Si vous ne savez jamais quelle est votre teinte de fond de teint, votre sous-ton ou les ingrédients qui conviennent à votre peau, trois étudiantes de l’ESSEC ont pensé à vous. Elles travaillent sur un projet innovant pour métamorphoser les consommateurs en mannequins virtuels, pour une expérience en ligne inclusive et personnalisée.

Inès Flammant, Marie Landrevie et Sophie Martine et leur projet « Caring 4 Beauty » viennent de remporter l’édition 2023 du concours mondial d’innovation L’Oréal Brandstorm pour lequel concouraient pas moins de 30.000 équipes originaires de plus de 70 pays.

« Made in France »

Caring 4 Beauty permet, grâce au deepfake et à la réalité augmentée, aux utilisateurs d’essayer tout type de maquillage, avec une technique qui prend en compte la carnation et les problématiques de peau. Les étudiantes peuvent dès maintenant profiter de trois mois d’accompagnement avec les équipes de L’Oréal pour développer leur projet au siège du groupe.

Les diagnostics de peau personnalisés ont déjà conquis de nombreux consommateurs, prouvant que l’avenir de la beauté passe par la personnalisation. L’essayage virtuel est lui aussi très prisé des marques de cosmétiques pour permettre aux potentiels clients de tester en ligne leurs produits grâce à la réalité virtuelle, mais beaucoup déplorent un manque de précision et de qualité, notamment dans l’éclairage et la caméra.

Un essayage plus réaliste et personnalisé

Ce constat a alors encouragé les étudiantes françaises de l’ESSEC à repousser les limites de la technologie du deepfake pour enrichir l’expérience de shopping en ligne avec une expérience plus personnalisée. Souvent vu comme une menace, les trucages photo très réalistes permettent dans le cas de l’essayage virtuel de transformer le consommateur en mannequin en téléchargeant une photo d’eux avant de tester plusieurs cosmétiques sur l’image.

Pour aller encore plus loin, Inès, Marie et Sophie pensent déjà à améliorer le concept grâce au machine learning pour qu’à terme, les utilisateurs se voient recommander des produits de beauté en fonction des caractéristiques et besoins de leur visage, préalablement scanné.