Google Doppl améliore le shopping mode grâce à un flux d'achat alimenté par l'IA

La bataille pour transformer notre façon d'acheter des vêtements en ligne s'ouvre sur un nouveau chapitre. Double, la L'application expérimentale de Google qui combine intelligence artificielle, courtes vidéos et recommandations personnalisées de produits de mode.Bien que pour l'instant la nouveauté Il est actuellement testé aux États-Unis.Ce mouvement annonce un changement qui, tôt ou tard, pourrait toucher les principaux marchés du commerce électronique en Europe et en Espagne.

Avec Doppl, Google tente de s'intégrer dans un environnement où les achats sont de plus en plus décidés en ligne. Flux vidéo de type TikTok ou InstagramMais en renversant complètement le conceptAu lieu de véritables influenceurs, c'est l'IA qui génère à la fois le contenu et l'expérience de visionnage. et de l'apparence de chaque vêtement sur l'utilisateur.

Qu'est-ce que Doppl et comment fonctionne cette application Google ?

En substance, Doppl est une application de « cabine d'essayage virtuelle ». qui repose sur des modèles de vision par ordinateur et sur IA générative pour créer un avatar réaliste pour chaque utilisateurPour commencer à l'utiliser, la personne télécharge un Photo du corps entier À partir de là, l'application génère une version numérique qui servira de mannequin personnel.

Concernant cet avatar, Doppl peut superposer des vêtements provenant de presque n'importe quelle source numérique.Images de boutiques en ligne, captures d'écran, photos enregistrées sur votre téléphone ou looks vus sur les réseaux sociaux. Le système ne se contente pas de poser le vêtement comme un autocollant ; l'IA ajuste le tissu au corps, simule le drapé et le mouvement, et crée un effet visuel saisissant. vidéo animée de la tenue pour que l'effet soit plus proche de la réalité.

Cette combinaison de photos initiale, modèle utilisateur tridimensionnel La génération vidéo permet d'aller au-delà des simples photos statiques des cabines d'essayage virtuelles. L'utilisateur peut ainsi observer le mouvement des manches, le tombé d'une robe en marchant ou la coupe d'un pantalon ; autant d'éléments essentiels pour lever les doutes avant l'achat et potentiellement faire baisser le prix. volume des retours dans le commerce électronique.

Un flux de découverte de mode entièrement commercialisable

La principale nouveauté que Google intègre à Doppl est une Flux de découverte des achatsUn flux de contenu visuel où chaque élément est pratiquement une suggestion d'achat. Dans ce flux, la plupart des articles qui apparaissent sont… Produits authentiques avec liens directs vers les magasinsde sorte que le passage de l'inspiration au paiement se résume à quelques clics.

Le flux n'est pas un simple catalogue statique : il affiche Vidéos de vêtements générées par IALes images sont animées pour permettre à l'utilisateur de mieux apprécier la coupe, le tombé et le style général du look. Chaque recommandation se présente comme une courte vidéo, en parfaite adéquation avec les modes de consommation désormais courants sur les réseaux sociaux.

L'intention de Google est que cet espace serve de Un lien direct entre la découverte de nouvelles tenues et leur achat.Cela évite à l'utilisateur de devoir jongler entre différentes applications, sites web et processus intermédiaires. Dans Doppl, le parcours logique serait le suivant : regarder la vidéo, visualiser la tenue sur l'avatar, choisir la taille, puis suivre le lien vers la boutique vendant le vêtement.

Recommandations personnalisées basées sur le style et l'interaction

Pour que ce flux soit utile et non pas une simple vitrine générique, Doppl construit un profil de style de chaque utilisateur. Ce profil est constitué de deux sources principales : les préférences déclarées lors de la création du compte et, surtout, le comportement au sein de l'application elle-même.

L'application analyse le vêtements avec lesquels l'utilisateur interagitElle analyse les produits que l'utilisateur enregistre, les vidéos qu'il regarde le plus longtemps, les looks qu'il essaie sur son avatar et ceux qu'il abandonne rapidement. Grâce à ces données, l'IA affine les coupes, les couleurs ou les marques qui correspondent le mieux à chaque individu, générant ainsi un profil de produits personnalisé. recommandations plus précises lors de l'utilisation de l'outil.

Cette approche suit la même logique que les algorithmes de recommandation. plateformes vidéo et médias sociauxMais adaptée au contexte de la mode et du shopping. Pour l'utilisateur européen, habitué à ce que Netflix, TikTok ou Spotify prédisent avec une précision croissante le contenu de leurs applications, il ne serait pas surprenant qu'une application de vêtements propose un service similaire pour les tenues.

Un flux d'actualités généré exclusivement par l'IA contre des influenceurs humains

L'un des aspects les plus frappants de Doppl est que Tout le contenu du nouveau flux est généré par l'intelligence artificielleContrairement à ce qui se passe sur TikTok ou Instagram, où ils sont créateurs de contenu, marques ou influenceurs Ceux qui présentent les produits ; ici, c'est l'IA qui construit la vidéo et le contexte de chaque vêtement.

