Accélérez la vente au détail grâce à l'IA.
Les principales sociétés de grande distribution s’appuient sur l’IA et l'IA générative pour automatiser la logistique de stockage, déterminer les promotions en boutique et les prix en temps réel, proposer des personnalisations ou des recommandations aux clients et leur offrir une expérience d’achat enrichie, sur site comme en ligne.
Prenez connaissance des données compilées à partir d’une enquête menée auprès de plus de 400 professionnels dans le monde entier. Découvrez les tendances, les défis et les opportunités qui définissent l’état de l’IA pour la vente au détail et les biens de grande consommation (CPG) en 2024.
Découvrez les cas d’utilisation majeurs de l’IA dans des domaines du commerce de détail moderne tels que l’optimisation de la chaîne logistique, la gestion omnicanale et les boutiques intelligentes.
Conception de boutiques intelligentes.
En mettant à profit l'IA, les détaillants limitent le manque à gagner, éliminent les risques de rupture des stocks et améliorent la visibilité sur le comportement des clients en boutique afin d'optimiser les techniques de vente. Les données collectées par les caméras et les capteurs constituent de précieux éléments d'analyse qui permettent de prendre des décisions adaptées, d’améliorer les opérations et de renforcer l’efficacité. En outre, la même infrastructure peut être utilisée pour accélérer l'expérience du client en caisse, notamment via des systèmes de paiement entièrement automatisés.
Mise en œuvre d'expériences d'achat fluides.
Les commerçants cherchent de plus en plus fréquemment à proposer des expériences d’achat entièrement intégrées sur de multiples points de contact pouvant aussi bien inclure des magasins traditionnels que des boutiques en ligne ou des appareils mobiles. Pourquoi ? Tout simplement parce que quatre clients sur cinq qui effectuent des achats dans un point de vente physique naviguent sur Internet avant ou pendant leur achat afin de comparer les produits et les offres. De même, les clients qui effectuent des achats en ligne n'hésitent pas à se rendre en boutique pour avoir une meilleure idée du produit qu'ils souhaitent acheter. Dans les faits, ce ne sont pas moins de 73 % des clients qui utilisent plus d'un canal au cours de leur parcours d'achat. En exploitant la puissance phénoménale de l’IA, les sociétés de vente au détail peuvent mettre en œuvre une expérience omnicanale qui augmente la taille du panier et renforce l’affinité avec les marques.
Création d'entrepôts intelligents.
Les solutions d’IA et les technologies de simulation de NVIDIA fournissent un meilleur rendement et une intelligence accrue sur l’intégralité de la chaîne logistique, ce qui permet aux détaillants de répondre plus efficacement aux différentes attentes de leurs clients en saisissant chaque opportunité. Grâce à des capacités avancées d’analyse vidéo intelligente (IVA), de robotique, d’automatisation et de gestion, l’efficacité opérationnelle est accrue et le rendement s’accélère, tandis que les robots de logistique fournissent une visibilité de bout en bout qui contribue à améliorer la précision des commandes traitées, emballées et expédiées.
Obtenez plus d’informations sur nos solutions d’IA matérielles et logicielles pour la vente au détail et les biens de grande consommation.
Grâce à NVIDIA Metropolis, les détaillants peuvent améliorer la satisfaction des clients, optimiser l’analyse en boutique et renforcer l’efficacité commerciale. Découvrez comment l’analyse vidéo optimisée par l’IA peut contribuer à créer des boutiques intelligentes.
Avec NVIDIA RAPIDS™, des processus qui prenaient auparavant plusieurs jours ne nécessitent plus que quelques minutes, ce qui permet de concevoir et de déployer aussi facilement que rapidement des modèles générateurs de valeur ajoutée. Les détaillants utilisent cette suite logicielle pour fournir des recommandations personnalisées grâce à NVIDIA Merlin™, mais aussi améliorer les prévisions sur la demande, la gestion des stocks et la logistique du dernier kilomètre.
Les revendeurs se mobilisent pour adopter l'IA générative afin de créer du contenu et des images pour des campagnes promotionnelles, de proposer des conseillers d'achat hyper-personnalisés, des fournir des descriptions pertinentes pour l'e-commerce, d'améliorer les réponses du service client, et bien plus encore.
SoulbotiX
NVIDIA ACE permet aux développeurs de créer des assistants virtuels et des humains numériques capables d’interactions en langage naturel alimentées par l’IA, améliorant ainsi l’expérience du service client et rendant les conversations plus réalistes et plus engageantes.
