D'Alibaba à Pyaterochka: qui et comment utilise le système de reconnaissance faciale en entreprise

Payez un hamburger sans carte, n'attendez pas l'enregistrement à l'hôtel, ne faites pas la queue à la caisse - tout cela est possible grâce aux technologies de reconnaissance faciale. Ces dernières années, de nombreux grands détaillants russes et étrangers testent activement ces solutions. Nous avons sélectionné cinq des exemples les plus intéressants.



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1. Alibaba: paiement par «sourire» dans les magasins et enregistrement dans les hôtels

KFC, avec Ant Financial (la «fille» d'Alibaba), a lancé le service Smile to Pay, un service de «paiement au sourire» dans son restaurant de Hangzhou en 2017. Le chef du groupe Alibaba, Jack Ma, l'a présenté pour la première fois au salon CEBIT à Hanovre en 2015, mais il n'est venu à être lancé en magasin que deux ans plus tard.

Comment ça marche: Pour acheter un hamburger, vous devez entrer un numéro de téléphone lié à un portefeuille Alipay et sourire à la caméra intégrée dans un terminal biométrique spécial. Après cela, le système confirme l'identité du propriétaire du portefeuille et permet d'effectuer le paiement.


Vidéo du compte YouTube officiel d'Alibaba Group.

Un sourire est nécessaire pour que le système comprenne qu'il s'agit d'une personne vivante et non d'une photographie. Deux à trois secondes suffisent pour la reconnaissance. Il est impossible de tromper le système même en changeant la couleur des cheveux, du maquillage ou en portant une perruque: il utilise un complexe de traits distinctifs, prenant en compte à la fois la géométrie du visage et l'emplacement de certains points sur celui-ci.

En juillet 2018, la technologie a également commencé à être testée dans deux hôtels Marriott - à Hangzhou et dans le comté de Sanya sur l'île de Hainan. Plus besoin d'attendre à la réception: les clients de l'hôtel prennent des photos pour l'inscription et saisissent leurs coordonnées dans la borne libre-service. Après cela, le terminal vérifie les informations avec le numéro de réservation et imprime une carte-clé pour entrer le numéro. Le temps d'inscription a été réduit de trois fois et ne prend qu'une minute (plus tôt - trois).

2. Walmart: trouver des acheteurs «mécontents» dans les magasins

Source: site officiel de Walmart

Le plus grand détaillant au monde en 2017 a développé une technologie qui permet de déterminer dans quelle mesure le client est satisfait du magasin.

Comment cela fonctionne: si le système détecte un acheteur avec une personne malheureuse, elle doit en informer les employés du magasin. Selon la direction de Walmart, cela contribuera à améliorer le service client avant de commencer à se plaindre massivement de tout problème.

De plus, le système devrait aider à analyser le comportement d'achat pendant des périodes plus longues - pour cela, il reliera leurs émotions à ce qu'elles dépensent et à ce qu'elles achètent. Les données biométriques du client sont comparées aux données des transactions effectuées par lui afin de détecter un changement dans les habitudes d'achat dû au mécontentement.

Plus tôt, en 2015, Walmart essayait déjà d'introduire un système de reconnaissance faciale - pour éviter le vol de magasin - mais l'expérience a finalement échoué . Le système était considéré comme non rentable, combien de voleurs ont été détectés avec son aide, la direction de Walmart n'a pas signalé.

3. X5 Retail Group: lutter contre les files d'attente au box-office

Le plus grand détaillant russe - X5 (Pyaterochka, Karusel, Perekrestok) - a également commencé à tester les technologies de reconnaissance faciale en 2017. Selon les représentants de l'entreprise, la technologie visait notamment à réduire les files d'attente au box-office et à optimiser l'espace de négociation.

Comment ça marche: Rappelez-vous les panneaux à la caisse - "S'il y a plus de cinq personnes en ligne, appelez le numéro ..."? Le système de reconnaissance faciale fait de même automatiquement: si les files d'attente sont supérieures à cinq clients et que certaines caisses enregistreuses du magasin ne fonctionnent pas, le directeur reçoit une notification: «Vous devez ouvrir la caisse enregistreuse». Et avec l'aide de l'analytique vidéo, vous pouvez découvrir où plus de gens vont au magasin, ce à quoi ils font attention, puis organiser correctement les marchandises et le matériel promotionnel.

