Pour les détaillants, la démarque inconnue (perte de stock due à un vol, une fraude ou une erreur administrative) est un défi permanent qui impacte directement la rentabilité. Les systèmes de sécurité traditionnels, bien qu'efficaces dans de nombreux cas, manquent souvent de l'agilité et de la précision nécessaires pour gérer les problèmes de démarque inconnue dans le commerce de détail moderne. Les systèmes de surveillance basés sur l'IA offrent une solution innovante, permettant une surveillance en temps réel, une analyse comportementale et des alertes intelligentes pour aider les détaillants à détecter et à prévenir plus efficacement la démarque inconnue.

Dans ce blog, nous explorerons comment les systèmes de surveillance basés sur l'IA aident les détaillants à minimiser les pertes, à protéger leurs actifs et à créer un environnement plus sûr pour les clients et les employés.

1. Détection en temps réel des comportements de vol à l'étalage

Les systèmes de surveillance alimentés par l'IA peuvent détecter les comportements suspects associés au vol à l'étalage, comme le flânage, la manipulation répétée d'objets ou les mouvements brusques, et envoyer des alertes en temps réel aux équipes de sécurité. Cette capacité de réponse immédiate permet au personnel d'intervenir rapidement, réduisant ainsi les pertes avant qu'elles ne surviennent.

Par exemple, Target pourrait exploiter la surveillance assistée par IA dans les zones à fort taux de vol, comme les magasins de cosmétiques et d'électronique. Si un client présente un comportement inhabituel, comme flâner excessivement ou dissimuler des articles, le système alerte la sécurité, lui permettant ainsi d'approcher discrètement et de dissuader les voleurs sans perturber l'expérience d'achat.

2. Surveillance proactive des produits à haute valeur ajoutée

Les détaillants disposent souvent de zones spécifiques contenant des articles de grande valeur ou fréquemment volés, nécessitant une surveillance accrue. Des systèmes d'IA peuvent analyser ces zones en continu, en se concentrant sur les sections à haut risque afin de détecter rapidement les vols potentiels et d'optimiser l'affectation du personnel.

Imaginez Best Buy utilisant l'IA pour surveiller ses écrans électroniques, où les produits de valeur comme les ordinateurs portables et les smartphones sont souvent ciblés. Le système peut signaler toute activité suspecte, comme une personne s'attardant près de ces écrans ou tentant de retirer les étiquettes de sécurité, permettant ainsi au personnel d'intervenir rapidement et d'éviter des pertes coûteuses.

3. Réduire le vol interne grâce à la surveillance des employés

Les vols internes représentent une part importante des pertes dans le commerce de détail. La surveillance par IA permet de surveiller les zones réservées aux clients et aux employés, et d'identifier des schémas ou des comportements révélateurs de vols, comme un temps excessif passé en réserve ou le contournement des procédures de paiement standard.

Walmart pourrait mettre en place une surveillance par IA pour détecter toute activité inhabituelle dans les réserves ou à proximité des caisses enregistreuses. Si un employé accède fréquemment à des zones réglementées ou effectue des transactions suspectes, le système peut alerter la direction, contribuant ainsi à réduire les pertes dues aux vols internes et à préserver l'intégrité des stocks.

4. Surveillance automatisée des étagères et des stocks

Maintenir les rayons approvisionnés et les niveaux de stock précis sont essentiels pour les ventes et la prévention des pertes. Les systèmes de surveillance basés sur l'IA peuvent surveiller les rayons en temps réel et alerter le personnel lorsqu'un article doit être réapprovisionné ou lorsqu'un espace vide indique un risque de vol.

Un détaillant comme CVS pourrait utiliser l'IA pour surveiller les stocks de produits en rayon. Le système peut détecter les articles manquants non enregistrés en caisse, signaler un éventuel vol ou une mauvaise manipulation et permettre des ajustements de stock rapides pour maintenir l'ordre et la sécurité des rayons.

5. Détection des fraudes au retour grâce à l'analyse comportementale

La fraude aux retours, où les clients tentent de retourner des articles volés ou contrefaits, est un problème courant dans le commerce de détail. La surveillance assistée par IA permet d'analyser le comportement des clients aux comptoirs de retours, de détecter les actions suspectes et d'alerter le personnel afin qu'il inspecte plus attentivement les retours douteux.

Par exemple, Home Depot pourrait utiliser l'IA pour surveiller le comportement de ses clients à son comptoir de retours, en signalant notamment les hésitations à fournir leurs reçus ou les tentatives de retour d'articles de grande valeur sans justificatif d'achat. Cela permettrait de réduire les cas de fraude aux retours et de préserver les revenus.

