À Londres, ce bar utilise la reconnaissance faciale pour savoir quel client servir en premier

Lorsqu’on passe la soirée dans un bar, l’une des choses les plus énervantes (à la fois pour vous, mais aussi pour le barman), c’est l’ordre d’arrivée. On se fait toujours devancer par une personne malpolie qui arrive à se faufiler au plus près du bar, et qui a sa bière avant tout le monde. Alors pour éviter les conflits, réduire le temps d’attente et faire régner la paix au comptoir, cette nouvelle invention changera peut-être la donne.

Le DataSparQ AI Bar est une intelligence artificielle qui fait en sorte que tout le monde soit bien servi dans l’ordre, et en plus, vérifie automatiquement l’âge des clients ! Pourtant, à l’origine, DataSparQ est une start-up britannique, qui utilise l’IA pour apporter des solutions datas à des multinationales. Mais cela ne l’a pas empêché de s’intéresser à ce fait plus grand public, qui touche d’ailleurs beaucoup les Anglais lors de leurs sorties au pub du coin. Un axe de communication sans doute plus viral que leur activité B2B.

Comment ça marche ? Un algorithme de machine learning couplé à une caméras détecte automatiquement chaque personne qui attend au bar et lui attribue un numéro, qui est visible en temps réel, juste au-dessus de la tête du client sur un écran : le barman n’a plus qu’à tout servir dans le bon ordre ! Le petit plus ? Grâce à ce système, l’analyse indique tout de suite si un client est âgé de moins de 25 ans. Un contrôle de carte d’identité par le barman s’impose donc.

Ce concept pourrait alors permettre à n’importe quel bar d’augmenter son chiffre d’affaires, en servant plus de boissons. Une innovation qui est disponible au prix mensuel de 230 euros, sous forme de logiciel. (Pour en profiter, il faut tout de même une connexion Internet, une webcam et un écran.) En tout cas, cela reste une solution de choix, qui profite des nouvelles technologies pour nous faire passer de meilleures soirées ! Mais côté respect de la vie privée… on repassera !

Crédits : DataSparQ
Crédits : DataSparQ
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