- 2 days ago
Session de pitchs du Hackathon Fashion Tech organisé par l’Institut Français de la Mode en partenariat avec l’École 42. Les équipes présentent leurs concepts à l’intersection de la mode et de la technologie, évalués en direct par un jury d’experts du secteur. Les meilleures idées sont mises en œuvre en temps réel sur la scène de VivaTech, transformant le pitch en démonstration concrète devant le public. La session est animée par l’équipe de l’IFM, Franck Delpal et Giovanna Casimiro, accompagnée de l’équipe dirigeante de l’École 42.
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TechTranscript
00:02My friends, we are back here at the Discovery Stage.
00:08We are a little bit in design, fashion, but it's exactly that.
00:12After the parade of humanoid robots, we go to an axis of mode, design, formation.
00:18We give you a rendezvous that will certainly help you,
00:21with a segment that will take about 40 minutes,
00:24presented by the French Institute of the Mode and the Ecole 42,
00:29who have joined us to organize a rendezvous
00:31dedicated to the future of the mode and artificial intelligence.
00:35They are coming today with their results.
00:38I do not say any more.
00:40Install yourself comfortably and make this parade.
00:43Let's go !
00:50Hello, hello. Bonjour.
00:54I'm Giovanna Casimiro, professor of tech at the French Institute of the Mode.
00:59Today, I'm going to present to you what we have done in the hackathon of tech fashion
01:05that we have done this week.
01:07At the end, you will know the different groups who are winning from these projects.
01:12The first thing I'm going to present to you is the tech scene today.
01:17Today, we look at how the opportunities between the mode, the AI and technology,
01:23are growing a lot, especially with the agent market,
01:29and even with the virtual try-ons and all the automation solutions in this space.
01:38And wait.
01:40Yes.
01:41These are the different examples that we have presented to our students.
01:45We look at the big companies like Zara,
01:48they are implementing virtual try-ons with AI.
01:52We also have different brands like Victoria Beckham,
01:55who are implementing solutions like DressX,
01:59and also the big retailers like Walmart, Carrefour,
02:03who are working with OpenAI and the big models of AI available.
02:09And the last solution that I presented to students as an inspiration,
02:14is the project that Google has presented this year,
02:17which is a kind of artistic residence for designers of the mode,
02:21with High is Nobody.
02:24So, for two days of work and one day of the jury,
02:29we had many students, almost 40 students, who worked together,
02:33half of the Ecole 42, half of the French culture of the mode,
02:39so a combination of coders and masters of the looks,
02:43and they worked together to create impossible ideas
02:46or totally new for the mode and the tech.
02:49And the jury was really important,
02:52with the executives from Chanel, Kering, Biflow,
02:57and also the pedagogical team of the French culture of the mode.
03:01And, of course, the winners will present their project now to you,
03:07and you can ask questions,
03:09and talk, and create a dialogue with the groups that they will present.
03:13And this is a little action that happened here,
03:16in the space of the Ecole 42, this week.
03:20Now, it is the opportunity for you to know three different solutions.
03:25Continuum, which is an incredible wearable tech for women in the menopause.
03:31We also have EasyTry, which is a virtual try-on
03:36accessible for all types of bodies.
03:39And Luma, which is also a solution with AI for the supply chain.
03:43Okay?
03:44So, thank you very much.
03:46And we will start the session with EasyTry.
04:01Hello everyone, I hope you are doing well.
04:04So, we are the team of EasyTry.
04:06And today, we are going to talk about a very simple problem.
04:10achetés en ligne,
04:11c'est souvent achetés en doutant.
04:13Et pourquoi je vous dis ça ?
04:15Parce que quand j'achète,
04:16moi je me pose plein de questions.
04:17Du type,
04:19est-ce que la taille va m'aller ?
04:20Est-ce que la coupe va tomber correctement ?
04:23Est-ce que je vais pouvoir me projeter
04:25si le mannequin ne me ressemble pas ?
04:27Et pour répondre à cela,
04:28nous, on a créé l'AI Fit Assistant
04:31qui s'intègre à votre e-commerce.
04:33Donc, on a une solution,
04:35une extension web
04:36qui va venir se mettre sur votre site e-commerce
04:39et donc, du coup,
04:40qui ne modifie pas votre parcours d'achat.
04:42Et l'objectif, évidemment,
04:44c'est d'acheter plus en confiance.
04:47Pour vous parler un peu du marché,
04:49il faut savoir que le chiffre de l'habillement en France,
04:51c'est plus de 35 milliards de chiffre d'affaires.
04:55Dont 30% de ce chiffre d'affaires est fait en ligne.
04:59C'est pour ça que moi je vous parle de ça.
