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Comment le scan 3D révolutionne l’essayage en ligne

Dans le commerce de détail, l’une des plus grandes frustrations clients reste la même depuis des décennies : trouver la bonne taille du premier coup. Avec l’essor de l’e‑commerce et des achats sur mobile, ce problème s’est même aggravé, notamment pour les morphologies spécifiques comme le segment Big & Tall (grandes tailles hommes).

C’est dans ce contexte que le distributeur de vêtements Destination XL Group vient de lancer sur son application mobile la technologie de scanning FiTMAP®, présentée comme une révolution pour aider les hommes grands et corpulents à trouver la bonne taille et la coupe idéale. Derrière ce cas concret, on voit surtout se dessiner une transformation de fond : l’intelligence artificielle appliquée à la prise de mesures et au conseil de taille.

Dans cet article, qui s’inscrit dans notre série « L’Intelligence Artificielle dans le Commerce de Détail », nous allons analyser :

ce que change réellement une technologie comme FiTMAP® dans l’expérience client ;
comment ces solutions fonctionnent (scan 3D, IA, algorithmes de recommandation de taille) ;
ce que les retailers français peuvent en tirer comme leviers business (réduction des retours, augmentation du panier moyen, fidélisation) ;
et les étapes concrètes pour amorcer un projet de ce type en France dès maintenant.

1. Du guide des tailles au scan 3D : une révolution silencieuse

Les limites des méthodes traditionnelles

Jusqu’ici, la plupart des sites e‑commerce se contentaient :

de guides des tailles statiques, souvent peu consultés ;
de conseils génériques du type « si vous hésitez entre deux tailles, prenez la plus grande » ;
d’un historique de commandes insuffisant pour prédire une nouvelle coupe ou un nouveau modèle.

Résultat :

taux de retour très élevé dans la mode en ligne, souvent entre 25 % et 40 % ;
coûts logistiques et environnementaux importants ;
déception client (« ça ne tombe jamais comme sur la photo »).

Pour les hommes Big & Tall, la difficulté est encore plus forte : morphologies très variées, longueur de jambes et de manches spécifique, buste ou tour de taille hors standards. Un simple S / M / L / XL ne suffit plus.

Ce que change une technologie de type FiTMAP®

La nouveauté apportée par Destination XL avec FiTMAP® Scanning Technology réside dans la capacité de :

Scanner le corps du client via son smartphone (photos guidées, vidéo ou lidar selon les appareils) ;
Générer un avatar 3D ou un nuage de points suffisamment précis pour calculer les principales mesures (tour de poitrine, de taille, de hanches, longueur d’entrejambe, carrure, etc.) ;
Comparer ce profil à la coupe réelle des produits (tailles, patronages, retours d’expérience) ;
Proposer la taille idéale pour chaque article, voire la meilleure coupe (regular, slim, relaxed…).

On passe donc d’un conseil approximatif à une recommandation personnalisée, alimentée par l’IA et par des données réelles de clients.

2. Comment l’IA transforme l’essayage virtuel

Les briques technologiques clés

Derrière un parcours très simple côté utilisateur (quelques photos et une recommandation en quelques secondes), on trouve plusieurs éléments d’IA :

Vision par ordinateur : analyse des images du client pour détecter les contours du corps, corriger la posture, estimer la profondeur.
Modélisation 3D : reconstitution d’un modèle de corps en 3D à partir de deux ou trois images seulement.
Algorithmes prédictifs : corrélation entre mesures, morphologies et données de retour produit pour affiner la recommandation de taille.
Apprentissage continu : plus les clients utilisent la solution, plus les algorithmes apprennent quelles tailles génèrent le moins de retours.

Ces technologies ne se limitent pas au marché américain. Elles sont déjà testées ou déployées sur plusieurs marchés européens, et le retail français a tout à gagner à s’y intéresser dès maintenant.

De la recommandation de taille à l’expérience omnicanale

L’essayage virtuel piloté par l’IA s’inscrit pleinement dans la tendance omnicanale :

un client peut scanner son corps à la maison sur son smartphone ;
retrouver son profil morphologique en boutique ;
être conseillé par un vendeur équipé d’une tablette pour choisir la bonne taille instantanément ;
commander en ligne une taille non disponible en magasin, avec un risque de retour très faible.

Dans la série « L’Intelligence Artificielle dans le Commerce de Détail », nous parlons souvent de personnalisation et de gestion prédictive des stocks. Le scan 3D s’intègre parfaitement à ces deux dimensions : la taille recommandée devient un nouveau signal data pour piloter l’offre et les réassorts.

3. Les bénéfices business pour les retailers français

Réduction massive des retours et des coûts logistiques

Le premier bénéfice évident est la baisse des retours liés à la taille. Chaque colis qui ne revient pas, c’est :

des économies de transport aller/retour ;
moins de traitement en entrepôt ;
moins de décote liée au reconditionnement du produit ;
un impact environnemental réduit.

Les retailers qui testent des solutions de recommandation de taille basées sur l’IA observent souvent :

une baisse des retours de 10 à 30 % sur les catégories équipées ;
une hausse du taux de conversion, les clients hésitant moins entre deux tailles.

Amélioration de l’expérience client et de l’image de marque

Pour le client, l’effet est immédiat :

sentiment d’être compris dans sa morphologie ;
image plus inclusive pour les enseignes qui adressent les grandes tailles, les morphologies atypiques ou les segments spécifiques (sportifs, maternité, etc.) ;
moins de frustration liée aux commandes « ratées ».

En France, où la relation à l’habillement reste très émotionnelle et liée à l’image de soi, offrir une expérience de taille plus fiable devient un avantage concurrentiel fort, en particulier sur des marchés matures comme le prêt‑à‑porter masculin.

