La recherche visuelle transforme notre facon d’acheter de la mode en ligne
Pourquoi la recherche visuelle compte aujourd’hui
Il y a quelques annees, trouver un vetement precis en ligne signifiait deviner les bons mots-cles. On tapait quelque chose comme "robe portefeuille bleu marine a pois blancs" en esperant que le moteur de recherche comprenne. Ce processus etait lent et souvent decevant.
La recherche visuelle inverse cette logique. Les acheteurs prennent une photo ou televersent une capture d’ecran, et le systeme renvoie des articles visuellement proches du catalogue. Cette technologie progresse d’environ 30 % par an, portee par les progres de la reconnaissance d’image et par un constat simple : une image communique un style plus vite que n’importe quelle description textuelle.
Comment fonctionne la technologie
Au coeur de la recherche visuelle se trouve un type de reseau de neurones appele reseau de neurones convolutif, ou CNN. Ce reseau analyse une image couche par couche, detectant d’abord les contours et les textures, puis combinant ces caracteristiques de bas niveau en concepts plus abstraits comme la forme d’un col, la longueur des manches ou les motifs du tissu.
Une fois l’image traitee, le CNN produit une representation numerique compacte appelee embedding. On peut la comparer a une empreinte digitale de la photo. Le systeme compare cette empreinte aux embeddings generes pour chaque produit du catalogue. Les articles dont les embeddings sont les plus proches apparaissent comme resultats. L’ensemble de la recherche prend generalement moins d’une seconde.
Les plateformes qui montrent la voie
Google Lens permet aux utilisateurs de pointer leur telephone vers n’importe quel vetement et de voir des resultats d’achat presque instantanement. Pinterest Lens adopte une approche similaire mais relie les resultats a son flux de decouverte, permettant aux utilisateurs de sauvegarder des looks et d’explorer des styles associes. ASOS Style Match, integre directement dans l’application du detaillant, se concentre sur la correspondance entre les photos telechargees et les articles disponibles a l’achat.
Chaque plateforme a suivi un chemin legerement different, mais toutes partagent un objectif commun : reduire l’ecart entre voir quelque chose qui plait et pouvoir l’acheter.
Ce que les detaillants peuvent y gagner
Pour les detaillants, la recherche visuelle resout un probleme persistant. La recherche textuelle traditionnelle depend d’un etiquetage precis et de descriptions produit coherentes. La recherche visuelle contourne entierement ce goulot d’etranglement, car l’algorithme lit l’image elle-meme plutot que de s’appuyer sur des metadonnees redigees par un humain.
Les premiers adoptants signalent des taux de conversion plus eleves, des sessions plus longues et moins de recherches abandonnees. Quand les acheteurs trouvent rapidement ce qu’ils cherchent, ils sont plus enclins a finaliser un achat.
Demarrer avec l’implementation
Les detaillants qui souhaitent ajouter la recherche visuelle disposent de plusieurs options. Les API cloud des grands fournisseurs offrent des solutions cle en main necessitant un effort d’ingenierie minimal. Pour les marques ayant de grands catalogues et des besoins specifiques, entrainer un modele personnalise sur des images produit proprietaires offre une meilleure precision. Une solution intermediaire existe aussi : des fournisseurs specialises proposent des modeles pre-entraines pour la mode qui peuvent etre affines avec les donnees du detaillant.
Les couts varient, mais la barriere a l’entree a considerablement baisse ces deux dernieres annees. Ce qui necessitait autrefois une equipe dediee en apprentissage automatique peut desormais etre gere avec un petit projet d’integration et un abonnement mensuel raisonnable.
La recherche visuelle n’est pas un concept futuriste. Elle influence deja la facon dont des millions de personnes decouvrent et achetent des vetements au quotidien.