Le Français Seenk veut révolutionner la mode avec l'intelligence artificielle

L'agence digitale lance un moteur de conseils personnalisés tirant parti du supercalculateur Watson d'IBM. Il cible dans un premier temps les e-commerçants du secteur de la mode.

L'agence digitale parisienne Seenk lance une application mobile de digitalisation de la relation client à destination du secteur de la mode. "Elle permet aux e-commerçants positionnés dans ce domaine de proposer un Personal Shopper virtuel", explique Clément Derock, directeur associé et fondateur de Seenk. "Cette app, que nous commercialisons en marque blanche, va en effet pouvoir répondre aux questions de leurs clients, les orienter, leur recommander tel ou tel produit au catalogue. Le tout de manière personnalisée, en fonction de leurs préférences et du contexte."

Un conseiller digital livrant des réponses personnalisées

Commercialisée aux e-commerçants en marque blanche, l'app Wearing est dessinée pour conseiller les clients à la manière d'un Personal Shopper.  © Seenk Lab

Baptisée Wearing, la technologie de Seenk va permettre d'apporter des réponses en fonction de la taille et de la morphologie du client, de ses goûts, de son budget... Elle pourra, aussi, prendre en compte, via l'analyse permanente de contenus web, les dernières tendances de la mode et les cultures vestimentaires pour faire face aux interrogations les plus diverses. Que porter dans telle ou telle occasion (un mariage par exemple) ? Quelle est la différence entre une veste et un blazer ? Quelle cravate choisir avec telle couleur de chemise ?

Sous le capot, Seenk associe plusieurs technologies. Au cœur du dispositif, Wearing fait appel au service d'intelligence artificielle en mode cloud Watson Cognitive d'IBM. "Il est notamment utilisé pour l'indexation des données et l'analyse sémantique des questions de l'utilisateur", précise Seenk. La brique de Big Blue est associée à une plateforme de cloud privé - motorisée par les algorithmes de l'Américain Findability Sciences. Son but : faire lien entre les réponses provenant de Watson et les bases du marchand (données clients, historique d'achat, produits...).

Le machine learning pour suivre les nouvelles tendances

"Grâce à Watson et ses capacités d'analyse sémantique, l'app est capable de comprendre les questions des consommateurs en langage naturel", explique Clément Derock. La capacité de la technologie d'IBM en matière de machine learning est aussi exploitée pour enrichir en permanence la connaissance du système sur l'univers de la mode, ses dernières tendances, et l'évolution des goûts du consommateur.

Architecture du cloud motorisant le Personal Shopper virtuel de Seenk. © Seenk

Pour l'heure, Watson n'est pas disponible en français. Il se limite au traitement de l'anglais, de l'espagnol et du japonais. "Nous pouvons néanmoins ajouter une couche de traduction pour prendre en charge le français. Mais le support du français par Watson est pour très bientôt", indique Clément Derock chez Seenk.

Une entité dédiée à Wearing

Seenk s'est doté d'une entité pour porter sa nouvelle activité d'éditeur : Seenk Lab. Répartie entre Paris, Boston et Bombay, elle compte 85 personnes (designers d'interface, développeurs et spécialistes de la data). Une structure entièrement auto-financée qui doit permettre à Seenk de décliner son offre pour d'autres secteurs. Un deuxième chantier centré sur l'univers du vin a d'ailleurs déjà été lancé.

Le projet Wearing n'est pas tout à fait la première initiative de Personal Shopper virtuel basé sur Watson. Aux Etats-Unis, le Californien Fluid a accompagné le fabricant de vêtements de plein air The North Face dans la création d'un tel service. Suivant la même philosophie que Wearing en termes de personnalisation de la relation client, il a d'abord été intégré au site marchand de la marque pour assister les visiteurs dans leurs recherches (lire l'article : Comment The North Face a appliqué Watson à l'expérience d'achat). The North Face vient d'annoncer son intention de le décliner sous la forme d'une app mobile le mois prochain (Lire cet article de Venturebeat).

IBM / Supercalculateur