Amazon a sélectionné douze de ses centres de traitement de commandes situés en Amérique du Nord et en Europe dans le but de tester un outil d’intelligence artificielle capable de vérifier si les articles à expédier sont endommagés ou non. L’entreprise s’attend à ce que l’IA puisse accélérer le processus de livraison tout en évitant les mauvaises surprises pour les clients.
La vérification des produits chez Amazon, un processus long et fastidieux
Jusqu’à maintenant, les employés des centres de tri d’Amazon étaient chargés de vérifier si les marchandises présentaient des signes d’usure ou d’endommagement au moment de les placer dans leur emballage de livraison. Ce processus, long et fastidieux, est corrélé au respect des objectifs fixés par l’entreprise afin d’être rentables. Plus de produits sont vérifiés, plus de colis peuvent être envoyés à temps et rapidement.
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Amazon estime que moins d’un article sur 1 000 qu’il gère est endommagé. Un chiffre très faible qui rend ce processus de vérification « exigeant sur le plan cognitif, car les employés sont à la recherche de quelque chose de rare et ce n’est pas là, leur travail principal, » selon les propos tenus par Jeremy Wyatt, directeur des sciences appliquées chez Amazon Robotics, au Wall Street Journal.
Depuis plusieurs mois, l’entreprise de Jeff Bezos travaille sur divers moyens d’utiliser l’IA afin d’accélérer les flux de travail et simplifier la prise de décision de la chaîne d’approvisionnement. De ce fait, il s’est efforcé d’automatiser davantage ses entrepôts, notamment grâce à l’apport des compétences de Kiva Systems, une entreprise spécialisée en robotique acquise pour 775 millions de dollars en 2021. En novembre 2022, la firme dévoilait son nouveau bras robotique baptisé Sparrow, capable de saisir des millions d’articles de formes et de tailles différentes afin de les trier avant livraison.
Le machine learning et la vision par ordinateur au cœur de ce système de vérification
Concrètement, l’intelligence artificielle mise en place par Amazon vérifie les produits pendant le processus d’emballage des produits. Chaque marchandise est placée dans un bac où se situe une multitude de caméras reliées à une station d’imagerie. Celle-ci analyse le produit et s’il s’avère qu’il est endommagé, le bac se déplacera de lui-même vers un des employés de l’entreprise à travers l’entrepôt. Il pourra, à son tour, vérifier l’état de l’objet. Si tout est en ordre, l’article pourra être empaqueté, sinon, il sera remplacé.
Afin de former ce modèle, Amazon s’est appuyé sur le machine learning. Une immense base de données, comprenant des photos d’articles endommagés et d’autres dans un état parfait, a été utilisée afin de permettre à l’IA de reconnaître en un instant, la moindre défaillance sur un produit. Selon Christoph Schwerdtfeger, responsable du développement logiciel chez Amazon, « l’IA est trois fois plus efficace pour identifier les dommages qu’un employé d’entrepôt ». Deux centres de distribution bénéficient pour l’heure de cette technologie, et le système devrait être déployé sur dix autres sites d’ici la fin de l’année.