05:00Parce que le marché, il est déjà là.
05:02Nous, Easy Try, on n'est pas là pour réinventer un marché.
05:05On est là pour accompagner ce marché.
05:09On va accompagner chaque utilisateur dans leur expérience.
05:13Et en parlant d'expérience,
05:15il faut savoir que cette expérience,
05:16elle n'est pas adaptée à toutes et à tous.
05:19En France, on a 14 millions de Français
05:23qui indiquent avoir une limitation fonctionnelle sévère.
05:28Et dans ces 14 millions,
05:29il y a plus d'un tiers qui disent être restreint
05:32dans leurs activités du quotidien,
05:34comme par exemple s'habiller.
05:36Et donc nous, on est là pour les aider.
05:38Il faut savoir que...
05:40Pardon, je veux plus m'excuser.
05:42Nous, on va se positionner à cette intersection
05:44entre mode en ligne, accessibilité, représentation et confiance.
05:49Et pourquoi je vous parle de confiance ?
05:51Parce que la confiance, c'est un vrai coup business.
05:5470% des retours dans la mode sont liés à la taille.
05:59Un retour mode, vous savez, c'est combien d'euros ?
06:01C'est 20 euros.
06:02Je vous parle d'un seul retour.
06:03Pensez à tous les retours que vous avez faits.
06:05Vous avez coûté au moins 20 euros à l'entreprise.
06:08Et en plus de ça, on a 60% des cyberacheteurs
06:11qui pratiquent le bracketing.
06:13Alors là, vous allez me dire, mais de quoi elle nous parle ?
06:15C'est quoi le bracketing ?
06:17Eh bien, le bracketing, c'est simple.
06:18C'est le fait d'acheter le même vêtement, en plusieurs tailles,
06:22dans l'intention d'en retourner une partie.
06:24Et pourquoi ?
06:25Pourquoi est-ce qu'on fait ça ?
06:26Parce qu'on n'a pas confiance au moment de l'achat.
06:29Et EZtry répond à ce point de friction.
06:31Mieux se projeter, mieux choisir
06:33et acheter avec plus de confiance.
06:36Je vais vous laisser avec Clays
06:37pour qu'elle vous présente un peu mieux notre projet.
06:41Nous, chez EZtry, du coup, on a choisi un parcours
06:43en 4 étapes, zéro friction.
06:45Je passe sur le site marchand.
06:47Je visualise le produit sur moi.
06:49Nous, on vous produit un score Fit & Confort
06:51et on vous recommande une taille.
06:54On a choisi de vous faire une démonstration en vidéo.
07:00Donc, comme vous pouvez le voir,
07:01le produit est simple d'utilisation.
07:03Je vais sur le site.
07:04Je sélectionne mon extension, mon profil.
07:06Je choisis une photo.
07:08Ensuite, je vais rentrer des critères.
07:10Au moins la taille, le poids, mes mensurations
07:12si je veux plus de précisions.
07:13Je sélectionne mon contexte personnel.
07:16Je choisis mes préférences de confort
07:18et également l'occasion du vêtement.
07:21On ne prêtera pas aux mêmes détails
07:22pour le travail ou pour la maison.
07:25Et ensuite, nous, on va vous produire deux choses.
07:28Premièrement, la photo du vêtement portée sur vous,
07:32qui correspond vraiment au fit de votre corps.
07:35Et en parallèle de ça, on fait un score Fit & Confort,
07:38c'est-à-dire l'adéquation entre les paramètres du vêtement
07:42et vos critères spécifiques.
07:44Ce score-là, il est détaillé.
07:46Le but, c'est vraiment d'accompagner l'acheteur.
07:49On vous recommande, du coup, deux tailles
07:51en fonction de votre fit préférentiel.
07:53Ici, à 42, on croit beaucoup à la peer review,
07:56à l'intelligence collective.
07:57Donc, on a intégré directement les commentaires clients.
07:59Le but, encore une fois, c'est vraiment d'accompagner votre achat
08:02pour que vous fassiez le meilleur choix pour vous.
08:04Ici, vous pouvez voir une deuxième démonstration.
08:07Donc, cette jeune femme qui a sélectionné cet ensemble.
08:11Et là, on va pouvoir constater que le score est plus bas.
08:14Ça veut simplement dire que le vêtement est moins adapté
08:16à ses critères et à sa situation personnelle.
08:19De nouveau, on vous propose deux tailles.
08:21On ne fait pas le choix pour vous.
08:21On vous accompagne seulement.
08:23Et si toutefois, vous aviez toujours des questions,
08:26on a choisi de pouvoir générer automatiquement des messages
08:28et de les envoyer directement au site de e-commerce.
