Avec trois flux de travail d’IA, Nvidia veut protéger les détaillants contre le vol à l’étalage. La surveillance totale basée sur le cloud est incluse gratuitement.
Le vol à l’étalage lui-même et les mesures de protection contre celui-ci coûtent chaque année plusieurs milliards au commerce de détail. Trois nouveaux workflows d’IA de Nvidia devraient désormais remédier à la situation. Mais ce faisant, les détaillants introduisent potentiellement une surveillance totale basée sur le cloud dans leurs maisons. Coïncidence ou intention ?
Le vol coûte chaque année 1,3 milliard d’euros au commerce de détail allemand
Le fabricant de puces Nvidia a introduit une nouvelle technologie basée sur l’IA avec laquelle il souhaite protéger les détaillants de toute forme de vol à l’étalage. Selon l’entreprise, les crimes de ce type coûtent 100 milliards de dollars par an à l’industrie mondiale de la vente au détail.
Rien qu’en Allemagne, il y a eu 256 694 cas de vol à l’étalage rien qu’en 2021. Et cela coûte non seulement directement par le crime, mais aussi sous forme de mesures préventives. Bien qu’il y ait eu une tendance à la baisse des cas ces dernières années, la forte hausse actuelle des prix des denrées alimentaires pourrait bien inverser cette tendance.
Comme l’explique l’association professionnelle, «les entreprises de vente au détail en Allemagne investissent environ 1,3 milliard d’euros par an dans des mesures contre le vol, la fraude et le vol qualifié“. Celles-ci servent à protéger les biens et les employés et entraînent en fin de compte des prix plus élevés pour les consommateurs.
No-code et low-code sont destinés à simplifier l’utilisation de Nvidia AI
Nvidia souhaite désormais aider les détaillants avec un total de trois workflows d’IA basés sur le cloud. L’entreprise s’appuie sur les microservices dits Metropolis et fournit des modules sans code et à faible code pour faciliter la mise en œuvre pour les parties intéressées et rendre la nouvelle technologie abordable pour le plus grand nombre de commerçants possible.
Comme le déclare le fabricant connu pour ses puissants GPU, les algorithmes sous-jacents sont «déjà formés avec des images des produits les plus souvent volés“. D’autres peuvent être ajoutés par les détaillants eux-mêmes ou par des développeurs indépendants.
Les trois workflows d’IA de surveillance totale de Nvidia
Le premier dans le « Suite logicielle d’entreprise NVIDIA AI » Le composant disponible est le « Flux de travail de l’IA pour la prévention des pertes dans le commerce de détail“. Cela devrait permettre de détecter des centaines de marchandises de différentes tailles et formes qui risquent d’être volées. Il est également adaptable à d’autres produits et peut être formé par des revendeurs ou des fournisseurs de logiciels indépendants.
En deuxième place, Nvidia appelle le «Flux de travail IA pour le suivi multi-caméras“. Cela permet l’intégration de plusieurs caméras et peut l’utiliser pour suivre des objets et des personnes dans tout le magasin. Pour protéger la confidentialité des clients, un suivi est effectué « via des intégrations visuelles ou une apparence et non via des informations biométriques personnelles“.
Cependant, il reste à voir si les lois applicables en matière de protection des données peuvent toujours être respectées de manière fiable. Le fait que le fabricant puisse simplement supprimer les obstacles liés au logiciel avec une mise à jour si nécessaire ne laisse pas les gens qui tiennent à leur vie privée se sentir bien.
Comme troisième élément, le «Flux de travail d’analyse des magasins de détail” Données sur le trafic en magasin, l’occupation des allées, le nombre de clients et plus encore. Enfin, l’outil met les informations collectées à la disposition du propriétaire du magasin via un tableau de bord personnalisé.
Nvidia aimerait présenter plus de détails sur les workflows d’IA mentionnés lors de la conférence de la National Retail Federation. Celle-ci aura lieu à New York du 15 au 17 janvier. Il reste à voir ce que les défenseurs de la protection des données pensent du nouveau concept.