Les distributeurs européens utilisent des modèles ouverts et l'intelligence physique sur toute une gamme de cas d'usage — d'une plateforme de commerce réduisant ses coûts d'inférence de 90% à un centre de traitement des commandes où la collaboration de différentes flottes de robots est simulée dans un jumeau numérique.
Résultats de pointe avec des modèles ouverts
Les leaders de la distribution et les entreprises technologiques à travers l'Europe utilisent des modèles ouverts et de pointe accélérés par NVIDIA pour faire progresser le commerce agentique, la découverte numérique de produits et la R&D dans la distribution.
Shopify applique un post-entraînement à des modèles ouverts pour atteindre une précision de niveau frontière à une fraction du coût. Ses ingénieurs utilisent la bibliothèque NVIDIA Megatron Bridge pour un affinage plus rapide et NVIDIA NeMo RL pour l'apprentissage par renforcement. Shopify a appliqué un post-entraînement à NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning pour le sous-agent GraphQL intégré à Sidekick, l'assistant IA de Shopify destiné aux commerçants. Le sous-agent récupère les données de la boutique pour plusieurs fonctionnalités de Sidekick, dont Sidekick Pulse, qui étudie la boutique d'un commerçant et recommande des moyens de l'améliorer.
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Sur son référentiel interne, le modèle post-entraîné de Shopify dépasse un modèle de pointe de premier plan en précision tout en réduisant les coûts de service de 90% et en délivrant des réponses 7 fois plus rapides. Au-delà de Sidekick, NVIDIA CCluster le logiciel d'optimisation d'inférence vLLM a aidé Shopify à obtenir des performances 4,5 fois plus rapides et des coûts d'inférence jusqu'à 12 fois inférieurs sur cinq autres cas d'usage : enrichissement de catalogue, assistant commerçant, simulation d'achat e-commerce, classification taxonomique des produits et recommandations aux commerçants et aux acheteurs.
Zooplus, le premier distributeur d'animaux en ligne en Europe, a reconstruit avec Infosys et les technologies NVIDIA sa pile de découverte de produits pour l'ère agentique. Un prototype prêt pour la production déployé dans l'environnement Amazon Web Services (AWS) de Zooplus a atteint une précision de recherche de 86% grâce à la bibliothèque NVIDIA Nemotron Retriever pour la recherche sémantique et au NVIDIA Blueprint for retail catalog enrichment pour des attributs produits générés et prêts pour la recherche.
Les résultats de Photoroom issus de son déploiement avec Vestiaire Collective, où son API d'édition d'images standardise désormais chaque image principale, environ 40,000 par jour dans 70 pays, au moment de la mise en ligne. Les annonces traitées par Photoroom se sont vendues avec un taux de liquidité supérieur de 5%, avec 3% à 7% de vues uniques en plus par page produit. Le pipeline fonctionne sur des GPU NVIDIA avec TensorRT et Triton Inference Server, et NVIDIA Dynamo Snapshot peut aider les utilisateurs à répondre rapidement aux pics de demande.
Omi a lancé ProductDrop, un flux de travail qui ancre chaque image générée à un jumeau numérique approuvé, permettant aux marques d'accroître la production créative sur des catalogues entiers sans introduire d'erreurs produits. L'Oréal utilise cette approche, combinant les jumeaux numériques d'Omi avec des environnements de marque générés dans le cadre de son programme CreAItech. Omi exécute TRELLIS 3D asset generation sur des GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, accélérant l'inférence d'un facteur 10 et réduisant la latence du pipeline d'un facteur 4.
De plus, L'Oréal accélère la découverte des meilleures combinaisons d'ingrédients, passant de mois d'expérimentation à des heures de criblage computationnel, grâce à l'intégration de NVIDIA ALCHEMI dans son flux de recherche.
L'Oréal teste également cette approche avec CurieOS, le système d'exploitation pour la science et l'ingénierie d'Orbital Industries, en utilisant OrbMol-v2, son modèle open source de simulation moléculaire. Intégré à la NVIDIA ALCHEMI Toolkit et propulsé par l'informatique accélérée de NVIDIA, OrbMol-v2 est cinq fois plus rapide que des modèles comparables et affiche une erreur inférieure de 21% au meilleur modèle concurrent de sa catégorie. Ce flux de travail basé sur l'IA permet aux chercheurs d'identifier les combinaisons d'ingrédients les plus prometteuses pour solubiliser les filtres UV et optimiser les performances avant de passer aux tests en laboratoire.
