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Commerce de détail intelligent : la réponse des points de vente physiques aux défis en ligne d'aujourd'hui

Le commerce de détail intelligent s'est fermement établi comme une réalité plutôt qu'un concept. Il reflète la façon dont les détaillants travaillent pour faire face aux forces perturbatrices auquel ce secteur de 15 billions de dollars est confronté aujourd'hui ; un bouleversement qu'un rapport émis conjointement par Intel Labs et The Store WPP a dénommé « La deuxième ère du commerce numérique ».

Nous examinons ici ces défis actuels pour les détaillants, et la façon ces derniers peuvent utiliser la technologie de l'IoT (appareils intelligents, groupes denses de capteurs, ressources informatiques massives mais à un prix abordable et capacités analytiques sophistiquées) dans le cadre de leur réponse à ces défis. Nous examinons de plus près les technologies qui se cachent derrière les opérations de supermarchés tels qu'Amazon Go, puis nous les comparons aux stratégies naissantes dans deux autres importants secteurs de la vente au détail : le vêtement et l'ameublement.

Une révolution dans le commerce de détail

Le rapport de la « deuxième ère » décrit comment la vente au détail est confrontée à une véritable révolution alimentée par un grand nombre de puissants facteurs techniques, sociaux, démographiques, écologiques, commerciaux et économiques. Les clients ont désormais de nouvelles attentes en matière de shopping omni-canaux (points de vente virtuels intégrés + physiques), de personnalisation de l'expérience, d'efficacité, de transparence et de qualité de l'expérience en elle-même. Ils bénéficient également d'un plus grand choix, car les détaillants se battent pour attirer la clientèle dans des environnements de plus en plus concurrentiels.

Les fabricants attendent également davantage de leurs commerces de détail ; une plus grande visibilité et de nouveaux services, notamment l'analyse de la clientèle, la publicité ciblée et d'autres analyses et perspectives. En outre, l'évolution vers les ventes en ligne a transformé le paysage du commerce de détail pour toujours et fait désormais appel à une façon de penser totalement nouvelle. Ce changement va continuer à perturber les détaillants car les délais de livraison chaque fois plus rapides viennent saper l'avantage d'immédiateté qu'offrait le canal de la vente au détail traditionnelle.

Sur cette toile de fond, on trouve également le défi et l'opportunité communément créés par la loi de Moore, selon laquelle l'augmentation continue des capacités informatiques s'accompagne de l'abaissement de barrières telles que les coûts, l'encombrement et l'énergie, ce qui perturbe la stratégie de vente au détail. Tout ceci signifie qu'en fin de compte, n'importe quel objet peut être rendu à la fois intelligent et connecté au fur et à mesure que ces barrières disparaissent. Ces propriétés se traduisent en avantages commerciaux si les données mises à disposition par le nombre croissant de dispositifs intelligents peuvent être capturées avec succès par des ordinateurs puissants et converties en informations capables d'être analysées et transformées en action.

Selon le rapport d'Intel, tandis que la première ère de numérisation du commerce de détail traitait de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et des systèmes d'inventaire et de paiement, la deuxième ère, elle, est façonnée par les capteurs, les analyses de données, la robotique, les interfaces naturelles et l'ubiquité informatique. La tendance est à l'amélioration de l'expérience de shopping en le rendant plus personnel, plus efficace et plus amusant pour les consommateurs, tout en continuant à améliorer l'efficacité du commerce de détail, permettant la création de nouveaux modèles commerciaux, la maximisation des recettes et l'accélération de l'exécution et de la livraison.

À l'intérieur du magasin intelligent

Si l'intelligence sert à recueillir des données et à permettre la communication avec les clients et les fournisseurs, alors les rayonnages du magasin et leur potentiel de collecte de renseignements jouent un rôle essentiel. Rendez un rayonnage intelligent, et il révolutionnera le niveau de service que les détaillants sont en mesure d'offrir aussi bien aux fabricants qu'aux acheteurs. Il interagira avec l'acheteur de manière naturelle, confortable et parfaitement respectueuse de la vie privée de l'acheteur. Les rayonnages seront capables de comprendre la langue naturelle de l'homme, le contexte, voire même sentir les états émotionnels. Ils serviront les acheteurs de manière intelligente en évaluant s'ils sont stressés, détendus, pressés, confus, en train de découvrir un produit ou sur le point de prendre une décision d'achat.

