L'intelligence artificielle dans la mode : Interview du vice-président d'Inspire and Engage chez Zalando

Le rôle de l'intelligence artificielle (IA) dans l'industrie de la mode et dans le secteur du commerce en général est en pleine croissance. Selon une étude réalisée en janvier par le Capgemini Research Institute, la technologie - qui, selon Capgemini, pourrait permettre aux détaillants d'économiser jusqu'à 300 milliards de dollars (267 milliards d'euros) - était utilisée par plus du quart (28 pour cent) de ceux-ci en 2018, un bond important par rapport aux 17 pour cent en 2017 et aux quatre pour cent en 2016.

La technologie est maintenant utilisée à bon escient tout au long de la chaîne d'approvisionnement de l'industrie de la mode - de l'approvisionnement à la conception, de la fabrication à la vente au détail. Nike, H&M et River Island ne sont que quelques exemples des entreprises de mode qui ont récemment investi (ou investi davantage) dans l'IA.

Un autre géant de la mode qui investit dans cette technologie, la société allemande de la vente en ligne Zalando. En octobre, la société a lancé son Algorithm Fashion Companion (AFC), un algorithme qui utilise le machine learning pour proposer des tenues à ses clients. James Healey est vice-président d'Inspire and Engage chez Zalando, où il dirige une équipe multifonctionnelle d'ingénieurs, de chefs de produits, de designers et d'experts de la vente au détail pour développer de nouvelles façons pour les consommateurs de découvrir la mode.

FashionUnited a parlé avec Healey du succès de l'AFC depuis son lancement sur le site Web de Zalando en octobre, des projets futurs de développement de la technologie et du potentiel que représente l'IA dans le domaine de la mode.

Pouvez-vous nous expliquer ce qu'est exactement l'Algorithmic Fashion Companion (AFC) et comment il a vu le jour ?

Zalando a fait un excellent travail en fournissant une large collection d'articles, mais nous nous sommes rendu compte, sur la base des commentaires de nos clients, que beaucoup d'entre eux ont deux choses en tête : d'une part, ils ont envie d'explorer et de chercher l'inspiration, prouvant ainsi que Zalando n'est pas seulement un lieu d'achat de mode, mais un lieu d'inspiration. D'autre part, bien que nous essayions toujours de nous assurer que notre gamme de produits est suffisamment large, les consommateurs peuvent souvent se sentir submergés par les 400 000 articles que nous vendons. Nous constatons une augmentation de l'engagement - les clients reviennent plus souvent, ils recherchent plus de contenu « accrocheur », mais ils ont bien du mal à le trouver étant donné la quantité de contenu que nous avons.

Nous remarquons que lorsque les clients interagissent, ils ne recherchent pas des produits individuels pour stimuler l'inspiration, ils pensent aux produits dans le contexte d'un ensemble complet. Ils veulent en savoir plus sur les styles et les tendances, ainsi que sur les occasions pour lesquelles ils pourraient vouloir les acheter. Ainsi, ils ne commencent pas en se disant « je veux une nouvelle paire de talons hauts » ou « je veux une nouvelle robe » - ils pensent plutôt « je veux quelque chose que je peux porter à un festival ce week-end, ou à un mariage » sans vraiment avoir une idée du modèle précis de vêtements qu'ils recherchent.

Les tenues sont un excellent moyen de combler cette lacune. Mais la réalisation de tenues créées à la main, qui sont très tendances, est quelque chose que nous avons eu beaucoup de mal à mettre au point. C'est pourquoi nous avons créé AFC. Zalon, notre service de stylisme composé de 800 stylistes, sélectionne manuellement les tenues que nous utilisons pour concevoir une étape de machine learning qui peut créer de manière autonome des tenues au point pour des millions de clients. Le principal avantage est que si certains de ces clients utilisent l'expérience de Zalon et travaillent avec de vrais stylistes, pour beaucoup d'entre eux, ils veulent simplement quelque chose de pratique où ils peuvent facilement glisser et se familiariser avec leurs tenues rapidement. C'est ce que nous essayons de faire.

