La chaîne de grands magasins Galeria et Bütema AG testent l'assistant virtuel « Verena » dans les cabines d'essayage de leur magasin de Bonn. – Image : Bütema AG
Projet pilote de Galeria : assistance par IA dans les cabines d’essayage
Shopping intelligent : la cabine d’essayage numérique de Galeria mise à l’épreuve
Une nouvelle expérience shopping chez Galeria : La chaîne de grands magasins Galeria, institution locale, innove pour offrir à ses clients une expérience d'achat moderne. Dans le cadre d'un projet pilote, l'entreprise teste l'utilisation de services numériques basés sur l'intelligence artificielle dans les cabines d'essayage. Concrètement, dans certaines cabines du magasin Galeria de Bonn, une intelligence artificielle nommée « Verena » accompagne les clients lors de leurs essayages. Ce qui peut paraître futuriste au premier abord vise en réalité à améliorer le service et à rendre le shopping plus pratique dès aujourd'hui. Mais pourquoi Galeria lance-t-elle cette expérimentation ? Comment fonctionne la technologie sous-jacente ? Quels sont les avantages et les risques associés ? Cet article examine en détail le contexte du projet, les aspects techniques de la cabine d'essayage intelligente, les avantages pour les clients, les défis potentiels et des exemples d'initiatives similaires dans le secteur du commerce de détail, tout en se projetant dans l'avenir.
Convient à:
Contexte : Galeria sur la voie de l'innovation
Galeria (anciennement Galeria Karstadt Kaufhof) est la plus grande chaîne de grands magasins d'Allemagne, avec environ 80 magasins à travers le pays. Forte d'une longue tradition, l'entreprise, à l'instar de nombreux grands magasins traditionnels, doit se réinventer à l'ère du commerce en ligne et face à l'évolution des attentes des consommateurs. Ces dernières années, Galeria a connu des difficultés financières, l'obligeant même à fermer des magasins et à se soumettre à une procédure de restructuration. Après cette période difficile, l'entreprise affiche désormais des résultats en amélioration et s'emploie à moderniser son concept et à l'adapter aux besoins actuels du marché.
Un élément clé de cette restructuration est l'investissement dans les innovations numériques sur le lieu de vente. Galeria ambitionne d'accroître l'attractivité de ses magasins et de dynamiser le commerce physique grâce aux nouvelles technologies. Les clients doivent avoir des raisons de choisir consciemment de se rendre en magasin plutôt que de faire leurs achats exclusivement en ligne. L'expérience d'achat en magasin sera notamment améliorée grâce à des services que les détaillants en ligne ne peuvent tout simplement pas proposer. C'est dans ce contexte que s'inscrit le projet pilote utilisant l'IA dans les cabines d'essayage. Galeria anticipe un double impact : d'une part, les clients devraient bénéficier d'une valeur ajoutée concrète en magasin et être plus enclins à revenir ; d'autre part, la technologie permettra de soulager les employés en répondant automatiquement aux questions courantes. En résumé, Galeria mise sur l'intelligence artificielle dans l'espace de vente pour améliorer la qualité du service tout en optimisant l'efficacité en magasin. Ce projet pilote fait partie d'une stratégie de digitalisation plus large, grâce à laquelle Galeria souhaite concilier tradition et modernité.
Services basés sur l'IA dans les vestiaires : comment fonctionne « Verena » ?
L'élément central de ce projet pilote est l'assistant IA « Verena », spécialement conçu pour les cabines d'essayage. Verena est un service numérique accessible via un chatbot sur les smartphones des clients. La mise en œuvre technique est d'une simplicité surprenante pour les utilisateurs : des QR codes ont été installés dans les cabines d'essayage du magasin Galeria à Bonn. Les clients scannent ces codes avec l'appareil photo de leur smartphone, ouvrant ainsi une interface de chat qui leur permet de communiquer directement avec Verena. Aucune application supplémentaire n'est nécessaire : tout fonctionne directement dans le navigateur du téléphone.
Verena repose sur une technologie d'intelligence artificielle avancée. En arrière-plan, l'assistante utilise un modèle de langage (selon Galeria, il s'agit de la technologie ChatGPT) pour comprendre les requêtes en langage naturel et générer des réponses pertinentes. Son principal atout : vous pouvez poser à Verena des questions ou formuler des demandes courantes, comme si vous discutiez avec un vendeur. Par exemple : « Avez-vous ce chemisier dans une taille supérieure ? » ou « Cette robe est-elle également disponible en bleu ? » Verena comprend l'intention derrière la requête et accède aux bases de données et services enregistrés pour vous aider.
Quelles sont les fonctionnalités spécifiques offertes par Verena ? Entre autres, l’assistant numérique peut :
Récupérer les informations de l'article
Verena fournit des informations détaillées sur les articles essayés : prix, composition, entretien, tailles et coloris disponibles. Plus besoin de chercher l’étiquette ni de demander au vendeur : un simple échange avec Verena suffit.