Fig. 1 : Les rayonnages peuvent servir pour des promotions particulières quand les acheteurs sont sur le point de prendre une décision d'achat.

Comme tout bon vendeur, le rayonnage aura une personnalité combinant une connaissance approfondie des produits, la fiabilité, une grande capacité à comprendre l'acheteur et de solides compétences de vente. Il va naviguer dans toute une gamme de conversations, faciliter les choix pour le client et le faire avancer vers l'achat. Les rayonnages intelligents vont également s'occuper de la prévention des pertes et gérer les échantillons, les stocks et les actifs. Pour obtenir le plus de valeur possible, les rayonnages intelligents devront être appuyés par une infrastructure dorsale complexe de serveurs en mesure de recueillir, de stocker et d'analyser des données, ainsi que de fournir du contenu multimédia et d'autres services au rayonnage.

Selon le rapport d'Intel, les rayonnages pourraient se rationaliser en trois types : les « bons », les « mieux » et les « meilleurs ». Les rayonnages corrects sont dotés de capacités de détection de base et d'un affichage limité, mais sont dépourvus de dispositifs de communication. Les meilleurs rayonnages ont des capteurs plus sophistiqués et offrent plus de renseignements locaux ainsi qu'une meilleure interaction avec le cloud. Les capteurs de proximité seront remplacés par la capacité à voir, à sentir les odeurs, à ressentir l'environnement, à comprendre et à deviner le monde autour d'eux. Ils détectent leur contenu à l'aide de caméras, de lecteurs RFID, de capteurs de poids ou d'autres technologies. En même temps, ils pourront interagir avec le client en face d'eux à l'aide de caméras 3D, de microphones, de détecteurs de proximité et de toucher, en conjonction avec les ressources informatiques locales qui élimineront la nécessité de traitement dans le cloud et toutes les questions de respect de la vie privée que ce dernier sous-entend.

Voici ci-dessous un exemple pratique d'une conception de rayonnage intelligent riche en capteurs, sous « Rayonnages intelligents hautement intégrées ».

Les « meilleurs » rayonnages ajouteront à ces capacités des ressources supplémentaires basées sur le « cloud », pour offrir des informations sur les produits, des commentaires issus des médias sociaux, des remises et une orientation de shopping personnalisée pour chaque client. Une tarification personnalisée ou dynamique et des offres promotionnelles seront également possibles. Certains rayonnages peuvent utiliser le smartphone du client (l'affichage, l'écran tactile, le microphone voire même le processeur) comme faisant partie de l'interaction. D'autres comptent sur leur propre matériel. Ces derniers pourraient inclure des affichages OLED ou LED, des systèmes vidéo de haute qualité, voire à l'avenir des appareils holographiques. Toutefois, le déploiement des panneaux d'affichage devra être étudié avec soin car un trop grand nombre d'écrans lumineux dans une zone restreinte peut devenir oppressant.

À l'inverse, l'utilisation d'interfaces conviviales et amusantes, faisant appel par exemple à des éléments tactiles, gestuels, de réalité augmentée ou virtuelle, pourrait rendre les conversations bidirectionnelles et les exercices de personnalisation très attrayants pour les acheteurs.

Fig. 2 : Les interfaces conviviales pourraient être très personnalisées et attrayantes pour les acheteurs.

Les rayonnages intelligents dotés d'une puissance informatique suffisante seront également en mesure d'entamer des conversations naturelles, en répondant, par exemple, à une question du client qui lui demande où trouver un produit. Le rayonnage pourrait alors faire d'autres suggestions d'intérêt possible pour le client, en se basant sur sa connaissance de l'historique d'achat du client.

Les fabricants bénéficieront d'informations sur le volume de passage, le temps passé devant le produit, et le succès des offres spéciales ou de la publicité. Des capteurs et des caméras sur le rayonnage qui utilisent la vision machine pourraient constamment relever les niveaux d'inventaire, et organiser l'envoi de ravitaillement quand les produits sont sur le point d'être épuisés. Les capteurs pourraient aussi repérer les tentatives de vols à l'étalage. Le comportement des clients, recueilli par les capteurs du rayonnage et les dispositifs de suivi du mouvement dans le magasin, puis renvoyé à un centre d'analyse dans le cloud, devra être intégré aux données recueillies concernant le comportement en ligne tels que les clics, les survols d'image, les paniers d'achat et les listes de souhaits.

