Aujourd'hui, retour sur un fiasco industriel très instructif, l'abandon par le roi du café Starbucks de son outil de gestion des stocks par vision par ordinateur, et ce seulement neuf mois après son déploiement dans plus de onze mille établissements. C'est aussi un revers pour la jeune pousse NomadGo, brutalement évincée, mais surtout une formidable leçon.

Une promesse séduisante

D'abord, sur le papier, la promesse était séduisante. Il s'agissait de transformer la corvée manuelle de comptabilisation des stocks dans les cafés Starbuck, soit une heure de travail, en dix minutes de scan réalisé avec une tablette grâce à la vision artificielle.

Et lors ds tests, la précision atteignait 99 %. Mais une fois déployée dans les arrière-boutiques, la technologie a vite déraillé. Des reflets sur les vitres réfrigérées doublaient le comptage des briques de lait. Le réseau Wi-Fi instable effaçait les données en cours de saisie. Et le réapprentissage des modèles d'IA demandait jusqu'à six semaines pour chaque changement de packaging saisonnier.

La leçon ici est que si votre IA ne s'adapte pas aux imprévus du monde physique, elle n'est plus un levier de productivité.

Starbucks s'est heurté à sa dette technique

Mais surtout, Starbucks s'est heurté à sa dette technique. Vouloir greffer de la vision par ordinateur sur un système d'information vétuste est une erreur.

Chez le géant du café, les données récoltées en magasin devaient remonter vers un vieux système IBM AS 400 datant des années 90. Résultat, le traitement en temps réel coinçait.

Cela prouve qu'un algorithme de dernière génération ne vaut rien si vos fondations informatiques ne sont pas modernisées. Et c'est le maillon le plus faible de la chaîne numérique qui dicte la vitesse globale de votre transformation numérique.

Exit la startup !

Enfin, en un coup de fil, la startup partenaire de Starbucks a perdu son client phare et a dû licencier la majorité de ses équipes.

Starbucks a fait le choix de réallouer 500 millions de dollars de budget vers les équipes en magasin, tout en recentrant ses efforts d'IA sur l'assistance interne et la personnalisation de la relation client.

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