Comment les acheteurs réagissent-ils aux ensembles par rapport aux articles individuels sur le site Web de Zalando ?

C'est génial parce que nous pouvons vraiment voir que les acheteurs sont engagés sur ça. Nous constatons que les recommandations en matière de tenue entraînent une augmentation de 40 pour cent de la taille des paniers et des taux de conversion deux fois plus élevés par rapport aux articles individuels. C'est pour cette raison que nous avons décidé d'investir dans une solution d'équipement évolutive, que nous appelons maintenant AFC.

Nous avons commencé avec une vision à long terme en tête où l'expérience de shopping ne consisterait pas tant à naviguer à travers les produits qu'à naviguer à travers les tenues et donc ces résultats nous confirment vraiment que nous allons dans la bonne direction, ce qui signifie que nous continuons à investir beaucoup plus dans ce domaine.

Ces attributs nous permettent ensuite de dire : « nous savons que ces chaussures seront assorties à cette robe », non seulement grâce à la recommandation, mais aussi grâce aux synergies de style qui ont été ajoutées afin d’enrichir le système grâce aux plus de deux millions de tenues que nous proposons.

Qu'est-ce que l'IA vous a appris sur la façon dont les gens font leurs achats ? Des données démographiques ont-elles été particulièrement prises en compte dans cette fonction ?

Oui. Si l'on considère le sexe, nos hommes sont très engagés. Si nous approfondissons la question, nous constatons que nos clients ont plus ou moins confiance en leur style et nous avons constaté que nous avons trois principaux types de clients : Ceux qui sont activement à la recherche d'un certain article et sont vraiment enclins à demander des conseils de style. D'autres qui recherchent davantage l'inspiration, donc ils ne cherchent peut-être pas une robe ou une paire de chaussures en particulier, mais une idée de ce que les gens pourraient porter aux festivals cet été ; ils veulent comprendre les nouvelles tendances. Le dernier groupe - un cas particulier - est celui du client qui a déjà un haut niveau de confiance en son style. Ce client ne veut vraiment pas qu'on lui recommande des tenues, ou bien il faut que ce soit très précis, sinon notre crédibilité en souffre, alors nous devons être très prudents sur la façon dont nous recommandons des tenues à ces clients.

Pour ces clients vraiment uniques qui ne sont pas particulièrement à la recherche de conseils de mode, nous pouvons pousser la fonction de recherche de style AI en bas de la page, ce qui rend moins probable qu'ils la trouvent, ou nous ne la montrerons pas du tout, selon la façon dont ils y ont réagi dans le passé.

Pensez-vous qu'il viendra un moment où vous n'aurez plus besoin des stylistes ?

Non, je pense que nous aurons toujours besoin de stylistes. L'IA est une occasion pour nous d'évoluer, mais les clients ont des besoins très particuliers et ils apprécient cette expérience de travailler avec des stylistes pour vraiment trouver quelque chose qui, selon eux, les aide avec leur confiance en leur style. Nous pensons que l'offre de style personnalisée des stylistes ne disparaîtra pas.

Envisagez-vous d'étendre le service de recommandation de style aux produits de beauté ?

Absolument. Nous considérons la beauté comme un élément central de la mode et d'une tenue globale. Ce qui est difficile, c'est que tous les kits de formation que nous avons utilisés avec Zalon ne contiennent pas de produits de beauté, il est donc difficile de créer le niveau de recommandations sophistiquées que nous avons pour les tenues. Nous travaillons maintenant avec notre équipe beauté et notre équipe Zalon pour essayer de comprendre comment nous allons créer ce point de données qui nous aidera à former ces algorithmes.

Cet article a été écrit pour FashionUnited.uk. Cet article a été traduit et édité en français par Sharon Camara.

Photo : Zalando