Une technologie novatrice appelée « NeWave Smart Shelf » permet aux détaillants de surveiller en permanence les niveaux de stock du rayonnage sans avoir besoin d'étiquettes RFID sur les articles individuels. Au lieu de cela, les étiquettes sont situées sur le présentoir de produit en rayon, et deviennent visibles lorsque l'article est retiré. Le système peut également déclencher une alarme si trop d'articles sont enlevés simultanément, ce qui signale un vol en cours. Ce dispositif peut être renforcé par une capture vidéo de l'activité.

Les aliments périssables peuvent être protégés par des incrustations RFID UHF passives à détection de température disponibles comme alternatives à bas coût aux étiquettes RFID actives ou aux enregistreurs de données. Le circuit de détection de température sur puce de ces dispositifs SMARTRAC peut numériser un relevé de température du produit et lui donner un numéro de 12 bits, qui peut être ensuite lu par un lecteur UHF en même temps que l'identifiant unique de l'étiquette. Des capacités basiques de détection de l'humidité sont également fournies, basées sur la mesure des changements d'impédance.

Rayonnages intelligents hautement intégrés

Nous avons souligné ci-dessus les différents avantages pouvant être tirés des technologies de rayonnages intelligents. Pourtant, nombreux sont les opérateurs de détail qui aimeraient trouver des solutions intégrées comprenant des composants qui coopèrent dans le but de fournir une meilleure expérience client tout en recueillant et en analysant des données de vente de détail pour les appliquer à la gestion et à l'amélioration du service.

Des solutions analytiques en magasin sont disponibles auprès d'entreprises comme Hybris Labs. Leur solution « Funky Retail » permet d'identifier la présence du client, de compter le nombre de fois que le produit a été soulevé, de mesurer la durée pendant laquelle il a été soulevé, et de faire la relation entre les soulèvements de produits individuels et une vidéo promotionnelle sur le produit.

Toutefois, ce sont les solutions de rayonnage intelligent faisant une utilisation plus intensive de groupes de capteurs différents, selon la vision d'Intel, qui ont le vent en poupe. Ces systèmes offriront des informations plus détaillées en temps réel à la fois aux acheteurs et aux détaillants. Prenons l'exemple d'une demande de brevet déposée aux États-Unis par des inventeurs d'IBM en février 2016 et publiée en août 2017, intitulée « Smart shelves for retail industry » (Rayonnages intelligents pour le secteur de la vente au détail).

Chaque rayonnage dans ce système possède un maillage de capteurs entrelacés dont des capteurs de contrainte, des photodétecteurs, des microphones et des détecteurs de déversement, ainsi qu'un système de traitement de données pour traiter les signaux des capteurs. La couche de maillage de capteurs est installée au fond de chaque rayonnage. Le système comporte également un ensemble d'écrans vidéo pour montrer les caractéristiques des produits vendus sur le rayon. Ces caractéristiques sont fournies par une série d'émetteurs sans fil.

Les dispositifs de stockage peuvent être de tous types. Les dispositifs de saisie de l'utilisateur peuvent être une combinaison quelconque de clavier, souris, pavé numérique et/ou de dispositifs pour la capture d'image, la détection de mouvements, la détection d'odeurs, la détection de lumière, un microphone ou des dispositifs hybrides contenant plusieurs de ces fonctions. D'autres dispositifs peuvent aussi être utilisés. Plusieurs rayonnages contenant différents produits peuvent être intégrés pour former un seul système. L'unité de traitement des données de chaque rayonnage peut fonctionner en interface avec un serveur central du magasin qui contrôle divers systèmes du magasin, tels que les horaires personnels, les informations personnelles, l'éclairage, la surveillance d'un point de sécurité et le contrôle des stocks.

Le serveur central peut alors fournir des informations d'accès telles que les numéros de bipeur, de téléphone pour l'envoi de SMS ou les adresses de courrier électronique des employés afin de pouvoir les contacter et les avertir de la baisse du stock ou d'autres situations.

Les affichages vidéo peuvent montrer les caractéristiques du produit tels que le prix, le poids, la fraîcheur chimique déterminée par la couleur ou les émissions de méthane, les valeurs nutritionnelles, les calories, les recettes, les dates d'expiration et autres renseignements, au besoin. Ils peuvent également montrer des promotions sur des produits connexes pouvant intéresser le client.

