Un supermarché en pleine campagne allemande avait un problème. Loin de la main-d’œuvre abondante de la ville la plus proche, le magasin était composé en grande partie d’adolescents locaux encore scolarisés. Les enfants étaient motivés mais inexpérimentés, explique Avik Mukhija, co-fondateur de Retail Tech démarrer Flux frais. Il refuse de révéler l’emplacement exact du magasin.
Lorsqu’ils commandaient chaque jour des produits frais, les employés adolescents avaient tendance à surstocker, de peur de manquer de fruits et légumes. Cela a entraîné un gaspillage inutile, car certains produits invendus se sont inévitablement détériorés en magasin.
Mais les responsables du magasin se sont ensuite tournés vers un système d’apprentissage automatique de Freshflow, capable de prédire la quantité de produits frais que les clients achèteront dans les prochains jours et de suggérer le stock à apporter en conséquence. Grâce à cet outil, la quantité de produits gaspillés au supermarché a fortement diminué, de près de 30 %.
« Ce sont les meilleurs taux de réduction des déchets que nous ayons atteints jusqu’à présent », déclare Mukhija. Freshflow emploie actuellement 15 personnes et a levé 3 millions d’euros. Le logiciel de l’entreprise est opérationnel dans plusieurs magasins appartenant à deux chaînes d’épicerie régionales en Allemagne, et des déploiements pilotes en France sont également en cours.
Réduisez vos déchets (alimentaires)
Les responsables des produits frais des supermarchés et des petits magasins de proximité doivent depuis longtemps décider eux-mêmes du nombre de pommes, de fraises ou de pommes de terre qu’ils doivent commander, simplement pour répondre à la demande. Mais la demande est en constante évolution. Les promotions en magasin, les jours fériés, l’état des stocks déjà en rayon et la météo : tous ces éléments peuvent influencer les ventes. La personne qui commande du stock frais doit obtenir des chiffres corrects, chaque jour.
Dans l’UE, environ 60 millions de tonnes de déchets alimentaires — d’une valeur marchande supérieure à 1 milliard d’euros — est généré chaque année. La grande majorité des déchets proviennent des ménages, les détaillants tels que les supermarchés constituant une part importante des déchets. une part relativement petite du gâteau. Cependant, les détaillants devraient toujours réduire leur contribution au problème du gaspillage alimentaire, selon la Commission européenne.
Une nouvelle flotte de startups affirme qu’il existe une meilleure façon de gérer le flux de fruits, de légumes, de viande et de poisson entrant et sortant des magasins – une technologie qui peut à la fois réduire les déchets et augmenter les profits. Ces entreprises affirment que l’intelligence artificielle (IA) et les données fines sur la durée de conservation des stocks pourraient bouleverser le secteur de la vente au détail de produits alimentaires.
Des données, des données et encore des données
« En moyenne, nous pouvons réduire les déchets de 20 à 25 % et augmenter nos revenus jusqu’à 3 % », explique Mukhija. Freshflow suit également la fréquence à laquelle les chefs de produit suivent les recommandations faites par ses logiciel – actuellement, dans près de 90 % des cas, selon Mukhija.
Le système absorbe toutes les données sur lesquelles Freshflow peut mettre la main. Non seulement la météo, mais aussi les chiffres des ventes en temps quasi réel, ou les performances de certaines promotions, telles que les offres d’achat-en-un-en-un-gratuit, par le passé. Le logiciel peut comparer les performances des magasins en termes de gaspillage, et également mettre en évidence les produits qui se vendent le mieux à un moment donné.
Mukhija affirme qu’ils n’ont pas conçu Freshflow pour assumer le rôle humain de gestionnaire de produits frais. «C’est quelque chose qui nous tient à cœur», dit-il. « Nous ne remplacerons jamais le responsable des produits frais. Nous ne ferons qu’améliorer leurs capacités.
C’est un travail qui requiert de l’art, ajoute-t-il – plus que ce que lui et son co-fondateur Carmine Paolino avaient imaginé lorsqu’ils ont lancé leur entreprise. Le responsable des produits frais invente souvent de nouvelles façons de présenter ou de promouvoir les fruits et légumes en vente, par exemple, dans le but d’attirer sa clientèle locale. Cela varie d’un magasin à l’autre et le logiciel de Freshflow n’est pas conçu pour assumer ce rôle. Il est simplement destiné à faciliter la prise de décision concernant la commande de produits, car il y a tellement de facteurs différents à prendre en compte.