NVIDIA a annoncé des avancées majeures dans OpenUSD qui étendront l’adoption du framework universel d’échange de données 3D et accéléreront la capacité de construire avec précision des mondes virtuels pour la prochaine évolution de l’IA. e la IA.
Le leader du marketing WPP permet au géant de la boisson d’accélérer l’itération de ses campagnes créatives à l’échelle mondiale avec les microservices NVIDIA NIM™, USD Search et USD Code.
WPP, The Coca-Cola Company
Écoutez Azita Martin, vice-présidente et directrice générale de l’IA pour le commerce de détail, les biens de grande consommation et les établissements de restauration rapide, et d’autres leaders du secteur à l’occasion de The Edge Summit de Bloomreach le 3 septembre à Londres et le 3 octobre à New York. Explorez l’avenir de l’IA dans le commerce électronique.
Regardez nos sessions Big Ideas à la demande sur l’IA générative, le crime organisé dans le commerce de détail et les jumeaux numériques qui mettent en vedette les principaux détaillants et partenaires.
Explorez notre liste de webinaires sur l’IA générative pour apprendre comment elle enrichit l’expérience client et optimise les opérations avec les conseillers en achats, la création de contenu marketing, et plus encore.
Catch these recommended sessions on-demand.
Learn how to implement the Triton Inference Server to develop recommendations and personalized search systems. We'll demonstrate how you can serve multiple models at scale with Triton, A/B test models, serve ensemble models, and monitor progress in production. We'll also deep-dive in to the MLOps processes and the importance of a cross-functional approach from concept to deployment, and share performance results to illustrate the impact of this deployment.
A fulfillment center is a critical node in providing optimal customer service in a supply chain network and for e-commerce. Therefore, improving order fulfillment time is critical to world-class operations. A key process in order fulfillment is decanting and picking — activities that consume the most time when operating a fulfillment center in general, and fulfilling an order in particular. We'll analyze an actual system that stores products within an automated system and releases orders to a picking station. We'll demonstrate the use of two key platforms from NVIDIA — (1) Omniverse, to create digital twin 3D assets and an architecture enabling variations in simulation models to address different scenarios and strategies aimed at improving system performance, and (2) Metropolis, to enable highly scalable intelligent video analytics applications to provide high-quality perception data and operational situation awareness. We'll discuss specific key performance indicators to compare different strategies and scenarios, such as order fulfillment lead-time, picks per man-hour, average picking time per order, and average time to pack an order. These proposed solutions will provide insights that lead to improvements in order processing time, order fulfillment rate, and increased operator efficiencies.
In this session, we will showcase how developers can use new Retail Pre-trained Models and Metropolis SDKs and microservices to develop Retail applications for Loss Prevention. Developers will learn how to leverage the the pre-trained models as is as well as how to think about how to customize and fine-tune them for a variety of use cases. Additionally, developers will learn how to build and customize applications using Metropolis microservices.
L’IA générative, qui tient désormais une place centrale dans notre kit de solutions d'IA, nous aide à résoudre une grande variété de problèmes."
– Melissa Ludack, Vice-présidente de la Data Science, Target
En raison des capacités de coordination des structures humaines de vol et de crime organisé, les systèmes de libre-service peuvent représenter une source d’opportunités. Nous devons garder une longueur d’avance sur ces organisations criminelles, et c’est grâce à l’IA que nous allons y parvenir.
– Mike Lamb, Vice-président, Protection et sécurité des actifs, Kroger
Nous adoptons une approche centrée sur l'être humain dans notre façon de résoudre les problèmes, et nous sommes convaincus que l'IA - qu'il s'agisse d'IA générative ou d'IA traditionnelle - va permettre de résoudre tout problème potentiel d'une manière totalement différente.
– Cari Covent, Responsable de l’IA et des technologies émergentes, Canadian Tire Corporation
Nous mettons tout en œuvre pour fournir à nos clients la meilleure expérience d’achat possible. Notre catalogue de produits comporte plus de 150 000 références et une centaine d'articles y sont ajoutés chaque semaine. Pour proposer des recommandations personnalisées à grande échelle, nous exploitons l’apprentissage automatique afin de générer des recommandations de la plus haute qualité tout au long du parcours d'achat du client.
