L’IA moteur de recommandations dans la mode

La mode n’échappe pas au progrès de l’IA ! Dans une société régie par l’image, startups et distributeurs démocratisent l’accès à un styliste personnel. Des algorithmes aident désormais ces derniers à déterminer, parmi la quantité de vêtements proposés en ligne, les tenues les plus adaptées à chacun de leurs clients.

A la question “que vais-je bien pouvoir porter aujourd’hui ?”, la chaîne japonaise Uniqlo répond à l’aide d’un chatbot dont les recommandations se fondent à la fois sur l’historique d’achat du client, son horoscope et le regard extérieur d’un styliste ! Comme dans la finance, l’industrie ou la santé, dans l’univers de la mode, on voit se multiplier les algorithmes, qui tâchent de deviner les prochaines tendances ou de proposer à chacun des tenues personnalisées en fonction de son style et de sa morphologie…Mais dans un univers subjectif par essence, les clients ne se contentent pas encore du verdict de la machine et attendent un conseil personnel soutenu par un regard humain.

 

Plus de données pour plus de recommandations

 

Service en ligne, Stitch Fix rassemble plusieurs milliers de stylistes qui sélectionnent des vêtements pour leurs clients en croisant intelligence artificielle et données de vente avec leurs propres goûts. Les clients communiquent leurs mensurations, leur budget et ce qu’ils aiment et n’aiment pas porter (un simple tour sur leur compte Instagram suffit aux stylistes à se forger une idée du style de chacun). Ces éléments en tête, ils opèrent des sélections parmi les propositions émises par l’algorithme. Un modèle efficace à en croire les effectifs de la société, passés de 100 à 3 700 collaborateurs en cinq ans…  Sans compter que grâce au machine learning, l’algorithme se nourrit des sélections des stylistes pour améliorer sans cesse ses propositions.

 

A ses détracteurs qui jugent qu’une relation personnalisée ne peut être établie avec son client au travers d’une interface d’ordinateur, Stitch Fix pourra opposer le discours de collaborateurs dont certains ressentent une réelle proximité avec leurs clients, “ presque comme s’ils étaient des amis”. Et pour pallier les réserves quant à l’objectivité de ce type de recommandations, Amazon, qui développe le même type d’algorithmes, se targue d’avoir constitué un réseau de stylistes aux backgrounds et horizons suffisamment diversifiés pour que la machine puisse établir une ligne commune.

 

Lire l’article (en anglais)

 

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