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La start-up Watiz souhaite devenir le "Shazam du vêtement"

Avec sa nouvelle application de reconnaissance visuelle dédiée aux vêtements, la start-up normande Watiz souhaite devenir le "Shazam du vêtement". Basée sur de l’analyse de photographies et bientôt d’images videos, sa solution pourrait offrir une alternative française au StyleSnap d’Amazon, selon la société qui compte déjà une cinquantaine de marques et distributeurs partenaires.
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La start-up Watiz souhaite devenir le Shazam du vêtement
Watiz finalise sa solution Epik qui permet à l'utilisateur, en train de visionner une série, de retrouver et acheter directement les vêtements portés par les acteurs © Watiz

Mettre la main sur ces escarpins aperçus au Festival de Cannes, ou sur cette veste portée par le héros de votre série préférée sera bientôt un jeu d’enfant. Après 3 ans de R&D, la start-up normande Watiz, installée à Evreux depuis 2016, s’apprête à lancer un "Shazam du vêtement". "Il est très difficile de retrouver un objet spécifique en passant par une description classique sur un moteur de recherche. On n’arrive pas à être suffisamment discriminant en quelques mots. Nous avons donc voulu créer un moteur de recherche d'objets qui soit capable de retrouver des références aperçues dans la vie de tous les jours à partir d’images fixes et de vidéos", explique Julien Capra, CEO de Watiz.


Le secteur de la mode étant propice à de telles recherches, la jeune pousse s’oriente dans cette direction. “C’est un marché conséquent où il existe une vraie demande. Et la donnée y est facilement structurée. Nous pouvons exercer directement notre solution de deep learning sur les catalogues de e-commerce des marques et distributeurs partenaires”, souligne le responsable.

 

Distinguer formes et couleurs grâce aux deep learning

Concrètement, l’utilisateur à la recherche d’une référence ouvre l’application "Watstyle". Il peut alors télécharger des photos depuis sa galerie ou les réseaux sociaux. Ou encore prendre directement une photo depuis l’application. Chaque élément de la photo est alors isolé et caractérisé grâce à une série d’algorithmes. “Nous leurs apprenons à situer spatialement le vêtement dans l’image, savoir reconnaître un jean, analyser la forme d’un col, les motifs et la texture d’un tissu, déterminer la longueur des manches… D’un point de vue scientifique, c’est un vrai challenge. Selon le corps et les mouvements de la personne, le vêtement peut adopter des déformations imprévisibles”, explique le responsable.


L’objet, ensuite décrit sous forme de vecteur mathématique, est comparé avec les produits similaires issus des catalogues des marques et distributeurs partenaires. Les produits identiques ou les plus proches sont proposés à l’utilisateur qui peut alors basculer sur le site marchand pour acheter celui qui lui convient. "A terme, les achats devraient pouvoir s’effectuer depuis notre application", pointe Julien Capra.

 

Vers l’analyse d’images video

Anticipant de futurs usages, Watiz s’attache également à entraîner ses algorithmes à l’analyse d’images vidéo. En complément de “Watstyle”, la jeune pousse a ainsi développé un prototype fonctionnel, baptisé "Epik", qui doit permettre à l’utilisateur de retrouver des articles aperçus en visionnant son film ou sa série télévisée. "Au départ, nous avions imaginé de faire apparaître des pop-up au cours du film, mais cela nous semblait peu pertinent. Lorsque l’on regarde un film, l’expérience première reste de voir celui-ci, non de faire son shopping", explique Julien Capra.


Aujourd’hui, le prototype propose d’effectuer une pause lors du visionnage afin de capturer l’objet convoité. "Ainsi, l’initiative vient de l’utilisateur. Mais en nous entretenant avec les éditeurs, nous avons imaginé une autre fonctionnalité : notre solution pourrait analyser en continu les éléments vidéos, sans interférence, et proposer une gamme de produits à la fin du programme, avance le dirigeant. En phase pilote, notre travail porte aujourd’hui sur l’ergonomie de la solution, afin de ne pas spammer l’utilisateur. Nous voulons rester un moteur de recherche et non faire de l’affichage publicitaire. L’objectif reste de proposer de nouvelles opportunités d’achats aux marques et aux distributeurs".

 

Une cinquantaine de marques et distributeurs partenaires

Afin d’améliorer son offre, la start-up, qui travaillait auparavant en B to B avec des marques intégrant directement leur solution en marque blanche à leur application, a rapidement pivoté vers le B to C. “Excepté les pure players, peu de marques disposaient d’une application mobile, pointe Julien Capra. De plus, en se cantonnant au catalogue de nos clients, le résultat avait de forte chance d’être déceptif. Aujourd’hui, en agrégeant les références de toutes les marques partenaires sur une même application, nous élargissons les possibilités de retrouver le vêtement recherché et nous offrons également aux marques plus de visibilité”.


La solution, dont la sortie est prévue d’ici la fin de l’année 2019, référence aujourd’hui plus de 300 000 produits issus d’une cinquantaine de marques et distributeurs européens partenaires. Et vise le million d’ici peu. De quoi se démarquer de la concurrence ?

 

Proposer une alternative au Stylesnap d’Amazon

Le 7 juin 2019, Amazon annonçait lors de sa première conférence re:MARS, dédiée à l’innovation, une nouvelle fonctionnalité de son application e-commerce, baptisée StyleSnap, permettant, à partir d’une simple photo, de proposer des articles similaires vendus sur Amazon. "Il s’agit plutôt d’une bonne nouvelle, se réjouit le responsable. L’intérêt d’Amazon vient confirmer que la recherche visuelle va faire partie intégrante de notre quotidien dans les années à venir. Son application va d’ailleurs en encourager l’usage. Et puis les distributeurs, dont Amazon est l’ennemi commun, vont vouloir s’équiper pour riposter. Et nous serons là pour leur proposer notre solution."

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