SenseTime lance SenseMart OS pour intégrer l'IA incarnée dans le commerce de détail

SenseTime a lancé le 23 septembre, à son siège de Shanghai, SenseMart OS, présenté comme un « système d'exploitation physique » pour le commerce de détail. Il relie des robots hétérogènes (bras doubles sur base roulante, humanoïdes, préhenseurs), l'équipement de magasin et les opérations commerciales. Sa vitrine est SenseMart Go, un magasin robotisé : lors de la démonstration, un robot est allé chercher une bouteille d'eau minérale sur une étagère après la commande d'une journaliste de TechNode. Le réseau compte plus de 20 points de vente à Shanghai, Hefei, Shenzhen, Qingdao et Yancheng (campus, centres commerciaux, bureaux, parcs industriels, événements, espaces publics). Selon Yi Shuai, cofondateur et chief scientist de SenseTime Smart Retail, un employé peut superviser trois à cinq magasins, soit 0,2 à 0,3 personne par site. Les robots tiennent environ six heures sur batterie, donc deux recharges par jour, et un robot peut quitter sa station pour servir un client. Chaque magasin propose 150 à 200 références, soit le tiers au cinquième d'un petit commerce de proximité. Le seuil de rentabilité serait atteint en six à douze mois dans les bons emplacements shanghaïens, environ un an en moyenne. Le système apprendrait une nouvelle compétence de manipulation par semaine, répliquée sur tous les sites. L'entraînement d'un nouveau modèle de magasin serait passé de deux à trois mois à une à deux semaines, et un déploiement standardisé fonctionnerait dès le lendemain de l'installation.

L'intérêt tient au terrain choisi et aux indicateurs retenus. Contrairement à l'entrepôt ou à l'usine, le commerce impose au robot d'interagir avec des clients, ce qui sollicite simultanément perception, interaction, décision et exécution. Surtout, SenseMart OS cible des résultats commerciaux (satisfaction, réachat, taux de transaction) plutôt que le simple succès d'une tâche, avec des données de vente, de stock, de vision et de voix pour entraîner des agents dédiés. C'est un argument concret pour les décideurs qui cherchent un ROI mesurable, loin des démonstrations. La démarche alimente aussi le débat sur ce qui fera la différence dans l'IA incarnée : matériel, données, modèles ou couche système. Ici, SenseTime mise sur l'orchestration. Il faut toutefois lire ces chiffres avec prudence : ils proviennent de l'entreprise, sans audit indépendant. Le point de rentabilité est décrit comme « rapporté », l'assortiment réduit limite la complexité de la tâche, et le nombre de commandes traitées par robot ou le taux d'intervention humaine ne sont pas précisés.

SenseTime s'appuie sur des années d'expérience dans le retail : des systèmes de reconnaissance de produits traitant des millions de commandes par jour et une base de plus de 300 000 références (SKU). L'entreprise veut étendre le système à d'autres services physiques. Le lancement s'est accompagné d'un panel réunissant Hengyi Liu (CTO de SenseTime Smart Retail), Min Yuheng (Zerith Robotics), Chunxiao Liu (ACE Robotics), Wenqiang Xu (DAX Robotics) et Weisheng Xu (Jiutian Yuanshu), signe d'un écosystème de fabricants de robots que SenseTime entend fédérer par une couche logicielle. Cette approche se distingue des acteurs qui intègrent verticalement robot et modèle, comme Figure ou Tesla. Aucun calendrier de déploiement chiffré n'a été communiqué au-delà des 20 magasins actuels ni de partenariat européen. La suite dépendra de la capacité à répliquer ces résultats hors de Shanghai et à ouvrir la plateforme à d'autres secteurs.