Un problème coûteux du commerce de détail devient un problème de données
Les produits frais sont l’endroit où les supermarchés perdent une part de l’argent le plus difficile à gagner. Les responsables doivent deviner combien de fraises, d’avocats, de morceaux de viande ou de plats préparés stocker avant que la demande ne faiblisse et que la détérioration ne s’installe. Contrairement aux produits emballés, les stocks de frais sont hautement périssables, mesurés de manière incohérente et souvent mal suivis une fois qu’ils quittent l’arrière-boutique pour les rayons.
La start-up Afresh parie qu’une meilleure prévision peut réduire ce gaspillage. L’entreprise a levé 34 millions de dollars de nouveaux fonds, co-dirigés par Just Climate et High Sage Ventures, et affirme que ses outils d’IA aident déjà les détaillants à réduire de 20% à 25% les pertes dans les catégories frais.
Ce tour de table, rapporté par Fast Company, compte parce que le gaspillage alimentaire en épicerie n’est pas une inefficacité marginale. L’article estime que les supermarchés américains gaspillent environ quatre millions de tonnes de nourriture par an, pour un coût d’environ 27 milliards de dollars. Cela fait de la planification des stocks frais l’un des problèmes opérationnels les plus importants et les moins numérisés du commerce de détail.
Des feuilles de calcul et de l’intuition à la modélisation de la demande
L’histoire d’Afresh est presque une étude de la manière dont de nombreux flux de travail de l’épicerie sont restés analogiques jusqu’à récemment. Lorsque les cofondateurs Matt Schwartz et Nathan Fenner ont commencé à étudier le problème, ils ont trouvé des responsables des fruits et légumes s’appuyant sur des feuilles de calcul imprimées, des estimations approximatives et des commandes sur papier.
Historiquement, cela avait du sens. Les produits frais sont beaucoup plus difficiles à gérer que les produits de longue conservation. Les produits vendus au poids peuvent perdre de la masse par évaporation. Les erreurs en caisse libre-service peuvent fausser ce qui a réellement été acheté. Les articles avariés peuvent être jetés sans être correctement enregistrés. Les promotions, la température et l’origine de l’expédition peuvent tous influencer la vitesse de dégradation d’un produit.
Le logiciel d’Afresh tente d’intégrer ces variables dans un système de prévision. Selon le texte source, l’entreprise analyse les données de chaque épicier, s’appuyant dans certains cas sur des centaines de milliards de transactions. Ses modèles prennent en compte les prix, les promotions, l’origine de l’expédition, la météo et même le calendrier lié à la distribution des bons alimentaires. Les prévisions de demande sont ensuite associées à des outils d’optimisation qui suggèrent des quantités de commande pour chaque produit.
L’idée est simple : si les magasins peuvent prévoir plus précisément la demande et la périssabilité, ils peuvent commander au plus près de ce qui sera réellement vendu.
Pourquoi les catégories fraîches sont différentes
La technologie du commerce de détail semble souvent mature de l’extérieur, mais les rayons frais sont restés obstinément réfractaires à une automatisation propre. Les produits emballés arrivent avec des unités standardisées, une durée de conservation prévisible et des traces numériques de la chaîne d’approvisionnement. Les produits frais sont plus bruités. Une barquette de framboises et un plateau de saumon ne se comportent pas comme des céréales ou du dentifrice.
C’est pourquoi l’IA a ici de l’attrait. Elle peut absorber davantage de variables qu’un responsable de magasin ne peut en gérer manuellement et continuer à apprendre au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent. L’entreprise affirme que ces modèles s’améliorent avec le temps, ce qui est particulièrement précieux dans un domaine où les conditions locales comptent énormément. Les habitudes d’achat d’un quartier, les variations météo et les comportements des clients peuvent modifier d’une semaine à l’autre ce que signifie avoir le bon stock.
Afresh démarre, selon les informations, par des essais dans 10 à 20 magasins et compare les résultats à un groupe témoin opérant sur la même période. Schwartz a indiqué que l’entreprise constate généralement une réduction de 20% à 25% des pertes lorsque son système est déployé.
Si ces réductions se maintiennent à grande échelle, la justification économique est claire. Même des améliorations modestes des taux de gaspillage peuvent générer des économies significatives lorsque les marges sont faibles et que les catégories alimentaires tournent vite.
Des changements opérationnels au-delà de la commande
L’impact de la technologie ne se limite pas aux bons de commande. Selon l’article, les épiciers peuvent aussi utiliser les données d’Afresh pour repenser les présentoirs et mieux gérer les articles proches de l’altération. Dans certains magasins, le logiciel a repéré des présentoirs de produits frais plus grands que nécessaire, permettant aux responsables de les réduire ou d’utiliser des présentoirs factices pour conserver une impression d’abondance avec moins de fruits réels en stock.
Cela peut sembler cosmétique, mais la stratégie de présentation est opérationnellement importante. Les supermarchés surstockent souvent les produits frais visibles parce que l’abondance signale la fraîcheur et la disponibilité aux clients. Si un logiciel peut maintenir cette perception avec moins d’inventaire physique, il réduit le gaspillage sans sacrifier le merchandising.
La même logique s’applique à la revalorisation des aliments. Les magasins peuvent transformer des produits arrivant en fin de vie en produits préparés, comme des avocats devenant du guacamole. Afresh a également lancé un outil distinct pour prévoir la demande en plats préparés de traiteur, une autre catégorie où la détérioration et les erreurs de prévision peuvent coûter cher.
Pourquoi ce financement compte
L’IA dans le commerce de détail est souvent évoquée à travers des outils grand public tape-à-l’œil, mais certains des usages les plus durables se trouvent peut-être dans les décisions opérationnelles de back-office. Le gaspillage des produits frais est coûteux économiquement, coûteux écologiquement et difficile à résoudre uniquement par la main-d’œuvre. C’est exactement le type de problème de planification où de meilleures prévisions peuvent se traduire par des gains mesurables.
Afresh affirme que son système est désormais utilisé dans plus de 12 500 rayons d’épicerie à l’échelle nationale, notamment chez Safeway et Albertsons. Cette présence suggère que l’entreprise est passée au-delà de la curiosité de phase pilote et entre dans des tests opérationnels à grande échelle.
Le nouveau tour de table de 34 millions de dollars devrait l’aider à poursuivre son expansion, mais la signification plus large est sectorielle. Le gaspillage en épicerie devient lisible comme un problème logiciel, et non comme un coût inévitable de l’activité. Si ce changement de cadre réussit, il pourrait influencer la manière dont les détaillants investissent dans les systèmes d’inventaire, les opérations de magasin et les efforts de durabilité au cours de la prochaine décennie.
Pour les consommateurs, le changement peut être invisible. Les rayons auront toujours l’air pleins, et les magasins continueront à réapprovisionner pendant la nuit. Mais sous cette routine, une part croissante de la prise de décision pourrait venir de systèmes conçus pour répondre à une question simple mais étonnamment difficile : combien de produits frais les gens achèteront-ils réellement avant qu’ils ne s’abîment ?
Cet article s’appuie sur le reportage de Fast Company. Lire l’article original.
Originally published on fastcompany.com