Vérifier la disponibilité
Si un client souhaite essayer un article dans une autre taille ou couleur, Verena peut immédiatement vérifier sa disponibilité. L'IA accède au système de gestion des stocks de Galeria. En quelques secondes, le client apprend par exemple : « Ce pantalon est également disponible en tailles 40 et 42. La taille 42 est disponible. »
Articles recommandés
Verena fait également office de conseillère shopping avisée. Son intelligence artificielle est capable de suggérer des accessoires ou des associations pour les articles essayés. Par exemple, si une personne essaie une robe, Verena pourrait suggérer : « Ce cardigan noir, que nous avons également en stock, irait parfaitement avec. » ou « Souhaitez-vous compléter la tenue avec une ceinture assortie ? J’ai une suggestion. » Ces recommandations s’appuient en partie sur une logique d’assortiment prédéfinie (par exemple, les articles qui vont ensemble) et potentiellement sur l’analyse par l’IA des achats d’autres clients. L’assistante est conçue non seulement pour aider, mais aussi pour inspirer, à l’instar d’un vendeur qui compose une tenue complète.
Les représentants commerciaux appellent
L'intégration du personnel de vente est une fonctionnalité particulièrement pratique. Si une cliente a besoin de quelque chose que l'IA ne peut pas lui fournir seule (par exemple, un autre vêtement en cabine d'essayage), elle peut demander de l'aide directement via Verena. L'interface de chat propose une option ou une invite du type « Demander l'aide d'un vendeur ». Cliquer dessus (ou le saisir dans le chat) signale immédiatement à l'équipe de vente qu'une assistance est nécessaire dans cette cabine d'essayage.
La communication entre Verena (représentant la cliente) et les vendeurs s'effectue via une application distincte appelée « Karl ». Karl est l'application employé que Galeria met en place en complément de ce projet. On peut considérer Karl comme le pendant de Verena : pendant que Verena discute avec la cliente, Karl assure la liaison avec les vendeurs en magasin. Lorsqu'une demande est reçue par Karl (par exemple : « La cliente en cabine d'essayage 3 souhaite essayer cette robe en taille M »), les vendeurs concernés sont immédiatement notifiés. Le message apparaît sur leur smartphone professionnel, avec les informations pertinentes telles que la référence de l'article, la taille souhaitée et la couleur. L'application Karl offre aux vendeurs des fonctionnalités pratiques pour une réponse rapide : elle affiche en un coup d'œil la disponibilité et le prix de l'article demandé et peut même indiquer s'il se trouve à un autre étage ou dans une autre réserve. Ainsi, le vendeur n'a plus besoin de se déplacer en réserve : grâce à Karl, il est informé à l'avance.
Dès qu'un membre de l'équipe prend en charge la demande, il peut en informer brièvement le client via l'application, par exemple : « J'apporte la taille 42 en cabine d'essayage. » Ce message apparaît directement dans la conversation de Verena, informant ainsi le client que de l'aide est en route. Karl veille à ce que chaque demande soit traitée par un seul membre de l'équipe : dès qu'une réponse est apportée, la tâche est marquée comme « en cours » et n'est plus visible pour les autres membres. Cela évite que deux employés ne traitent accidentellement la même demande ou ne créent de confusion.
Techniquement, Verena combine une interface de chatbot, une connectivité de données et un modèle de langage d'IA. L'IA a été alimentée avec les données et règles produits nécessaires. Par exemple, Verena connaît les catalogues de produits, les tailles disponibles, les noms de couleurs et les niveaux de stock actuels. Lorsqu'un client pose une question, le modèle d'IA interprète la requête et extrait les informations pertinentes de la base de données pour formuler une réponse précise. Grâce à la technologie ChatGPT, les réponses sont formulées en langage naturel, et non pas de manière rigide ou préprogrammée. Ainsi, au lieu d'une simple information comme « Taille M : oui, disponible », Verena pourrait répondre de manière plus conviviale : « J'ai une bonne nouvelle : le chemisier est également disponible en M. Souhaitez-vous l'essayer ? Je peux demander à quelqu'un de vous l'apporter. » Ce ton vise à donner l'impression de discuter avec un vendeur serviable.
Un autre avantage de l'intégration ChatGPT réside dans ses capacités multilingues. Verena ne se limite pas à l'allemand. Les clients qui maîtrisent peu l'allemand peuvent simplement écrire dans la langue de leur choix : anglais, français, russe ou même turc. L'IA comprend la demande et répond dans cette même langue. Pour la succursale de Galeria à Bonn, ville à la clientèle internationale, c'est un atout majeur : touristes et expatriés peuvent faire leurs achats en toute tranquillité et bénéficier d'un service complet malgré la barrière de la langue. Même si le personnel de vente ne parle pas toutes les langues, Verena peut pallier ce manque. En arrière-plan, Karl affiche la demande en allemand (ou dans une langue standardisée) afin que les employés sachent quoi faire ; l'IA se charge de la traduction.
Pour attirer l'attention de sa clientèle sur ce nouveau service, Galeria a renforcé la signalétique de son magasin de Bonn. Par exemple, un écran d'information numérique (affiche LED) situé à l'entrée du rayon lingerie femme présente un personnage de dessin animé sympathique (une version stylisée de « Verena ») qui explique le nouveau service : « Bonjour, je suis Verena. Je peux vous aider en cabine d'essayage – essayez-le ! » Des panneaux et des affichages avec des instructions succinctes sont également présents directement dans les cabines : « Scannez simplement le QR code et posez vos questions ! » Ainsi, un maximum de clientes découvrent l'assistant numérique et peuvent l'utiliser facilement.