Mirakl, une société de logiciels pour le commerce intelligent, exécute des modèles ouverts sur des GPU NVIDIA, à la fois sur sa propre infrastructure et via des fournisseurs de cloud européens comme Scaleway. Cela maintient sa souveraineté technologique, évite la dépendance à un fournisseur unique et offre la vitesse et l'échelle que ses clients attendent. Le Catalog Transformer de Mirakl associe des modèles ouverts affinés à des services propriétaires et a intégré plus de 70 millions de produits, transformant des données fournisseurs désordonnées en catalogues précis et bien organisés.
L'intelligence physique permet l'entraînement en simulation
L'IA physique de NVIDIA, les jumeaux numériques et les modèles ouverts aident à simuler des environnements de vente au détail, à automatiser les opérations d'entrepôt et à offrir des expériences d'essayage virtuel pour les distributeurs et les marques de mode européens.
Le groupe Otto a étendu son initiative d'entrepôt autonome sous supervision humaine — développée avec Reply sur les bibliothèques NVIDIA Omniverse et fonctionnant sur Google Cloud — à son plus grand centre de traitement des commandes situé à Haldensleben, en Allemagne. Les nouvelles fonctionnalités permettent aux équipes logistiques concevoir, tester et optimiser les opérations d'entrepôt entièrement en simulation avant toute implémentation physique.
ALLSIDES a lancé sa Digital Twin Factory 3D : une pipeline automatisé qui transforme des objets physiques en jumeaux numériques 3D SimReady en quelques minutes, capturant une précision géométrique sub-millimétrique, des propriétés physiques mesurées et des matériaux entièrement rééclairables qui conservent leur précision sous n'importe quelle condition d'éclairage. Ces jumeaux numériques servent de base pour simuler des agencements de magasins entiers en 3D, ainsi que pour suivre les produits de manière fiable tout au long du parcours d'achat et au passage en caisse, quelle que soit la lumière ambiante. Construite sur NVIDIA CUDA, OptiX et TensorRT, la plateforme sert déjà des marques telles qu'adidas, Amazon, Nike, Zalando et Zara.
CATCHES a obtenu des résultats de production de son déploiement RealFit avec AMIRI de conversion en hausse de 55 %, ajouts au panier en hausse de 80 % et ventes brutes en hausse de 56 %, le tout après ajustement saisonnier par rapport à des styles comparables. L'entreprise a lancé PredictiveFit, étendant l'essayage virtuel basé sur la physique aux détaillants, ainsi que CASI, un agent de mode personnel qui fait les achats, stylise et détermine les tailles pour les clients via WhatsApp, propulsé par des modèles à poids ouverts notamment NVIDIA Nemotron 3, construit sur NVIDIA Omniverse et le Newton Physics Engine.
Découvrez les nouveaux NVIDIA Blueprints pour le commerce de détail au stand de Nebius
Lors du GTC Berlin, Nebius présente trois NVIDIA Blueprints pour le commerce de détail, tous disponibles en accès anticipé et fonctionnant sur l'infrastructure de Nebius, accélérée par NVIDIA :
- Agent Harness pour la productivité des employés: un assistant agentique qui regroupe la planification, la gestion des tâches, les alertes d'inventaire et les informations opérationnelles pour les gérants de magasin.
- Simulation et optimisation des stocks : un blueprint qui peut aider les détaillants à réduire les surstocks et les ruptures de stock en modélisant des scénarios de demande, en testant des stratégies de réapprovisionnement et en optimisant les niveaux de stock avant que les utilisateurs ne doivent s'engager dans le monde réel.
- Flywheel d'affinage agentique : une boucle auto-améliorante qui utilise des workflows agentiques pour générer en continu des données d'entraînement, affiner des modèles open source et réinjecter les performances réelles dans le cycle d'entraînement suivant.
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