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Amazon travaille sur une technologie qui va remplacer les code-barres
Le géant américain du commerce électronique traite par jour un flot incessant d’articles dans ses différents entrepôts installés un peu partout dans le monde. Pour aller plus vite, Amazon s’appuie actuellement sur la technologie des code-barres dont se servent ses bras-robotiques, pour traiter les différents produits à livrer.
Cependant, cette option est loin d’offrir des résultats optimaux. Cette situation a donc conduit Amazon à envisager d’autres solutions qui sont mieux adaptées aux caractéristiques de ses robots de tri. Dans un communiqué de presse diffusé ce vendredi, Amazon qui n’enregistre pas que de mauvaises nouvelles a indiqué avoir trouvé une autre technologie qui devrait mieux convenir à ses attentes. Il s’agirait d’un algorithme surentrainé à l’aide de l’IA, capable d’optimiser le rendement de ses robots.
Un système basé sur l’IA pour rendre plus performants les bras-robotiques
Le géant du commerce électronique affirme détenir un système informatique capable d’étudier les articles qui défilent un par un sur des tapis roulants. Selon les informations obtenues ce vendredi, l’outil informatique développé avec l’aide d’expert en intelligence artificielle (IA) permettra surtout de résoudre le déficit actuel des robots.
En effet, ces derniers ne sont toujours pas en mesure de lire correctement les différents code-barres apposés sur les articles afin de les trier correctement. Ce qui engendre des erreurs d’envoi d’articles aux clients. Le but d’Amazon est donc de se passer complètement de l’utilisation des code-barres afin d’optimiser ses chaînes de contrôle. Nontas Antonakos, responsable des sciences appliquées au sein du groupe de vision informatique d’Amazon à Berlin, déclarait que :
« Résoudre ce problème, pour que les robots puissent ramasser des articles et les traiter sans avoir besoin de trouver et de scanner un code-barres, est fondamental. Cela nous aidera à faire parvenir les colis aux clients plus rapidement et avec plus de précision ».
Visiblement, la solution à ce problème prend la forme d’un système appelé « identification multimodale ». Pour en arriver là, les experts en IA d’Amazon ont dû commencer par constituer une bibliothèque d’images de produits. Les images ainsi que les données relatives aux dimensions des produits ont alimenté les premières versions de l’algorithme. Par la suite, l’utilisation de caméras pour capturer en permanence de nouvelles images d’articles a servi à entrainer le modèle.
Une phase de test et un taux de précision de 99 % selon Amazon
Lors de sa première utilisation, les estimations d’Amazon sur le taux de précision de l’algorithme se situaient entre 75 et 80 %. Des débuts que l’entreprise avait alors jugés « prometteurs ». Dans son communiqué de presse, Amazon affirme qu’à présent, le taux de précision du système culmine à 99 %. En effet, depuis le premier accroc survenu lors d’une promotion Prime Day, l’algorithme s’est largement amélioré. Grâce à quelques modifications effectuées par l’équipe de développement, le système d’identification par vision peut attribuer des notes de confiance à ses évaluations.
Toutefois, tout n’est pas parfait. Selon l’équipe d’IA d’Amazon, il sera difficile d’affiner le système d’identification pour évaluer les produits manipulés par des personnes. C’est pourquoi l’objectif final est de les faire manipuler directement par des robots.
Avant un déploiement dans toutes les entreprises d’Amazon dans le monde, l’entreprise soumet l’algorithme de vision par ordinateur à une phase de test dans ses installations situées à Barcelone et à Hambourg. Les premiers bénéfices se font déjà ressentir. En effet, Amazon affirme que le système d’identification multimodale a permis d’accélérer le temps de traitement des colis dans ces deux villes. Une fois qu’elle sera suffisamment rodée, on imagine que la technologie sera partagée sur l’ensemble des installations de la société.
