Supr Daily améliore les expériences de ses partenaires et de ses clients grâce au machine learning sur AWS

Basé à Bangalore, Supr Daily est un service de commande et de livraison de produits d'épicerie qui permet aux clients de commander des produits frais à domicile. Plus de 200 000 clients utilisent Supr Daily pour commander du lait, des œufs, des fruits et légumes frais et d'autres produits qui leur sont livrés avant 7 h du matin chaque jour. Mais pour soutenir son réseau de milliers de partenaires de livraison dans six villes et gérer son inventaire de milliers de produits, Supr Daily devait faire évoluer ses systèmes de vérification de la livraison des commandes et de planification de l'inventaire. Dans le même temps, la croissance de l'entreprise s'est accélérée, car les restrictions dues à la pandémie de COVID-19 ont limité les achats en personne, ce qui a contribué à une augmentation de 70 % du nombre de nouveaux utilisateurs.

Pour soutenir cette croissance et rendre ses systèmes d'inventaire et de livraison évolutifs, Supr Daily a créé de nouvelles solutions sur Amazon Web Services (AWS). Grâce à une suite de services AWS, dont Amazon Rekognition, qui automatise l'analyse d'images à l'aide du machine learning (ML), Supr Daily a rendu le processus de vérification des livraisons plus rapide, la gestion de l'inventaire plus simple et son architecture globale plus évolutive pour soutenir une croissance continue.

Supr Daily est une start-up de livraison de produits d'épicerie qui a été fondée en 2015. Filiale de la société de commande et de livraison de nourriture en ligne Swiggy, elle a commencé comme une entreprise de livraison de lait, mais s'est depuis développée pour proposer des milliers d'articles qu'elle livre le matin aux clients dans six villes. Avec chaque commande de Supr Daily, le partenaire de livraison charge une photo comme preuve que la livraison a été effectuée correctement. Ces images doivent être de haute qualité pour les besoins du support client et pour renforcer la confiance des clients. Cependant, il arrive parfois que les partenaires de livraison soumettent des photos qui sont floues ou prises sous un mauvais angle. Cela peut retarder le traitement des remboursements et donner lieu à des demandes de remboursement inutiles ou frauduleuses. L'entreprise estime que jusqu'à 25 % des remboursements ont été effectués de manière incorrecte, principalement en raison de la mauvaise qualité ou de l'absence de photos de livraison. Cependant, la vérification des images demandait trop de ressources pour être effectuée manuellement. « Nous ne pouvions examiner que 5 à 10 % des images, et même cela était difficile et prenait du temps », explique Praveen Kumar, directeur des produits d'approvisionnement et de l'expérience client chez Supr Daily. De plus, la plupart des livraisons ont lieu dans un délai d'environ 3 heures, de 4 h à 7 h du matin, ce qui rend difficile le suivi des photos en temps réel.

Supr Daily voulait automatiser le processus de vérification des photos afin de pouvoir déterminer instantanément si un partenaire de livraison devait prendre une meilleure photo. L'entreprise a décidé d'utiliser le ML pour réduire le travail manuel et augmenter la vitesse et la précision du système. Après avoir réalisé que la création de la technologie en interne serait trop coûteuse et complexe, l'entreprise a commencé à travailler sur plusieurs preuves de concept en utilisant Amazon Rekognition en 2020. « En créant sur les services AWS, nous n'avions plus à gérer l'infrastructure », explique Siddardha Garimella, responsable principal de l'ingénierie chez Supr Daily. « L'utilisation d'Amazon Rekognition simplifie également la solution, de sorte que nous pouvions avoir quelqu'un avec peu d'expérience en ML à bord et commencer à créer des modèles rapidement. »

