Notes d'un récent webinaire sur la manière dont les principaux détaillants luttent contre la démarque inconnue et sur ce que les données révèlent sur les récidivistes, les enquêtes et les arguments en faveur de la reconnaissance faciale dans le cadre de la prévention des pertes.
Par Craig Greenberg, Directeur de la croissance, Systèmes Gatekeeper et FaceFirst® (en anglais)
J'ai récemment passé une heure à participer à un webinaire avec Greg Buzek de Groupe IHL et Dr. Cory Lowe de la Conseil de recherche sur la prévention des pertes (LPRC). Le sujet était de savoir comment les meilleurs détaillants gagnent sur la démarque inconnue. Les données que Cory nous a présentées sont de celles qui vous marquent, et je tiens à vous faire part de ce que j'en ai retiré.
Avant d'entrer dans les chiffres, un petit cadre. Je travaille dans la prévention des pertes dans le commerce de détail depuis plus de 30 ans, et Gatekeeper s'est concentré sur deux éléments qui sont à l'origine des pertes par événement les plus élevées constatées par les détaillants : le vol par poussée et les récidivistes. Il y a environ 15 mois, nous avons ajouté Le visage d'abord à cette image. Ce que nous avons appris depuis, c'est que le problème de la visibilité dans la prévention des pertes est plus important que ne le pensent la plupart des détaillants, et que le coût de l'absence de vision d'ensemble s'accroît rapidement.
Le parcours d'un délinquant isolé
Depuis des années, Gardien a mis fin aux tentatives de poussée à la porte. Le chariot se verrouille, le voleur potentiel repart les mains vides et un employé du magasin enregistre l'incident. C'est un bon résultat en soi. Ce que nous n'avons pas vu, c'est où cette même personne est allée ensuite. S'est-elle rendue dans un autre magasin l'après-midi même ? Est-elle revenue la semaine suivante ? A-t-elle ensuite visité des magasins situés dans deux États différents ?
Le visage d'abord a répondu à cette question pour nous. L'analyse par LPRC des données d'un client de FaceFirst a confirmé ce que nous savions de manière anecdotique : les récidivistes sont à l'origine d'une part disproportionnée du volume de pertes en dollars. LPRC nous a aidés à quantifier à quel point l'impact de quelques récidivistes peut être significatif. Il ne s'agit pas de voleurs opportunistes qui s'emparent d'un chariot un mauvais jour. Ce sont des professionnels qui suivent un itinéraire et qui sont organisés.
L'étude du LPRC a fourni des chiffres concrets sur ce que nous comprenions instinctivement. Au cours d'une étude de 60 jours, le principal récidiviste avait 374 événements FaceFirst probables dans 66 magasins différents répartis dans cinq États.. Une moyenne de plus de six par jour. Le chemin parcouru était clair et choquant, une fois qu'on l'avait regardé. Un jour, un récidiviste a attaqué 12 magasins, parcourant 241 miles sur une période de près de cinq heures et demie. Les pertes potentielles de ce seul délinquant ont été extrapolées à des chiffres qu'un détaillant ne peut ignorer.
Construire des dossiers que les procureurs prendront en compte
La visibilité est le premier avantage. Le second est tout aussi important, mais il fait l'objet de moins d'attention. Les données constituent un argumentaire.
Cory a présenté une étude portant sur deux enquêteurs de qualification égale chargés d'une même affaire de vente au détail. L'un d'eux n'était pas assisté par la technologie de reconnaissance faciale. L'autre avait Le visage d'abord. L'enquêteur non assisté a passé 904 minutes sur l'affaire, examinant les vidéos d'un magasin à l'autre, traçant des chemins manuellement et essayant de relier les incidents. L'enquêteur utilisant FaceFirst n'a passé que 117 minutes, mais la valeur de l'affaire a été 4,3 fois plus élevée, et il a identifié les sujets dans deux fois plus de magasins.
Cet écart n'est pas un gain d'efficacité mineur. C'est la différence entre une affaire qui aboutit sur le bureau d'un procureur et une autre qui n'y aboutit pas. Les forces de l'ordre et les procureurs doivent procéder à un triage. Ils donnent la priorité aux affaires graves et bien documentées, car leur temps est compté. Si nous leur remettons un dossier peu étoffé contenant un seul incident, ils ne pourront pas en faire grand-chose. Si nous leur remettons des preuves globales montrant que le même délinquant a attaqué 12 magasins sur une période de six semaines, avec l'heure, le véhicule et la valeur des pertes, le calcul change.
