The Fort Worth Press - L'IA à la rescousse pour limiter les retours de colis, point noir de l'e-commerce

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L'IA à la rescousse pour limiter les retours de colis, point noir de l'e-commerce
L'IA à la rescousse pour limiter les retours de colis, point noir de l'e-commerce / Photo: © AFP/Archives

L'IA à la rescousse pour limiter les retours de colis, point noir de l'e-commerce

Du simple selfie au robot gestionnaire de stocks, les outils basés sur l'intelligence artificielle (IA) fleurissent et séduisent les acteurs du commerce en ligne qui cherchent à limiter les retours de colis, pénalisant pour leurs bénéfices.

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Sur le site de mode à bas coût Shein, un message en rouge prévient: le délai pour renvoyer des articles est dorénavant de 30 jours - contre 45 jours encore en 2024.

La plateforme Zalando l'a elle réduit de 100 à 30 jours.

Un serrage de vis entamé en 2023 par H&M ou Zara, en facturant quelques euros les renvois d'articles achetés en ligne.

Vue comme nécessaire pour un achat sans essayage, la gratuité des retours "a été très en vogue dans la première phase de l'e-commerce" jusqu'aux années 2020, mais "maintenant, on est plutôt dans une phase de responsabilisation" et de "limitation", explique à l'AFP Laëtitia Lamari, analyste spécialiste du commerce en ligne.

Et pour cause: jusqu'à 30% des articles de mode sont renvoyés, notamment car "les clients achètent plusieurs tailles ou styles et (en) retournent la plupart", selon une étude de McKinsey avec le site Business of fashion fin 2024.

Cette pratique pèse sur les marges des e-commerçants du textile: un retour de colis coûte en moyenne entre 21 et 46 dollars (20 et 43,8 euros), compte tenu des importants frais de transport, traitement et reconditionnement, révélait une autre étude de McKinsey.

- "Tombé parfait" -

Dans la mode en ligne, "70% des retours sont liés à un problème de taille", observe Zoé Tournant, cofondatrice de Fringuant, entreprise française utilisant l'IA pour figurer le corps d'un acheteur à partir d'un selfie et ainsi mieux le conseiller.

La taille et le poids, que le client renseigne manuellement, donnent une idée de sa silhouette, "puis avec le selfie, on va détecter son âge, son genre", des paramètres qui "affinent" le calcul de sa morphologie et qui, combinés aux dimensions du vêtement fournies par la marque, permettent de lui conseiller la taille à prendre, explique-t-elle.

"Tombé parfait sur les épaules" pour un pull, "des doutes au niveau des hanches" pour un pantalon... en quelques secondes, l'algorithme, entraîné pendant un an avec des milliers d'images, donne la taille adaptée et quelques commentaires pour aider l'utilisateur à se projeter.

La marque Maje compte parmi la vingtaine de clients de Fringuant qui déboursent "5.000 à 100.000 euros par an" (Claudie Pierlot, Grain de Malice, Zapa...) pour ce service.

Sur son site, "on observe 45% de retours en moins concernant les articles placés sous notre outil", indique Zoé Tournant, dont l'entreprise de 13 personnes a été accompagnée techniquement par Meta en 2024 pour se développer.

Depuis juillet 2023, "en prenant deux photos d'eux-mêmes avec leur téléphone et en vêtements moulants", Zalando peut aussi "prédire les mensurations du client" et "éviter au maximum les retours", explique à l'AFP ce poids lourd de la mode en ligne.

Tenté par le virage IA, Zalando a acquis dès 2020 la start-up suisse Fision, l'une des désormais nombreuses sur ce créneau de la recommandation de taille.

- L'IA dans l'entrepôt -

Les retours de colis peuvent aussi être dus à une erreur d'expédition.

Pour les éviter, dans les sites d'ID Logistics, les chariots des préparateurs de commandes sont équipés d'une caméra intelligente qui vérifie que la couleur ou la taille du produit récupéré dans les rayons correspondent bien à la commande et alerte immédiatement l'employé s'il a saisi le mauvais article.

En moins de deux ans, cette caméra a "réduit de 90%" les colis erronés, affirme Ludovic Lamaud, directeur développement et innovation du groupe présent dans 18 pays.

Dans l'entrepôt, un robot autonome "bourré d'IA" apprend aussi la cartographie des lieux pour "remettre à jour le stock selon ce qu'il y voit". Il traite "6.000 à 30.000 palettes par nuit". "Un stock juste évite les erreurs de préparation et donc les retours", dit Ludovic Lamaud.

Et en cas de retour du colis, l'IA peut aider à "déterminer que l'acheteur a bien rendu le bon produit" et lutter contre la "fraude", indique Laëtitia Lamari.

C.Rojas--TFWP