– Rick Bruins, Ingénieur en apprentissage automatique, ASOS
Grâce à la collaboration entre nos deux sociétés, nous avons pu identifier avec efficacité les aspects fonctionnels et les différentes pistes d'amélioration. En combinant tous ces aspects, nous avons pu profiter d'un partenariat véritablement fructueux.
– Kurtis Van Horn, Cofondateur et Vice-président senior de la logistique, de la mise en œuvre et de la production, AWM
Les microservices de Metropolis sont mis à profit grâce à des applications de référence qui permettent d'analyser les flux de trafic, de créer des cartes thermiques et bien plus encore. Grâce à ces microservices à haut degré d'efficacité, il est maintenant possible de concevoir, de tester et de faire évoluer les déploiements de l’Edge au Cloud avec une résilience accrue.
– Ying Feng, Directeur de la Data Science et de l'analyse de données, PepsiCo
NVIDIA repousse sans cesse les limites de l’innovation, et des entreprises comme la nôtre nouent des partenariats avec cette société tournée vers l'avenir pour proposer des projets inspirants.
– Benoit Pagotto, Co-fondateur de RTFKT, Marques & Partenariats, Nike
AiFi permet de faire des achats autonomes fiables, rentables et sans contact grâce à une technologie de vision par ordinateur optimisée par l’IA qui offre une expérience d’achat inégalée aux revendeurs et aux consommateurs du monde entier.
RadiusAI, membre du programme NVIDIA Inception, utilise l’IA pour fournir des données pertinentes et exploitables en temps réel à partir d’appareils de capture de vision existants pour les magasins de proximité. Les commerçants peuvent ainsi visualiser en temps réel les goulets d’étranglement ainsi que les habitudes d’achat des clients.
Cooler Screens réinvente l’expérience d’achat en utilisant un système d’affichage dynamique et un contrôle des stocks basé sur l’IA pour interagir avec les clients, limiter les ruptures de stock et augmenter les ventes.
À L’AFFICHE
Découvrez comment les solutions d’IA de NVIDIA enrichissent les expériences d'achat quotidiennes avec des technologies de pointe.
À l’affiche
Apprenez à configurer et à exécuter des workflows de Data Science de bout en bout accélérés par GPU afin de rationaliser vos projets d’analyse, d’itération et de production. En utilisant des bibliothèques RAPIDS™ pour l’accélération de la Data Science dans le cadre de cet atelier sur mesure, vous allez apprendre à mettre en œuvre une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique accélérés par GPU afin de procéder à une analyse évolutive de vos jeux de données.
Cet atelier pratique va vous expliquer comment interagir avec le serveur vocal NVIDIA Riva pour traiter diverses demandes en matière d’IA conversationnelle. Vous apprendrez à envoyer des données audio vers un modèle de reconnaissance vocale automatique (ASR) puis à recevoir du texte en retour, mais aussi à utiliser des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour transformer et classer du texte, à envoyer du texte vers un modèle de synthèse vocale et à recevoir des flux audio.
Affinez les compétences dont vous avez besoin pour accomplir vos projets les plus importants en matière d’IA, de calcul accéléré et bien plus encore. Le NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) vous propose un programme exhaustif de formations pratiques relatives à l’intelligence artificielle (IA), au calcul accéléré et à la Data Science accélérée.
Écoutez ce nouvel épisode du podcast Omni Talk Spotlight pour en savoir plus sur l’IA générative et sur la façon dont les détaillants peuvent l’exploiter, notamment pour générer du contenu d'e-commerce, améliorer les capacités de leur service client et accroître la productivité des employés.
Connectez-vous à des millions de développeurs qui partagent les mêmes idées que vous et accédez à des centaines de conteneurs, de modèles et de SDK accélérés par GPU (autant d’outils nécessaires pour concevoir avec succès des applications novatrices reposant sur la technologie de NVIDIA), grâce au programme de NVIDIA pour les développeurs.
Faites évoluer votre startup avec une assistance marketing, une expertise technique, des formations exclusives et des opportunités de financement.
Les solutions de NVIDIA pour l’industrie de la vente au détail vont bien au-delà des simples produits. Nos partenaires peuvent aider votre entreprise à tous les niveaux afin de concevoir et de mettre en œuvre des stratégies, des produits et des services d’IA transformateurs.
Nos experts peuvent aider votre entreprise à débloquer son potentiel et à œuvrer pour l’innovation.
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