7 Tendances en matière de capture de données pour 2025

Alors que l’IA redessine le paysage technologique, comment la capture de données évoluera-t-elle en 2025 ? De la capture de données contextuelles aux divers formats de codes-barres et aux stratégies d’appareils hybrides, voici sept tendances de capture de données intelligentes à surveiller, ainsi que des avis d’analystes et de leaders de l’industrie.

1. D’accord, laissons d’abord de côté l’IA

Il est impossible de rédiger un blog sur les tendances technologiques de 2025 sans faire référence à l’IA. Mais si les grands modèles de langage (LLM) et la GenAI ont leur place dans la capture intelligente de données, on peut s’attendre à ce qu’en 2025, la plus grande partie de la valeur dans ce domaine soit apportée par d’autres formes d’IA, en particulier la vision par ordinateur.

L’augmentation de la puissance de calcul et des capacités d’apprentissage automatique, qui est à l’origine de l’innovation fulgurante de la GenAI, est à l’origine d’une innovation similaire dans le domaine de la vision par ordinateur. De plus, selon le cycle de croissance de Gartner pour l’IA en 2024, il faudra 2 à 5 ans à l’IA générique pour atteindre le plateau de productivité, alors que la vision par ordinateur y est déjà parvenue.

L’intelligence des rayons, la lecture avancée des codes-barres et la détection des fausses cartes d’identité sont autant de domaines dans lesquels la vision par ordinateur alimentée par l’IA résout déjà des problèmes commerciaux. Attendez-vous à en entendre beaucoup plus parler en 2025.

2. La saisie des données deviendra non seulement multimodale, mais aussi contextuelle.

En 2023, on a commencé à parler sérieusement de la saisie de données multimodales. Ce n’est qu’en 2024 que le mouvement s’est accéléré.

En 2025, sous l’impulsion de l’IA, on passera à la vitesse supérieure. Nous ne parlerons plus seulement de capture de données multimodales, mais aussi de capture de données contextuelles.

Imaginez un instant qu’un logisticien scanne le code-barres d’un emballage électronique dans un entrepôt. Ce code-barres existe-t-il de manière isolée ? Bien sûr que non – il est imprimé sur une étiquette qui contient également du texte et d’autres codes-barres.

De plus, l’étiquette imprimée est apposée sur un emballage tridimensionnel qui existe dans un environnement physique composé de centaines d’autres étiquettes et emballages.

En d’autres termes, elle s’inscrit dans un contexte. Le logisticien ne se contente pas d’interagir avec un écran : il utilise son appareil pour capturer des objets du monde réel.

La capture de données contextuelles permettra non seulement d’analyser des sources de données multimodales (par exemple, du texte et des codes-barres sur une étiquette), mais aussi de comprendre le contexte plus large et l’intention de l’utilisateur afin d’obtenir une vision plus précise, plus complète et plus utile du monde.

L’IA multimodale fournira plus de contexte… Elle permet des interactions plus intuitives et améliore considérablement la précision des résultats de l’IA.

Oliver Parker, Vice-Président, Global Generative AI Go-To-Market, Google Cloud

Le moteur de numérisation amélioré de la récente version 7.0 du SDK Scandit applique des algorithmes d’IA avancés à la caméra de l’appareil afin d’analyser plusieurs signaux au-delà de la simple détection et du décodage des codes-barres.

En combinant ces signaux, la lecture contextuelle de codes-barres peut capturer systématiquement le code-barres souhaité, même lorsque la visée est imparfaite ou que plusieurs codes-barres se trouvent dans le champ de vision.

Le SDK 7.0 comprend également Smart Label Capture – une solution qui automatise entièrement la lecture d’étiquettes. Elle utilise la capture de données multimodales pour scanner plusieurs codes-barres et imprimer des numéros de série, des poids et des dates de péremption en une seule pression.

Smart Label Capture a déjà permis à un détaillant américain d’économiser 1,3 million de dollars en éliminant les erreurs de saisie de données qui l’amenaient à sous-facturer ses clients.

