Depuis 2 jours, à Seattle aux USA, on peut librement accéder au premier supermarché Amazon Go, véritable révolution dans notre manière d’aller faire les courses.

Présenté fin décembre 2016, ce supermarché est le premier à n’avoir aucun vendeur… ni aucune caisse ! Basé sur des techniques poussées que l’on va détailler, vous entrez simplement (en vous identifiant avec votre téléphone), prenez tous les articles que vous voulez, puis sortez. L’application d’Amazon se charge alors de prélever la somme dû et de mettre à jour ses stocks, tout en automatique !

La technologie derrière Amazon Go

Cette situation parait incroyable, car on peut se demander comment se passer des scan d’articles ou des portiques, et pourtant c’est bien le cas, comme le montre la vidéo promotionnelle suivante.

La réponse tient en trois mots : Just Walk Out. Il s’agit d’une technologie qui utilise trois sources d’information pour suivre en temps réel l’ensemble des actions des clients du supermarché.

Identification à l’entrée

Lorsque les clients veulent entrer dans le magasin, il leur est demandé de lancer l’application mobile Amazon Go et de l’utiliser pour ouvrir les portes du magasin. De cette manière, il sait que la prochaine personne à entrer est vous (vous êtes connectés sur Amazon Go), et vous suivra à la trace via ses caméras.

Caméras et reconnaissance d’images

technologie amazon go
Source

Dès lors que vous entrez, les nombreuses caméras vont épier vos mouvements grâce à une technologie de reconnaissance d’images (basée sur du deep learning, similaire à celles que l’on a vu dans nos focus). Chaque article que vous prendrez ou reposerez sera identifié, votre identité vous suivra aussi partout (d’où l’intérêt d’utiliser Amazon Go pour entrer), et un panier virtuel vous sera attribué et maintenu à jour.

Si la majeure partie de la technologie s’appuie donc sur ces caméras, dans la mesure où aucune erreur ne doit être commise (en faveur ou en défaveur du client), des senseurs viennent compléter l’analyse.

« Sensor fusion », un ensemble de senseurs

Pour limiter au maximum les mauvaises interprétations des caméras dans les cas difficiles (objet qui tombe par exemple ou un angle mort), un ensemble de senseurs sont utilisés afin de recouper les données : les sensor fusion (fusion de senseurs/capteurs).

Capteurs de poids sur les étagères, capteurs infrarouges, capteurs de pression, on en trouve à tous les niveaux, rendant ce supermarché très high-tech ! Les brevets derrière ce système ont évidemment été déposés par Amazon, qui compte bien vendre par la suite son concept aux nombreux professionnels du secteur.

A titre d’explication, on nous dit dans le brevet que les capteurs de pression et de poids servent à déterminer lorsqu’un objet est ajouté ou enlevé de l’étagère, tandis que ceux infrarouges servent à différentier l’action d’un humain de l’action d’un autre objet (chute).

Analyse des habitudes de consommation

Dernier point, le système de gestion d’inventaire d’Amazon Go s’appuie également sur l’historique des achats précédents en cas de doute, pour déterminer quelles sont nos habitudes de consommation et donc quel est le produit le plus probablement acheté…

Une fois encore, ce sont des algorithmes de Deep Learning, avec des modèles prédictifs solides qui prennent le relais des caméras et capteurs pour gérer correctement le stock d’articles du supermarché et fournir la bonne facture au client.

Un enjeu de taille pour Amazon Go

Si ce magasin a ouvert très récemment à Seattle, ce n’est qu’un début. Amazon prévoit déjà d’en ouvrir d’autres et de proposer sa technologie aux grandes surfaces : on attend des marges de 20 à 40% contre les 1.7% actuels, ce qui permettrait de réduire considérablement les prix de vente des articles… Et impacterait les petites supérettes qui ne peuvent pas se passer d’employés.

D’autre part, le fait de pouvoir diminuer les coûts permet aussi de proposer une offre plus variée, avec des plats cuisinés sur place par des cuisiniers… Jusqu’à ce qu’Amazon trouve un moyen de les remplacer eux aussi !

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Lambert R.
Ingénieur d'Etudes et Data Scientist depuis plusieurs années, mes travaux et mon parcours scolaire (master en mathématiques fondamentales) m'ont amené aux abords de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui j'écris des articles en data science, deep learning, big data et intelligence artificielle pour PenseeArtificielle.fr, dans le but de promouvoir et vulgariser les promesses d'avenir qu'offrent ces domaines de pointe.