Essayer virtuellement des vêtements de Zalando and Co : est-ce que ça marche ?

Le premier clic sur le jean est toujours aussi vif et plein de conviction. Mais avec chaque photo de la galerie, les doutes grandissent : le pantalon sera-t-il aussi galbé sur vos fesses ? Quelle est la bonne taille ? Sera-t-il encore convaincant une fois envoyé de l’espace virtuel à la réalité par courrier ?

Les vêtements achetés en ligne sont retournés en grande quantité. Chez Zalando un morceau sur deux. C’est fastidieux pour les clients, coûteux pour les détaillants et cela nuit à l’environnement ; en raison du transport et parce que de nombreux vêtements non revendu devenir.

Si vous saviez ce qui se passe avant de commander, tout le monde gagnerait. Est-ce que ça peut être si dur ?

Peu de temps après m’être posé cette question, je me retrouve dans le salon, vêtue de vêtements moulants. Mon smartphone est posé sur une chaise devant moi et me donne des ordres : « Alignez votre corps droit ! Levez votre bras droit ! “Jambes un peu écartées.”

Quand j’ai enfin tout compris, la caméra clique. Ensuite, je devrais me retourner pour une photo de profil. L’application Zalando fonctionne sur mon téléphone portable : elle calcule mes mesures, telles que la longueur des bras et le tour de hanches, à partir des deux photos. Celles-ci sont enregistrées et les photos sont supprimées.

De Soundcloud et des sites pornographiques au monde de la mode

Ce que j’essaie ici, c’est le travail de Stacia Carr, une Américaine à la coupe courte rose-blond. Il y a huit ans, elle a abordé la question du conseil en matière de taille chez Zalando avec six scientifiques et quelques hommes d’affaires. Aujourd’hui, Zalando emploie quatre-vingts personnes.

Un grand nombre d’entre eux travaillent à Zurich, car Zalando a racheté en 2020 la spin-off de l’ETH Fision et sa technologie de numérisation corporelle. Carr lui-même travaille principalement au siège de l’entreprise à Berlin.

Elle a quitté la Silicon Valley, où elle a travaillé comme ingénieur logiciel dans l’industrie de la musique et de la vidéo, notamment pour Sony, Soundcloud et Kink.com, une société de sites Web pornographiques. Leur objectif est d’offrir une bonne expérience client, qu’il s’agisse de musique, de vidéos ou de vêtements. “La grande différence chez Zalando : l’accent est mis sur le produit physique.”

En fait, pas un, mais deux : le vêtement et le corps du client. Et les deux ne sont pas si faciles à numériser.

Les fabricants ne savent pas si leurs vêtements leur conviennent

Carr souligne que les fabricants de vêtements pourraient également bénéficier d’une cabine d’essayage virtuelle. Ce serait un retour à une époque révolue où les vêtements étaient encore adaptés au corps. «Aujourd’hui, nous appellerions cela l’échange de données en temps réel», explique Carr.

De nos jours, les vêtements sont principalement fabriqués dans des usines et vendus dans les magasins. Le fabricant ne sait pas qui essaie ses pantalons, qui les achète et qui est déçu. «Dans le vestiaire, où nous essayons et choisissons, toutes les informations dont les producteurs ont besoin sont contenues», explique Carr.

Quiconque parvient à faire entrer le vestiaire dans l’espace numérique peut collecter et exploiter toutes ces informations : c’est un trésor de données. Mais pour l’atteindre, il faut de la confiance.

Seuls les clients réguliers reçoivent des recommandations de taille

Les clients constituent le moindre problème pour Zalando. Carr a déclaré qu’ils étaient surpris de voir à quel point les gens étaient disposés à prendre des photos d’eux-mêmes en utilisant l’application et à partager leurs messes. «Cela montre à quel point la souffrance causée par des vêtements mal commandés est grande.»

Les clients frustrés acceptent beaucoup. Comme moi en auto-expérimentation. La mauvaise nouvelle, cependant, c’est que Zalando connaît désormais la largeur de mes épaules, mais ne peut pas me dire quelle taille de manteau je dois commander.

Seuls les clients réguliers le savent. Zalando dispose déjà d’une longue liste de vêtements achetés et retournés, des points de données qui peuvent être utilisés pour les recommandations de tailles.

Selon Carr, les acheteurs expérimentés qui utilisent la fonction de recommandation renvoient déjà 10 % de vêtements en moins. En utilisant leurs données, Carr et son équipe souhaitent désormais créer des algorithmes qui pourront également faire des suggestions à des personnes comme moi à l’avenir.

Zalando a un problème qu’une startup zurichoise n’a pas

Mais pourquoi mes mesures ne suffisent-elles pas pour me dire quelle taille je dois commander ? Il y a trois raisons.

