Intelligence Artificielle — La reconnaissance faciale en supermarché

Je fais suite à l’article en lien avec Walmart:

https://www.lsa-conso.fr/walmart-va-utiliser-la-reconnaissance-faciale-pour-mesurer-la-satisfaction-de-ses-clients,263182

Que pensez-vous de la reconnaissance faciale pour améliorer la satisfaction client en magasin ? A priori tout ce qui va dans le sens de la satisfaction client est bon.

Oui mais est-ce vraiment efficace ? Intégrer ce type de techno, on le sait, coûte TRÈS CHER. Dès lors, à mon sens, il est nécessaire de se poser la question suivante : cet argent est-il utilisé à bon escient ? Cette réflexion mérite le détour, on y reviendra un peu plus tard.

Vous le savez, comme beaucoup d’intelligences artificielles de ce genre, la reconnaissance faciale a fait d’énormes progrès. Mais on ne peut pas dire que la techno soit aboutie pour autant. On se rappelle du scandale qu’a suscité l’outil de Google qui avait identifié une photo de deux jeunes noirs comme étant des « gorilles ». Le problème est que les outils sont souvent testés sur des sujets « blancs » et dans des conditions de luminosité optimales.

Selon Walmart, l’intégration de cette technologie est sensée détecter les clients insatisfaits et permettre de rectifier le tir avant le passage à la caisse. L’objectif étant de réduire le nombre de clients insatisfaits qui pourraient aller chez la concurrence.

Dans le cas de Walmart, on pourrait se poser la question suivante : Sur 100 clients, combien de personnes sortent du panier des « clients élus » ?

C’est-à-dire, combien de personnes du fait de leur couleur de peau trop foncée, de leur casquette, chapeau, ou tout autre accessoire empêchant de distinguer clairement l’expression du visage, échappent à la vigilance de l’outil de reconnaissance faciale ?

A cela, ajoutons tous les cas de figure où le visage de la personne est clairement visible, et « scannable », mais où l’expression émotionnelle est trompeuse. En effet, il faudrait que l’outil sache faire la différence pour reconnaître la personne irritée par le comportement de son enfant, qui sourit à un sms qu’elle vient de recevoir, ou qui pleure parce qu’elle vient de rompre avec son ami(e) au téléphone. Autant de situations possibles, sans lien avec l’expérience d’achat, qui reste difficiles à isoler.

Quid de ma question de départ : La techno est-elle vraiment fiable dans ce type d’environnement ? Est-elle rentable (est-ce que son coût est couvert par le taux de perte clientèle) ? Le dispositif, en situation réelle, est-il assez fluide (temps d’information et chaîne de réaction : client => I.A => employé => client) ?

Aujourd’hui, nous savons pertinemment que la satisfaction client passe, avant tout, par la satisfaction des employés. Ce lien de cause à effet est connu, et dans ce domaine, la grande distribution peut mieux faire.

Je vous pose la question : Une machine bardée d’algorithmes hyperpuissants mais dont l’efficacité dans ce type d’utilisation serait fortement remise en question, ne vaut-elle pas d’être, tout simplement, remplacée par l’être humain ? Dans ce genre d’exercice subtil, sur le terrain (la vraie vie et non dans un laboratoire), la puissance du cerveau humain dépasse de loin les prouesses de la machine.

L’idée de cet article n’est pas d’opposer l’humain à la machine. Non, la technologie est utile à l’humain. Mais l’idée est de se poser la question si la reconnaissance faciale est le meilleur moyen pour réduire le taux de perte clientèle.

Que pensez-vous de cette question :

Préférez-vous que votre magasin investisse des millions dans une intelligence artificielle dont la fiabilité reste à prouver, ou plutôt, que celui-ci investisse dans la montée en compétence des employés pour vous apporter plus de service et améliorer votre expérience d’achat ?

Vu les faiblesses de cette technologie, à ce jour, dans ce type d’environnement, j’opterais, moi, pour une solution humaine plus efficace et qui fait plus de sens.

Pourquoi ne pas utiliser ce budget pour « up-grader » les fonctions (compétences) des employés des grandes surfaces ? Pourquoi ne pas les former à devenir des super-conseillers capables de reconnaître les expressions émotionnelles des clients et d’intervenir adéquatement et immédiatement ? Que ce soit pour rectifier le tir, pour conseiller le client avec une réelle expertise, ou encore pour être force de proposition et suggérer de nouveaux produits.

Ce serait certainement une révolution de voir, pour une fois, les grandes surfaces aller vers le client.

Combien de fois un employé vous a interpelé pour savoir si tout allait bien ? Existe-t-il des ateliers pour apprendre à la clientèle comment faire ses courses de manière plus futée ? Lui a-t-on déjà proposé des ateliers animés par des diététiciens sur des thèmes d’actualité alimentaire (exemple : rassurer le client contre le danger des œufs contaminés) ? Je veux perdre du poids, est-ce qu’on me propose une liste de courses basée sur un programme diététique personnalisé ? Des master-class cuisine sont-ils organisés ? Chacune de ces idées augmente l’expérience client et génère des opportunités de vente, et surtout, fidélise la clientèle !

Nous sommes en 2017, en France aussi les grandes surfaces comme CARREFOUR, AUCHAN et LECLERC jouent gros. Elles vont devoir remettre en question leur business modèle. Oui on assiste à une monté des nouvelles technologies, à tous les niveaux, et il est important de suivre ce mouvement. Mais, oui aussi, il existe le mouvement qui consiste à remettre le consommateur au centre du business pour lui offrir une plus grande expérience. Et cela passe par une personnalisation de l’offre face aux attentes du client.

En conclusion, je dirais que la course technologique ne doit pas faire oublier l’humain et ses capacités. A force de penser que la masse salariale est un poids économique trop lourd on finit par oublier qu’il peut être l’outil qui crée de la valeur ajoutée et de la croissance.

Ou peut-être bien, qu’in fine, l’objectif est d’arriver à des business modèles employant une masse salariale proche de zéro ?

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