L'IA dans la numérisation des codes-barres : Hype vs. Réalité

Par Raffaele Farinaro - Chef de produit

Aujourd'hui, l'écart entre les affirmations marketing de l'IA et les capacités réelles peut sembler assez large pour laisser passer toute une flotte de véhicules autonomes. Pas étonnant alors que l'abus d'IA soit en tête. Indice des risques de réputation pour 2025Sure, please provide me with the text you would like me to translate into French.

Lecture de code-barres Il n'y a pas d'exception. Dans ce blog, je vais passer outre le bruit et mettre en avant ce qui compte vraiment lors de l'évaluation de l'IA dans la numérisation des codes-barres, afin que vous puissiez prendre des décisions éclairées et stratégiques.

Bien que tous les logiciels modernes de numérisation de codes-barres soient basés sur l'intelligence artificielle, dans le sens où ils reposent sur des algorithmes d'apprentissage automatique, cela ne garantit pas un impact commercial significatif. La vraie question est la suivante : est-ce que cela améliore des indicateurs critiques tels que la performance, l'efficacité des processus et la rentabilité ?

Compréhension des niveaux d'IA dans la numérisation des codes-barres

Comprendre les niveaux d'IA dans la numérisation des codes-barres vous aide à distinguer les améliorations progressives des solutions vraiment transformatrices. Ces distinctions vous aideront à vous assurer que vous investissez dans une technologie qui offre des résultats opérationnels et financiers concrets.

Chez Scandit, nous considérons les capacités de l'IA dans la technologie des codes-barres à travers trois niveaux distincts. Cela va de la simple numérisation des codes-barres qui n'utilise l'IA que dans son nom, jusqu'à la numérisation contextuelle qui comprend non seulement les données des codes-barres, mais aussi l'environnement et l'intention de l'utilisateur.

Niveau 1 — IA en nom seulement

À ce niveau d'entrée, "IA" est souvent simplement une étiquette marketing appliquée à des fonctionnalités de base. vision par ordinateurLes solutions ici permettent aux appareils intelligents équipés d'appareils photo de lire les codes-barres courants, mais seulement dans des conditions idéales.

Il est important de reconnaître que même ce niveau représente un grand bond en avant par rapport à il y a 15 ans, quand Scandit a été fondéÀ l'époque, la numérisation des codes-barres nécessitait un matériel spécialisé comme des scanners laser.

Aujourd'hui, la fonctionnalité de numérisation des codes-barres peut être ajoutée à pratiquement tous les smartphones ou appareils intelligents, en faisant une attente de base plutôt qu'un élément différenciateur.

Si vos tâches de numérisation sont de faible volume et simples, les solutions positionnées à ce niveau peuvent toujours vous aider à mettre à niveau vos appareils et potentiellement économiser sur les coûts matériels. Mais elles ne feront pas avancer la productivité ou les performances opérationnelles.

Niveau 2 — Affronter la complexité du monde réel

Les solutions de ce niveau intermédiaire ne se contentent pas de lire les codes-barres. Elles appliquent également des algorithmes pour les reconstruire si nécessaire, par exemple en cas de dommages sur l'étiquette.

En d'autres termes, le balayage de niveau 2 va au-delà des conditions parfaites et commence à aborder le monde réel. performance et les défis opérationnels. Les appareils intelligents exécutant des solutions à ce niveau peuvent gérer :

• Environnements à faible luminosité
• Petit, codes-barres endommagés, courbés ou mal imprimés
• Codes-barres situés à des angles inconfortables ou sur des étagères hautes
• Plus inhabituel ou riche en données types de codes-barres

Ces capacités se traduisent par des expériences utilisateur plus fluides et des améliorations mesurables du retour sur investissement. Scandit SDK Les utilisateurs peuvent en témoigner. Mais il est important de reconnaître qu'il s'agit toujours d'évolution, pas de révolution.

Les solutions de niveau 2 apportent des améliorations incrémentielles en termes de précision et d'efficacité de numérisation, mais elles se concentrent toujours sur ce qui est numérisé - et non sur le pourquoi ou le contexte plus large dans lequel la numérisation se produit. Les solutions sont souvent codées en dur pour des scénarios spécifiques - par exemple, optimisées pour la numérisation. EAN-13 Codes-barres sur des surfaces brillantes et courbées.

Niveau 3 — Numérisation consciente du contexte

C'est là que l'IA devient un véritable élément révolutionnaire. La numérisation contextuelle introduit une intelligence contextuelle, permettant aux scanners de codes-barres de comprendre non seulement les données qu'ils capturent, mais aussi l'environnement et l'intention derrière chaque numérisation.

Pourquoi est-ce important ? Parce que dans le monde réel, un code-barres n'est jamais juste un code-barres. La numérisation contextuelle tient compte de :

• Environnements encombrés et en mouvement rapide
• Balayage en mouvement
• Étiquettes de produits complexes avec plusieurs codes-barres et texte d'accompagnement

Avec la sortie de Scandit SDK 7.0 et au-delà, les capacités de niveau 3 sont devenues une réalité grâce à de nouvelles capacités brevetées telles que :

• Analyse Intelligente des IntentionsSure, please provide me with the text you would like me to translate into French. Utilise des indices contextuels pour identifier automatiquement le code-barres que l'utilisateur souhaite scanner, même en présence de plusieurs codes-barres. Cela élimine le besoin de saisie manuelle.
• Capture intelligente d'étiquettesOf course! Please provide me with the text you would like me to translate into French. Comprendre la relation entre les codes-barres et le texte imprimé sur les étiquettes de produits complexes, en veillant à ce que seules les données pertinentes soient capturées et transmises aux utilisateurs et aux systèmes informatiques.
• Reconnaissance de texte (OCR) comme sauvegarde : Identifie automatiquement quand un code-barres est présent mais non scannable (par exemple, s'il est endommagé), et utilise la reconnaissance de texte pour lire les numéros imprimés sous le code-barres à la place.