Chaque fois qu'un partenaire de livraison soumet une photo des marchandises livrées, Supr Daily envoie automatiquement cette photo à Amazon Rekognition, qui utilise le ML pour contrôler la qualité de la photo et vérifier qu'elle est valable comme preuve de livraison. Ce système facilite la vérification en quasi temps réel que les livraisons ont été effectuées et que les images de confirmation sont de haute qualité. En utilisant les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, une fonction que les entreprises peuvent utiliser pour identifier des objets et des lieux dans les images qui sont spécifiques à leurs besoins commerciaux, le processus ne prend que 350 ms par image. « Nous avons pu développer une solution qui non seulement fonctionne mieux mais aussi plus rapidement », déclare M. Praveen. « Nous avons ainsi cessé de dépendre des personnes pour porter des jugements et nous nous sommes plutôt appuyés sur des données quantitatives pour comprendre ce qui se passe réellement. » Supr Daily utilise les images qu'elle stocke sur Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d'objets qui offre une capacité de mise à l'échelle, une disponibilité des données, une sécurité et des performances à la pointe de l'industrie, pour créer des modèles Amazon Rekognition personnalisés capables de reconnaître les articles sur les images avec une précision de 95 %. « Lorsque quelqu'un dans l'équipe veut mettre à jour ou améliorer une fonction, il peut accéder directement à Amazon Rekognition et créer un nouveau modèle », explique M. Siddardha. « Il peut mettre à jour le système, et, en quelques secondes, commencer à utiliser le dernier modèle. » En utilisant Amazon Rekognition, l'entreprise a également réduit les coûts de la reconnaissance d'images. 

Depuis 2020, Supr Daily utilise égalementAmazon Forecast, qui permet de prévoir les résultats commerciaux facilement et avec précision à l'aide du ML, pour analyser les données relatives au comportement des clients et s'assurer qu'elle dispose des stocks adéquats pour répondre à la demande. Le flux de travail de prévision de la demande était auparavant manuel, mais Supr Daily l'a automatisé sur AWS, en effectuant la prévision sur les données stockées dans Amazon S3 et en recevant les résultats rapidement. Ensuite, l'entreprise utilise Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), qui fournit des files d'attente de messages entièrement gérées pour les microservices, les systèmes distribués et les applications sans serveur, pour envoyer une notification contenant les résultats aux équipes d'approvisionnement, qui peuvent passer des commandes et s'assurer que les articles sont en stock. « Nos utilisateurs professionnels peuvent simplement se rendre sur le tableau de bord, charger leurs données et voir les résultats », explique M. Siddardha. « Le processus est incroyablement rapide ». Sur AWS, Supr Daily a amélioré son pourcentage d'erreur absolu moyen de 25 %.

Comme AWS gère l'infrastructure, Supr Daily peut itérer plus rapidement et accélérer la mise sur le marché de nouvelles fonctions. Parallèlement, le backend de l'application est hébergé sur AWS Elastic Beanstalk, un service simple à utiliser pour le déploiement et le dimensionnement d'applications et de services Web, ce qui rend la solution suffisamment évolutive pour prendre en charge des millions de clients dans plusieurs villes. La mise en œuvre de ces services a été simple. « L'un des principaux avantages de l'utilisation des services AWS est qu'ils sont prêts à l'emploi. Quelqu'un qui ne serait pas extrêmement doué en matière de technologie peut commencer à créer des solutions pour relever des défis commerciaux », déclare M. Siddardha. Même sans scientifiques des données dédiés, Supr Daily a créé une solution qui améliore son application pour les partenaires et les clients et qui peut évoluer pour inclure plusieurs villes. « AWS rend l'expérimentation plus simple, le déploiement plus rapide et l'accès à nos données plus pratique », déclare M. Siddardha.

Supr Daily prévoit une croissance continue et cherche des moyens d'améliorer son application de livraison pour les acheteurs grâce à AWS. L'un des objectifs est d'offrir des suggestions adaptées aux intérêts des utilisateurs lorsqu'ils parcourent l'application en utilisant Amazon Personalize, que les développeurs peuvent utiliser pour créer des expériences utilisateur personnalisées en temps réel plus rapidement à grande échelle.

« De l'approvisionnement en infrastructure à la création de systèmes de reconnaissance d'images et de planification de l'inventaire, AWS gère tout ce dont nous avons besoin. Et il est simple de passer à l'échelle supérieure pour prendre en charge nos cas d'utilisation, » déclare M. Siddardha.