Ce changement contraste nettement avec la tendance dominante sur les réseaux sociaux, qui s'articule autour de prescription humaine et figure de l'influenceurChez Doppl, aucun visage célèbre ne recommande une veste, mais un mannequin virtuel montre à quoi elle ressemble, complété par l'avatar personnalisé de l'utilisateur.

Google sait qu'un flux composé entièrement de contenu synthétique Cela pourrait susciter des réticences chez une partie du public, habituée à évaluer la crédibilité des présentateurs. Cependant, le géant technologique affirme que le format reste le même que celui auquel des millions de personnes se sont déjà habituées : vidéos courtes, défilement infini et achat direct, à la différence que l’IA occupe désormais le devant de la scène, remplaçant les créateurs traditionnels.

Impact potentiel sur le commerce électronique en Espagne et en Europe

Bien que la mise en œuvre initiale du flux de découverte de Doppl soit limitée à utilisateurs âgés de plus de 18 ans aux États-UnisCette stratégie s'inscrit dans un scénario facilement reproductible sur des marchés comme l'Espagne ou l'Europe si les tests s'avèrent positifs. L'Europe est l'un des principaux axes de recherche. croissance du commerce électronique de la mode, les consommateurs étant très habitués aux achats en ligne mais également sensibles à des questions telles que confidentialité et utilisation des données.

Pour les détaillants et les places de marché européens, un outil de ce type pourrait ouvrir la voie à intégrations spécifiques avec les catalogues locauxCela concerne aussi bien les grandes chaînes que les marques de niche. La possibilité de réduire les retours grâce à un processus d'essayage plus réaliste est particulièrement pertinente dans la région, où les coûts logistiques et l'impact environnemental des retours de vêtements sont des enjeux de plus en plus importants.

Toutefois, son arrivée sur des marchés comme l'Espagne impliquerait inévitablement évaluer l'adéquation réglementaire et culturelleDu traitement des photos corporelles téléchargées par les utilisateurs à la conformité avec la réglementation européenne sur la protection des données. À cela s'ajoute la perception sociale de… avatars hyperréalistes et contenu purement synthétiquequi peuvent varier considérablement d'un pays à l'autre.

Opportunités et défis pour les startups et les détaillants

Au-delà de la décision de Google, la technologie sous-jacente à Doppl ouvre un large éventail de possibilités. opportunités pour les startups et les détaillants spécialisée dans la mode, la beauté, les chaussures ou les accessoires en Europe. L'idée centrale — utiliser l'IA pour créer des vidéos de cabines d'essayage virtuelles — est applicable à lunettes, sacs à main, bijoux, maquillage et même dans des secteurs comme l'ameublement ou le sport, où les tests numériques prennent de plus en plus de sens.

Pour les entrepreneurs du secteur technologique, Doppl devient un Étude de cas pratique sur l'intégration de l'IA et de l'expérience utilisateurDémontrant comment un flux visuel et direct peut accélérer la conversion sans reproduire à l'identique le modèle traditionnel des réseaux sociaux. Parallèlement, il servirait de référence pour le développement de solutions conçues dès le départ pour marchés locaux, langues européennes et réglementations spécifiques.

Le défi, tant pour les startups que pour les marques établies, sera de trouver un équilibre entre l'efficacité commerciale de la personnalisation et la transparence dans l'utilisation des données personnelles. La clé réside peut-être dans le fait d'offrir aux utilisateurs un contrôle clair sur les informations qu'ils partagent, la génération de leur avatar et l'utilisation de leurs interactions pour affiner l'algorithme de recommandation.

Contexte : l'expansion de la vidéo générée par l'IA

Le lancement du flux de découverte de Doppl s'inscrit dans une tendance plus large : l'essor des plateformes et fonctionnalités vidéo générées par l'IACes derniers mois, des propositions ont émergé, axées sur les clips synthétiques, à la fois dans les réseaux sociaux expérimentaux et dans les assistants intelligents qui intègrent des résumés ou du contenu vidéo produits par des modèles génératifs.

Dans ce contexte, Google cherche à renforcer sa position dans le commerce électronique face à des géants comme Amazon et à l'essor des réseaux sociaux qui ont transformé les vidéos courtes en un canal de vente directe. En investissant dans une application spécialisée dans la mode et une cabine d'essayage virtuelle, l'objectif est d'occuper un espace où… visualisation du produit sur le corps Faites la différence par rapport à une simple liste de résultats.

Pour les consommateurs européens, habitués à naviguer entre différentes boutiques en ligne et sites de comparaison, une solution de ce type pourrait devenir une solution incontournable. outil complémentaire aux canaux d'achat habituelsà condition que la disponibilité des produits, des tailles et des liens vers les magasins de la région soit étendue et bien intégrée.

Globalement, Doppl se présente comme un Le laboratoire de Google va explorer l'intersection entre l'IA générative, la vidéo courte et la mode.Ce test vise à évaluer dans quelle mesure les utilisateurs acceptent qu'un algorithme, plutôt qu'un influenceur, choisisse et affiche des tenues. Son évolution et son arrivée éventuelle en Europe seront déterminantes pour déterminer si ce type d'expérience deviendra la norme ou restera une simple expérimentation parmi tant d'autres dans le domaine du commerce numérique.

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Alberto navarro

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