Vous sentez du gaz ?
D’autres startups se concentrent sur la façon de suivre automatiquement la fraîcheur des aliments. « Nous avons inventé une technologie de détection de gaz », explique Max Grell, co-fondateur et directeur général de BlakBear, une entreprise londonienne de 11 employés qui a levé 2,3 millions de livres sterling de financement, sans compter les subventions non divulguées et les fonds privés supplémentaires.
Grell explique que les minuscules capteurs de BlakBear, dont la fabrication à grande échelle, selon lui, ne coûtera que quelques centimes, se trouvent à l’intérieur d’aliments emballés – pensez aux paquets de poisson ou de viande frais, sources clés de protéines. Les capteurs détectent des changements subtils dans l’atmosphère à l’intérieur de ces emballages scellés à mesure que les produits vieillissent.
Grell refuse de préciser exactement quels gaz le capteur détecte, se contentant de dire qu’il comprend l’ammoniac, les composés organiques volatils et le dioxyde de carbone. Si les capteurs détectent une augmentation des gaz indiquant une détérioration, ils peuvent communiquer la détérioration possible du produit via des communications sans fil RFID ou Bluetooth.
«Nous avons consacré beaucoup de temps à travailler sur les protéines, car elles coûtent très cher», explique Grell. « Cela peut rendre les gens malades. Ça sent vraiment mauvais quand c’est mauvais.
Actuellement, BlakBear travaille avec deux grands détaillants au Royaume-Uni, explique Grell, bien qu’il refuse de les nommer. L’entreprise déploie également sa technologie aux États-Unis. D’ici 2025, Grell vise à disposer de « millions » de capteurs dans les paquets circulant à travers les chaînes d’approvisionnement alimentaire.
Remplacement de la date limite de consommation
Pour l’instant, les capteurs examinent un échantillon de paquets plutôt que chacun d’entre eux, afin que les détaillants puissent garder un œil sur la qualité globale des envois. Mais Grell affirme que l’objectif ultime de son entreprise est bien plus vaste : « Notre vision est de remplacer la date limite de consommation. »
Cela signifierait que chaque paquet de poisson ou de viande frais, par exemple, serait équipé d’un capteur capable de confirmer au client – via une analyse rapide avec une application pour smartphone – que le produit est frais. Un tel système pourrait également fournir une estimation spécifique au paquet du nombre de jours restant avant qu’il ne se gâte.
Grell affirme que ne pas avoir à jeter des articles simplement parce qu’ils ont dépassé leur date de péremption, alors qu’ils pourraient en fait être parfaitement comestibles, pourrait grandement améliorer la façon dont les détaillants gèrent leurs stocks et les aider à réduire le gaspillage. « Si vous pouvez ajouter un jour de vie à votre produit […]vous réduisez les déchets d’un quart, c’est énorme », dit-il.
« C’est un énorme changement qui se dessine », déclare Patrick Brandtner, de l’Université des Sciences Appliquées de Haute-Autriche, en faisant référence à l’essor des outils de haute technologie ciblant la prévision de la demande dans le commerce de détail alimentaire. Le Covid-19, l’inflation et la domination de géants comme Amazon sont autant de raisons pour lesquelles de nombreux détaillants estiment actuellement qu’ils doivent améliorer leur jeu, explique-t-il.
Prédiction de la demande
Brandtner et ses collègues ont expérimenté leurs propres technologies d’analyse prédictive pour le commerce de détail, y compris dans l’espace produits frais. Brandtner mentionne qu’il a par exemple travaillé avec la grande chaîne de supermarchés Aldi. Les données que lui et ses collègues chercheurs ont rassemblées ces dernières années ont révélé d’énormes changements dans les comportements d’achat pendant les confinements liés au Covid-19. Il faut s’y attendre, mais il souligne que ces informations pourraient être utilisées pour prédire l’activité des consommateurs à l’avenir si une nouvelle épidémie ou pandémie, tout aussi perturbatrice, émerge.
Brandtner félicite Freshflow et BlakBear pour leurs efforts visant respectivement à prédire plus précisément la demande réelle et à suivre la fraîcheur des aliments. Il note toutefois que les utilisateurs doivent traiter les outils d’IA avec prudence. Les systèmes de prévision de la demande peuvent obtenir des prévisions correctes la plupart du temps, mais s’ils échouent dans des situations où la fréquentation ou le comportement des clients s’écarte de la norme, leurs avantages pourraient alors être limités.
