Dans la course effrénée à l’intelligence artificielle, une question divise les ingénieurs : faut-il tout déléguer au Cloud ou redonner du pouvoir de calcul à nos smartphones ? Pour Kiabi, la réponse est désormais gravée dans le code de son application mobile. En collaboration avec l’agence de conseil mobile UserAdgents, l’enseigne préférée des Français a déployé une fonctionnalité de recherche visuelle innovante. Son secret ? Elle ne repose pas sur un LLM (Large Language Model) distant, mais sur une IA « embarquée » (Edge AI).
La fin du temps de latence
Le choix de l’IA embarquée répond d'abord à un impératif d’expérience utilisateur (UX). Habituellement, lorsqu’un utilisateur prend une photo pour trouver un vêtement similaire, l’image est envoyée vers un serveur distant, analysée, puis le résultat est renvoyé vers le téléphone. Ce processus, dépendant de la qualité de la connexion réseau (4G, 5G ou Wi-Fi), peut créer des latences frustrantes.
En « embarquant » les modèles de machine learning directement dans l’application, Kiabi supprime cet aller-retour. L’analyse de l’image se fait en local, sur la puce du smartphone. Résultat : une reconnaissance quasi instantanée. Pour l’utilisateur, la fluidité est totale, transformant une recherche complexe en un geste naturel et immédiat.
Cloud vs Embarqué : Un choix stratégique et économique
Si les LLM basés sur le Cloud, tels que GPT-4 ou Gemini, brillent par leur polyvalence, ils s'avèrent être des « usines à gaz » coûteuses et énergivores pour des tâches spécifiques comme la reconnaissance d'image textile.
« Le choix de l'embarqué permet de s'affranchir des coûts récurrents liés aux API de modèles de langage en Cloud, qui peuvent vite exploser avec des millions d'utilisateurs », analyse-t-on chez UserAdgents. En utilisant la puissance de calcul déjà présente dans les smartphones modernes, Kiabi optimise ses coûts opérationnels tout en garantissant une disponibilité du service même en zone de faible couverture réseau (comme dans certains rayons de magasins physiques parfois isolés).
Confidentialité et sobriété numérique
Au-delà de la performance, ce choix technique s’inscrit dans une démarche de protection des données. Puisque l’image est traitée localement sur l’appareil de l’utilisateur et non envoyée sur des serveurs tiers, les risques liés à la confidentialité sont drastiquement réduits. Rien ne sort du téléphone, ce qui renforce la confiance du consommateur.
Enfin, l’aspect environnemental n’est pas négligeable. En évitant le transfert constant de données lourdes (photos haute résolution) vers des data centers énergivores, la solution développée par UserAdgents pour Kiabi s'inscrit dans une vision plus sobre de la technologie.
Un nouveau standard pour le retail ?
Avec ce projet, Kiabi prouve que l’innovation en IA ne passe pas forcément par la débauche de puissance des serveurs distants. En privilégiant l’intelligence « à la bordure » (Edge Computing), l’enseigne se dote d’un outil performant, économique et respectueux de la vie privée.
Alors que le secteur du retail cherche encore ses marques face à la déferlante de l’IA générative, Kiabi et UserAdgents rappellent une règle fondamentale du mobile : la meilleure technologie est celle qui se fait oublier au profit d’une expérience fluide et instantanée. L’avenir de l’IA dans nos poches semble bel et bien se jouer localement.
Plus d'informations sur
https://www.useradgents.com/actu/7391-comment-kiabi-useradgents-embarquent-l-ia-dans-lapplication-kiabi/
La fin du temps de latence
Le choix de l’IA embarquée répond d'abord à un impératif d’expérience utilisateur (UX). Habituellement, lorsqu’un utilisateur prend une photo pour trouver un vêtement similaire, l’image est envoyée vers un serveur distant, analysée, puis le résultat est renvoyé vers le téléphone. Ce processus, dépendant de la qualité de la connexion réseau (4G, 5G ou Wi-Fi), peut créer des latences frustrantes.
En « embarquant » les modèles de machine learning directement dans l’application, Kiabi supprime cet aller-retour. L’analyse de l’image se fait en local, sur la puce du smartphone. Résultat : une reconnaissance quasi instantanée. Pour l’utilisateur, la fluidité est totale, transformant une recherche complexe en un geste naturel et immédiat.
Cloud vs Embarqué : Un choix stratégique et économique
Si les LLM basés sur le Cloud, tels que GPT-4 ou Gemini, brillent par leur polyvalence, ils s'avèrent être des « usines à gaz » coûteuses et énergivores pour des tâches spécifiques comme la reconnaissance d'image textile.
« Le choix de l'embarqué permet de s'affranchir des coûts récurrents liés aux API de modèles de langage en Cloud, qui peuvent vite exploser avec des millions d'utilisateurs », analyse-t-on chez UserAdgents. En utilisant la puissance de calcul déjà présente dans les smartphones modernes, Kiabi optimise ses coûts opérationnels tout en garantissant une disponibilité du service même en zone de faible couverture réseau (comme dans certains rayons de magasins physiques parfois isolés).
Confidentialité et sobriété numérique
Au-delà de la performance, ce choix technique s’inscrit dans une démarche de protection des données. Puisque l’image est traitée localement sur l’appareil de l’utilisateur et non envoyée sur des serveurs tiers, les risques liés à la confidentialité sont drastiquement réduits. Rien ne sort du téléphone, ce qui renforce la confiance du consommateur.
Enfin, l’aspect environnemental n’est pas négligeable. En évitant le transfert constant de données lourdes (photos haute résolution) vers des data centers énergivores, la solution développée par UserAdgents pour Kiabi s'inscrit dans une vision plus sobre de la technologie.
Un nouveau standard pour le retail ?
Avec ce projet, Kiabi prouve que l’innovation en IA ne passe pas forcément par la débauche de puissance des serveurs distants. En privilégiant l’intelligence « à la bordure » (Edge Computing), l’enseigne se dote d’un outil performant, économique et respectueux de la vie privée.
Alors que le secteur du retail cherche encore ses marques face à la déferlante de l’IA générative, Kiabi et UserAdgents rappellent une règle fondamentale du mobile : la meilleure technologie est celle qui se fait oublier au profit d’une expérience fluide et instantanée. L’avenir de l’IA dans nos poches semble bel et bien se jouer localement.
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