Il y a à peine un demi-siècle, 16 personnes à New York ont pris une décision qui allait marquer le début d'une révolution dans le commerce mondial : un système d'identification de chaque produit. Les dirigeants d'entreprises vouées à la grande consommation avaient donné naissance au code-barres, qui est aujourd'hui lu 6 000 millions de fois chaque jour .
La proposition, qui suit l'idée du code Morse, s'est rapidement répandue sur toute la planète pour devenir l'une des inventions qui ont le plus transformé l'économie moderne.
Il a fallu un an pour avoir la première application pratique : Sharon Buchanan, vendeuse de supermarché dans l'Ohio (États-Unis) a scanné pour la première fois un code-barres, un paquet de chewing-gum qui coûtait 67 centimes.
L'idée traversa très vite l'Atlantique et seulement trois ans plus tard, l'European Article Numbering Association (EAN), une organisation à but non lucratif pour la gestion des normes commerciales, était fondée à Bruxelles.
Aujourd'hui, GS1 est l'organisation à but non lucratif qui fournit des normes mondiales pour une communication d'entreprise efficace, avec une présence dans 116 pays.
« Le code-barres a transformé l'économie et la vie des consommateurs eux-mêmes . Les citoyens demandent plus d'informations sur les produits et les entreprises ont besoin de plus de données pour être plus efficaces et devenir plus durables d'un point de vue économique, social et environnemental, et le code-barres est un excellent outil », explique le directeur de GS1 Espagne. / Aecoc, Pere Rosell.
Selon le dossier préparé pour célébrer cet événement, les codes-barres - il en existe plusieurs types - sont utilisés pour identifier, capturer et partager des informations sur les produits, les lieux, les entreprises et toutes sortes de données.
Sa lecture est devenue un acte quotidien qui se répète jusqu'à 6 000 millions de fois par jour, car elle est présente dans 1 000 millions de produits à travers le monde et utilisée par deux millions d'entreprises.
Selon les données de l'Aecoc, il réduit de 60 % les ressources allouées à l'échange d'informations entre les agents de la chaîne alimentaire et est également au cœur de l'un des défis les plus poursuivis : il réduit le gaspillage alimentaire jusqu'à 40 %.
Un consommateur a du mal à interpréter les chiffres et les lignes qui composent un code et qui transmettent toutes ces informations s'il est lu avec un laser.
L'Aecoc explique que les chiffres , à première vue, ne renseignent pas et n'ont aucune signification, ce sont "l'équivalent du DNI d'une personne" , puisque la valeur du code est l'information contenue dans sa base de données.
Dans le code-barres habituel à treize chiffres, sa lecture peut être divisée en trois sections, la première permettant d'identifier l'organisme GS1 qui l'attribue et l'entreprise qui l'a demandé.
Les suivants servent de compteur pour les références enregistrées par les entreprises et, enfin, le chiffre de contrôle est le résultat d'un calcul qui permet d'identifier les produits de manière unique .
Les codes à barres contiennent simplement les informations numériques sous forme de symboles pour permettre leur lecture par les scanners.
Après un demi-siècle, ce code conçu par l'ingénieur IBM George J.Laurer a évolué dans deux directions fondamentales.
Le premier, le développement de codes linéaires plus différenciés à utiliser dans les entrepôts ou à des fins logistiques.
Et d'autre part, les codes bidimensionnels se répandent, avec le développement de certains plus destinés aux médicaments et au tabac, et le QR ouvert, qui est appelé à être l'avenir des codes-barres en point de vente, puisqu'encodé avec une URL aux normes standardisées (GS1 Digital Link) permet l'introduction de toutes sortes d'informations.
Le code-barres mûrit bien dans un monde globalisé et numérisé, dans lequel l'information, les données et la connexion sont le moteur de l'économie et du commerce mondial.
Une nouvelle méthode de travail appelée identification multimodale (MMID) est à l'étude, qui prend des données telles que les dimensions, les caractéristiques visuelles, le texte de l'emballage ou le poids pour automatiser la reconnaissance des produits.
Ce nouveau système fonctionne initialement avec des caméras pour prendre des références de produits et créer une sorte d'empreinte digitale que les chercheurs peuvent traduire en images vectorielles.
Avec cela, un modèle d'apprentissage automatique a été construit pour que le système prenne cette référence et fasse la comparaison, qui selon les données de l'entreprise, la comparaison a été réussie entre 70 et 80% la première fois qu'elle a été mise en œuvre, mais après une formation constante, le MMID était Précis à 99 %.
Pour son bon fonctionnement, le système a besoin de plusieurs facteurs, tels que la haute qualité des photos pour alimenter la base de données, la vitesse à laquelle passe le tapis roulant par lequel passent les produits à analyser et qu'aucun employé n'intervienne en manipulant l'objet. car cela affectera les performances de l'analyse, ouvrant la possibilité d'échecs.
De plus, l'intelligence artificielle sait d'où vient chaque article, elle n'a donc pas besoin de se comparer aux millions de produits qu'Amazon traite en permanence, mais la gamme est réduite afin qu'il soit possible d'atteindre l'objectif d'amélioration des délais de livraison. .
(avec des informations de l'EFE)
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