L’une des meilleures façons de gérer le vol à l’étalage est de s’assurer que cela ne se produit pas en premier lieu.
C’est l’objectif de la startup IA basée à Paris Veesion, qui a développé un algorithme qui peut reconnaître les gestes pour prédire les cas potentiels de vols de détail.
« Il se trouve que j’ai un oncle qui dirige et dirige trois supermarchés à Paris, donc je sais exactement ce que sont les représentants du vol à l’étalage pour les détaillants », a déclaré le co-fondateur Benoît Koenig à Business Insider.
Veesion a déclaré que sa technologie avait été déployée dans 5 000 magasins en Europe, au Canada et aux États-Unis. La startup a récemment recueilli un tour de financement de 43 millions de dollars pour promouvoir l’expansion aux États-Unis.
La vigilance au vol à l’étalage a quelque peu diminué au cours de la dernière année, les détaillants et les agences d’application de la loi ont une meilleure compréhension du problème. Selon les données de la plate-forme de recherche AI Alphasense, le terme «rétrécissement», un terme commercial pour les pénuries, a considérablement diminué parmi les camions d’initiés commerciaux des principaux détaillants.
Mais malgré le fait que les titres du vol à l’étalage deviennent moins (en particulier par rapport aux nouvelles capacités Flashy IA de Retail), Koenig a déclaré que le problème était obligé de lutter contre l’apprentissage automatique.
« Ce n’est pas attrayant, mais le retour sur investissement est très direct », a-t-il déclaré. « Vous arrêtez les voleurs à l’étalage, collectez des stocks et économisez de l’argent. »
Une différence importante entre la technologie de Veesion et plusieurs autres approches de sécurité visuelle est qu’elles ne dépendent pas du suivi individuel ou des propriétés physiques qui peuvent provoquer des biais ou des préoccupations concernant la vie privée individuelle.
L’algorithme ne se soucie pas de ce à quoi vous ressemblez, a déclaré Benoît Koenig, co-fondateur de Veesion. Cela ne se soucie que de ce que vous faites. Veession
« L’algorithme ne se soucie pas à quoi ressemble les gens. Cela se soucie de la façon dont vos parties du corps se déplacent avec le temps », a déclaré Koenig.
Le système analyse les images des réseaux de caméras de sécurité existants pour détecter les personnes sur la photographie, identifier leurs mouvements et reconnaître divers objets tels que des produits, des chariots, des paniers, des sacs, etc.
Si le mouvement est jugé suspect, le clip vidéo sera signalé et envoyé au responsable de la sécurité, qui peut enquêter ou intervenir. Les équipes de sécurité peuvent mettre à jour l’application avec des détails supplémentaires pour savoir si une alerte est requise, si le vol a cessé et la valeur de l’élément volé.
Koenig a déclaré que plus de 85% des alertes sont marquées comme pertinentes pour les opérateurs de magasin à l’aide du système de veession. Il a déclaré qu’un client américain pouvait réduire de moitié la section de la santé et de la beauté au cours des trois premiers mois de mise en œuvre.
Alors que de nombreux détaillants américains résolvent les problèmes de vol à l’étalage en verrouillant les articles et en limitant la façon dont les gens achètent, leur approche semble être de plus en plus retournée sous la forme de ventes inférieures et d’aggravation de l’expérience client.
« Les détaillants mettent en œuvre un certain nombre de mesures de sécurité (qui sapent l’expérience d’achat) pour protéger leurs produits contre le vol et assurer la sécurité de leurs employés et clients », a déclaré la Fédération nationale de la vente au détail dans un rapport de décembre sur les délits de vente au détail.
En superposant l’infrastructure de caméras de sécurité existante du magasin et en alertant le personnel de certains comportements dangereux, Veision dit que sa technologie contribuera à créer un voyage d’achat plus confortable.
Il s’agit d’une démo d’alertes que le personnel de sécurité des magasins reçoit lorsque le système de Veesion détecte qui cache un article. Veession
Koenig a déclaré que la technologie aide également à réduire le vol des employés. Cela estime que les groupes industriels estiment autant les détaillants que les voleurs à l’étalage.
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« Il a un effet dissuasif interne », a déclaré Koenig. « Ils savent qu’il y a l’IA sur la caméra, donc ils feront attention à ce qu’ils font. »
Il existe également des cas d’utilisation au détail que Veesion explore également, notamment des analyses inappropriées pour la détection des glissement et des chutes à l’auto-chère.
Pour l’instant, Koenig a déclaré que la technologie n’est pas efficace pour détecter et perturber les voleurs à l’étalage. « Ce n’est pas seulement une reprise de quelques dollars », a-t-il déclaré.