Les capteurs de contraintes dans le maillage peuvent fournir un signal de tension proportionnel au poids et, par conséquent, le nombre de produits mis sur le rayon. Un signal d'« alerte de ravitaillement » peut être généré si le poids tombe au-dessous d'une valeur critique prédéfinie. Les photodétecteurs peuvent avoir des filtres pour indiquer qu'un certain article doté d'une couleur spécifique se trouve sur le rayon. Si l'article présente un faible changement de couleur (par exemple une banane qui passe du jaune au brun, ou du lait qui se coagule dans une bouteille et qui change de couleur), la variation de tension du photodétecteur avertira le détaillant en conséquence.

Des microphones peuvent surveiller les sons qui indiquent qu'un récipient est en train de gonfler car son contenu est en train de périr ou qu'il a été manipulé de manière incorrecte sur les rayons. Ces microphones peuvent être appliqués en utilisant des bandes de matériau piézo-électrique qui génèrent un signal en cas de détection de petites vibrations. Dans l'ensemble, les différents capteurs peuvent être intégrés dans une seule feuille comportant une couche pour le détecteur de contraintes, une autre pour un photodétecteur, une autre encore pour un capteur acoustique, et d'autres selon les besoins.

Les capteurs de contraintes peuvent inclure une feuille métallique à motifs laminée sur le fond du rayonnage intelligent. Les circuits peuvent être imprimés sur la feuille métallique à l'aide de silicium, de germanium et/ou d'autres matériaux qui la rendent sensible à divers phénomènes. Par exemple, la détection chimique peut être obtenue par l'impression d'oxyde d'étain au-dessus d'un transistor, car le courant qui circule dans le circuit augmentera à mesure que les niveaux de méthane augmentent. De même, un détecteur de lumière peut être créé à la jonction de deux matériaux différents tels que le silicium et le germanium. Il peut détecter la lumière dans une bande spectrale associée à la couleur de l'emballage de marchandises.

Les couches de capteurs peuvent être des bandes perpendiculaires formant une structure en croisillon avec une orientation arbitraire. Plusieurs éléments discrets peuvent être inclus pour permettre que les articles soient placés au hasard sur le rayon, si cet arrangement est plus souhaitable qu'une disposition normale en « rangées et colonnes ».

Des données peuvent être envoyées par les émetteurs radio par Bluetooth, signaux radio à spectre étalé, radio mailles, ZigBee, systèmes mondiaux de communications mobiles (GSM), accès multiple par répartition en code (AMRC), service général de radiocommunication par paquets (GPRS), accès multiple par répartition en code à large bande (AMRC à large bande), GSM à débit amélioré (EDGE) (aussi appelé GPRS amélioré), CDMA 2000 ou autres normes filaires, sans fil ou hybrides.

Il s'agit d'une solution possible offerte par un fournisseur particulier, mais il est possible que les détaillants finissent par utiliser plusieurs fournisseurs dans l'ensemble de leur commerce. Par conséquent, il est impératif que des normes relatives à l'analyse des données émergent. L'industrie va devoir définir des interfaces standard et un ensemble d'API ouvertes qui permettront aux développeurs de collaborer entre eux par le biais de plateformes standardisées. Par exemple, pour fournir des informations, il sera avantageux de disposer de tailles, de formats et de résolutions standard des écrans pour la publicité au niveau du rayon.

Géolocalisation du client

Bien que les rayonnages intelligents et la puissance de traitement dont ils pourraient avoir besoin sont la clé de l'émergence de la « deuxième ère de vente au détail », ils sont complétés par une autre source importante de données : les services géodépendants, dotés d'une précision suffisante pour être appliqués dans les limites d'un magasin. De telles données peuvent être analysées pour comprendre les déplacements des clients afin de mieux connaître leur comportement, l'agencement du magasin et l'expérience utilisateur.