En résumé, le processus technique fonctionne comme suit : le client scanne un code → une conversation avec Verena s’ouvre → l’IA comprend la demande et y répond ou alerte un vendeur → l’application employé, Karl, coordonne l’assistance humaine. Ce système combine les atouts du numérique (rapidité, information, disponibilité 24 h/24 et 7 j/7 en cabine d’essayage) avec ceux du commerce traditionnel (service personnalisé assuré par des vendeurs compétents). Il illustre comment humains et machines peuvent collaborer efficacement dans le commerce de détail pour offrir une expérience client optimale.
Avantages pour les clients et l'expérience d'achat
L'intégration de services d'IA dans les cabines d'essayage offre de nombreux avantages aux clients, rendant le shopping plus agréable et plus efficace. Voici les principaux avantages promis par le projet pilote :
confort
Les clients n'ont plus besoin de jeter un coup d'œil furtif hors de la cabine d'essayage ni d'interrompre leur essayage pour changer de taille. Verena s'en charge : un scan, quelques clics, et l'aide arrive. Fini les allers-retours interminables et l'attente devant la cabine. Dans les grands magasins, notamment, le trajet jusqu'à un vendeur disponible ou la réserve peut être long ; ce raccourci intelligent permet un gain de temps et d'énergie considérable.
Informations immédiates
Les questions fréquemment posées lors des essayages – « Combien ça coûte déjà ? », « Est-ce que ça existe en rouge ? », « Est-ce que ça va avec X ? » – trouvent une réponse immédiate. Les clients accèdent rapidement aux informations produit sans avoir à déchiffrer une étiquette ni à attendre un vendeur. Cette transparence accrue leur permet de connaître instantanément les prix, les matières et les conseils d’entretien, et de faire des choix plus éclairés.
Plus de choix en cabine
Proposer des tailles ou des couleurs supplémentaires augmente les chances de trouver la pièce idéale en cabine d'essayage. Souvent, les clients repartent les mains vides car la taille essayée ne leur convient pas et qu'aucune autre option n'est disponible. Verena veille à ce que des alternatives soient immédiatement proposées. Cela améliore la satisfaction client – les clients ont plus de chances de trouver un article parfaitement adapté – et, au final, stimule les ventes de Galeria.
Conseils et inspiration personnalisés
Bien que Verena n'ait pas le sens inné de la mode, elle peut néanmoins formuler des suggestions personnalisées. L'IA recommande des articles adaptés qui complètent la tenue. Cela peut amener le client à découvrir des produits auxquels il n'avait pas pensé, un peu comme un bon vendeur qui dirait : « Au fait, j'ai une ceinture qui irait parfaitement avec ce pantalon. » Ces suggestions complémentaires enrichissent l'expérience d'achat et donnent au client l'impression d'avoir bénéficié de conseils avisés.
Discrétion et confort
Certaines personnes hésitent à demander de l'aide en magasin, par timidité, à cause de la barrière de la langue ou par manque de vendeur à proximité. Verena lève cet obstacle : les clients peuvent poser leurs questions anonymement, sans se sentir observés. C'est particulièrement utile dans les rayons plus intimes, comme celui de la lingerie, par exemple, si une personne a une question sur la taille ou la disponibilité d'un article et préfère ne pas la poser à voix haute en magasin. La communication numérique dans les cabines d'essayage privées offre aux clients contrôle et confidentialité.
Service multilingue
Comme mentionné précédemment, la capacité à communiquer en plusieurs langues est un atout majeur. Les touristes, les étudiants internationaux et les expatriés peuvent ainsi profiter pleinement du service sans être confrontés à des malentendus liés à la barrière de la langue. Cela permet à ces clients de se sentir valorisés et contribue à renforcer la réputation de Galeria en tant que grand magasin international accueillant pour sa clientèle.
Fonction de continuité et de mémoire
Puisque Verena est un service numérique, il pourrait être lié aux comptes clients à l'avenir (avec leur consentement). L'IA pourrait mémoriser les tailles ou marques préférées du client, ou encore les articles essayés en dernier. Verena pourrait ainsi proposer une assistance encore plus personnalisée lors des prochaines visites (par exemple : « La dernière fois, la taille 38 me convenait ; devrais-je la reprendre cette fois-ci ? »). Les clients pourraient également sauvegarder l'historique de leurs conversations pour acheter ultérieurement en ligne les articles vus sur le site. Bien que toutes ces fonctionnalités ne soient pas encore disponibles dans le cadre du programme pilote, elles illustrent les perspectives d'avenir.
Du point de vue du vendeur, et pour l'entreprise dans son ensemble, il existe des avantages qui profitent indirectement au client. Les vendeurs peuvent travailler plus efficacement : ils connaissent précisément les besoins de chaque cabine d'essayage et peuvent potentiellement satisfaire plusieurs demandes en un seul déplacement (par exemple, récupérer deux tailles demandées en allant à l'entrepôt). Cela réduit les temps d'attente et la frustration pour tous. De plus, les employés peuvent consacrer leur temps de conseil aux clients qui ont réellement besoin d'une assistance personnalisée, tandis que les questions courantes (prix, taille, couleur disponible ?) sont traitées par l'IA. Idéalement, cela crée un meilleur environnement de travail : moins de précipitation, moins de questions simples auxquelles on répond constamment – et des conseils ciblés là où c'est important. Des vendeurs satisfaits sont, à leur tour, plus aimables, ce qui améliore l'expérience d'achat pour tous les clients.
