalisée ou abandonnée.

Même lorsque les clients ont rempli leurs paniers, les longues files d'attente peuvent miner l'intention d'achat. Cela entraîne une perte de ventes immédiate.

En fait, l'impact dépasse une simple transaction. Les retards répétés frustrent les clients et peuvent les pousser vers des concurrents offrant un service plus rapide. Avec le temps, cela érode la fidélité et réduit les visites répétées.

Les longues files d'attente imposent également une pression importante sur les équipes en magasin. Au niveau opérationnel, la direction peine souvent à réagir assez rapidement.

Dans de nombreux cas, les équipes réagissent seulement une fois que les files sont déjà encombrées, ouvrant des caisses supplémentaires lorsque la situation devient urgente. Cette approche réactive force le personnel à agir dans l'urgence permanente au lieu de permettre un service fluide et cohérent.

Le staffing ajoute une autre couche de complexité. Sans données sur les files d'attente en temps réel, il est difficile de savoir quand et où un soutien supplémentaire est réellement nécessaire. Souvent, les magasins finissent par être surstaffés pendant les heures creuses et sous-staffés pendant les périodes de pointe, ce qui entraîne des inefficacités des deux côtés.

Link to this sectionOptimiser les caisses de détail avec Ultralytics YOLO#

Pour améliorer la gestion des magasins et l'expérience client, Cali Intelligence automatise la surveillance des caisses en utilisant la computer vision via l'infrastructure de caméras existante. Leur solution s'intègre directement aux systèmes de gestion vidéo (VMS) standard, permettant aux responsables de magasin de recevoir des alertes instantanées lorsque les seuils de file d'attente sont dépassés.

Cela permet aux équipes d'ouvrir des caisses supplémentaires ou de 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 computer vision tasks clés telles que l'object detection, qui identifie les clients dans les flux vidéo, et l'object tracking, qui suit ces clients à travers les images au fil du temps. Ces capacités permettent au système de surveiller les zones de caisse, de compter les clients et d'identifier les files d'attente émergentes.

Fig 1. Un exemple de YOLO utilisé 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 goulots d'étranglement en développement. En particulier, le système fonctionne sur des serveurs compacts sur site utilisant une architecture edge-first. Cela garantit un fonctionnement 24h/24 et 7j/7 tout en gardant les données client privées.

En plus de la surveillance en temps réel, la solution prend en charge la prévision à court terme. Elle peut prédire la formation de files d'attente jusqu'à 15 minutes à l'avance, aidant les managers à aligner les niveaux de personnel sur la fréquentation attendue.

Link to this sectionPourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#

Les modèles Ultralytics YOLO offrent à Cali Intelligence la capacité de fournir des performances élevées sans avoir besoin d'une infrastructure cloud coûteuse. Les modèles se généralisent bien sur différents angles de caméra et conditions d'éclairage, ce qui favorise un déploiement rapide dans plusieurs magasins avec un réentraînement minimal.

Les modèles Ultralytics YOLO prennent également en charge l'object tracking avancé. Au lieu de se fier uniquement au comptage, 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 caméras à environ 3 FPS par flux. Cela lui permet de maintenir une précision de détection tout en réduisant considérablement la charge de calcul, favorisant des opérations de détail efficaces et évolutives.

Link to this sectionUltralytics YOLO et Cali Intelligence réduisent la longueur des files d'attente de 43 %#

Lorsque Cali Intelligence a déployé sa solution basée sur Ultralytics YOLO sur huit sites de vente, l'impact a été immédiat et mesurable. Par exemple, sur un site, la longueur moyenne de la file d'attente 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 les ouvertures de caisse inutiles jusqu'à 10 %, permettant aux magasins d'aligner plus étroitement les niveaux de personnel sur la demande réelle et d'éviter les coûts de main-d'œuvre inutiles.

Pendant ce temps, les performances de détection sont restées stables malgré la diversité des aménagements de magasins et des conditions d'éclairage, maintenant un taux d'erreur inférieur à 6 %. La grande précision des alertes a donné aux managers la confiance nécessaire pour agir rapidement et prendre des décisions éclairées sur le terrain.

Les avantages dépassent également la surveillance en temps réel. Les premiers tests d'optimisation prédictive de la main-d'œuvre ont atteint une erreur absolue moyenne (MAE) de 0,8, prévoyant la longueur des files d'attente à un client près par rapport au nombre réel et permettant une planification proactive des effectifs.

En résumé, Cali Intelligence a pu tirer parti d'Ultralytics YOLO pour convertir la vidéo en magasin en intelligence opérationnelle en temps réel, contribuant à réduire les temps d'attente, optimiser le staffing et améliorer la performance globale du retail.

Link to this sectionFaire progresser les opérations de retail plus intelligentes à grande échelle#

À mesure que Cali Intelligence continue de croître, l'entreprise prévoit de continuer à optimiser ses performances edge en utilisant le package Python d'Ultralytics. Le package fournit un workflow rationalisé pour l'entraînement, l'exportation et le déploiement de modèles, facilitant la mise en œuvre efficace d'améliorations de performance.

S'appuyant sur cette base, Cali Intelligence explore les formats d'exportation TensorRT et ONNX pour réduire le temps d'inférence et améliorer l'utilisation du matériel sur site. L'équipe Cali Intelligence évalue également un changement entre les variantes de modèles Ultralytics YOLO, passant de Medium à Small pour améliorer l'efficacité tout en maintenant une grande précision de détection.

Dans l'ensemble, Cali Intelligence impulse un changement dans les opérations de détail, faisant passer les magasins d'une gestion réactive à une performance proactive axée sur les données.

Tu souhaites intégrer l'IA dans tes opérations ? Visite notre GitHub repository pour en savoir plus. Explore l'AI in logistics et la computer vision in healthcare. Consulte nos licensing options pour commencer.