La géolocalisation est soit passive, lorsque le client transporte simplement son appareil intelligent mais ne l'utilise pas, soit active, lorsqu'ils l'utilise pour obtenir des informations ou des services en fonction de son emplacement. Il existe différentes techniques dotées de divers niveaux d'exactitude, de sophistication et d'état de développement, qui peuvent être résumées comme suit :

La triangulation Wi-Fi : déjà en déploiement, mais de faible précision : environ 30 m.
L'empreinte Wi-Fi : version plus sophistiquée de triangulation Wi-Fi qui utilise des algorithmes d'apprentissage pour mapper le profil Wi-Fi d'un magasin. Les premiers essais indiquent une précision de 2 à 5 m.
Les balises basées sur Bluetooth LE : des balises, telles que la technologie iBeacon d'Apple, peuvent déclencher des offres dans le dispositif d'un client quand ils sont à portée d'un transmetteur iBeacon. La portée de l'émetteur peut être ajustée pour couvrir une petite surface (rayon de 5 m) ou l'ensemble du magasin.
Accéléromètre et inertie : l'accéléromètre d'un smartphone peut être utilisé mais sa précision et son succès peuvent être limités. À l'heure actuelle, ce système n'est viable que lorsqu'il est utilisé pour compléter d'autres techniques de géolocalisation.
Géolocalisation sémantique : ce système utilise le traitement de signaux sur des signaux Wi-Fi dans le temps pour aider à affiner l'emplacement lorsqu'on ne parvient pas à détecter clairement de quel côté d'un mur le client est situé.
Ambiance sonore : différents magasins ont différentes signatures d'ambiance sonore. Cet aspect peut être exploité pour aider, en conjonction avec d'autres informations d'emplacement peu concluantes, à faire une détermination finale de position.
Système audio actif : certains magasins expérimentent en ajoutant des signatures audio à leur musique d'ambiance en magasin pour aider les dispositifs à comprendre où ils sont.
D'autres approches incluent la triangulation visuelle, l'empreinte digitale visuelle (similaire à l'empreinte digitale Wi-Fi), et le champ magnétique qui utilise la boussole numérique d'un smartphone pour détecter les champs magnétiques présents dans les magasins.
Conceptions sur mesure, comme l'approche utilisée dans le magasin Amazon Go - voir ci-dessous.

Ces techniques sont appelées à évoluer avec le temps. La meilleure précision est réalisable en combinant plusieurs de ces approches. L'analyse de l'écoulement du trafic a besoin d'une exactitude d'environ 2 m, qui est suffisante pour évaluer dans quel rayon un client se trouve. Et un guide de magasin dirigé directement au client peut nécessiter une exactitude de 1 m pour être réellement utile à l'acheteur et le guider droit au produit qu'il recherche.

Magasin Amazon Go

Amazon a récemment ouvert son premier magasin Amazon Go où les clients peuvent sélectionner les articles qu'ils veulent et ensuite partir sans devoir passer par la caisse. Au lieu de cela, le magasin utilise un mélange de vision par ordinateur, d'algorithmes d'apprentissage profond et de fusion de données multi capteurs (où les données provenant de plusieurs capteurs différents sont « fusionnées » pour calculer une valeur qu'un seul capteur n'aurait pas pu déterminer seul) afin d'identifier une personne et ses achats.

Le client doit numériser une application pour entrer dans le magasin, après quoi tout ce qu'il prend est enregistré par le biais de caméras et de capteurs de rayonnages et placé dans un panier virtuel. Le système facture ensuite le client sur son compte Amazon quand il part. Les techniques utilisées pour ce concept :

Le client se connecte en scannant le code QR de l'application Amazon Go de son smartphone
Le magasin le suit avec des dizaines de capteurs suspendus au plafond
Une combinaison d'images vidéo avec analyse d'image et de réseaux de lasers est utilisée pour identifier les personnes et les articles dans le magasin. La technologie est semblable à celle utilisée dans les voitures sans conducteur.
Les données de ces capteurs et les images vidéo sont agrégées et combinées grâce à l'apprentissage machine, ce qui crée un système qu'Amazon appelle la technologie « Just walk out ».
Si un client prend une bouteille de lait, cette technologie l'ajoute à son panier virtuel. Il la supprime également s'il la remet sur le rayon.
Amazon débite son compte quand il quitte le magasin.
Un client a testé cette technologie en éteignant son téléphone, en prenant des articles et en les remettant au mauvais endroit. L'application a tout de même réussi à compter ses articles correctement.