«Une fois mis en œuvre, cela ne signifie pas qu’il fonctionnera toujours sans problème, il doit être surveillé en permanence», explique Brandtner.
Tarif récolte
Les outils d’apprentissage automatique n’influencent pas seulement ce que les détaillants décident d’acheter, ils sont également entre les mains des fournisseurs. Mihai Ciobanu est fondateur et directeur de Fresh4cast, qui compte actuellement deux personnes. L’entreprise a déjà levé 800 000 £.
Fresh4cast est actif en Europe et aux États-Unis et Ciobanu affirme que les fournisseurs transportant 350 000 tonnes de produits alimentaires par an utilisent sa technologie. Cela va des mûres fraîches aux soupes et salades préparées. Le système Fresh4cast permet aux utilisateurs d’expérimenter des « et si », explique Ciobanu.
Un fournisseur peut utiliser le système pour simuler ce qui se passerait s’il avançait une promotion au détail à temps, par exemple. Le fournisseur pourrait alors proposer cette approche à son client, le détaillant lui-même.
Certaines données susceptibles d’influencer les ventes, comme les prévisions météorologiques, sont automatiquement absorbées par le logiciel, tandis que l’utilisateur du logiciel peut prendre en compte à la volée les informations sur l’échec soudain d’une récolte.
Pour prendre un exemple, disons que la récolte de framboises est plus petite que prévu. Le fournisseur pourrait utiliser Fresh4cast pour estimer à quel point il serait plus efficace de vendre les framboises disponibles dans des barquettes plus petites pour les mois restants de la saison, atteignant ainsi un plus grand nombre de clients individuels même s’ils avaient moins de fruits sous la main qu’ils ne le pensaient.
« Ces décisions doivent être prises si rapidement dans le domaine des produits frais que, sans un modèle bon et robuste, chacun devrait se fier en grande partie à son intuition », explique Ciobanu.
Alors que les détaillants décident en fin de compte de la quantité à acheter et de la manière de la promouvoir, les fournisseurs peuvent influencer cette prise de décision. Il y a aussi une bonne raison, comme le dit Ciobanu : « Tout le monde a toutes les chances de gagner si vous faites les choses correctement. »
février 8, 2024
Comment les supermarchés utilisent l’IA pour prédire les ventes
Un supermarché en pleine campagne allemande avait un problème. Loin de la main-d’œuvre abondante de la ville la plus proche, le magasin était composé en grande partie d’adolescents locaux encore scolarisés. Les enfants étaient motivés mais inexpérimentés, explique Avik Mukhija, co-fondateur de Retail Tech démarrer Flux frais. Il refuse de révéler l’emplacement exact du magasin.
Lorsqu’ils commandaient chaque jour des produits frais, les employés adolescents avaient tendance à surstocker, de peur de manquer de fruits et légumes. Cela a entraîné un gaspillage inutile, car certains produits invendus se sont inévitablement détériorés en magasin.
Mais les responsables du magasin se sont ensuite tournés vers un système d’apprentissage automatique de Freshflow, capable de prédire la quantité de produits frais que les clients achèteront dans les prochains jours et de suggérer le stock à apporter en conséquence. Grâce à cet outil, la quantité de produits gaspillés au supermarché a fortement diminué, de près de 30 %.
« Ce sont les meilleurs taux de réduction des déchets que nous ayons atteints jusqu’à présent », déclare Mukhija. Freshflow emploie actuellement 15 personnes et a levé 3 millions d’euros. Le logiciel de l’entreprise est opérationnel dans plusieurs magasins appartenant à deux chaînes d’épicerie régionales en Allemagne, et des déploiements pilotes en France sont également en cours.
Réduisez vos déchets (alimentaires)
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Les responsables des produits frais des supermarchés et des petits magasins de proximité doivent depuis longtemps décider eux-mêmes du nombre de pommes, de fraises ou de pommes de terre qu’ils doivent commander, simplement pour répondre à la demande. Mais la demande est en constante évolution. Les promotions en magasin, les jours fériés, l’état des stocks déjà en rayon et la météo : tous ces éléments peuvent influencer les ventes. La personne qui commande du stock frais doit obtenir des chiffres corrects, chaque jour.
Dans l’UE, environ 60 millions de tonnes de déchets alimentaires — d’une valeur marchande supérieure à 1 milliard d’euros — est généré chaque année. La grande majorité des déchets proviennent des ménages, les détaillants tels que les supermarchés constituant une part importante des déchets. une part relativement petite du gâteau. Cependant, les détaillants devraient toujours réduire leur contribution au problème du gaspillage alimentaire, selon la Commission européenne.