Enfin, et surtout, l'offre de Galeria démontre que le commerce physique peut être moderne et innovant. Pour une chaîne de grands magasins qui peut paraître un peu traditionnelle, l'image d'un pionnier technologique est précieuse. Les clients, notamment les plus jeunes, seront peut-être agréablement surpris de découvrir que Galeria, de tous les magasins, propose un tel assistant numérique. Cela pourrait attirer de nouveaux clients ou, à tout le moins, susciter la conversation (« Avez-vous déjà testé la cabine d'essayage IA chez Galeria ? »). Globalement, cette initiative contribue à rendre le shopping en magasin plus attractif, grâce à un service plus efficace, une plus grande rapidité et un aspect ludique pour les clients férus de technologie.
Convient à:
Défis et risques potentiels de la technologie
Aussi prometteuse que soit l'idée, cette initiative pilote comporte des défis et des risques que Galeria doit prendre en compte. Les nouvelles technologies sont rarement parfaites ; voici quelques aspects qui pourraient s'avérer critiques :
Accepté par tous les clients
La clientèle d'un grand magasin est très diversifiée. Sortir son smartphone pour discuter avec une IA pendant qu'on se change n'est pas toujours chose aisée. Les clients plus âgés ou moins à l'aise avec la technologie pourraient hésiter ou ne pas percevoir l'intérêt du service. Ils préféreront peut-être le traditionnel « appel du rideau » : « Excusez-moi, pourriez-vous m'apporter une taille au-dessus ? » Galeria doit donc suivre de près l'utilisation réelle de Verena. Une formation pourrait s'avérer nécessaire – par exemple, que les vendeurs expliquent clairement : « Saviez-vous que vous pouvez nous appeler par QR code si vous avez besoin de quelque chose ? » Le taux d'utilisation sera un facteur déterminant pour évaluer la rentabilité de l'investissement. Si de nombreux QR codes ne sont pas scannés, il faudra revoir le concept ou le promouvoir différemment.
fiabilité technique
Rien n'est pire qu'une panne technologique au moment crucial. Une connexion Wi-Fi instable en cabine d'essayage, une panne de serveur ou un bug logiciel pourraient rendre le service inutilisable. Les clients qui testent Verena et qui risquent d'attendre plusieurs minutes pour obtenir une réponse ou de rencontrer des messages d'erreur seraient plus frustrés qu'enthousiastes. Par conséquent, Galeria doit garantir une infrastructure robuste : une couverture mobile suffisante ou un Wi-Fi performant dans les cabines d'essayage, des systèmes back-end rapides et une plateforme d'IA à toute épreuve. Ces problèmes de jeunesse peuvent être identifiés lors de la phase pilote. Néanmoins, un risque résiduel de panne technologique subsiste toujours ; dans ce cas, un plan B est indispensable (c'est-à-dire disposer d'un personnel suffisant pour prendre le relais).
Qualité des données et précision de l'IA
L'intelligence de Verena dépend entièrement des données dont elle dispose. Si, par exemple, l'inventaire du système est erroné (un problème classique : le système affiche « 1 article disponible », alors qu'il est déjà vendu et non réservé), l'IA pourrait annoncer une disponibilité inexistante. De telles incohérences décevraient les clients et nuiraient à la confiance envers le service. L'IA doit également fournir des réponses correctes : si ChatGPT excelle dans la synthèse vocale, elle peut aussi commettre des erreurs ou « halluciner ». Galeria et Bütema (le partenaire technologique) doivent donc entraîner et tester le système avec soin afin d'éviter que Verena ne fournisse, par exemple, des informations produit erronées ou des recommandations absurdes. Les réponses de l'IA doivent être précises et utiles ; dans le cas contraire, les utilisateurs seront frustrés. Un contrôle qualité continu est essentiel, surtout au début. Il peut s'avérer nécessaire de transférer automatiquement certaines demandes auxquelles Verena ne peut répondre avec certitude à un employé afin d'éviter les réponses erronées.
Protection des données et confidentialité
Dès l'avènement des services numériques, la protection des données devient un enjeu crucial en Allemagne. Les clients doivent avoir la certitude que leurs échanges avec Verena ne seront pas utilisés à mauvais escient. Si l'historique des conversations, lorsqu'il est conservé, ne contient généralement pas de données hautement sensibles (les clients posant généralement des questions sur les tailles, les prix, etc.), les préférences d'achat ou d'éventuels commentaires personnels pourraient néanmoins être considérés comme sensibles. Galeria se doit de communiquer de manière transparente sur les données collectées et leur utilisation. Idéalement, les conversations devraient être stockées de manière anonyme ou temporaire, sauf si le client consent à un partage de données plus étendu (par exemple, la liaison à un compte client pour des offres ultérieures). La plateforme d'IA (ChatGPT) soulève également des questions : les données saisies par les clients sont-elles envoyées à des serveurs situés aux États-Unis ? Les processus sont-ils conformes au RGPD ? Les services informatiques devront examiner ces aspects de près. Une faille dans la protection des données pourrait nuire gravement à l'ensemble du projet.