08:34EZtry, du coup, c'est vraiment un score d'offsteine confort clair,
08:37une recommandation de taille personnalisée.
08:39Le but, c'est d'acheter en toute confiance du premier coup.
08:43A toi, Marie, pour la partie business.
08:45Pour vous parler un peu business,
08:47quand on pense au marché de l'habillement en France,
08:50globalement, on va penser aux grands acteurs,
08:52comme par exemple Zara, H&M ou bien encore Kiabi.
08:56Mais ce qu'il faut savoir, c'est que sur le marché,
08:58il y a des milliers de marques et des milliers de retailers.
09:02Et nous, on veut s'adresser à tous.
09:04On propose un produit qui va s'adapter pour chacun d'entre eux.
09:07On a trois sources de revenus.
09:09Le premier, c'est le white label.
09:12C'est-à-dire que la solution, elle peut être intégrée directement sur votre site.
09:16Ou que ce soit, par exemple, si vous passez par Shopify,
09:19Shopify via Shopify, vous pourrez l'intégrer directement.
09:22Comme ça, vous gardez votre identité et vous gardez votre marque.
09:25La deuxième, elle va s'adresser à des plus grandes plateformes
09:27type Azoz, Zalando ou des marketplaces.
09:30Et là, on sera sur la performance.
09:32Là, on va venir prendre une commission sur les conversions assistées avec EZtry.
09:37Et enfin, EZtry, on veut se positionner,
09:39on se positionne, pardon, c'est pas on veut,
09:41on se positionne comme un acteur stratégique du secteur.
09:45Pardon, pardon, comme une technologie stratégique du secteur via des data insight
09:50pour vraiment pouvoir aider les retailers à mieux connaître leurs consommateurs.
09:56Nous, on est là pour construire une couche de confiance, d'inclusivité
10:01et également accompagner les acteurs dans leur business.
10:06Pour vous parler du marché, il faut savoir que des solutions d'essayage virtuel,
10:10il en existe déjà, mais elles sont partielles.
10:13Alors que nous, nous sommes la seule solution complète.
10:15C'est-à-dire que, par exemple, sur Zara, vous allez avoir l'essayage virtuel,
10:20la recommandation de taille.
10:21Sur Zalando, que la recommandation de taille.
10:23Nous, vraiment, c'est essayage virtuel, recommandation de taille.
10:27On a travaillé la technologie de façon à ce qu'elle inclue tous les corps
10:31et on a créé une extension web qui pourra être cross-platform.
10:36Pour nous présenter rapidement, nous, nous sommes trois profils sortis de l'école 42.
10:42On va avoir Clarisse qui porte la vision produit et l'expérience utilisateur.
10:47On aura Yuline qui porte la technologie et le développement,
10:50ainsi que moi-même, Marie, qui porte la vision business et les partenariats.
10:56Aujourd'hui, nous, nous sommes là pour rechercher des nouveaux partenaires,
11:01ainsi que des marques qui seraient prêts à essayer Easy Drive
11:03sur des parcours d'e-commerce réels.
11:06Si vous souhaitez nous rejoindre, il y a un petit QR code en bas.
11:09Vous pouvez nous contacter.
11:11En tout cas, un grand merci pour votre attention.
11:15Si vous avez des questions, il nous reste deux petites minutes.
11:17N'hésitez pas.
11:27Très, très bien présenté.
11:28Non, vraiment, je sens que mon job est remis à court.
11:31Ça va aller, ça va aller.
11:32Est-ce qu'on peut applaudir très, très fort encore une fois leur projet ?
11:34On a deux minutes pour les questions.
11:36Alors, allez-y, c'est le temps de le faire.
11:38Monsieur là-bas avec la cravate.
11:39Oui, bonjour, merci.
11:40C'était très intéressant votre présentation.
11:42J'ai une petite question.
11:43Lorsque vous faites une génération IA,
11:45donc, par exemple, sur une chemise, pour voir si elle va maler,
11:49est-ce que vous avez confirmé que vous êtes allé l'acheter vraiment
11:51et vérifier que la chemise allait ?
11:54Alors, nous, vraiment, il faut voir qu'on n'est pas une solution
11:58qui va s'assurer que le...
12:00Enfin, on va plutôt accompagner l'achat.
12:02C'est-à-dire que vous, par exemple, vous essayez ce chemisier.
12:05Vous pouvez vous voir, parce que c'est vous qui le portez.
12:08Vous savez si ça vous correspond, si la couleur vous va bien.
12:11Vous vous dites, OK, j'ai une recommandation.
12:13Je sais si je veux prendre une taille M ou une taille L.
12:16C'est à vous d'aller acheter.