À ce niveau, les systèmes d'IA analysent plusieurs signaux - facteurs environnementaux, comportement des utilisateurs, complexité des étiquettes - pour créer une compréhension globale de ce qui est analysé, pourquoi c'est analysé, et quelles données sont réellement importantes.

Les utilisateurs obtiennent les données dont ils ont besoin dès le premier essai, peu importe l'environnement. Cela élimine les scans incorrects frustrants et supprime le besoin de scans répétés ou de saisie manuelle des données.

Comment l'IA transforme les processus de numérisation des codes-barres, et non pas seulement les améliore

Le niveau 3 de l'IA ne se contente pas d'améliorer légèrement les processus existants - il est la base pour réinventer les flux de travail, simplifier les tâches multi-étapes et débloquer des efficacités qui ont un impact direct sur le chiffre d'affaires et la satisfaction client.

Considérez un vente au détail Au lieu d'entrer manuellement les prix unitaires ou les poids, une simple numérisation peut automatiser le tout. Un détaillant américain utilise Scandit. Capture d'étiquette intelligente réduit les erreurs de saisie de données et économisé 1,3 million de dollars par an grâce à cette fonctionnalité seule.

Il ne s'agit pas seulement d'améliorer la numérisation, mais de permettre des résultats commerciaux stratégiques. Lorsque nous atteindrons le niveau 4 de l'IA dans la numérisation des codes-barres, nous assisterons à un autre bond en avant dans l'intelligence algorithmique. Les solutions ne se contenteront pas de décoder efficacement les codes-barres, mais inféreront également intelligemment les relations et le contexte. Le code-barres fait-il partie d'une étiquette de produit, ou est-il imprimé directement sur une boîte d'expédition ? Y a-t-il des doublons, ou plusieurs instances du même code-barres présentes ?

Cette compréhension contextuelle améliorée accélérera de manière significative les processus au sein des entreprises, permettant de nouvelles utilisations et opportunités que nous pouvons à peine imaginer aujourd'hui. Chez Scandit, nous sommes déjà pionniers dans les avancées pour concrétiser cette vision.

Les coûts cachés de la numérisation traditionnelle des codes-barres

Les solutions de numérisation héritées introduisent des inefficacités cachées - provoquant des erreurs d'inventaire, des goulots d'étranglement opérationnels et des fuites de revenus.

Prenez Staples CanadaLeur technologie de numérisation obsolète a retardé les efforts de transformation numérique et a entraîné une mauvaise précision des prix. Grâce à une nouvelle application alimentée par Scandit, ils ont atteint une conformité de prix de 100 %, ayant un impact direct sur la satisfaction client et les performances financières.

Du côté des consommateurs, des applications comme Yuka Nous servons plus de 60 millions d'utilisateurs qui comptent sur la numérisation de codes-barres pour accéder à des informations expertes sur la valeur nutritionnelle des produits alimentaires. L'Intention de Numérisation Intelligente de Scandit élimine les erreurs de numérisation, offrant une expérience fluide et intuitive.

En tant qu'application orientée vers les consommateurs avec une communauté de plus de 60 millions d'utilisateurs, une application de numérisation optimale, intuitive et sans friction est essentielle pour Yuka. Cette expérience utilisateur sans friction est souvent menacée par des numérisations involontaires, résultant des environnements dans lesquels les utilisateurs de Yuka numérisent des produits, tels que le magasin, le garde-manger ou le réfrigérateur, où les codes-barres sont largement présents. Avec ses algorithmes avancés, la fonction Smart Scan Intention de Scandit aide à éliminer cette friction en comprenant quel code-barres l'utilisateur souhaite numériser, ce qui permet de réduire les erreurs et d'obtenir des numérisations plus précises.

François Martin, Co-Fondateur et Directeur Technique (CTO) de Yuka

Lorsque la technologie de numérisation échoue, l'impact va au-delà des codes-barres manqués. Cela signifie une perte de revenus, une perte de confiance des clients et un désavantage concurrentiel.

Démarrer avec la numérisation de codes-barres améliorée par l'IA

Avec ces informations, vous êtes parfaitement placé pour poser les bonnes questions lors de l'évaluation de la technologie de numérisation :

• La solution s'adapte-t-elle à différents contextes sans nécessiter de configuration manuelle pour chaque cas particulier ?
• Peut-il combiner la reconnaissance de code-barres et de texte avec une véritable compréhension sémantique ?
• Le traitement est-il effectué sur l'appareil pour garantir une réactivité en temps réel ? (Cela s'applique à tous les niveaux.)

Si la réponse à l'une de ces questions est non, il est probable que vous regardiez une IA de niveau basique ou avancé, et non pas une IA contextuelle de niveau 3 nécessaire pour transformer vos flux de travail.

Pourquoi la numérisation des codes-barres par l'IA est importante pour votre avantage concurrentiel

Alors que de nombreuses organisations se contentent de petites améliorations incrémentielles, comprendre les véritables capacités de l'IA dans la lecture des codes-barres vous permet de prendre des décisions technologiques plus intelligentes et pérennes pour l'avenir.

Que votre priorité soit de réduire les frictions opérationnelles aujourd'hui ou de permettre de nouveaux flux de travail demain, avoir une vision claire de ce qui est possible avec l'IA dans la numérisation des codes-barres aide à garantir que vos choix technologiques apportent de la valeur, à la fois maintenant et à mesure que votre entreprise évolue.