6. Gestion des foules et surveillance des zones à fort trafic

Les magasins bondés peuvent accroître les risques de démarque inconnue, car les voleurs à l'étalage profitent souvent des distractions. La surveillance assistée par IA peut analyser la fréquentation et alerter le personnel lorsque les zones deviennent trop fréquentées, ce qui leur permet de gérer le flux de clients et de réduire les risques de vol.

Un détaillant comme IKEA pourrait utiliser la surveillance par IA pour détecter les zones encombrées dans ses showrooms et ses entrepôts. Si le système détecte une affluence, le personnel peut être chargé de surveiller la zone de près, évitant ainsi les vols potentiels et améliorant l'expérience client.

7. Améliorer la sécurité des paiements pour éviter le « sweethearting »

Le « sweethearting », qui consiste pour les employés à laisser leurs amis ou leur famille prendre des articles sans payer, est une fraude courante dans le commerce de détail. La surveillance par IA permet de surveiller les processus de paiement et d'identifier les cas où les employés omettent de scanner les articles ou d'appliquer des remises non autorisées.

Imaginez Costco utiliser une surveillance assistée par IA pour surveiller les caisses. Si le système détecte des cas répétés d'emballages d'articles sans scanner, il alerte la direction, lui permettant d'examiner les images et de remédier aux éventuelles pratiques frauduleuses, réduisant ainsi les pertes internes et garantissant des pratiques équitables.

8. Améliorer l'agencement des magasins pour minimiser les angles morts

L'analyse par IA peut fournir des informations sur les habitudes de déplacement des clients, aidant ainsi les détaillants à optimiser l'agencement de leurs magasins afin de minimiser les angles morts et de créer un environnement plus ouvert et sécurisé. En réorganisant les articles les plus susceptibles d'être volés dans des zones visibles, les détaillants peuvent décourager le vol.

Par exemple, Macy's pourrait utiliser les données de fréquentation générées par l'IA pour identifier les zones à faible visibilité dans ses magasins. Grâce à ces informations, Macy's pourrait réorganiser les présentoirs, réduisant ainsi les angles morts potentiels et créant un environnement où le vol à l'étalage est plus difficile.

9. Assurer une surveillance à distance pour une meilleure surveillance de la sécurité

La surveillance cloud, basée sur l'IA, permet aux équipes de sécurité de surveiller plusieurs magasins à distance, offrant ainsi une approche de sécurité plus cohérente et réactive. L'accès à distance permet une surveillance centralisée et une intervention plus rapide sur tous les sites.

Imaginez H&M utilisant la surveillance à distance par IA pour superviser ses sites dans le monde entier. Les équipes de sécurité peuvent réagir aux incidents en temps réel, maintenir des protocoles de sécurité cohérents et réduire les pertes dans tous les magasins, offrant ainsi une solution évolutive de prévention des pertes.

10. Soutenir la formation et améliorer la sensibilisation du personnel

La surveillance assistée par l'IA ne se limite pas à la surveillance ; elle fournit également des données précieuses pour la formation du personnel. En identifiant les schémas de démarque inconnue les plus courants, la direction peut former les employés à reconnaître et à réagir aux comportements suspects, renforçant ainsi leur rôle dans la prévention des pertes.

Par exemple, Sephora pourrait analyser les données générées par l'IA pour identifier les tactiques de vol les plus courantes. Ces informations lui permettraient de concevoir des programmes de formation ciblés, renforçant la vigilance et les connaissances du personnel, améliorant ainsi la prévention des pertes de stock et favorisant une culture proactive en magasin.

L'histoire de Max : comment la surveillance assistée par IA a aidé à protéger une chaîne de vente au détail contre la démarque inconnue

Max, responsable de la prévention des pertes dans une chaîne de distribution réputée, était confronté à d'importants problèmes de démarque inconnue liés aux vols et aux fraudes des employés. Depuis la mise en œuvre du système de surveillance basé sur l'IA d'Arcadian.ai , Max a constaté des améliorations remarquables en matière de sécurité et de prévention des pertes.

Lors d'un week-end chargé, le système a signalé un client au comportement suspect au rayon électronique. Grâce à l'alerte instantanée, l'équipe de Max a interpellé et dissuadé le voleur potentiel. À une autre occasion, le système de surveillance par IA a détecté un employé dans la réserve après les heures d'ouverture sans autorisation. Cette intervention précoce a permis d'éviter un éventuel vol interne et a permis à l'équipe de Max de protéger ses précieux stocks. Grâce à Arcadian.ai, la chaîne de magasins Max bénéficie désormais d'une démarque inconnue réduite et d'une sécurité renforcée, tout en offrant une expérience d'achat positive.

Prêt à protéger votre commerce de détail contre les pertes ? Découvrez comment les solutions de surveillance basées sur l'IA d'Arcadian.ai peuvent réduire les pertes, prévenir les vols et améliorer l'efficacité opérationnelle. Planifiez une démonstration dès aujourd'hui .