Une nouvelle flotte de startups affirme qu’il existe une meilleure façon de gérer le flux de fruits, de légumes, de viande et de poisson entrant et sortant des magasins – une technologie qui peut à la fois réduire les déchets et augmenter les profits. Ces entreprises affirment que l’intelligence artificielle (IA) et les données fines sur la durée de conservation des stocks pourraient bouleverser le secteur de la vente au détail de produits alimentaires.
Des données, des données et encore des données
« En moyenne, nous pouvons réduire les déchets de 20 à 25 % et augmenter nos revenus jusqu’à 3 % », explique Mukhija. Freshflow suit également la fréquence à laquelle les chefs de produit suivent les recommandations faites par ses logiciel – actuellement, dans près de 90 % des cas, selon Mukhija.
Le système absorbe toutes les données sur lesquelles Freshflow peut mettre la main. Non seulement la météo, mais aussi les chiffres des ventes en temps quasi réel, ou les performances de certaines promotions, telles que les offres d’achat-en-un-en-un-gratuit, par le passé. Le logiciel peut comparer les performances des magasins en termes de gaspillage, et également mettre en évidence les produits qui se vendent le mieux à un moment donné.
Mukhija affirme qu’ils n’ont pas conçu Freshflow pour assumer le rôle humain de gestionnaire de produits frais. «C’est quelque chose qui nous tient à cœur», dit-il. « Nous ne remplacerons jamais le responsable des produits frais. Nous ne ferons qu’améliorer leurs capacités.
C’est un travail qui requiert de l’art, ajoute-t-il – plus que ce que lui et son co-fondateur Carmine Paolino avaient imaginé lorsqu’ils ont lancé leur entreprise. Le responsable des produits frais invente souvent de nouvelles façons de présenter ou de promouvoir les fruits et légumes en vente, par exemple, dans le but d’attirer sa clientèle locale. Cela varie d’un magasin à l’autre et le logiciel de Freshflow n’est pas conçu pour assumer ce rôle. Il est simplement destiné à faciliter la prise de décision concernant la commande de produits, car il y a tellement de facteurs différents à prendre en compte.
Vous sentez du gaz ?
D’autres startups se concentrent sur la façon de suivre automatiquement la fraîcheur des aliments. « Nous avons inventé une technologie de détection de gaz », explique Max Grell, co-fondateur et directeur général de BlakBear, une entreprise londonienne de 11 employés qui a levé 2,3 millions de livres sterling de financement, sans compter les subventions non divulguées et les fonds privés supplémentaires.
Grell explique que les minuscules capteurs de BlakBear, dont la fabrication à grande échelle, selon lui, ne coûtera que quelques centimes, se trouvent à l’intérieur d’aliments emballés – pensez aux paquets de poisson ou de viande frais, sources clés de protéines. Les capteurs détectent des changements subtils dans l’atmosphère à l’intérieur de ces emballages scellés à mesure que les produits vieillissent.
Grell refuse de préciser exactement quels gaz le capteur détecte, se contentant de dire qu’il comprend l’ammoniac, les composés organiques volatils et le dioxyde de carbone. Si les capteurs détectent une augmentation des gaz indiquant une détérioration, ils peuvent communiquer la détérioration possible du produit via des communications sans fil RFID ou Bluetooth.
«Nous avons consacré beaucoup de temps à travailler sur les protéines, car elles coûtent très cher», explique Grell. « Cela peut rendre les gens malades. Ça sent vraiment mauvais quand c’est mauvais.
Actuellement, BlakBear travaille avec deux grands détaillants au Royaume-Uni, explique Grell, bien qu’il refuse de les nommer. L’entreprise déploie également sa technologie aux États-Unis. D’ici 2025, Grell vise à disposer de « millions » de capteurs dans les paquets circulant à travers les chaînes d’approvisionnement alimentaire.
Remplacement de la date limite de consommation
Pour l’instant, les capteurs examinent un échantillon de paquets plutôt que chacun d’entre eux, afin que les détaillants puissent garder un œil sur la qualité globale des envois. Mais Grell affirme que l’objectif ultime de son entreprise est bien plus vaste : « Notre vision est de remplacer la date limite de consommation. »
Cela signifierait que chaque paquet de poisson ou de viande frais, par exemple, serait équipé d’un capteur capable de confirmer au client – via une analyse rapide avec une application pour smartphone – que le produit est frais. Un tel système pourrait également fournir une estimation spécifique au paquet du nombre de jours restant avant qu’il ne se gâte.