Magasins de vêtements et miroirs magiques

Depuis que l'e-commerce a commencé à menacer les magasins cette dernière décennie, les détaillants ont essayé de faire fonctionner leurs magasins davantage comme le Web. Un endroit où des améliorations peuvent être apportées, c'est la cabine d'essayage, car les clients qui l'utilisent sont sept fois plus susceptibles de faire un achat que ceux qui se contentent de parcourir l'espace de vente, selon la recherche menée par Alert Tech.

En réponse à cela, Oak Labs, une startup fondée en 2015 par d'anciens cadres d'eBay, a développé un miroir de salle d'essayage qui propose une expérience interactive. Une femme entre avec des jeans et un chemisier. Les capteurs lisent les étiquettes d'ID à fréquence radio sur les vêtements et affichent les articles sur un écran tactile intégré derrière la vitre. Un moteur de recommandation (comme ceux que l'on trouve partout en ligne) suggère des pièces complémentaires comme des chaussures et une ceinture. Le client peut choisir une autre langue que l'anglais et régler l'éclairage (les options peuvent inclure « crépuscule » et « club »). Si un article n'est pas de la bonne taille ou si la couleur n'est pas bonne, elle touche le miroir, qui déclenche une requête sur les dispositifs mobiles des vendeurs du magasin.

L'industrie du meuble

Bien que les meubles puissent être commandés en ligne tout aussi facilement que de la nourriture ou des vêtements, il n'est pas aussi facile de les renvoyer si l'on trouve qu'ils ne vont pas à l'endroit choisi. Pourtant, selon IBISWorld, 15 % du marché de 70 milliards de dollars que représente le meuble a évolué vers le shopping en ligne. Un article dans Forbes décrit comment l'industrie accomplit cette transition par le biais de la réalité augmentée, le rendu 3D et les outils de vision par ordinateur qui permettent aux clients de voir comment le meuble s'intègre dans une pièce.

La réalité augmentée permet aux clients d'« essayer » le meuble, pour ainsi dire. Par exemple, l'application 3D Room View de Pottery Barn pour iOS permet aux clients de mettre instantanément les nouveaux meubles en scène depuis chez eux à l'aide de leur iPhone ou iPad. Les clients peuvent voir une vue en réalité augmentée de leur pièce et y insérer des ensembles complets de meubles pour étudier leur emplacement. Des sociétés comme Wayfair, IKEA et Houzz ont également mis en œuvre des solutions de réalité augmentée pour les meubles « try-on » (à essayer), mais Williams-Sonoma Inc (WSI), qui possède Pottery Barn et d'autres magasins, a des projets encore plus ambitieux pour cette technologie avec l'acquisition d'Outward, une startup de réalité augmentée. Un plan consiste en l'ajout d'options supplémentaires pour que les consommateurs puissent mettre virtuellement en scène et leur permettre d'« essayer » plusieurs marques de meubles ensemble.

WSI a employé Outward pour générer des rendus photoréalistes de leurs produits, qu'ils ont utilisé pour remplacer certaines des photographies dans l'ensemble des marques de WSI. Outward a également fourni des rendus 3D qui ont permis d'obtenir des vues à 360 degrés des produits de WSI, pour que les clients puissent voir les meubles de tous les côtés.

Les « try-on » 3D de meubles sont également disponibles chez Modsy, une autre société de visualisation. Leur application permet aux utilisateurs de prendre quelques photos de leur pièce avec leur smartphone, y compris tous les objets qui s'y trouvent, et de recevoir un modèle 3D de la pièce, rendu comme étant vide. Les outils de stylisme permettent ensuite de visualiser diverses options de distribution et différents produits. Des conseillers en style humains peuvent offrir de l'aide si nécessaire.

Conclusions

Les détaillants sont confrontés à une surcapacité dans leur secteur et à la concurrence féroce des canaux de shopping en ligne. Le commerce de détail intelligent est un ensemble de technologies matérielles et logicielles qui permet aux détaillants de riposter, en offrant aux clients une meilleure expérience et en révélant des informations plus poussées concernant leurs opérations quotidiennes et comment elles peuvent être améliorées.

Dans cet article, nous avons vu en général comment le commerce de détail intelligent est implémenté en termes de rayonnages intelligents et de géolocalisation du client. Nous avons ensuite examiné davantage d'exemples précis de la manière dont le commerce de détail intelligent est actuellement utilisé, dans le magasin d'Amazon Go, un magasin de vêtements et une application de vente au détail de meubles.