3. C’est un code-barres, mais pas tel que vous le connaissez

Imaginez un code-barres.

À quoi avez-vous pensé ? Probablement à la collection de lignes verticales en noir et blanc que vous voyez tous les jours sur les emballages des produits.

L’idée que vous vous faites d’un code-barres est susceptible de s’élargir en 2025. Nous commencerons à voir les types de codes-barres UPC et EAN complétés (voire remplacés) par des codes Data Matrix ou QR sur les emballages des produits, à mesure que l’initiative GS1 Sunrise 2027 prendra de l’ampleur.

Vous verrez également de plus en plus d’étiquettes électroniques de rayon (ESL). Celles-ci utilisent toujours les codes UPC ou EAN, mais en taille réduite et sans les chiffres imprimés.

Ces nouveaux styles de codes-barres présentent de grands avantages. Les codes Data Matrix et QR remplissent les fonctions traditionnelles d’identification et de traçabilité des produits, mais ils peuvent stocker beaucoup plus d’informations. Les étiquettes électroniques de rayon permettent aux détaillants d’effectuer des mises à jour dynamiques des prix en temps réel.

Alors que les codes-barres traditionnels suffisent pour les tâches de base, les codes QR permettent des interactions plus riches, comme l’offre de remises promotionnelles ou l’affichage d’avis sur les produits directement au client.

Jess Grisolia, Scandit, in Retail Insight Network

Toutefois, l’utilisation de types de codes-barres plus diversifiés s’accompagnera de difficultés. Tous les codes-barres ne se valent pas, et tous les logiciels de lecture de codes-barres ne se valent pas non plus.

Votre logiciel de lecture de codes-barres peut être capable de décoder un code EAN de taille normale sous un bon éclairage. Mais est-il capable de scanner de manière fiable un code-barres minuscule sur une étiquette ESL, un code-barres postal fluorescent sur une enveloppe ou un code aztèque dense en données sur un billet de train affiché sur l’écran du smartphone d’un passager ?

En 2025, les logiciels de lecture de codes-barres devront être capables de décoder plusieurs codes-barres différents avec précision et souplesse sur un seul appareil. Il s’agit là d’un autre domaine où les progrès en matière de vision par ordinateur alimentée par l’IA joueront un rôle important.

Par exemple, CTT, le premier et le plus ancien fournisseur de courrier du Portugal, a récemment intégré la capacité de scanner des codes-barres fluorescents (qui ne pouvaient auparavant être scannés que sur des machines de tri spécialisées) dans son application de mobilité du dernier kilomètre.

4. La saisie des données renforcera la transparence et la confiance

On s’attend à ce que les consommateurs accordent encore plus d’importance à la transparence en 2025. C’est particulièrement vrai pour les jeunes générations.

Une véritable transparence de la chaîne d’approvisionnement, de la responsabilité sociale des entreprises, des prix, des informations sur les produits, de la durabilité et d’autres éléments encore est ce qui permettra de fidéliser les consommateurs à une marque en 2025. Pour cela, il faut pouvoir relier les produits physiques que les consommateurs achètent à des informations numériques. La capture des données est ce qui permet d’établir cette connexion essentielle.

Grâce à l’application mobile gratuite Yuka, les consommateurs peuvent scanner les codes-barres des produits et obtenir des évaluations instantanées de la valeur nutritionnelle des produits alimentaires ou de la salubrité des ingrédients des cosmétiques.

Loin d’être une fonctionnalité mineure, la saisie intuitive et sans friction des données est à la base de toute la proposition de valeur de Yuka. Il est impératif de disposer de capacités de capture de données intelligentes pour identifier les produits rapidement et avec précision et les faire correspondre aux informations de la base de données – c’est l’une des raisons pour lesquelles Yuka a adopté très tôt la lecture contextuelle des codes-barres.

Ce n’est qu’un exemple parmi d’autres de la manière dont la capture de données sous-tendra la transparence en 2025.

La note attribuée par l’application Yuka est un facteur important dans les décisions d’achat des consommateurs. Nous avons joué un rôle crucial dans les efforts déployés par l’industrie pour réduire le sel, le sucre et les additifs dans les produits alimentaires. Nous faisons partie d’un ensemble plus vaste.