Grell affirme que ne pas avoir à jeter des articles simplement parce qu’ils ont dépassé leur date de péremption, alors qu’ils pourraient en fait être parfaitement comestibles, pourrait grandement améliorer la façon dont les détaillants gèrent leurs stocks et les aider à réduire le gaspillage. « Si vous pouvez ajouter un jour de vie à votre produit […]vous réduisez les déchets d’un quart, c’est énorme », dit-il.
« C’est un énorme changement qui se dessine », déclare Patrick Brandtner, de l’Université des Sciences Appliquées de Haute-Autriche, en faisant référence à l’essor des outils de haute technologie ciblant la prévision de la demande dans le commerce de détail alimentaire. Le Covid-19, l’inflation et la domination de géants comme Amazon sont autant de raisons pour lesquelles de nombreux détaillants estiment actuellement qu’ils doivent améliorer leur jeu, explique-t-il.
Prédiction de la demande
Brandtner et ses collègues ont expérimenté leurs propres technologies d’analyse prédictive pour le commerce de détail, y compris dans l’espace produits frais. Brandtner mentionne qu’il a par exemple travaillé avec la grande chaîne de supermarchés Aldi. Les données que lui et ses collègues chercheurs ont rassemblées ces dernières années ont révélé d’énormes changements dans les comportements d’achat pendant les confinements liés au Covid-19. Il faut s’y attendre, mais il souligne que ces informations pourraient être utilisées pour prédire l’activité des consommateurs à l’avenir si une nouvelle épidémie ou pandémie, tout aussi perturbatrice, émerge.
Brandtner félicite Freshflow et BlakBear pour leurs efforts visant respectivement à prédire plus précisément la demande réelle et à suivre la fraîcheur des aliments. Il note toutefois que les utilisateurs doivent traiter les outils d’IA avec prudence. Les systèmes de prévision de la demande peuvent obtenir des prévisions correctes la plupart du temps, mais s’ils échouent dans des situations où la fréquentation ou le comportement des clients s’écarte de la norme, leurs avantages pourraient alors être limités.
«Une fois mis en œuvre, cela ne signifie pas qu’il fonctionnera toujours sans problème, il doit être surveillé en permanence», explique Brandtner.
Tarif récolte
Les outils d’apprentissage automatique n’influencent pas seulement ce que les détaillants décident d’acheter, ils sont également entre les mains des fournisseurs. Mihai Ciobanu est fondateur et directeur de Fresh4cast, qui compte actuellement deux personnes. L’entreprise a déjà levé 800 000 £.
Fresh4cast est actif en Europe et aux États-Unis et Ciobanu affirme que les fournisseurs transportant 350 000 tonnes de produits alimentaires par an utilisent sa technologie. Cela va des mûres fraîches aux soupes et salades préparées. Le système Fresh4cast permet aux utilisateurs d’expérimenter des « et si », explique Ciobanu.
Un fournisseur peut utiliser le système pour simuler ce qui se passerait s’il avançait une promotion au détail à temps, par exemple. Le fournisseur pourrait alors proposer cette approche à son client, le détaillant lui-même.
Certaines données susceptibles d’influencer les ventes, comme les prévisions météorologiques, sont automatiquement absorbées par le logiciel, tandis que l’utilisateur du logiciel peut prendre en compte à la volée les informations sur l’échec soudain d’une récolte.
Pour prendre un exemple, disons que la récolte de framboises est plus petite que prévu. Le fournisseur pourrait utiliser Fresh4cast pour estimer à quel point il serait plus efficace de vendre les framboises disponibles dans des barquettes plus petites pour les mois restants de la saison, atteignant ainsi un plus grand nombre de clients individuels même s’ils avaient moins de fruits sous la main qu’ils ne le pensaient.
« Ces décisions doivent être prises si rapidement dans le domaine des produits frais que, sans un modèle bon et robuste, chacun devrait se fier en grande partie à son intuition », explique Ciobanu.
Alors que les détaillants décident en fin de compte de la quantité à acheter et de la manière de la promouvoir, les fournisseurs peuvent influencer cette prise de décision. Il y a aussi une bonne raison, comme le dit Ciobanu : « Tout le monde a toutes les chances de gagner si vous faites les choses correctement. »
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