Les mots sont une terrible façon de décrire la mode. Essayez de décrire un motif spécifique : “Chemise bleue à rayures verticales blanches, col large, tissu oxford”. Même si vous tapez cela parfaitement, le moteur de recherche peut vous montrer un t-shirt bleu. Recherche visuelle résout ce problème. Il permet à l’utilisateur de dire : “Je veux ceci” et d’afficher une image. Pour la génération Z, la caméra est le périphérique d’entrée principal, pas le clavier. Ils voient un regard sur TikTok. Ils en ont fait une capture d’écran. Ils veulent l’acheter. Si votre application ne prend pas en charge la « Recherche par image », vous les obligez à traduire le désir visuel en mots-clés. C’est dans cette couche de traduction que vous perdez la vente.

Pourquoi Maison Code en parle

Chez Maison Code Paris, nous opérons à l’intersection du Luxe et de la Technologie. Nous avons vu trop de marques investir des millions dans la “Transformation Digitale” pour ne voir qu’une croissance plate.

Nous en discutons car le ROI de cette stratégie est souvent mal compris. Il ne s’agit pas seulement de “modernisation”, mais de maximiser la Valeur Vie (LTV) de chaque interaction numérique.

Pourquoi Maison Code discute de la recherche avec les CTO

La recherche est l’action la plus intentionnelle sur un site. Les utilisateurs qui effectuent des recherches convertissent 4 fois plus que les utilisateurs qui naviguent. Mais la « recherche de texte » est interrompue pour les produits visuels. Nous mettons en œuvre des moteurs de recherche multimodaux (Texte + Image) pour capturer l’intention que les mots ne peuvent pas exprimer. Nous transformons l’appareil photo en lecteur de carte de crédit.

1. La boucle « Voir, vouloir, acheter »

L’entonnoir traditionnel est linéaire :

Réaliser le besoin (« J’ai besoin d’une robe »).
Recherchez Google (« Robe à fleurs d’été »).
Parcourez les résultats.
Cliquez.

Le Visual Funnel est immédiat :

Voir une tenue cool sur Instagram.
Capture d’écran.
Téléchargez sur l’application de marque.
Achetez. Cela réduit le « délai de découverte » de quelques minutes à quelques secondes. ASOS, Pinterest et Google Lens ont formé les utilisateurs à s’attendre à cela. Si un utilisateur voit un sac à main à 3 000 € sur une célébrité, il ne veut pas deviner le nom du modèle. Ils veulent que la machine l’identifie.

2. La technologie : recherche de vecteurs et intégrations

Comment un ordinateur sait-il qu’une photo d’une « Robe Rouge » correspond à un produit de votre catalogue ? Il n’utilise pas de “Mots clés”. Il utilise des Vecteurs. Nous utilisons des modèles d’IA (comme CLIP d’OpenAI ou ResNet de Google) pour convertir des images en nombres.

Image A (Photo utilisateur) -> [0.1, 0.5, 0.9...]
Image B (Photo du produit) -> [0.1, 0.5, 0.8...] La base de données calcule la distance mathématique entre ces nombres. Plus les chiffres sont proches, plus les produits sont similaires. Il s’agit de la Recherche sémantique. Il comprend « Style », « Ambiance » et « Texture » sans qu’un seul mot-clé ne soit balisé.

Pile d’implémentation

Modèle d’intégration : CLIP (OpenAI).
Base de données vectorielles : Pinecone, Milvus ou Weaviate.
Frontend : Une icône « Caméra » dans la barre de recherche.

3. La stratégie « Shop The Look »

Le luxe ne consiste pas à vendre un seul objet. Il s’agit de vendre un style de vie. Lorsque vous téléchargez la photo d’un mannequin portant une veste, un pantalon et des chaussures :

Ancienne recherche : ne trouve rien (l’image est trop complexe).
Visual AI : Détecte 3 cadres de délimitation.
- Boîte 1 : Veste (Match : SKU-99).
- Encadré 2 : Pantalons (Match : SKU-88).
- Encadré 3 : Chaussures (Match : SKU-77). L’interface utilisateur indique : “Achetez ce look”. L’utilisateur peut ajouter la tenue complète au panier en un seul clic. Cela augmente considérablement la valeur moyenne des commandes (AOV).

4. SEO visuel : Google Images

N’oubliez pas le Web ouvert. Google Images est le deuxième moteur de recherche au monde. Les gens recherchent « Robe d’invité de mariage » et passent à l’onglet « Images ». Pour gagner ici, vous avez besoin du Visual SEO.

Images haute résolution : Google donne la priorité à un contenu net.
Données structurées (schéma du produit) : vous devez envelopper votre image dans un code JSON-LD qui indique à Google : “Ceci est un produit. Prix : \€500. En stock.”
Noms de fichiers descriptifs : red-silk-gown-gucci.jpg, et non DCM_1293.jpg.
Alt Text : Décrivez l’image pour l’accessibilité et les robots.

5. Le sauveur « en rupture de stock »

La recherche visuelle est la meilleure défense contre l’OOS (Out of Stock). L’utilisateur recherche des « mocassins en velours bleu » spécifiques. Vous êtes épuisé. Recherche standard : “0 résultats.” (L’utilisateur part). Recherche visuelle : “Nous n’avons plus cette chaussure spécifique, mais voici 5 chaussures visuellement similaires.”

