Il y a un an, Amazon dévoilait Amazon Go, son projet de magasins sans caisse – créé selon le principe du « Just Walk Out », emblématique de l’évolution « phygitale » du retail. C’est bien cette expérience client (entrez, servez-vous remplissez votre panier, et repartez…) qui définit le concept.

Une expérience client simplifiée au maximum

Le parcours est simplifié au maximum : il suffit de scanner son smartphone sur une borne en entrant, faire ses courses, et puis sortir du magasin, tout simplement. La technologie d’Amazon se sera chargée de reconnaître votre liste de course et débitera le compte en conséquence. Mais le projet est technologiquement ambitieux : Bien qu’Amazon n’ait pas communiqué sur le détail des technologies à l’œuvre, il semble qu’il repose sur le Machine Learning et l’intelligence artificielle, et a été repoussé à plusieurs reprises.

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Amazon Go, un concentré d’Intelligence Artificielle

Pour bien comprendre, voici en gros comment fonctionne le système. Ce qui compte pour Amazon Go, c’est bien évidemment de savoir ce que les clients emportent du magasin. Pour cela, il ne les fait pas passer sous un portique ou par un point où les produits seraient identifiés et comptabilisés en sortie de magasin. Amazon Go va au contraire identifier et construire le contenu du panier de ses clients au fur et à mesure qu’ils se servent sur les rayons. Pour ce faire, il utilise des caméras et analyse en temps réel les images. La reconnaissance ne se fait par des algorithmes qui reconnaissent simplement ce qu’ils voient (une canette de Coca Cola par exemple) parce qu’on aurait entré quelque part dans leur mémoire les dimensions, couleurs, formes ou autres caractéristiques d’une canette. Non, Amazon Go veut des systèmes capables d’apprendre par eux-mêmes et de corriger leurs erreurs. Ils pourront ainsi prendre naturellement s’adapter aux changements d’assortiment fréquents dans la distribution – chez Amazon Go, ou dans tout autre magasin qui choisira à l’avenir la technologie d’Amazon pour mettre en place des concepts similaires. Aussi sa solution est fondée sur le Deep Learning.

Sans entrer dans le détail, Amazon Go s’appuie sur une technologie de réseaux de neurones convolutifs qui répliquent le fonctionnement du cortex visuel. Ceux-ci sont particulièrement adaptés pour la reconnaissance d’image – ou plutôt l’interprétation d’éléments issus des images (lignes, formes, etc.). Ces éléments sont alors utilisés pour reconstruire le sens de chacune d’entre elle (« c’est une canette de Coca Cola ») après avoir été confrontés à une multitude de cas d’analyse sur des images différentes (et non sur plusieurs fois la même image d’une canette de Coca Cola).  Pour fiabiliser le système, et permettre l’apprentissage, il semble qu’Amazon utilise aussi des puces RFID placées sur les produits. Mais c’est un simple complément ; la combinaison des deux approches permet de limiter les écueils de l’une et de l’autre. D’autres sources peuvent également être utilisées pour confirmer qu’il s’agit bien de tel produit : son poids dans le caddie, les achats précédemment réalisés par le client, etc.

Annoncé pour le début de l’année 2017, les difficultés techniques ont donné du fil à retordre aux équipes d’Amazon Go. Pour les ingénieurs, le projet est un vrai casse-tête. Le magasin test, ouvert à Seattle et réservé à quelques employées de la marque, n’était pas particulièrement au point. Les capteurs et autres caméras n’arrivaient pas à identifier clairement les personnes et leurs « achats » s’ils étaient plus de 20 et se déplaçaient trop rapidement dans le magasin. Forts des échecs et des tests, les équipes d’Amazon Go ont progressivement rectifié le tir, gommant au fur et à mesure les lacunes technologiques. Anecdote des tests : trois employés d’Amazon se sont amusés à se rendre dans le magasin dans le même déguisement jaune éclatant de Pikachu, espérant berner la technologie.  Hélas, l’« intelligence » du magasin a su reconnaître parfaitement chacune des personnes et leurs différents achats. Des problèmes subsistent tout de même lorsque des clients se déplacent en groupe, notamment des familles avec des enfants – qui d’ailleurs consomment parfois des produits déjà dans le magasin.

Amazon Go : No Lines No Checkout

Derrière la technologie, un vrai besoin d’affiner le design de services

Outre les difficultés techniques, Amazon Go est aussi confronté à des questions purement pratiques. Les démarques inconnues deviennent un tout nouveau challenge par exemple. L’enseigne se demande également qui facturer lorsqu’un couple fait ses courses.

D’après Bloomberg, Amazon Go continue à conduire des focus groups pour pallier les différents problèmes rencontrés et faire du magasin une réalité aux 4 coins du globe. Un tel magasin donnerait à Amazon encore une belle longueur d’avance dans le domaine du retail. Ayant déjà rendu obsolète beaucoup de commerces physiques, Amazon Go aura tôt fait de ringardiser les enseignes piliers de la distribution alimentaire, tout en réinventant le petit magasin du coin de la rue.