L'Oréal, eBay, LVMH, Zalando… Comment ils misent sur la recherche visuelle
La vente en ligne fashion n'a d'yeux que pour elle. Elle, c'est la recherche visuelle, un moteur de recherche par image qui fonctionne ainsi : sur son smartphone, un cyberacheteur réalise une capture d'écran d'un sac-à-main à son goût sur Instagram, ou photographie un chapeau repéré dans une vitrine. Il uploade ensuite le visuel sur un site ou une application marchande. L'e-commerçant lui propose alors une liste de produits similaires dans son catalogue, sans que l'internaute ait eu à taper le moindre texte. Grâce à l'intelligence artificielle et au deep learning, cette technologie améliore l'expérience utilisateur.
"C'est une tendance dans la mode : les gens ont besoin d'être inspiré, pas seulement par la publicité, mais aussi par les influenceurs et les réseaux sociaux qui sont devenus des prescripteurs. Zalando fait le lien entre ce qu'ils portent et comment l'acheter", commente Jonathan Trépo, directeur général de Zalando France. Fort de plus de 20 millions de clients et d'un chiffre d'affaires 2016 de 3,6 milliards d'euros, l'e-commerçant allemand a lancé dès 2014 sa fonctionnalité de recherche visuelle, baptisée "findSimilar". Depuis un peu plus d'un an, Zalando a aussi créé un Research lab, constitué d'une dizaine de chercheurs. Ces derniers travaillent notamment sur le machine learning, la réalité augmentée et la reconnaissance visuelle au travers de "Fashion DNA". L'objectif de ce projet : permettre à l'IA de détecter les couleurs, les matières ou les textures pour bien étiqueter et catégoriser le produit en ligne. Enfin, Zalando a initié fin septembre 2017 un programme pour start-ups. Nommé Build, ce n'est ni un accélérateur, ni un incubateur, mais une plateforme qui permet aux jeunes pousses partenaires d'intégrer leurs solutions sur le site de Zalando. La première à avoir intégrer ce programme ? Bllush, société israélienne… spécialisée dans la reconnaissance d'image.
Bllush lie les images d'e-influenceurs aux produits des retailer. Concrètement, cette société analyse d'abord tous les produits d'un marchand pour détecter des tendances. Puis son IA recherche des contenus issus des réseaux sociaux pour faire correspondre ces tendances avec le style d'une star des réseaux sociaux ou d'un bloggeur de mode. "Les millennials sont des nouveaux types de consommateurs moins touchés par les tactiques publicitaires d'autrefois. Grâce aux contenus authentiques d'influenceurs, ils peuvent mieux visualiser le produit dans sa situation réelle", contextualise Nitzan Gal, CMO de Bllush. Au cas par cas Bllush signe alors des partenariats avec ces influenceurs détectés pour utiliser leur image sur le site d'e-commerce. Net-à-porter propose une démo de ce travail de matching.
Face à des acteurs du web comme Pinterest en avance sur le sujet, eBay investit aussi la recherche visuelle. En octobre 2016, le géant américain a notamment acheté Corrigon, une autre start-up israélienne spécialiste de la recherche visuelle. Depuis ce rachat estimé à 30 millions de dollars, l'e-commerçant n'a pas chômé. "Suite à des efforts de structuration des données, nos acheteurs pourront bientôt utiliser l'IA pour différents types d'interactions sur la base des photos", affirme Céline Saada-Benaben, directrice générale d'eBay France. En octobre 2017, le géant américain lancera Image Search et Find it, deux fonctionnalités en ce sens. Avec Image Search, les cyberacheteurs entrent dans la barre de recherche du marchand une image afin de trouver des produits similaires. Avec Find It, les internautes pourront partager avec eBay l'url d'une image issue des réseaux sociaux et l'appli de la marketplace listera des offres semblables. Ces options pourront être utilisées sur l'ensemble du catalogue eBay. Soit près de 1,1 milliard de références.
Style match permet de chercher parmi 85 000 produits d'ASOS en utilisant les images
Si Spartoo et Sarenza n'ont pas souhaité s'exprimer auprès du JDN sur la recherche visuelle, tel n'est pas le cas d'ASOS. L'e-commerçant anglais de mode a intégré cette technologie dans son application le 10 août dernier. Nommée "Style Match", la fonctionnalité est uniquement accessible au Royaume-Uni et sur iOS pour le moment. Elle permet de chercher parmi 85 000 produits d'ASOS en utilisant les images. "Nous avons développé ce projet pendant six mois entre la création, la conception et les phases de test. Depuis son lancement, nous constatons que les utilisateurs téléchargent plus d'images qu'ils ne prennent de photos directement", explique Richard Jones, head of product & UX chez Asos. A court terme, Style match sera bientôt disponible pour ses 15 millions de clients actifs dans le monde, sur ses huit sites et sur Android. En plus d'améliorer l'UX, ASOS aimerait aussi utiliser cette IA pour détecter les tendances de mode.
Prédire sur les réseaux sociaux
Un objectif que la start-up française Heuritech approche. Créée en 2013 par deux doctorants, cette solution en mode Saas traite plusieurs millions d'images par jour sur tous les réseaux sociaux pour détecter des tendances. Elle analyse les détails comme le type de chapeau, la couleur, la jacket, le motif militaire, le col du t-shirt ou encore la texture. Mais ce peut être aussi du contexte, le sexe de la personne, le paysage ou l'âge. Cette jeune pousse a gagné le prix LVMH innovation award.
"La recherche visuelle permet au marchand de développer du snap-and-buy"
L'Oréal et Louis Vuitton utilisent cette solution. "Par exemple, notre intelligence artificielle reconnaît quel modèle de sac à main Louis Vuitton est sur une image. Ce qui permet au marchand de développer du snap-and-buy", continue Tony Pinville. Autrement dit, prendre la photo d'un produit et savoir où l'acheter instantanément. Avec L'Oréal, Heuritech analyse plutôt les réseaux sociaux afin de comprendre l'utilisation de la cosmétique par les internautes. Selon Tony Pinville, la recherche visuelle augmente les taux de conversion des marchands ainsi que l'expérience client. Et de dérouler son argumentaire :
- Car la recherche visuelle donne des indicateurs et oriente les campagnes marketing. Concrètement, Heuritech analyse l'ensemble des profils qui s'intéressent à la mode sur les réseaux sociaux. Dans un deuxième temps, la jeune pousse filtre ceux qui portent la marque, comme Louis Vuitton. L'enjeu est alors de déterminer : qui sont ces clients ? Quels sont leurs goûts ? Par la suite, le choix des égéries, des musiques ou des univers publicitaires est facilité par exemple.
- Car la recherche visuelle aide à l'optimisation des points de vente. Récemment, la jeune pousse a détecté sur Instagram la tendance du panier en osier qu'une marque ne couvrait pas dans sa gamme. "Nous ne sommes pas là pour remplacer les créateurs, mais nous pouvons leur donner des informations pour confirmer ou infirmer des hypothèses", précise Tony Pinville.
- Car les moteurs de recherche du e-commerce deviennent plus précis. L'objectif est de réduire la liste de résultats avec des critères de recherches affinés et de perdre moins de clients sur cette étape.