4 raisons pour lesquelles les détaillants abandonnent les codes-barres

Bien que le concept de code-barres remonte à 1932, le premier vrai scan — d'un paquet de chewing-gum Wrigley — a eu lieu en 1974 dans un supermarché de l'Ohio. Depuis, les marquages optiques sont devenus la méthode la plus répandue pour l'identification d'actifs. Chaque code-barres intègre un motif spécifique que machines et caméras sont programmées pour lire. Leur faible coût les rend idéaux pour l'étiquetage de marchandises.

Les codes-barres peuvent aussi soutenir un suivi d'actifs basique. Une caisse enregistreuse, par exemple, enregistre la localisation physique de chaque article scanné. Cette capacité reste cependant limitée. Voici quatre raisons clés pour lesquelles les détaillants passent au-delà des codes-barres.

Erreur humaine

Quand un code-barres est endommagé ou manquant, un employé peut recourir à la saisie manuelle d'un code PLU. Cela ouvre la porte aux erreurs — mauvais numéro saisi, pesée incorrecte, ou mauvaise identification d'un produit. Si un employé mémorise un code erroné, un client pourrait être facturé pour un article cher (cerises) au lieu d'un bon marché (bananes). En entrepôt, une palette mal étiquetée peut passer inaperçue, compromettant davantage la précision des stocks.

Technologie de reconnaissance d'image

Les codes-barres 1D traditionnels contiennent jusqu'à 84 caractères. Les codes 2D, comme les QR codes, peuvent stocker jusqu'à 7 000 caractères — environ deux paragraphes de texte en moins d'un pouce carré. Pourtant, les QR codes nécessitent encore un code séparé et lisible sur le produit. Les systèmes de reconnaissance d'image peuvent lire le design du produit — imaginez un scanner qui repère le lettrage bleu-blanc iconique d'Oreo et enregistre automatiquement l'article dans le système.

Les « codes-barres image » de nouvelle génération intègrent un motif invisible directement sur la surface de l'emballage. Les employés scannent le produit sans chercher de code séparé, accélérant le passage en caisse et réduisant les erreurs.

Technologie « Just-Walk-Out »

Les magasins Amazon Go démontrent jusqu'où la reconnaissance d'image peut aller. Les clients scannent un QR code sur l'appli pour entrer ; aucun code-barres n'existe sur les produits. Caméras, capteurs de profondeur et algorithmes de deep learning suivent chaque article qu'un acheteur prend ou remet. La reconnaissance faciale et les lecteurs RFID associent chaque action à un client, ajoutant l'article à un panier virtuel facturé automatiquement à la sortie.

Technologie RFID

Pour les articles de haute valeur, la localisation des actifs devient critique. Les balises RFID passives transmettent des données jusqu'à 9 mètres quand elles sont alimentées par un lecteur, sinon elles restent silencieuses. Les balises RFID actives, alimentées par batterie, peuvent diffuser jusqu'à 450 mètres. Parmi les balises actives, les beacons envoient des données à intervalles réguliers pour une visibilité continue, tandis que les transpondeurs ne répondent qu'interrogés, économisant la batterie.

Bien que le RFID puisse identifier des articles à longue distance, il nécessite généralement de nombreux lecteurs et ne fournit pas de suivi temps réel sans infrastructure additionnelle.

Conclusion

Historiquement, un détaillant devait scanner manuellement les articles et les enregistrer dans des tableurs. Aujourd'hui, les logiciels de gestion d'actifs centralisent les données codes-barres, reconnaissance d'image et RFID, réduisant l'erreur humaine et améliorant la qualité des données. Les systèmes de localisation en temps réel (RTLS) améliorent la compréhension des tendances d'achat et fluidifient le déplacement d'équipements.

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