La livraison de pizzas est devenue une activité de pointe : Pizza Hut, par exemple, a recruté Pepper the Robot en 2016 pour prendre les commandes des clients. Little Caesars a breveté un robot de fabrication de pizza. Domino’s, quant à lui, s’est associé à Ford pour déployer des véhicules de livraison à conduite autonome et a effectué des livraisons par drone.
Pour faire passer ses opérations techniques à un niveau supérieur, Domino’s s’appuie sur les GPU Nvidia pour accélérer et améliorer ses applications alimentées par l’IA.
Domino’s « a fait croître son équipe scientifique de façon exponentielle au cours des dernières années, grâce à l’impact que nous avons eu sur la traduction des données analytiques en action pour l’équipe commerciale », a déclaré Zack Fragoso, responsable de la science des données et de l’intelligence artificielle de la société de pizza, dans un article publié sur le blog de Nvidia.
Nvidia met en avant le cas d’utilisation lors de la conférence annuelle de la National Retail Federation à New York cette semaine, démontrant la puissance de l’IA dans n’importe quel type de magasin.
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Lancement d’un jeu-concours
Domino’s a lancé son projet d’IA le plus en vue l’année dernière pendant le Super Bowl. L’application “Des points pour une pizza” invitait les utilisateurs à soumettre une photo de n’importe quel type de pizza en échange de points de fidélité. En utilisant plus de 5 000 images, la société a formé un modèle de machine learning pour classer les images de pizza avec un système Nvidia DGX équipé de huit GPU V100 Tensor Core. Domino’s a créé un jeu de données unique avec toutes les images soumises via l’application, qu’il considère comme un atout stratégique pour l’entreprise.
La société a également utilisé les GPU pour améliorer la précision de la prédiction du moment où une commande est prête. Bien que cela semble être une simple prédiction, les varibales impliquées comprennent le nombre de gestionnaires et d’employés qui travaillent, le nombre et la complexité des commandes en cours et les conditions de circulation. Avec un serveur DGX, Domino’s a amélioré le taux de précision de 75 % à 95 %.
Maintenant, Domino’s utilise une banque de GPU Nvidia Turing T4 pour accélérer l’inférence AI pour les tâches qui impliquent une gamme de prédictions en temps réel. Par exemple, leur équipe scientifique explore des applications de vision par ordinateur à l’intérieur et à l’extérieur du magasin pour améliorer l’expérience de transport des pizzas.
L’étude de cas de Domino’s démontre comment les détaillants peuvent utiliser l’IA pour créer des efficacités opérationnelles et améliorer l’expérience client, mais les avantages vont au-delà. Il y a le potentiel, par exemple, d’améliorer la logistique, d’optimiser les décisions de merchandising ou de mesurer le trafic en magasin.
Source : ZDNet.com
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