cybersécurité
L'émergence de nouveaux points de contact numériques peut théoriquement engendrer de nouvelles failles de sécurité. Un code QR, par exemple, pourrait être manipulé par des personnes malveillantes (en théorie, car difficile en pratique, puisqu'il se trouve à l'intérieur d'un magasin). De même, une personne pourrait tenter de pirater l'IA ou de la perturber par ses propres données. Galeria doit s'assurer que Verena n'accède qu'aux données prévues et ne divulgue aucune information indésirable. Il est envisageable que des utilisateurs tentent intentionnellement de détourner l'IA du sujet principal : ChatGPT est connu pour essayer de répondre à toutes les questions possibles. Si un client, par exemple, interrogeait Verena sur la météo ou la politique, il serait intéressant d'observer la réaction du système. Idéalement, Verena resterait polie mais ferme sur le sujet des achats et filtrerait les autres sujets afin d'éviter tout abus.
Acceptation des employés et changement de rôle
Il est également crucial de prendre en compte la réaction des employés à l'arrivée de Verena. D'un côté, l'assistante les décharge des tâches routinières ; de l'autre, certains commerciaux pourraient craindre qu'une IA performante ne mette leur emploi en péril. Galeria doit clairement communiquer que Verena est un outil d'assistance, et non un substitut aux conseils humains. Idéalement, les employés adopteront facilement Karl (l'application) car ils comprendront qu'elle structure leur journée de travail. Néanmoins, une formation approfondie est essentielle : le personnel doit apprendre à utiliser le nouveau système et comprendre quand intervenir et quand Verena peut gérer les situations de manière autonome. L'équipe doit également désigner une personne responsable de la gestion des demandes par chat afin de ne manquer aucune information importante. Le risque serait que les employés ignorent Verena ou la perçoivent comme une tâche supplémentaire fastidieuse, auquel cas le service serait inefficace. Cela nécessite une formation, une motivation et peut-être même de nouvelles directives pour le processus de service.
Question coût-bénéfice
En fin de compte, tout projet pilote technique se heurte à la question de sa rentabilité. Développer et intégrer un assistant IA représente un investissement conséquent. Licences pour les services d'IA, programmation de l'application, équipement du personnel, maintenance : tout cela a un coût. Galeria évaluera donc avec soin si le projet pilote de Bonn génère des bénéfices tangibles : les ventes du rayon lingerie augmentent-elles ? Les clients achètent-ils davantage ou reviennent-ils plus souvent ? Observe-t-on des retours positifs et une diminution des abandons de panier ? Ce n'est que si ces indicateurs clés de performance sont concluants que le système sera déployé dans d'autres magasins. Autrement, il risque de rester une simple expérience. Il existe donc un risque que, malgré tous les efforts, le retour sur investissement soit insuffisant, par exemple parce qu'une minorité de clients seulement utilise le service ou parce que les ventes additionnelles générées par le bouche-à-oreille restent faibles. Le projet doit donc être économiquement viable, et pas seulement techniquement prometteur.
Tous ces défis démontrent que l'introduction de la technologie dans le commerce de détail exige une planification et une exécution rigoureuses. Galeria a opté pour une approche judicieuse avec son projet pilote limité (un rayon dans un magasin) afin de tester et d'apprendre à petite échelle avant un déploiement complet. Cela lui permet de résoudre les problèmes initiaux et d'ajuster les processus sans impacter l'ensemble de la chaîne. Les semaines et les mois à venir révéleront comment les clients et les employés réagiront à Verena, et où des ajustements pourraient s'avérer nécessaires.
Comparaison avec des initiatives similaires dans d'autres entreprises de vente au détail
L'idée de Galeria de moderniser numériquement les cabines d'essayage est novatrice, mais pas totalement inédite. En effet, plusieurs enseignes expérimentent depuis quelques années des concepts de cabines d'essayage intelligentes et des services d'intelligence artificielle pour améliorer l'expérience client. Un aperçu de quelques initiatives similaires permet de comprendre l'émergence de cette tendance et d'en identifier les différences
Magasins de mode Adler (Allemagne, 2015)
La chaîne de mode Adler a été parmi les premières en Allemagne à tester les cabines d'essayage intelligentes. Dans une boutique d'Erfurt, Adler a équipé ses cabines de la technologie RFID et d'écrans tactiles. Les vêtements étaient étiquetés avec des puces RFID, permettant ainsi à la cabine d'essayage de reconnaître les articles apportés par le client. Les informations produit de chaque vêtement étaient ensuite affichées sur un écran : prix, tailles disponibles, couleurs et même suggestions d'articles assortis. Les clients pouvaient également commander des tailles supplémentaires via l'écran tactile, qui leur étaient alors apportées par le personnel. Ce concept était similaire à celui de Galeria, mais sans chatbot : l'interaction consistait principalement à sélectionner des articles sur l'écran, sans saisie vocale. Malgré des retours positifs, la cabine d'essayage intelligente est restée un projet pilote chez Adler ; elle ne s'est pas généralisée (à l'époque), probablement en raison du coût élevé du matériel par cabine et de l'adhésion limitée qu'elle suscitait quelques années auparavant.
