IA POUR RETAIL & CPG
L'IA dans le Retail : du rayon à la stratégie commerciale
Les commerciaux perdent du temps à relever la présence produit en magasin. L'IA computer vision automatise le relevé : prix, facing, niveau, rupture. Cas client Rakam avec Statigest (BEL/Materne, Mars, St Michel).
Constat
Enjeux métiers
Temps perdu en relevé terrain
Les chefs de secteur passent des heures à relever manuellement les facings, les prix et les ruptures en rayon. Un relevé complet prend en moyenne 30 minutes par magasin. Saisie longue, erreurs fréquentes, données exploitées trop tard pour agir.
Données dispersées
Données Explore, Data Sharing distributeur, rankings panel, remontées terrain : les sources sont multiples et rarement croisées. Les équipes commerciales manquent d'une vue unifiée pour décider.
Aide à la vente manuelle
Les argumentaires de vente en point de vente sont préparés manuellement. Les chefs de secteur n'ont pas accès en temps réel aux données qui justifieraient une recommandation d'assortiment ou de promotion.
Reconnaissance produit imprécise
Les solutions de reconnaissance par image en rayon existantes peinent à atteindre une précision suffisante sur les références à packaging proche. La fiabilité du relevé automatique reste un frein à l'adoption.
Priorisation
Matrice ICE : par où commencer ?
Quick Wins
Impact fort, effort faible
- → Aide saisie terrain automatisée — Pré-remplissage intelligent des formulaires de visite à partir des données visuelles et de l'historique du point de vente. Réduction du temps de saisie de plus de 50 %.
- → Assistant BI conversationnel — « Quels sont mes top 10 magasins en DN sur cette catégorie ? » — interrogation en langage naturel des données sell-out, panel et terrain.
Stratégiques
Impact fort, effort moyen
- → Reconnaissance produit computer vision — Détection automatique des facings, prix et ruptures à partir de photos prises en rayon.
- → Planification visites — Priorisation automatique des points de vente à visiter en fonction du potentiel commercial et des alertes rupture.
- → Comparaison planogramme — Superposition du planogramme négocié avec la photo du linéaire réel. Détection des écarts de placement.
Long terme
Impact transformant, effort élevé
- → Recommandation promotions — Analyse de l'historique promotionnel et des élasticités prix pour recommander les mécaniques les plus efficaces par enseigne.
- → Prédictif ventes — Modèles de prévision de la demande par point de vente, intégrant saisonnalité, promotions et données exogènes.
Pour construire votre propre feuille de route, consultez notre guide feuille de route IA.
Applications
Use cases clés
Reconnaissance produit par computer vision
Détection automatique des facings, prix affichés et ruptures de stock à partir de photos prises en rayon. Le chef de secteur photographie le linéaire et obtient un relevé structuré en quelques secondes.
Aide à la saisie terrain automatisée
Pré-remplissage intelligent des formulaires de visite à partir des données visuelles et de l'historique du point de vente. Réduction du temps de saisie de plus de 50 % et fiabilisation des données remontées.
Planification de visites intelligente
Priorisation automatique des points de vente à visiter en fonction du potentiel commercial, des alertes rupture et des objectifs de la période. L'IA optimise les tournées terrain.
Assistant BI conversationnel
« Quels sont mes top 10 magasins en DN sur cette catégorie ? » — interrogation en langage naturel des données sell-out, panel et terrain. Réponses instantanées sans export Excel.
Recommandation promotions
Analyse de l'historique promotionnel et des élasticités prix pour recommander les mécaniques les plus efficaces par enseigne et par catégorie. L'IA identifie les promotions à fort ROI.
Comparaison planogramme théorique vs réalité
Superposition automatique du planogramme négocié avec la photo du linéaire réel. Détection des écarts de placement, des références manquantes et du non-respect des accords commerciaux.
Benchmark
Comment les leaders intègrent l'IA
EasyPicky
Reconnaissance vidéo en rayon par smartphone. Le chef de secteur filme le linéaire et obtient un relevé complet (facings, prix, ruptures) en temps réel sans saisie manuelle.
Trax
Shelf analytics par computer vision à l'échelle mondiale. Analyse automatisée de la présence en rayon, part de linéaire et conformité planogramme pour les grands groupes CPG.
Planorama
Solution de reconnaissance d'image spécialisée dans l'analyse de linéaire. Détection de produits, comptage de facings et vérification de conformité merchandising par photo.
Cas client
Ce que Rakam a déployé
Statigest
Retail & CPG | Computer vision mobile
Statigest développe une solution de relevé terrain pour les équipes commerciales des marques CPG. Les commerciaux perdent du temps à relever la présence produit en magasin : prix, facing, niveau, rupture. L'IA computer vision automatise ce relevé en quelques secondes.
Rakam a conçu et déployé le moteur de computer vision mobile qui permet aux chefs de secteur de photographier un rayon et d'obtenir instantanément un relevé structuré : identification des produits, comptage des facings, détection des prix et des ruptures. Un relevé qui prenait 30 minutes en moyenne est réduit de plus de 50 %.
La solution est déployée en production avec des études menées pour des marques comme BEL/Materne, Mars et St Michel. Les équipes terrain l'utilisent quotidiennement pour fiabiliser leurs relevés et gagner du temps en magasin.
96 %
Précision de reconnaissance
92 %
Satisfaction utilisateurs
-50 %
Temps de relevé terrain
Découvrez nos produits pour construire votre propre solution IA retail.
Feuille de route
Roadmap IA suggérée pour votre logiciel Retail
Basée sur notre expérience avec des acteurs comme Statigest, voici la progression que nous recommandons.
Productivité terrain
→ Aide à la saisie terrain automatisée
→ Assistant BI conversationnel
Objectif : réduire le temps de saisie, rendre les données accessibles en langage naturel
Vision et planification
→ Reconnaissance produit par computer vision
→ Planification intelligente des visites
Objectif : automatiser le relevé en rayon, optimiser les tournées terrain
Conformité et recommandation
→ Comparaison planogramme théorique vs réalité
→ Recommandation promotions par enseigne
→ Détection écarts merchandising
Objectif : garantir la conformité en rayon, maximiser le ROI promotionnel
Prévision et optimisation
→ Prédictif ventes par point de vente
→ Optimisation des tournées terrain
→ Simulation d'impact assortiment
Objectif : anticiper la demande, maximiser la couverture terrain
Chaque roadmap est adaptée à votre contexte. Cette progression est indicative et s'ajuste en fonction de vos priorités et de votre maturité technique. Découvrir notre framework complet de feuille de route IA.
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