Depuis plusieurs années, le secteur du commerce de détail introduit des systèmes de paiement automatique de plus en plus faciles à utiliser, afin de réduire les frais opérationnels et de simplifier l'expérience du client. Ces technologies donnent plus de contrôle au consommateur et permettent aux détaillants de se concentrer davantage sur le service à la clientèle, avec une approche plus économique. Toutefois, les gains d'efficacité opérationnelle sont contrebalancés par les pertes persistantes, dues aux vols commis dans les caisses automatiques. Les mesures de sécurité traditionnelles ne parviennent souvent pas à identifier et à prévenir les vols avec précision, ce qui entraîne des pertes importantes pour les détaillants. L'IA sans biométrie est apparue comme la méthode la plus puissante pour quantifier le problème et fournir des mécanismes de prévention sûrs afin de réduire les pertes et de restaurer, de manière cohérente, tous les avantages des systèmes de caisse automatisés.
Découvrez avec nous, dans ce blog, comment l'analyse vidéo de l'IA sans biométrie a transformé les pratiques de sécurité dans le commerce de détail. En mettant en évidence les schémas comportementaux qui engendrent un contournement du système, cette technologie révolutionnaire élimine la dépendance à l'égard des mesures biométriques intrusives, marquant ainsi un changement significatif dans notre approche de la protection de ces environnements.
Le contexte actuel du vol dans les commerces de détail
Les détaillants du monde entier sont continuellement préoccupés par les problèmes de vol, les systèmes de sécurité traditionnels ayant du mal à suivre le rythme des méthodes de plus en plus sophistiquées employées par les voleurs à l'étalage. Malgré la présence de caméras de surveillance, la capacité à identifier avec précision et à prévenir les vols aux caisses reste un véritable défi. La plupart des vols sont extrêmement subtils et se déroulent d'une manière qui n'est pas évidente pour quiconque observe la transaction. Une présence physique permanente sur place et l'examen des images de sécurité sont à la fois coûteux et inefficaces pour offrir une prévention adéquate, car ces événements sont rares et se produisent de façon aléatoire tout au long de la journée, échappant souvent au personnel sur place ou à la capacité d'attention des vérificateurs.
Comprendre les comportements suspects qui mènent au vol
L'introduction de l'analyse vidéo de l'IA sans biométrie marque un changement de paradigme dans la façon de faire obstacle au vol dans les systèmes de caisse en libre service. Cette technologie utilise des algorithmes avancés d'intelligence artificielle pour analyser les schémas comportementaux sans s'appuyer sur des données biométriques. En comprenant et en interprétant les gesticulations, les mouvements et d'autres indices comportementaux, le système peut prédire les vols potentiels en temps réel, ce qui permet une approche proactive de la dissuasion.
Le système d'IA évalue en temps réel le comportement par rapport à la situation de référence apprise. Les écarts par rapport aux modèles attendus sont signalés comme des anomalies. Il peut s'agir d'actions telles que des tentatives de contournement de scannage d'articles, un temps inhabituellement long à la caisse ou d'autres comportements atypiques.
Une fois que le système a réussi à détecter les comportements suspects ou les anomalies, le détaillant peut évaluer plusieurs types de mesures de dissuasion souples. La définition d'une méthode de dissuasion transparente et non intrusive est une partie extrêmement importante du processus et fera l'objet d'un développement à venir.
Combler les limitations des systèmes de sécurité traditionnels
L'analyse vidéo de l'IA sans biométrie propose une solution aux défis que rencontrent les commerces de détail physiques, et renforce les systèmes de sécurité traditionnels en s'attaquant aux limites imposées et la précision des mesures de sécurité qui dépendent de la présence physique et de l'examen des enregistrements vidéos. La capacité de la technologie, à analyser des comportements humains complexes, offre une approche plus complète, surpassant les capacités des simples caméras de surveillance ou des mesures de sécurité obsolètes. En outre, les systèmes offrent une capacité de recueil de données qui produit des informations et des statistiques très utiles qui peuvent être étudiées objectivement par les équipes opérationnelles et qui permettent d'améliorer constamment les systèmes.
En conclusion, la révolution technologique que représente l'analyse vidéo de l'IA sans biométrie constitue une solution révolutionnaire pour combattre le vol aux caisses, et permet à la technologie des caisses en libre-service de respecter son engagement à améliorer l'efficacité opérationnelle et l'expérience des clients. En adoptant cette solution de pointe, les détaillants peuvent créer une expérience d'achat plus sûre, tout en protégeant leurs actifs et en maintenant la confiance de leurs clients.
Pourquoi C2RO est-il un pionnier reconnu de l'analyse vidéo avec IA respectant les droits liés à protection de la vie privée?
Les mesures de sécurité organisationnelles, techniques et physiques de C2RO liées au logiciel C2RO ENTERA™ ont été soigneusement auditées par le bureau du DPO de l'entreprise dans le cadre d'une évaluation approfondie de l'impact sur la vie privée (PIA). Les résultats de l'PIA ont ensuite été examinés par la CNIL, l'autorité nationale française de supervision de la protection des données, ainsi que par un cabinet d'avocats canadien, qui ont confirmé que C2RO ENTERA™ ne présente pas de risques résiduels élevés pour les droits à la vie privée des individus, ce qui fait de C2RO ENTERA™ le premier fournisseur de technologie d'analyse vidéo avec IA conforme aux lois européennes RGPD et canadiennes PIPEDA sur la protection des données.
La solution de C2RO permet aux clients de l'immobilier commercial et des entreprises d'exploiter leurs caméras de surveillance existantes pour comprendre comment les visiteurs interagissent et se comportent dans leurs espaces physiques en analysant leurs parcours classifiés démographiquement. Avec une meilleure visibilité sur la façon dont les visiteurs se déplacent dans vos espaces physiques, vous pouvez identifier les inefficacités dans vos opérations et les problèmes de sécurité, ce qui vous permet d'améliorer l'expérience des visiteurs. De plus, les nouvelles connaissances capturées dans les espaces physiques peuvent être combinées avec la trace numérique des clients, permettant une vision à 360 degrés du comportement des visiteurs pour élaborer des stratégies marketing efficaces qui créent une expérience de visite unifiée.