Galerie Kaufhof (Allemagne, 2007)
Il est intéressant de noter que le projet actuel de Galeria n'est pas le premier pas de l'entreprise dans ce domaine. En 2007, alors que Galeria s'appelait encore Kaufhof et s'inscrivait dans le cadre de l'initiative « Future Store » du groupe Metro, un projet pilote a été mené dans le magasin d'Essen. Ce projet testait des cabines d'essayage RFID au rayon homme. Les clients pouvaient accéder aux informations sur les articles grâce à la RFID et à un écran, et utiliser ce service pour se faire proposer des alternatives. Cette expérience pionnière, il y a plus de dix ans, a démontré ce qui connaît aujourd'hui un regain d'intérêt. Cependant, les technologies étaient alors bien moins avancées (la RFID en était à ses balbutiements dans l'industrie de la mode, les écrans tactiles étaient onéreux et l'intelligence artificielle, telle que nous la connaissons aujourd'hui, n'existait pas). Le projet est tombé dans l'oubli, mais les enseignements tirés ont probablement influencé les développements actuels.
Ralph Lauren et Oak Labs (États-Unis, à partir de 2015)
Dans le segment haut de gamme, la marque américaine Ralph Lauren a fait sensation il y a quelques années avec ses miroirs high-tech en cabine d'essayage. Dans son magasin phare de New York, Ralph Lauren a installé des « miroirs intelligents », développés par la start-up Oak Labs. Ces miroirs ressemblent à première vue à de grands miroirs de cabine d'essayage classiques, mais intègrent des écrans tactiles et des lecteurs RFID. Voici comment cela fonctionne : le vêtement apporté en cabine par le client est automatiquement reconnu par le miroir (grâce aux puces RFID). Un menu intuitif s'affiche alors sur l'écran du miroir : le client peut modifier l'éclairage de la cabine (pour simuler la lumière du jour ou du soir, par exemple, et visualiser le rendu de la tenue) et demander d'autres tailles ou couleurs d'un simple toucher. Le miroir propose également des suggestions (« Cette chemise est aussi disponible dans ces couleurs, et regardez, ce pantalon irait bien avec. »). L'ingéniosité résidait dans la possibilité pour le client de choisir la langue : l'interface pouvait être paramétrée en espagnol ou en chinois, par exemple, pour assister la clientèle internationale. Dès qu'une demande d'assistance était formulée, le personnel de vente était averti et apportait les articles souhaités en cabine. Ce concept a été bien accueilli par les clients, car il s'intégrait parfaitement au processus habituel (essayage de vêtements devant un miroir). Cependant, son coût élevé a initialement limité l'accès à ces miroirs intelligents à quelques magasins phares.
Mango et Vodafone (Espagne, à partir de 2020)
L'enseigne de mode Mango s'est associée à Vodafone pour déployer des cabines d'essayage numériques dans plusieurs magasins. Ce dispositif repose sur un miroir intelligent baptisé « Cabine d'essayage numérique ». Son fonctionnement est similaire aux systèmes mentionnés précédemment : des puces RFID identifient les vêtements, des informations sur les produits et des suggestions d'associations s'affichent sur l'écran du miroir, et les clients peuvent demander d'autres tailles ou articles au personnel d'un simple clic. Mango prévoit de généraliser cette technologie dans ses magasins, conformément à sa stratégie de développement du concept de commerce intelligent. Un argument de vente majeur : toutes les données et images sont uniquement affichées sur le smartphone du client (s'il est connecté), garantissant ainsi la confidentialité ; le magasin ne reçoit aucune image en direct de l'intérieur de la cabine. Ce projet démontre que les détaillants européens adoptent cette tendance et expérimentent la réalité augmentée et les cabines d'essayage connectées.
Boutique Amazon Style (États-Unis, à partir de 2022)
Le géant du commerce en ligne Amazon a également démontré son esprit d'innovation dans le secteur de la mode, notamment grâce à son offensive mode. En 2022, Amazon a ouvert sa première boutique « Amazon Style » à Los Angeles, un magasin de vêtements fortement axé sur les technologies numériques. Le principe est simple : les clients ne voient qu'un seul exemplaire de chaque vêtement exposé. S'ils sont intéressés, ils scannent le code QR de l'article avec l'application Amazon. Ils peuvent ensuite sélectionner la taille et la couleur qu'ils souhaitent essayer. Un système automatisé rassemble les articles sélectionnés et prépare une cabine d'essayage personnalisée. L'application les avertit dès qu'une cabine est disponible. À leur arrivée, les articles choisis les attendent. De plus, un écran tactile est présent dans la cabine : l'intelligence artificielle d'Amazon l'utilise pour proposer des suggestions personnalisées d'articles susceptibles de plaire au client (en fonction de son historique d'achats en ligne et des articles sélectionnés). Les clients peuvent également commander des articles supplémentaires via l'écran, qui leur sont ensuite rapidement apportés en cabine, sans qu'ils aient à parcourir à nouveau le magasin. Bien qu'aucun chatbot ne soit utilisé, le concept d'Amazon s'appuie sur l'IA pour reconnaître les préférences et transformer la cabine d'essayage en showroom proposant des recommandations personnalisées. Cette approche omnicanale (liant application et magasin) a suscité un vif intérêt.
