Présentation
La vente au détail et les biens de consommation emballés (CPG) sont des secteurs définis par leur complexité : des milliers de numéros de référence, des environnements de tarification dynamiques, des achats omnicanaux et des comportements des clients très variables. Pour concurrencer la concurrence, les entreprises se livrent une course visant à déployer des systèmes d'IA agentique, c'est-à-dire des agents autonomes, axés sur les objectifs, qui peuvent prendre des décisions en temps réel. Mais voici la réalité : l'IA agentique est seulement aussi puissant que les ensembles de données dont elle tire des leçons. Et dans le secteur du commerce de détail/CPG, cela signifie des ensembles de données volumineux, de haute qualité et annotés, qui captent tout, des dispositions des rayons au ressenti des clients. Sans un étiquetage évolutif des données et des canaux d'annotation, même les systèmes d'IA les plus avancés ne fonctionnent pas. Cet article explore les raisons pour lesquelles les dirigeants du commerce de détail et des CPG accordent la priorité à l'annotation évolutive pour l'IA agentique, les fondements techniques qui la rendent possible, et la façon dont des partenaires mondiaux comme Uber ID Solutions offrent un avantage.
L'augmentation de l'IA agentique dans le commerce de détail et les CPG
Chacune de ces applications nécessite des données annotées et spécifiques à un domaine : les images des produits au niveau des numéros de référence, les reçus, les données du PDV, les photos des rayons, les commentaires des clients et les informations localisées sur les emballages.
Suivi autonome des stocks
Les agents de l'IA agentique, grâce à la vision par ordinateur, détectent les ruptures de stock, les articles mal placés ou les retraits.
Optimisation dynamique de la tarification
Les conseillers ajustant les prix en temps quasi-réel en fonction des données relatives aux concurrents, des modèles de demande et des promotions.
Agents de l'engagement client
Les systèmes d'IA multimodaux intègrent l'OCR, l'analyse des sentiments et le NER (Named Entity Reconnaissance) pour répondre aux avis des clients et aux demandes d'assistance.
Veille chaîne d'approvisionnement
Les agents de l'IA exécutent des flux logistiques complexes dans les entrepôts, les flottes de véhicules et les détaillants, détectant les embouteillages avant qu'ils ne surviennent.
Pourquoi l'étiquettage des données est-il le lien manquant?
Sans annotations structurées, les agents agents IA ne sont pas en mesure de raisonner sur des ensembles de données multimodaux et de prendre des décisions en fonction du contexte.
Les responsables du commerce de détail/CPG savent que leurs défis ne concernent pas la création de modèles, mais l'alimentation de ces modèles avec les bonnes données de formation. Voici quelques exigences :
Annotation au niveau du numéro de référence
Limites et segmentation au niveau du produit, du colis et de la taille.
OCR (reconnaissance optique des caractères)
sur les factures, les reçus et les étiquettes structurées pour les ensembles de données.
Reconnaissance par l'entité pour les taxonomies liées aux produits
extrait du texte et des images des attributs tels que la marque, la saveur, le volume ou le prix.
Commentaires sur les sentiments
entre les avis des clients, les transscriptions d'appels et les données d'enquête pour entraîner les moteurs de recommandation de la plateforme NLP.
Marques de localisation
pour adapter les emballages et les produits dans plus de 200 langues.
Détails techniques détaillés : flux de travail d'annotation pour le commerce de détail/le CPG
Annonce multimodale
Les ensembles de données pour les services de vente au détail combinent souvent des images, du texte et de l'audio. Exemples : une photo de rayon (segmentation d'image), un reçu (OCR + retrait d'entité) et une demande vocale (transcription audio). Les pipelines d'annotations multimodaux intègrent ces signaux dans des ensembles de données unifiés.
Modèles de consentement et contrôle qualité
Une grande précision nécessite des modèles de consentement à 2 et 3 membres pour minimiser les erreurs d'étiquettage. Des indicateurs tels que l'Accord inter-annonceurs (IAA) et le coefficient Kappa de Cohen sont utilisés pour quantifier la cohérence entre les annotateurs.
Création d'ensembles de données selon les cas
Les agents agents de l'IA agente doivent gérer des cas rares mais critiques : références mal étiquetées, produits contrefaits, emballages endommagés. Les conduites de données doivent faire l'objet d'une annotation ciblée sur les cas de bord pour éviter toute fabilité.
Méthodes d'apprentissage actives
L'annotation est répétée. Les méthodes d'apprentissage actif permettent aux agents agents d'IA de rechercher des exemples incertains, tout en veillant à ce que les ensembles de données évoluent de manière dynamique.
Annotation de mise à l'échelle pour les entreprises de vente au détail et de CPG
C'est là que les entreprises se trouvent dans leur plus grand obstacle : se développer. Annoter 10 000 numéros de référence dans plusieurs établissements, marchés et langues devient rapidement un défi mondial en matière d'exploitation des données.
Uber IA Solutions offre :
Portée mondiale :
Un effectif de plus de 8,8 millions de collaborateurs diversifiés dans le monde entier
Fonctionnant dans plusieurs langues
Annotation dans plus de 200 langues
Méthodes de travail activées par la technologie
uLabel, la plateforme d'annotations d'Uber, propose des taxonomies personnalisables, des outils d'audit et des analyses en temps réel.
Retour d'activité rapide
Des SLA aussi rapides que des heures à deux chiffres pour les données groupées sur la vente au détail
Atténation du parti pris
rubriques de qualité, modèles de consentement et diversité démographique dans les équipes d'annotateurs.
Impact sur les activités : pourquoi les dirigeants du commerce de détail et du CPG investissent-ils?
Mise sur le marché plus rapide
La tarification et les promotions gérées par l'IA ont été lancées en quelques jours seulement.
Réduction des coûts
Économies plus importantes par rapport aux annotations faites sur place
Plus grande précision
scores de qualité significativement plus élevés, supérieurs à l'indicateur de référence du secteur.
Croissance des revenus
De meilleurs moteurs de personnalisation et de recommandation augmentent la taille des paniers et les achats récurrents.
Conformité réglementaire
Ensembles de données localisés et sans biais, qui s'alignent sur les lois du marché régional.
Finaliser
L'IA agente dans le commerce de détail/CPG n'est pas une vision future : elle est en direct, mais uniquement pour les entreprises qui peuvent mettre à l'échelle des annotations spécifiques à un domaine. Des données au niveau des numéros de référence aux boucles de commentaires multimodales, l'étiquettage évolutif est à la base des agents autonomes dans le commerce de détail. Prête à développer votre IA pour la vente au détail/le CPG? Rencontrez nos experts dès aujourd'hui et découvrez comment l'étiquettage des données peut accélérer l'impact sur les activités.
Mise sur le marché plus rapide
La tarification et les promotions gérées par l'IA ont été lancées en quelques jours seulement.
Réduction des coûts
Économies plus importantes par rapport aux annotations faites sur place
Plus grande précision
scores de qualité significativement plus élevés, supérieurs à l'indicateur de référence du secteur.
Croissance des revenus
De meilleurs moteurs de personnalisation et de recommandation augmentent la taille des paniers et les achats récurrents.
Conformité réglementaire
Ensembles de données localisés et sans biais, qui s'alignent sur les lois du marché régional.
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