Même famille de couleurs. *Même silhouette.
Même tissu. Parce que l’IA correspond à « Vibe », et pas seulement au SKU, vous fidélisez le client en proposant une alternative pertinente.

Instagram et TikTok sont des plateformes visuelles. Votre moteur de recherche visuelle doit ingérer votre flux social. “Avez-vous vu ça sur notre Instagram ?” Permettez aux utilisateurs de cliquer sur une image déroutante de votre flux et de trouver instantanément les produits. Cela comble le fossé entre « Engagement » et « Transaction ». Rendre le flux achetable par défaut (en utilisant la vision par ordinateur, et non le marquage manuel).

7. La couche de métadonnées (marquage IA)

Le marquage manuel est ennuyeux et sujet aux erreurs. « Est-ce « Marine » ou « Bleu foncé » ? Utilisez Visual AI pour étiqueter automatiquement votre catalogue.

Téléchargez 1000 images.
L’IA génère des tags : « Décolleté : Col en V », « Manche : Longue », « Motif : Floral », « Ambiance : Bohème ». Cela enrichit également votre recherche de texte. Un catalogue plus riche signifie de meilleurs résultats filtrables.

9. L’effet Pinterest (Découverte)

Pinterest est le seul réseau social où les publicités sont du contenu. Les gens y vont pour trouver des choses à acheter. La recherche visuelle transforme votre site en Pinterest. Autorisez les utilisateurs à créer des « Tableaux » ou des « Collections » sur votre site. “Mon look de mariage”. “Mon ambiance estivale”. Laissez ensuite l’IA recommander des produits adaptés à cette carte. “Ce sac correspond à l’ambiance de votre Summer Board.” Cela augmente la durée de la séance et l’investissement émotionnel.

10. Intégration AR (visualisation du résultat)

La recherche visuelle trouve le produit. La RA (Réalité Augmentée) prouve que cela convient. (Voir Opportunité spatiale). Une fois que l’IA a identifié le canapé… Le bouton « Afficher dans la pièce » devrait apparaître instantanément. Ne les obligez pas à chercher à nouveau. Connectez l’entonnoir « Recherche » à l’entonnoir « Vérification ». Sans friction.

11. Le problème Fashion MNIST (données de formation)

L’IA est aussi bonne que ses données d’entraînement. Si vous entraînez votre modèle sur des photos génériques… cela échouera. Vous devez affiner le modèle sur Votre catalogue. Nourrissez-lui votre esthétique spécifique “Maison Code”. Entraînez-le à reconnaître la différence entre « Écru » et « Blanc ». Il s’agit de IA privée. Ne vous fiez pas à des modèles génériques formés sur des photos de chiens. Le contexte est roi.

12. L’angle de confidentialité (visage flou)

Lorsque les utilisateurs téléchargent des photos… ils téléchargent des visages. Il s’agit de PII (informations personnellement identifiables). Règle : Traitez l’image dans le navigateur (côté client) si possible. Ou floutez immédiatement les visages sur le serveur avant le stockage. Ne stockez pas les selfies des utilisateurs dans votre base de données, sauf si cela est nécessaire. “On analyse la robe, pas le visage.” Soyez clair. La confidentialité renforce la confiance nécessaire pour utiliser la caméra.

13. Le Smart Mirror (Intégration Retail)

La recherche visuelle n’est pas réservée à l’application. C’est pour le magasin. Scénario : L’utilisateur apporte une robe dans la cabine d’essayage. Le Miroir (RFID + Caméra) reconnaît la robe. “Ça a l’air génial. Voulez-vous voir les chaussures assorties ?” L’utilisateur appuie sur “Oui”. Un associé du magasin apporte les chaussures. C’est la Boucle Phygitale. La reconnaissance visuelle déclenche un service du monde réel.

14. L’économie des conservateurs (IA humaine)

L’IA visuelle est puissante. Mais le goût humain est meilleur. Stratégie : Utiliser l’IA pour proposer, l’humain pour disposer. Permettez à vos stylistes de « organiser » les résultats de l’IA. “L’IA suggère ces 5 chaussures. Notre styliste Chloé recommande la n°3.” Intégrez le badge « Stylist Pick » sur les résultats de l’IA. Cela combine l’échelle des algorithmes avec la confiance de l’expertise humaine. Il s’agit de Cyborg Commerce.

15. Conclusion

L’avenir de la recherche est multimodal. Nous chercherons avec notre voix, avec notre caméra et avec notre histoire. Le clavier était un pont temporaire entre l’intention humaine et la compréhension des machines. La recherche visuelle supprime le pont. Il relie l’œil directement à l’appareil photo. Il ne ment pas. Il nous montre ce que nous désirons, instantanément, sans les frictions de la langue ou de la traduction. Si vous parvenez à créer un système qui comprend le langage visuel de votre client, vous gagnerez sa fidélité pour toujours. L’avenir n’est pas écrit. Cela se voit.

Les clients ne trouvent pas ce qu’ils voient ?

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