12:17Nous, on est vraiment là pour vous accompagner sur le parcours d'achat.
12:31D'accord.
12:34Pendant les Jeux olympiques, excusez-moi, il y avait un stand qui m'avait un peu impressionné.
12:40C'était chinois.
12:41C'était dans la même idée, en fait.
12:43Et là, il faisait aussi par rapport à la personnalité et les émotions de la personne.
12:49Enfin, je trouvais ça génial.
12:51Et je ne sais pas si vous connaissez cette application.
12:56Voilà.
12:57Enfin, c'est un site chinois.
12:58Je ne me souviens plus du nom, malheureusement.
13:00Mais c'est comme ça, en fait, qu'il procédait exactement de la même manière que vous.
13:04Mais en plus, avec la personnalité du client.
13:07D'accord.
13:09Alors, est-ce qu'il faisait une application ou une extension ?
13:11C'est là qu'il faut voir aussi la différence.
13:13C'est qu'aujourd'hui, ce qui existe sur le marché, c'est principalement des applications.
13:16Nous, vraiment, on est là en extension de façon à ce que les consommateurs, quand ils achètent sur le site
13:22web,
13:22ils n'ont pas à aller sur l'application ou quoi que ce soit.
13:24Ils sont sur leur site.
13:25Ils lancent l'extension.
13:26Et c'est là où on se différencie.
13:28Pour parler de la partie personnalité, on a plutôt choisi de prendre un contexte.
13:34C'est-à-dire, est-ce que je n'aime pas les vêtements qui grattent ?
13:37Je suis peau allergénique.
13:39Il faut que je fasse attention aux matières.
13:40Est-ce que je choisis d'acheter cette robe pour mon quotidien ou pour une soirée ?
13:46Et c'est plutôt dans cette dynamique-là qu'on s'inscrit.
13:52Avec plaisir.
13:53En tout cas, un grand merci à tous.
13:54Et passez une bonne journée.
14:19Bonjour à tous.
14:22J'espère que vous allez bien.
14:24Pour commencer, j'aimerais savoir s'il y avait des femmes dans l'audience.
14:30Levez la main encore plus fort.
14:33Très, très bien.
14:34C'est super intéressant parce que je vois qu'on est pas mal.
14:37Parce qu'imaginez, vous êtes en réunion et que là, tout va bien.
14:42Et soudain, votre corps décide qu'on est en plein Sahara.
14:47Alors, bienvenue dans une bouffée de chaleur.
14:50C'est un sujet qui, chaque jour, des millions de femmes vivent.
14:54Et que cette expérience, sans savoir quand elle va arriver,
14:57nous ne savons même pas combien de temps va durer cette expérience,
15:01ni comment nous allons reprendre le contrôle là-dessus.
15:05Donc, c'est précisément sur ce sujet que nous nous sommes questionnés
15:08avec Ecole 42 que je tiens à remercier,
15:12notamment Mazarine, Relly, Nawal, Kylian et moi-même.
15:15Donc, j'aimerais qu'on nous applaudisse très fort
15:18pour ce long programme et sujet qu'on a réalisé en 3 jours
15:21et qui était extrêmement intéressant
15:23parce qu'avec 5 cerveaux et 2 équipes,
15:27entre Ecole 42 et IFM, nous avons réalisé un problème.
15:30Parce qu'en France, il y a plus de...
15:33En France, il y a plus de 14 millions de femmes qui sont concernées
15:38et entre 75% et 87% qui rencontrent ces symptômes.
15:42Nous pouvons voir qu'uniquement 6% des femmes sont traitées
15:46en pré-ménopause et en ménopause,
15:49mais qu'évidemment, il y a des évées secondaires indésirables
15:53concernant les hormones et les traitements hormonaux
15:56qui sont proposés et qui sont très néfastes à long terme.
15:59Donc, nous avons réfléchi et c'est dire à des millions de femmes
16:03qui vivent avec des symptômes quotidiens sans solution satisfaisante
16:06que le problème n'est pas seulement médical,
16:10mais c'est aussi un problème d'expérience vécue.
16:13Et c'est pour ça que, sur le marché,
16:18nous avons remarqué qu'il y avait une case qui était vide.
16:21Mais cette case, en fait, était remplie d'éléments tech,
16:26d'éléments qui nous permettaient de récolter des données,
16:29des données de plus en plus anxiogènes,
16:30des données qui nous permettaient d'alimenter un peu ce cloud mental
16:34qui nous submergeaient au quotidien et qui faisait qu'on n'avait plus
16:38de place, forcément, pour penser au-delà de la réactivité de notre corps
16:42qui surchauffait ou bien que nous ne pouvons plus contrôler.