Les systèmes de reconnaissance faciale ne stockent pas les photos en même temps, a expliqué Vasily Gromov, directeur des technologies de l'information du réseau de vente au détail Karusel (qui fait partie du groupe de vente au détail X5). Le système construit une fonction qui détermine l'emplacement des points sur le visage - pommettes, yeux, oreilles, etc. (hachage du visage). La prochaine fois, tombant dans le champ de vision des caméras connectées au module pour la reconnaissance, le système vérifie l'image avec un répertoire de hachage et donne un signal sur qui est sur la vidéo. Vasily Gromov a également souligné que «du point de vue de la législation, le hachage d'une personne n'est pas une information personnelle, car elle ne vous permet pas d'identifier une personne sans information supplémentaire». La société a récemment écrit sur le blog officiel X5 sur Habr qu'elle continue de comparer les technologies de reconnaissance faciale de différentes sociétés.

4. "Dixie": femmes - cosmétiques, hommes - bière

Source: site officiel d'AddReality
Chez Dixie, ils ont décidé d'essayer les technologies de reconnaissance faciale en même temps que le X5 Retail Group, mais ont choisi un autre développeur, AddReality. L'objectif était de déterminer le sexe et l'âge des clients et de mettre en œuvre une publicité ciblée dans la zone de trésorerie et dans la salle des marchés. Dixie a commencé à tester l'identification biométrique dans les chaînes de magasins de Victoria et à son siège social en 2017.

Fonctionnement: sur les grands écrans installés dans les parquets, une caméra est montée pour reconnaître le visage d'une personne qui, en passant, attire l'attention sur l'écran.


«Vous pouvez déterminer si un homme est une femme ou une femme, l'âge approximatif, et en tenant compte de ces paramètres, en fonction du bassin d'annonceurs existant, l'annonce la plus appropriée est diffusée sur le moniteur. Pour les femmes, cela peut être une publicité pour les cosmétiques, mais pour un homme d'âge moyen, par exemple, la bière », a expliqué Vladimir Muravyev, directeur informatique de Dixy.

5. Yandex: publicité spéciale pour les "barbus" et les intellectuels dans les pharmacies

Source: Yandex

Yandex a lancé en juin 2018 la vente de publicités ciblées sur écrans utilisant le système de reconnaissance faciale dans les pharmacies d'Asna. Il est basé sur la même technologie qui a déjà été utilisée dans les magasins Victoria, complétée par la possibilité de sélectionner la publicité la plus appropriée pour l'utilisateur à l'aide d'un moteur de recherche.

Fonctionnement: le système se compose d'un écran et d'une caméra qui reconnaissent le spectateur: son âge, son sexe, ses caractéristiques d'apparence - par exemple, des lunettes ou une barbe, et d'autres caractéristiques. Après cela, en utilisant Yandex.Direct, la publicité la plus appropriée pour un tel client s'affiche à l'écran.

Selon un représentant de Yandex, le système peut déterminer indépendamment les types de plusieurs personnes devant l'écran, et l'annonceur ne paiera que pour les impressions ciblées. S'il y a trois personnes devant l'écran, pour seulement deux desquelles l'annonce est pertinente, le système comptera deux impressions.

Addreality a noté que le système «n'utilise que des données utilisateur anonymisées, n'identifie pas les clients individuels, n'utilise pas de données personnelles et n'enregistre pas de vidéos d'acheteurs passant par l'écran». L'expérience a commencé avec 70 écrans, 2000 autres apparaîtront dans les pharmacies Asna en cas de test réussi du système.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de la reconnaissance faciale, des réseaux de neurones et de l'apprentissage automatique en entreprise, vous pouvez suivre un cours intensif à AI School . Les conférenciers de Microsoft, Nanosemantics et Comparex LLC vous expliqueront comment utiliser différents types d'IA et quels outils sont disponibles pour cela. L'intensif le plus proche aura lieu du 17 novembre au 15 décembre.