C'est ici que Purchek® et FaceFirst font ensemble ce qu'aucun outil ne peut faire seul. Purchek arrête le chariot. FaceFirst peut aider à relier l'arrêt du chariot dans un magasin aux autres infractions commises par le même individu dans l'ensemble de l'entreprise. Le détaillant obtient un dossier clé en main. Le procureur obtient quelque chose qui vaut la peine d'être poursuivi. La communauté met un récidiviste hors d'état de nuire pendant un certain temps.
La conversation que nous devons encore avoir
Je vais être honnête sur un point. Le plus grand obstacle à la reconnaissance faciale dans le commerce de détail n'est pas la technologie. C'est la compréhension qu'a le public de ce que fait réellement la technologie.
Mon beau-père a plus de 90 ans. Lorsque je lui ai annoncé que Gatekeeper avait acquis FaceFirst, sa réaction a été la suivante : “Je ne sais pas si cela me plairait. Ils sauront que je m'appelle Jerry et où j'habite”. C'était un moment important pour moi. Si un retraité réfléchi pense que l'épicerie va commencer à l'accueillir par son nom à partir d'un balayage facial, c'est que nous n'avons pas suffisamment bien expliqué comment cela fonctionne.
FaceFirst n'indexe pas les photos de chaque client qui entre. Il ne connaît pas les noms. Il fonctionne à partir d'un modèle biométrique comparé à une base de données privée de délinquants connus que le détaillant conserve à des fins de sûreté et de sécurité. Il alerte un collaborateur formé et désigné lorsqu'une personne ayant des antécédents documentés de violence, de menaces ou de vol entre dans le magasin. Les données relatives à toutes les autres personnes qui entrent sont automatiquement supprimées. Les limites de conservation des données, les exigences en matière de surveillance humaine et les pistes de vérification de l'utilisation autorisée sont toutes intégrées dans FaceFirst.
La recherche présentée par Cory sur les biais et la précision a renforcé une idée à laquelle j'avais déjà réfléchi. Tous les modèles sont biaisés. Tous les individus ont également des préjugés. La question honnête n'est pas de savoir si l'IA est parfaite. Il s'agit de savoir si les humains assistés par l'IA sont plus précis et moins biaisés que les humains seuls. Dans l'étude LPRC, les praticiens de la prévention des sinistres qui ont fait de l'IA un outil d'aide à la décision sont plus précis que les autres. pas n'avaient pas d'aide à la reconnaissance faciale et n'identifiaient le bon délinquant que dans 23 % des cas. Avec l'assistance de FaceFirst, ils ont eu raison dans 62,9 % des cas, soit près de trois fois plus de précision, dans tous les groupes démographiques. Les chercheurs ont également noté qu'une formation plus poussée à la technologie permettrait d'améliorer encore ces résultats. Voilà une conversation qui vaut la peine d'être menée.
Où cela nous mène-t-il ?
Au cours du webinaire, Greg a soulevé un point auquel je n'arrête pas de penser. Les meilleurs vendeurs du commerce de détail ont 33 fois plus de chances d'utiliser la vision par ordinateur que le détaillant moyen. Il ne s'agit pas d'un écart marginal. Cela en dit long sur la direction que prend le secteur et sur les personnes qui seront exclues du prochain chapitre.
Pour la prévention des pertes en particulier, il ne s'agit plus seulement d'arrêter le vol à la porte. Il s'agit de comprendre le réseau, de monter des dossiers qui tiennent la route devant les tribunaux, d'assurer la sécurité des associés et des clients et de donner aux procureurs des éléments sur lesquels ils peuvent s'appuyer. Les outils nécessaires à la réalisation de ces objectifs sont désormais disponibles. Le plus difficile est d'aider le reste du monde à comprendre ce qu'ils sont et ce qu'ils ne sont pas.
Je remercie Greg et Cory pour cette conversation, ainsi que le LPRC pour la rigueur qu'il apporte à ce travail. Si vous avez manqué la session en direct, les diapositives et le rapport de recherche valent la peine d'être consultés - vous pouvez les trouver ici.
A propos de l'auteur
Craig Greenberg est directeur de la croissance chez Gatekeeper Systems et FaceFirst, une société de technologie de prévention des pertes dans le commerce de détail spécialisée dans la prévention des vols par poussée, l'identification des récidivistes et la comparaison des visages pour la sécurité du commerce de détail. Depuis plus de 30 ans, Gatekeeper Systems aide les détaillants à prévenir les pertes liées aux chariots.