16:45Et c'est ainsi que nous avons pensé à quelque chose qui,
16:49non seulement récolté des données, mais agissait concrètement
16:52sur le moment présent et sur la bouffée de chaleur.
16:59C'est ainsi que nous avons essayé de répondre à pourquoi est-ce que
17:02les solutions actuelles ne répondent pas à ce besoin.
17:04Aujourd'hui, nous avons trouvé que le marché se divisait en deux catégories,
17:07des solutions qu'il mesure et des solutions qu'il traite,
17:10mais très peu qui agissent au moment précis où la bouffée de chaleur interagit.
17:15Et les wearables, donc tout ce qui est Apple Watch, etc.,
17:19ou Raring, peuvent nous prédire des choses,
17:22mais n'agissent pas au moment où l'inconfort apparaît.
17:28Voici les preuves cliniques que nous avons trouvées.
17:31Et évidemment, nous sommes soutenus avec l'appui d'un gynécologue
17:34et d'un cardiologue qui nous ont permis de déterminer,
17:36de créer un objet wearable qui agissait sur le moment
17:40en injectant des... en analysant les fréquences cardiaques,
17:45le sommeil, la température, le stress,
17:48mais aussi en essayant de définir quelque chose
17:51qui pouvait transformer ces données en action
17:54et c'est exactement ce que nous construisons.
17:57Donc c'est vraiment un bijou de santé qui active
18:00et qui active en termes de ménopause.
18:03Donc mesurer ne suffit plus
18:04et les données doivent devenir des interventions.
18:07Et maintenant, avec Iliane, nous allons voir
18:09comment est-ce que ces données vont être activées
18:11dans la technologie et sur le moment présent.
18:17Alors d'abord, comment ça marche ?
18:18La bague va surveiller des signaux,
18:21donc la fréquence cardiaque, la température extérieure,
18:24la température du corps également et savoir si la personne
18:28est en mouvement ou non.
18:30Une fois que cette bague aura détecté les premiers signaux
18:32d'une bouffée de chaleur, elle va mettre deux actions en place.
18:34La première, ce sera la régulation localisée
18:37en envoyant du froid directement au niveau du doigt.
18:40Et la deuxième, des pulsations qui vont permettre
18:43de guider la respiration et de pouvoir reprendre le contrôle petit à petit.
18:48Ces deux actions vont avoir un effet de stimuli neurologique
18:51qui va favoriser la régulation physiologique de la personne qui porte la bague.
19:00Au niveau des composants, la bague possède un capteur PPG
19:05pour récupérer la fréquence cardiaque.
19:07Elle possède également des capteurs thermiques
19:10et un accélérateur pour voir si la personne fait du sport ou non,
19:14ce qui expliquerait la hausse de la température corporelle.
19:18Une fois que toutes ces données sont prises,
19:19elles vont être envoyées directement au microcontrôleur
19:22qui va les croiser à travers un algorithme prédictif
19:25qui va pouvoir traiter et agir directement.
19:28Et c'est ça l'innovation.
19:30Pour agir, on va mettre en place un module pelletier
19:32qui est censé reproduire l'effet pelletier.
19:35Alors l'effet pelletier, qu'est-ce que c'est ?
19:36L'effet pelletier, c'est simplement un mouvement thermique
19:39qui va être induit par un courant électrique.
19:41C'est-à-dire que l'électricité va passer dans le module
19:44et faire passer la chaleur vers le haut de la bague
19:46et le froid vers l'intérieur.
19:49Les pulsations seront également là
19:51et ces deux stimulations vont maximiser la réponse nerveuse
19:55et baisser l'intensité de la bouffée de chaleur.
19:58Ces données seront ensuite transférées
20:04à une application de tracking qu'on vous a mis juste ici.
20:08Notre objectif, c'est pas de fournir encore une fois
20:11des nouvelles données.
20:12Notre objectif, c'est vraiment de créer un impact ressenti
20:14pour moins de stress, plus de confort et plus de contrôle.
20:20Imaginez de ce fait Marie qui est en réunion
20:23et que Continuum détecte les premiers symptômes,
20:26notamment de la bouffée de chaleur qui arrive.
20:28La bague active en effet directement la froideur cutanée.
20:33Ensuite, la vibration discrète
20:35et le système en 6 fois 30 secondes
20:38s'active pour détendre et refroidir la zone
20:42pour que le système vasopresseur s'active
20:45et ainsi envoie le froid dans tout le corps.
20:48Et en quelques secondes,
20:49Marie reprend le contrôle de sa journée
20:51et c'est ça Continuum.
20:53Parce qu'en effet, ce n'est pas un tracker tout nouveau,
20:58mais c'est aussi une version de redécrypter
21:00les codes de la joaillerie et de l'esthétisme.