Service à la demande de Macy's (États-Unis, 2016)
Un exemple légèrement différent est l'initiative de la chaîne de grands magasins américaine Macy's. Macy's a testé un assistant IA mobile basé sur IBM Watson dans certains de ses magasins, baptisé « On Call ». Les clients pouvaient accéder à une page dédiée en magasin via le navigateur de leur smartphone (ou demander un lien par SMS) et poser leurs questions, telles que : « Où puis-je trouver des chaussures pour hommes ? » ou « Avez-vous des robes de cocktail rouges ? » Le chatbot Watson répondait en fournissant des indications dans le magasin ou des informations de base sur les produits. Ce service visait principalement à faciliter l'orientation dans le grand magasin et à répondre aux questions les plus fréquentes. Ce projet, précurseur intéressant, a toutefois révélé des limites : de nombreux clients préféraient encore s'adresser directement à un vendeur, et l'IA de l'époque n'était pas aussi conversationnelle que les chatbots actuels. Macy's On Call est donc resté un test limité et n'a pas été déployé à grande échelle.
Ces exemples illustrent deux points : premièrement, une tendance générale se dessine dans le secteur du commerce de détail : combler le fossé entre la praticité du commerce en ligne et l’expérience en magasin. Qu’il s’agisse de miroirs connectés, de la RFID ou de chatbots, de nombreuses approches visent à offrir aux clients en magasin un niveau d’information et de confort similaire à celui auquel ils sont habitués lors de leurs achats en ligne (par exemple : « Les clients qui ont acheté ce produit ont également été intéressés par… » ou affichage de la disponibilité en temps réel). Deuxièmement, la diversité des solutions proposées démontre qu’il n’existe pas de solution universelle. Chaque enseigne expérimente différemment, en fonction de son budget, de sa clientèle cible et du concept de son magasin. L’approche de Galeria, avec une solution de chatbot sur smartphone, est relativement nouvelle, car beaucoup s’appuyaient auparavant sur des écrans intégrés ou des installations fixes. Utiliser le smartphone du client comme interface (via un code QR) présente des avantages et des inconvénients : c’est plus économique (aucun matériel de miroir coûteux n’est nécessaire) et les codes QR sont familiers à beaucoup de gens depuis la pandémie ; en revanche, cela exige que le client utilise activement son propre appareil. Galeria va maintenant déterminer si cette dernière option est plus performante qu’un écran tactile.
Perspectives d'avenir et développements futurs possibles
Le projet de cabines d'essayage intelligentes de Galeria n'en est qu'à ses débuts, mais un aperçu de l'avenir révèle le potentiel à long terme de telles solutions. Si le projet pilote de Bonn s'avère concluant, divers développements ultérieurs sont envisageables
Déploiement dans d'autres succursales
L'étape la plus logique serait d'intégrer Verena (et l'application Karl) dans davantage de magasins Galeria. Le déploiement se ferait probablement par étapes, en commençant par les plus grands magasins ou ceux à forte fréquentation touristique (où l'assistance multilingue est particulièrement appréciée). Progressivement, tous les rayons mode des magasins pourraient être équipés de QR codes et du service. D'ici quelques années, il pourrait être courant de trouver un panneau indiquant la présence d'un assistant numérique dans chaque cabine d'essayage Galeria. Verena pourrait potentiellement être étendue à d'autres catégories de produits, comme les vêtements de sport, les vêtements pour hommes ou les rayons enfants – partout où des cabines d'essayage sont utilisées. Les questions posées dans les autres rayons pourraient légèrement différer, mais les fonctionnalités de base (disponibilité des tailles, informations sur les produits, demande d'assistance) resteraient les mêmes.
Développement des fonctions
Verena pourrait devenir encore plus intelligente et polyvalente au fil du temps. Par exemple, l'IA pourrait apprendre des conversations quelles sont les questions les plus fréquemment posées et optimiser ainsi ses réponses. Verena pourrait également être liée au compte client Galeria : si un client régulier est connecté (par exemple, via son numéro de carte de fidélité ou l'application), Verena pourrait lui fournir des recommandations personnalisées basées sur ses achats précédents (« Le chemisier que vous essayez irait bien avec le pantalon que vous avez acheté chez nous l'année dernière. »). Des coupons de réduction exclusifs ou des points de fidélité pourraient également être offerts via la messagerie pour encourager l'utilisation.
D'un point de vue technique, l'assistant IA pourrait un jour fonctionner non seulement par texte, mais aussi par la voix. Nombreux sont ceux qui utilisent déjà les assistants vocaux grâce à Siri, Alexa et autres systèmes similaires. On pourrait imaginer une interface vocale installée dans les cabines d'essayage (par exemple, un système microphone/haut-parleur ou le microphone du téléphone) permettant au client de dire : « Verena, il me faut ce jean en taille 32. » L'IA convertirait la requête vocale en texte et la traiterait en conséquence. Ce serait encore plus naturel, mais cela impliquerait également des exigences plus strictes en matière de confidentialité des données (les microphones des cabines d'essayage sont sensibles) et de gestion du bruit ambiant.
