Sodexo
Optimiser le processus de paiement de Sodexo par la computer vision
Le Besoin
Optimiser le processus de paiement pour réduire le temps d’attente
Sodexo, leader des services de restauration, assure le service pour des millions de consommateurs chaque jour à travers le monde. De nombreux défis opérationnels émergent d’une telle activité et le processus de paiement est l’un des principaux pain point pour cette société. Comment faire en sorte que le processus de paiement soit le plus efficace et le plus rapide possible pour le consommateur ? Ensemble, nous avons relevé ce défi !
Le Challenge
Créer un système capable d'analyser rapidement les plateaux repas
Le défi pour Sodexo était d’avoir un système capable d’analyser rapidement et précisément les plateaux repas pour accélérer les paiements, c’est à ce moment-là que la Computer Vision entre en jeu. Ce système doit identifier divers aliments sous différents angles avec précision en temps réel, réduisant ainsi les files d'attente et améliorant l'efficacité opérationnelle.
Notre Approche
Créer un outil de computer vision, un data set et un outil de labellisation pour former les modèles.
Pour créer ce nouveau système, nous nous sommes appuyés sur notre partenaire technologique Deepomatic.
- Nous avons développé un outil de computer vision innovant pour l'analyse automatisée des plateaux repas. Cet outil d’identification permet d’optimiser le processus de reconnaissance des plateaux et ainsi traiter plus rapidement les paiements.
- Nous avons créé un dataset de nourriture annoté de manière spécifique pour répondre aux exigences de la tâche d’analyse des plateaux repas par computer vision. Ce dataset comprend une vaste collection d'images haute résolution représentant divers types de plats, boissons, et accompagnements dans différentes configurations, conditions d’éclairage, et perspectives.
- Nous avons développé un outil de labellisation sur mesure pour faciliter et optimiser le processus de création de données d'entraînement destinées à former nos modèles d'inférence en computer vision.
Le Résultat
Une réduction significative du temps de traitement des paiements et une évolution quotidienne efficace
L'implémentation de cette technologie a permis une réduction significative du temps de traitement des paiements, tout en assurant un déploiement et une évolution quotidienne efficaces des algorithmes grâce à la plateforme de Deepomatic. En outre, le passage à une approche de Edge computing a réduit l'impact écologique et amélioré la confidentialité des données des utilisateurs.
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