Premièrement, les mesures corporelles ne sont pas entièrement précises. Le fait que vous inspiriez ou expiriez peut modifier votre tour de poitrine d’un ou deux centimètres seulement. Et l’endroit exact où les mesures sont prises peut varier d’un tailleur à l’autre.

Deuxièmement, la masse ne fait pas tout. Le fait que quelque chose soit ajusté dépend également des caractéristiques du matériau et de ce que quelqu’un perçoit comme étant serré ou lâche.

Le troisième problème est que les marques de mode n’aiment pas divulguer leurs données. Carr le décrit ainsi : « À l’heure actuelle, il n’existe aucune norme dans l’industrie de la mode sur la manière dont les données de production sont partagées. » Nous travaillons avec plusieurs marques à qui nous fournissons des informations à partir des retours clients sur les produits. Cela inciterait les entreprises à partager des données détaillées sur les produits.

S’ils ne le font pas, Zalando doit mesurer lui-même les nouveaux vêtements. Il existe nos propres modèles ajustés qui ne doivent pas nécessairement être beaux, mais plutôt avoir des mesures représentatives. Mais Zalando ajoute chaque jour des centaines de nouveaux produits à sa gamme. Cela prend déjà beaucoup de temps de tous les photographier. L’entreprise effectue principalement des mesures sur des articles populaires particulièrement exigeants en termes de taille et de coupe, comme les jeans.

Les marques de vêtements hésitent à partager des données car elles entretiennent une relation complexe avec Zalando. Vous négociez les prix et conditions d’achat avec la plateforme. Zalando a le pouvoir sur le nombre d’acheteurs en ligne qui voient un article particulier. Parallèlement, elle produit également ses propres vêtements et est donc en concurrence avec les marques.

Les marques de vêtements ont moins de soucis à l’égard d’un fournisseur de logiciels. C’est ainsi que la startup zurichoise Alter Ego peut rivaliser avec les nombreux ingénieurs de Zalando : elle dispose de plus de données.

De la feuille de découpe à l’essayage virtuel du T-shirt

Fayçal M’hamdi a fondé la startup avec Pietro Zullo après une formation en commerce à l’ETH. M’hamdi est un ingénieur marocain exubérant et, de son propre aveu, accro au shopping.

Il explique que les marques de vêtements partagent leurs planches de patrons directement avec sa startup : certaines d’entre elles envoient simplement leurs données DXF via WhatsApp. Les designers utilisent les données DXF pour passer des commandes auprès des entreprises, elles sont transmises directement aux machines qui coupent le tissu. La startup Alter Ego les utilise pour simuler les vêtements en 3D.

Il existe également un avatar personnel que les utilisateurs peuvent créer à partir de photos ou en répondant à quelques questions sur la taille, le poids et la forme du corps. La startup achète pour cela la technologie à la société Meshcapade. Il calcule ensuite à quoi ressemblent les vêtements sur l’avatar. « La base, ce sont les données DXF et les lois de la physique », explique M’hamdi. Un pantalon trop grand tomberait donc vers le bas pour le moment. Cela semble un peu étrange. La startup travaille actuellement à faire en sorte que le message « trop grand » apparaisse simplement à la place.

La technologie fonctionne déjà pour les T-shirts et les simples pulls. Entre autres choses, à La marque suisse Muntagnard vous permet d’essayer virtuellement certains T-shirts. Selon M’hamdi, cela fonctionne avec précision dans 97 pour cent du temps.

Pour intégrer le logiciel dans leur boutique en ligne, les marques de vêtements n’ont qu’à télécharger leurs fiches de patrons, le reste est largement automatisé. Même les contrats par lesquels Alter Ego garantit le traitement confidentiel des données sont établis automatiquement. « Avec les marques de luxe, c’est un peu plus compliqué et ça demande plus d’accords et de contrats », précise M’hamdi.

Zurich est un leader mondial dans la simulation vestimentaire

L’un des premiers partisans d’Alter Ego est Louis Portal, co-fondateur de la startup Fision, rachetée par Zalando il y a quelques années. La raison de l’achat n’était probablement pas seulement la technologie, mais surtout le savoir-faire des collaborateurs. Parce que c’est rare dans le monde.

Mais pas à Zurich. Parce que voiciIl existe aujourd’hui l’un des meilleurs groupes de recherche au monde pour cela : le laboratoire de l’ETH pour la géométrie interactive. Fision et Alter Ego ont tous deux bénéficié de ces recherches. Peu importe qui perfectionne en premier le vestiaire numérique, il est fort probable que cela vienne de Zurich.

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