Data, IA et pilotage des collections

L’autre bénéfice, plus discret mais stratégique, concerne la data produit :

l’enseigne apprend quelles coupes fonctionnent le mieux pour quelles morphologies ;
elle peut décider d’élargir une gamme Big & Tall, ou au contraire de réduire certaines tailles peu demandées ;
les informations de taille réelle remontent dans les systèmes de gestion de stocks prédictive : les réassorts sont mieux dimensionnés, les ruptures moins fréquentes, les surstocks limités.

On rejoint ici un thème central de notre série : l’IA ne sert pas seulement à la personnalisation marketing, elle devient un outil de pilotage stratégique pour toute la chaîne de valeur du retail.

4. Big & Tall : un laboratoire pour la mode inclusive

Pourquoi le segment grandes tailles est stratégique

Le cas de Destination XL et de FiTMAP® n’est pas anodin. Le segment Big & Tall cumule plusieurs caractéristiques intéressantes pour les retailers :

forte insatisfaction historique vis‑à‑vis de l’offre traditionnelle ;
pouvoir d’achat souvent sous‑exploité par les grandes enseignes ;
besoin de conseil pointu (adaptation au style et au confort, pas seulement à la taille).

En France, le marché de la grande taille homme reste moins développé que celui de la femme, mais il progresse rapidement : spécialisation de certaines enseignes, corners dédiés, développement de l’offre en ligne.

Un terrain idéal pour tester l’IA

Pour un retailer, le segment Big & Tall peut devenir un terrain d’expérimentation idéal pour les solutions d’IA dans le commerce de détail :

base clients plus ciblée ;
problématique de taille plus complexe, où la valeur ajoutée de l’IA est plus visible ;
possibilité de communiquer sur une démarche inclusive et innovante.

Une technologie de scan corporel comme FiTMAP® permet alors :

d’aider les clients à se sentir plus à l’aise dans le processus d’achat ;
de démontrer concrètement l’intérêt de l’IA (ce n’est pas un gadget marketing, mais un service utile) ;
de tester des modèles de personnalisation avancée (coupe recommandée, longueur spécifique, sélection de produits adaptés à la morphologie).

Les apprentissages récoltés sur ce segment peuvent ensuite être déployés sur l’ensemble de l’offre, en adaptant le discours à des audiences plus larges.

5. Comment un retailer français peut se lancer dès 2025

1. Clarifier les objectifs business

Avant de parler technologie, il est essentiel de définir vos priorités :

Réduire le taux de retour sur certaines catégories (jeans, costumes, chemises) ;
Augmenter la conversion sur mobile en rassurant sur la taille ;
Mieux connaître vos clients et leurs morphologies pour ajuster l’offre ;
Renforcer votre positionnement de marque (innovation, inclusivité, expérience premium).

Ces objectifs permettront de choisir la bonne solution et de construire un business case crédible.

2. Cartographier vos données produit

Les solutions de type FiTMAP® s’appuient sur une connaissance fine des produits :

mesures réelles par taille ;
type de coupe ;
élasticité et tombé des matières ;
feedback clients (tailles perçues comme petites, grandes, normales).

Avant même d’intégrer une technologie de scan, commencez par :

structurer vos fiches produits ;
enrichir vos données taille/coupe dans vos systèmes ;
harmoniser les grilles de taille entre marques et gammes.

3. Choisir le bon cas d’usage pilote

Pour lancer un pilote IA dans le retail, évitez de vouloir tout couvrir dès le premier jour. Optez pour :

une catégorie visible mais maîtrisable (par exemple : jeans homme, costumes, vestes d’hiver) ;
un segment de clientèle prioritaire (Big & Tall, jeunes urbains, etc.) ;
une intégration limitée mais fluide (appli mobile, site web, quelques magasins physiques).

Définissez des indicateurs de succès clairs :

évolution du taux de retour ;
taux d’utilisation de la fonctionnalité de scan ;
satisfaction client ;
impact sur le panier moyen et la conversion.

4. Soigner l’accompagnement humain et marketing

Une technologie de scan corporel peut susciter des questions : confidentialité des données, sécurité des images, respect de la vie privée. Il est donc crucial de :

communiquer clairement sur ce qui est stocké (et ce qui ne l’est pas) ;
rassurer sur l’anonymisation et la protection des données ;
former les vendeurs en magasin pour qu’ils expliquent l’intérêt de l’outil ;
intégrer le scan dans un discours positif et inclusif : il s’agit d’aider le client à trouver sa tenue idéale, pas de le juger sur ses mensurations.

Conclusion : l’IA au service d’une mode plus juste et plus humaine

La technologie FiTMAP® Scanning Technology lancée par Destination XL illustre parfaitement une tendance de fond : l’intelligence artificielle dans le commerce de détail n’est plus un concept abstrait, mais un ensemble d’outils très concrets qui répondent à des irritants clients bien réels. Dans la mode, la capacité à recommander la bonne taille et la bonne coupe devient un différenciateur majeur, en particulier pour des segments exigeants comme le Big & Tall.

Pour les retailers français, 2025 est une année charnière : entre montée en puissance du mobile, recherche de rentabilité opérationnelle et pression environnementale sur la logistique, les solutions d’essayage virtuel et de scan corporel basées sur l’IA offrent un levier précieux. Bien intégrées à une stratégie plus large de personnalisation, de gestion prédictive des stocks et d’omnicanal, elles peuvent transformer en profondeur l’expérience d’achat.

La question n’est plus de savoir si ces technologies vont se généraliser, mais à quel rythme et avec quels pionniers sur le marché français. Êtes‑vous prêt à faire de la taille parfaite un nouvel atout de votre marque et un moteur de performance pour votre réseau ?