21:04Dans le luxe, les collaborations sont multiples et variées,
21:07mais très peu peuvent être utiles dans notre quotidien
21:10et donner du sens à la beauté, à la santé surtout
21:13et recentrer le pouvoir là où il est activé
21:16chez la personne qui contrôle son achat
21:19mais qui aussi l'utilise au quotidien.
21:23Pour Continuum, c'est plus qu'une mission
21:25de rendre la beauté accessible
21:28parce qu'on peut prendre en compte que malgré la technologie,
21:31il y a aussi des dispositifs comme en France,
21:33comme la loi Pécan qui nous permettent d'être remboursés
21:36par 780 euros par an et par personne
21:39l'outil technologique une fois qu'il est validé.
21:42Donc c'est une grande avancée et surtout pour nous,
21:45c'est une mission de pouvoir rendre un luxe accessible
21:49dans le sens où ils permettent aux personnes
21:51de reprendre le contrôle de leur journée, surtout aux femmes
21:54de s'apaiser et aux jeunes femmes d'appréhender un futur
21:58pour se rassurer et connaître comment leur corps marche.
22:01Merci beaucoup.
22:02Merci.
22:06Nous allons appeler notre équipe gagnante sur scène également
22:09sans qui cela ne serait pas possible.
22:12S'il vous plaît, veuillez applaudir Nawel, Relly et Mazarine également.
22:20Sam à votre disposition pour toutes les questions complémentaires.
22:26Je crois qu'on va avoir des questions.
22:28Je vois des mains qui se lèvent.
22:29Une dame devant et un monsieur derrière.
22:31On a une petite minute pour les questions-réponses.
22:34Merci beaucoup.
22:35Comme ça.
22:36Oui, bonjour.
22:37Merci pour la présentation.
22:38J'aimerais bien savoir, est-ce que vous avez la bac avec vous ?
22:42Juste pour regarder comment ça fonctionne et puis...
22:46Non ?
22:47Non, non.
22:47On n'a pas pu faire de prototype.
22:49On n'a pas eu assez de temps.
22:50D'accord.
22:51On s'est juste concentrés vraiment sur l'idée
22:53et sur comment ça pourrait fonctionner.
22:56Alors, dans ce cas-là, la deuxième question va être la suivante.
22:59Vous avez testé sur des vraies femmes et des vraies situations.
23:04Est-ce que ça fonctionne ?
23:05Alors, justement, nous avons vu avec un gynécologue et un cardiologue comment est-ce que le système...
23:10Notre but, c'était qu'en trois jours d'hackathon, nous pouvons développer un système qui était déployable et présentable
23:14devant des investisseurs,
23:15pour ensuite, en seconde phase, passer au prototypage et à l'activation qui pouvait durer entre 6 mois et 12
23:21mois, notamment à l'école 42,
23:23pour développer un projet qui pourrait intéresser les investisseurs comme Chanel, Biflo et qui ont fait partie du jury
23:29et qui étaient très intéressés par notre projet.
23:31D'ailleurs, nous sommes ouverts.
23:32S'il y a des questions ou des envies de vouloir développer concrètement ce projet, nous sommes totalement ouverts
23:38et vous pouvez avoir nos coordonnées.
23:40Et donc, c'est un projet de longue haleine, extrêmement rapide et pertinent, qui est actionnable dès maintenant,
23:46étant donné qu'on a le prototypage qui peut être activé suite à une collaboration potentielle.
23:52Merci.
23:55Voilà, il ne nous reste plus de temps pour les questions, mais vous pouvez aller les voir directement.
23:59On les applaudit encore très très fort.
24:00Elles sourient, elles ont 10 secondes pour avoir une dernière photo si vous souhaitez.
24:03Et on les applaudit bien fort.
24:04Merci.
24:05Merci à vous.
24:07Merci.
24:08Merci.
24:28Bonjour.
24:32Bonjour à tous et à toutes.
24:35Aujourd'hui, nous vous présentons Luma, une plateforme alimentée par l'intelligence artificielle
24:42qui transforme les retours qualitatifs recueillis en boutiques en informations exploitables par les équipes de merchandising dans les maisons Deluxe.
24:52Voici notre plan pour aujourd'hui.
24:56Aujourd'hui, notre projet part d'un constat très simple.
25:00En fait, les maisons de luxe et de mode, aujourd'hui, ils ont accès à une quantité considérable de données
25:08quantitatives, mais ils peinent à exploiter efficacement les données qualitatives, les voix des clients recueillies quotidiennement en boutiques.
25:18Et en fait, la collecte des feedbacks qualitatifs aujourd'hui est très lente et reste largement manuelle.