François Martin, directeur technique et co-fondateur de Yuka

5. La flexibilité est le mot d’ordre

Bien que la croissance économique mondiale doive rester solide en 2025, il existe également des risques et des incertitudes importants, selon l ‘OCDE. Dans le domaine de la saisie de données, cela incitera les entreprises à se méfier des projets d’automatisation à grande échelle et des investissements en matériel, et les poussera à opter pour des solutions de saisie de données flexibles.

Il faut s’attendre à ce qu’elles se concentrent davantage sur la création d’une nouvelle valeur et d’une nouvelle efficacité à partir des investissements en matériel existants. Les nouvelles approches fondées sur le logiciel permettent aux entreprises de déployer des capacités avancées de saisie de données sans mettre à niveau le matériel.

La semi-automatisation qui facilite le travail des employés des magasins et des clients sera également privilégiée par rapport à l’automatisation complète. Les appareils portables (tels que l’Apple Vision Pro, illustré ci-dessous), les chariots et les étagères intelligents apportent tous des éléments d’automatisation sans les inconvénients des grands projets matériels.

6. La saisie des données s’affranchit des smartphones et des ordinateurs de poche

En 2025, une nouvelle ère hybride s’ouvre – une ère où les caméras fixes, les drones, les wearables et les robots travaillent en harmonie avec les smartphones et les ordinateurs de poche.

Imaginez des caméras intelligentes surveillant les rayons des magasins 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, tandis que les appareils portables des employés les informent des réapprovisionnements prioritaires. Avec l’émergence de systèmes intelligents de “copilotage” pour lutter contre la surcharge de données, les entreprises peuvent également s’assurer que les travailleurs de première ligne se concentrent sur les tâches à fort impact plutôt que d’être noyés sous les alertes.

Les entreprises utiliseront également cette approche hybride pour commencer à petite échelle et prouver le retour sur investissement, avant de passer à des transformations plus ambitieuses.

Pour réussir, il ne suffira pas de collecter des données, mais d’orchestrer ces diverses technologies pour qu’elles fonctionnent ensemble de manière transparente.

7. La collecte de données sera une arme dans la course aux armements en matière de cybersécurité

Enfin, il ne fait aucun doute qu’en 2025, la course à l’armement technologique entre les entreprises et les acteurs malveillants s’intensifiera.

Dans le monde de la capture de données, l’exemple le plus évident sera l’adoption accrue de la vérification automatisée de l’identité. La vérification manuelle de l’identité ne parviendra pas à s’adapter à des documents d’identité falsifiés toujours plus faciles à obtenir et à des exigences plus strictes en matière de protection des données et de conformité.

Dans le monde interconnecté d’aujourd’hui, les enjeux d’une authentification solide et d’une preuve d’identité n’ont jamais été aussi élevés… La multiplication des violations de données, des attaques de phishing sophistiquées et l’émergence des “deepfakes” ont rendu encore plus urgente la mise en place de mécanismes fiables de vérification de l’identité.

Steven Dickens et Keith Kirkpatrick. Futurum

Conclusion : La saisie des données devient un atout stratégique

Pendant longtemps, la capture des données a été une capacité négligée au sein des opérations informatiques. Aujourd’hui, rendue intelligente et revitalisée par l’IA, elle est appelée à devenir en 2025 un actif stratégique qui intègre la création de valeur et la résilience en première ligne.

Faire le lien entre les domaines numérique et physique est un élément central du parcours de transformation numérique de toute organisation. Les solutions logicielles de numérisation et de capture de données avancées représentent un canal précieux, permettant aux organisations de transformer le smartphone omniprésent et d’autres appareils mobiles intelligents dotés de caméras intégrées en de puissantes solutions de capture de données. Ces logiciels ont considérablement évolué et prennent en charge des capacités telles que la numérisation continue et la numérisation multiple, en plus de la reconnaissance de texte, d’objets et d’images.

VDC Research, 2024