Technologies visuelles et réalité augmentée
Une autre piste prometteuse est la combinaison de l'IA et du traitement d'images. Des applications existent déjà qui utilisent l'appareil photo d'un smartphone pour identifier le vêtement devant vous ou vous habiller virtuellement (filtres de réalité augmentée). À l'avenir, Verena pourrait potentiellement utiliser l'image de la caméra du smartphone pour fournir des conseils aux clients : par exemple, vous pourriez vous filmer devant un miroir et demander à Verena : « Comment taille cette veste ? » – l'IA pourrait alors, grâce à l'analyse vidéo, répondre : « Les épaules semblent un peu étroites ; une taille au-dessus serait peut-être plus confortable. » Il s'agirait d'une application très avancée qui nécessite encore des recherches approfondies, mais elle est tout à fait envisageable d'ici quelques années. De même, la réalité augmentée pourrait permettre à Verena d'afficher virtuellement d'autres couleurs ou vêtements sur vous sans que vous ayez à vous changer : vous portez une robe rouge, vous demandez : « À quoi ressemble-t-elle en bleu ? », et vous voyez une version bleue simulée sur votre téléphone ou dans un miroir connecté. Ces essayages virtuels sont déjà en développement pour le shopping en ligne ; en magasin, ils pourraient compléter l'expérience traditionnelle en cabine d'essayage (par exemple, pour sélectionner rapidement les couleurs avant d'essayer tous les vêtements).
Au-delà des cabines d'essayage : Verena pourrait également s'avérer utile en dehors de ces espaces à long terme. Imaginez l'IA accessible dans tout le magasin, par exemple via l'application Galeria que vous utilisez pendant vos achats. Les clients pourraient alors poser des questions directement en rayon, comme : « Ce modèle est-il également disponible dans le magasin d'Alexanderplatz ? » ou « Où se trouve le rayon maison ? » – un véritable concierge numérique pour l'ensemble du magasin. Grâce à la géolocalisation (suivi des smartphones en magasin), Verena pourrait vous guider : « Marchez tout droit sur 20 mètres, puis tournez à droite : le rayon chaussures est là. » Ainsi, l'IA deviendrait un assistant complet pour une expérience d'achat optimale.
De plus, les informations recueillies grâce aux conversations avec Verena pourraient fournir des données précieuses pour améliorer la gamme de produits et le service. Galeria pourrait, par exemple, identifier les tailles les plus demandées (et souvent en rupture de stock, ce qui serait utile pour la gestion des stocks). Ou encore, déterminer quels articles sont fréquemment demandés ensemble, ce qui pourrait orienter les recommandations de gamme. Les commentaires tels que « Cet article gratte », si les clients le mentionnent, pourraient également être recueillis. Bien entendu, ces données de conversation devraient être analysées de manière anonyme, mais elles constituent une mine d'informations pour identifier les tendances de consommation.
Le projet pilote de Galeria sera sans doute suivi de près par l'ensemble du secteur. En cas de succès, il pourrait avoir un effet d'entraînement : d'autres détaillants, notamment les maisons de mode et les grandes chaînes de textile, pourraient adopter plus rapidement des solutions similaires. L'intelligence artificielle est de plus en plus accessible, et des services comme ChatGPT permettent même aux petites entreprises de développer des assistants intelligents sans avoir leur propre équipe de data scientists. Des normes ou des plateformes sectorielles pour ces assistants en magasin pourraient émerger prochainement, à l'instar des logiciels standards existants pour les systèmes de caisse. Galeria a donc l'opportunité de faire figure de pionnière en Allemagne. Parallèlement, l'entreprise doit rester flexible, car les évolutions sont rapides : un chatbot accessible par QR code aujourd'hui pourrait être complètement différent dans cinq ans. Il est essentiel de privilégier la valeur ajoutée pour le client. La technologie pour la technologie ne sera pas viable à long terme, mais une technologie au service d'un véritable service peut engendrer un changement positif et durable dans le secteur du commerce de détail.
Le projet pilote de Galeria à Bonn allie la culture du shopping traditionnel à une technologie d'intelligence artificielle de pointe. Une initiative audacieuse visant à démontrer qu'un détaillant traditionnel peut lui aussi innover. Les clients bénéficient d'une assistance plus rapide et d'informations plus complètes directement en cabine d'essayage, tandis que le personnel est aidé dans ses tâches quotidiennes. Bien sûr, certains obstacles restent à surmonter, de l'acceptation par les clients au perfectionnement de la technologie. Mais si Galeria exploite judicieusement l'expérience acquise lors de ce test, « Verena » pourrait bien devenir la nouvelle norme du shopping quotidien. La cabine d'essayage, souvent un point noir du magasin où le service s'arrête dès que le rideau est tiré, se transforme en un espace de dialogue numérique. Reste à savoir si les clients adopteront cette offre. L'avenir du commerce de détail se dessine assurément grâce à des projets comme celui-ci, et Galeria y participe activement. Tout porte à croire que nous rencontrerons plus fréquemment ces assistants IA performants à l'avenir, que ce soit chez Galeria ou ailleurs, et que le shopping deviendra ainsi plus agréable et plus intelligent.
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Konrad Wolfenstein
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