25:26Ces retours, une partie des informations peut être perdue même avant d'arriver aux équipes merchandising.
25:33Ensuite, ces retours sont souvent très subjectifs parce qu'il n'y a pas vraiment un processus standardisé.
25:39Et enfin, la plupart des fois, ces données ne sont généralement pas conservées dans le temps.
25:47Voici un exemple de chaîne de transmission du feedback qualitatif aujourd'hui dans les maisons Deluxe.
25:53L'information du coup passe du vendeur au directeur de la boutique, puis ensuite au référent de la région et
25:59enfin au team de merchandising.
26:02Et pendant cette transmission, partie de l'information peut être perdue et elle est fragmentée entre des mails, des messages
26:10WhatsApp, des calls et des fichiers Excel.
26:13L'UMA apporte une réponse à cette fragmentation parce qu'elle centralise tous les feedbacks provenant de toutes les boutiques
26:22dans le monde,
26:22dans un seul outil et les transforme dans des données exploitables par les équipes de merchandising.
26:30Plus besoin du coup de contacter la région par Teams pour demander des insights des performances des collections, des performances
26:38des commerciales.
26:39Les merchandisers ont accès au feedback en temps réel et dans un seul outil.
26:47L'objectif est du coup de traiter les données qualitatives avec autant de précision qu'on traite les données quantitatives.
26:55Et d'aider du coup les merchandisers, les retail merchandisers, collection merchandisers et business analysts dans leur travail au quotidien.
27:03Parce qu'eux, avec ça, ils peuvent s'en servir de cette dashboard pour en fait réaliser des analyses qualitatives
27:12ad hoc.
27:13Destinés au top management ou tout simplement réaliser des analyses de fin de saison.
27:20Ou construire des briefs de collections plus précis qui répondent vraiment aux besoins des clients destinés aux studios et développeurs
27:29produits.
27:32Voici en termes de marché, nous allons cibler dans un premier temps les grands maisons des looks et des modes,
27:39les retailers aussi des looks et les marques premium pour ensuite élargir à des autres opportunités, par exemple des marques
27:47de sport, d'outwear ou de la cosmétique.
27:51Je laisse ensuite la parole à ma collègue Gwenaëlle qui va vous montrer de manière plus pratique en quoi consiste
27:56l'Huma.
27:58Donc l'Huma se compose de deux parties principales, un sales associate agent et un dashboard d'analyse que je
28:05vous présenterai par la suite.
28:07Tout d'abord, notre sales associate agent est contactable par WhatsApp par tous les conseillers de vente d'une boutique.
28:14C'est à dire qu'après chaque échange avec un client, on va pouvoir faire un retour soit par note
28:20vocale, soit par un court message sur l'échange qu'on vient d'avoir avec le client.
28:24Et donc de retranscrire l'avis du client via la plateforme.
28:29Donc ça prend la forme d'un essence sur WhatsApp.
28:33C'est généré par l'IA de l'Huma.
28:35Donc si on a des informations qui sont manquantes dans le premier retour, l'Huma va suggérer de donner un
28:43peu plus d'informations, notamment sur la disponibilité en boutique et sur la visibilité.
28:47Donc ça, on a choisi de partir sur WhatsApp étant donné que c'est un canal de communication qui est
28:54déjà privilégié par les vendeurs en boutique.
28:57Donc ça nous éviterait déjà de devoir installer un nouvel outil et simplement d'automatiser et de donner la possibilité
29:05aux vendeurs d'avoir vraiment ce réflexe là de faire un retour à l'IA.
29:09Et donc à l'Huma. Ici, par exemple, dans la capture d'écran que vous voyez, c'est un échange
29:14au sujet d'une sandale qu'on a nommée nous la sandale Riviera.
29:17Où en fait, le conseiller de vente explique que la cliente ne s'est pas positionnée en raison d'un
29:23vrai inconfort au niveau de la semelle et de la hauteur du talon.
29:27Donc il fait son retour à l'Huma.
29:30Dans un second temps, quand on se place du côté des analystes et des merchandisers, on va pouvoir avoir accès
29:38à justement ce retour là centralisé avec d'autres retours concernant cette référence via un dashboard.
29:45Donc voici la démonstration. On peut donc filtrer sous différents angles, soit à la région, à la catégorie, à la
29:53fonction et aussi à la référence.
29:57Ici, on reste sur notre exemple de sandale Riviera inconfortable. Et donc on peut filtrer.
30:03Vous allez voir que, donc ici, voici la sandale. On filtre sur la sandale. Au fur et à mesure qu
30:08'on descend sur le dashboard, on a même une carte interactive où on a la possibilité de voir d'où
30:12proviennent les retours.
