Reconnaissance d’image IA & Retail Execution : la qualité des BDD fait toute la différence
En matière de Retail Execution, la reconnaissance d’image IA nourrit beaucoup d’espoir. Grâce à l’Intelligence Artificielle, réaliser des relevés en magasin à partir de simples photos de rayons semble désormais à portée de main. A la clé : des gains de temps significatifs pour les forces de vente des industriels, chargées de vérifier sur le terrain l’exécution selon les accords négociés avec les enseignes. Pourtant, plusieurs années après le lancement des premières solutions de reconnaissance d’image par l’IA, les promesses ne sont pas toujours au rendez-vous. Si la technologie ne cesse de progresser, la mauvaise qualité des BDD images est bien souvent à l’origine de contre-performances qui peuvent remettre en question l’intérêt même de la solution. Nous vous expliquons pourquoi.
Comment définir la reconnaissance d’image IA appliquée à l’exécution en magasin
En Retail Execution, la reconnaissance d’image désigne l’ensemble des technologies de vision par ordinateur (Computer Vision) permettant à une IA d’analyser automatiquement des photos de linéaires prises en magasin. L’objectif : évaluer la conformité de l’exécution au regard des 4 P : Présence produit, Positionnement, Prix, Promotion et assurer une veille concurrentielle.
Indispensables au pilotage de la performance commerciale, ces relevés restent très chronophages. L’intérêt principal de la reconnaissance d’image IA en Retail Execution est donc de réduire drastiquement le temps consacré par les forces de vente à ces tâches à faible valeur ajoutée.
Reconnaissance d’image par l’IA : comment ça marche ?
Concrètement, un chef de secteur ou un merchandiser photographie les meubles de la catégorie qu’il souhaite relever. Via l’application, l’IA analyse les photos pour :
- identifier chaque référence,
- retrouver le libellé produit,
- associer le gencode, le prix, les dimensions et autres données nécessaires,
- reconstituer automatiquement un planogramme reflétant la réalité du rayon.
Interfacée avec le CRM SFA de l’industriel, la solution permet ensuite au commercial de comparer la situation observée en magasin avec le planogramme négocié. Les écarts apparaissent immédiatement : ruptures, erreurs de prix, positionnement non conforme, nombre de facings insuffisant, etc.
La reconnaissance d’image IA en Retail Execution : promesse vs réalité
- La promesse : gagner 30 à 75% de temps par relevé
Avec cette solution la force de vente est supposée gagner du temps dans la collecte des données en rayon mais aussi grâce à une identification plus rapide des actions correctrices à mener en point de vente.
Les acteurs du marché annoncent effectivement des gains importants, de 30 à 75 % par relevé (source FieldKo). Selon la taille de la catégorie, un relevé manuel dure de 15 minutes à plus d’une heure, alors qu’un relevé via IA peut être bouclé en moins de 5 à 10 minutes (source ailet)
- La réalité : un risque d’erreurs élevé si l’IA n’est pas entrainée avec des images et métadonnées de qualité
Les solutions d’IA annoncent des taux de reconnaissance de 85% à 95%. Mais ces chiffres masquent une réalité : sans bases de données produits (images et métadonnées) fiables, exhaustives et mise à jour régulièrement, le risque d’erreur explose.
Dans les PGC, un tiers des références changent chaque année. Si les nouvelles références ne figurent pas dans la base de référence utilisée par l’IA, elles ne peuvent être ni reconnues ni analysées. Résultat : relevés incomplets, corrections manuelles… et perte de tout le gain de temps promis.
Autre écueil fréquent : alimenter l’IA avec des images issues de captures sur des sites e‑commerce. Outre les risques juridiques liés au droit de propriété intellectuelle, ces images sont rarement exploitables : qualité variable, angles non maîtrisés, absence de métadonnées essentielles. Au final, elles dégradent la précision du relevé et la pertinence de l’analyse.
Relevé IA : Comment garantir des résultats fiables dans la durée ?
Pour tenir leurs promesses, les solutions de reconnaissance d’image doivent s’appuyer sur des bases de données produits :
- exhaustives,
- de qualité constante,
- mises à jour en continu,
- riches en métadonnées fiables.
C’est précisément la valeur ajoutée de Klee Studio, qui accompagne depuis des années les leaders des PGC sur leurs enjeux merchandising. Son offre unique fournit aux industriels et distributeurs des bases images et métadonnées de qualité constante et régulièrement mises à jour, couvrant l’ensemble des références de leurs catégories.
Aujourd’hui l’expertise Klee Studio et la qualité de ses services sont également recherchées pour répondre aux enjeux de la reconnaissance d’image IA.
En fournissant à leur partenaire des bases à jour, les industriels créent les conditions de la réussite de leur projet de relevés générés via la reconnaissance d’image IA et maximisent le ROI de ses nouvelles approches.
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