30:13Donc ça peut nous donner une bonne indication aussi. Et plus on descend, plus l'information est précisée.
30:19Donc ici, par exemple, on voit qu'on a une vraie synthèse de tous les retours qui ont été faits
30:25au sujet de cette sandale, qui est en effet jugée inconfortable.
30:30On peut avoir accès à une synthèse de ces feedbacks. On peut aussi avoir accès à chacune des conversations concernant
30:38cette sandale.
30:39Mais on peut aussi, via le chatbot que vous allez voir par la suite en bas à droite, vraiment poser
30:47la question à Louma.
30:48Pourquoi est-ce que la sandale n'a pas fonctionné ? Et il vous fera un retour plus ou moins
30:53détaillé.
30:53Vous pouvez poser plus de questions pour avoir plus de détails. Et donc vous aurez une analyse complète.
30:57C'est également possible de lui demander des suggestions et des recommandations.
31:02Ça ne s'arrête pas à une simple analyse. Donc il aura la possibilité aussi de vous donner des suggestions
31:07d'assortiments futurs, par exemple.
31:10Donc pour dire, étant donné qu'on a remarqué un inconfort sur la semelle, l'idéal pour les prochaines collections,
31:15ce serait de développer soit des talons plus bas ou alors des semelles renforcées.
31:19Donc on est ici sur un vrai outil complet qui, non seulement, va de la récolte de feedback, l'analyse,
31:29mais aussi va jusqu'à la suggestion au décideur final, en fait, en centrale.
31:37Donc si vous avez des questions, n'hésitez pas. On serait ravis de pouvoir y répondre ou éventuellement de nous
31:43contacter si besoin de plus d'informations.
31:46Merci beaucoup.
31:47Merci.
31:53Et voici toujours dans cette section, peut-être des questions, une main déjà levée.
31:57Wow, nous avons des personnes plus qu'intéressées. Alors la jeune dame juste derrière et madame juste devant avec les
32:03lunettes. Merci beaucoup.
32:05Ok, bonjour.
32:06Pourquoi viser les maisons de luxe plutôt que les marques premium et les marques plus mainstream, qui font davantage les
32:12produits pour les clients plutôt qu'au nom d'une direction artistique ?
32:16Vous pouvez répéter, s'il vous plaît, je ne sais pas très bien entendu.
32:19Alors, pourquoi viser davantage les maisons de luxe plutôt que les marques premium ou plus mainstream, par exemple, Decathlon ?
32:26J'ai vu ça dans votre présentation. Parce que ces marques-là, en général, font des produits davantage adaptés à
32:35leurs clients, c'est-à-dire qu'ils veulent s'adapter à la clientèle,
32:38versus en maison de mode, en général, de luxe. En général, c'est un studio qui insuffle une idée artistique
32:44et après, qui l'adapte à la clientèle.
32:47Tout à fait. Alors, en fait, au départ, nous, on a souhaité déjà pouvoir tester. Parce qu'en fait, en
32:53effet, Decathlon, typiquement, en aurait tout à fait besoin.
32:56Mais dans une première phase de test, il y a tellement de produits chez Decathlon et tellement de clients qu
33:02'au départ, on s'est dit, on va essayer de le faire à plus petite échelle.
33:05Donc, parce que de toute façon, même si le studio dans des maisons de luxe donne l'intention créative et
33:12crée, en réalité, c'est toujours revu par des équipes, notamment de merchandising,
33:19qui vont avoir cette analyse et cet aspect vraiment business derrière. Donc, dans tous les cas, on va devoir se
33:25poser ce genre de questions.
33:27Donc, à plus petite échelle, on trouvait ça plus pertinent de commencer par des maisons de luxe parce qu'on
33:32a des collections qui sont aussi plus réduites.
33:34Et un contact avec les boutiques parce que, de toute façon, dans tous les cas, si on compare une grande
33:40maison de mode à Decathlon, le nombre de boutiques et le nombre de points de vente est tout à fait
33:45incomparable.
33:46Donc, en phase de test, on se dit qu'on commence par les maisons de luxe et au fur et
33:50à mesure. Et surtout, évidemment, au fur et à mesure du test, on se rendra compte d'éventuellement du besoin
33:57de nouvelles fonctionnalités sur l'UMA.
34:00Donc, pourquoi pas ensuite le déployer à plus grande échelle ?
34:10Nous allons arriver au terme de ces échanges, mais vous pouvez aller les rencontrer pour avoir plus d'informations. On
34:15va les applaudir très très fort.
34:16Alors, merci infiniment pour cette présentation et ces innovations qui sont proposées.
34:22Alors, elles sont juste derrière.
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