Lalaland : une startup avec un algorithme qui peut tout faire

Les achats en ligne sont une grosse affaire : 71 % des Néerlandais commandent en ligne. Dans près de la moitié des cas, il s’agit de vêtements ou de chaussures. Cependant, la commande de vêtements en ligne n’est pas sans défis. Pour les consommateurs, il est difficile de juger si ce chemisier en particulier sera aussi beau que le modèle sur les photos, qui souvent ne leur ressemble en rien. Par conséquent, en 2021, 34 % des commandes de vêtements en ligne ont été retournées. C’est 7,8 millions de retours. La startup Lalaland, armée de son logiciel d’IA, vise à faire quelque chose à ce sujet.

La mission des co-fondateurs de Lalaland, Ugnius Rimsa (24 ans) et Michael Musandu (23 ans), est claire : améliorer les achats en ligne et aider les entreprises à devenir plus diversifiées, inclusives et durables. Et ils le font avec des mannequins virtuels réalistes de tous âges, tailles et ethnies, générés par l’intelligence artificielle. La mission d’Ugnius et Michael est reprise, Wehkamp et Stieglitz sont déjà clients, et récompensée. Les hommes ont été nommés meilleurs jeunes entrepreneurs des Pays-Bas par MT/Sprout.

L’IA en tant que détective d’art

La brève description que Michael utilise pour expliquer à sa grand-mère ce avec quoi il est si occupé est qu’à Lalaland, ils créent des gens. Pour une explication un peu plus sophistiquée, Ugnius compare le logiciel d’IA de Lalaland à un détective artistique. Imaginez un peintre et un faussaire qui envoient tous deux de l’art dans le monde. Tout passe devant un détective d’art qui évalue le travail pour l’authenticité. La seule information que le faussaire obtient est le retour (faux/original) du détective artistique. Après quelques millions de fois, le faussaire devient si bon que l’original et le faux sont indiscernables, même par le détective d’art le plus qualifié, explique Ugnius.

Voici une vidéo en anglais présentant ce type de technologie :

C’est exactement ce que Lalaland veut faire avec son logiciel d’IA : générer des modèles photoréalistes impossibles à distinguer des vrais. Développer un algorithme qui crée des modèles aussi divers que la population mondiale a également immédiatement présenté le plus grand obstacle. Collecter un ensemble de données représentant l’ensemble des âges, des types de corps et des ethnies a été difficile. Les données sur les minorités n’étaient pas disponibles ou n’existaient tout simplement pas.

Modèles sans comportement de diva

Lalaland résout plusieurs problèmes. Par exemple, le paysage des mannequins n’est plus assez diversifié aujourd’hui, déclare Ugnius. Dans 99 % des cas, ce sont des femmes jeunes, minces et blanches qui modélisent des vêtements. Lalaland veut mettre un terme à cette représentation unilatérale avec leur logiciel.

Cela n’a pas de sens qu’une personne de taille XL achète des vêtements basés sur un modèle de taille XS. Cela ne dit rien sur l’apparence d’un produit sur le client, n’est-ce pas ? Dans la boutique en ligne d’une entreprise qui collabore avec Lalaland, vous cochez votre propre taille, après quoi un modèle de la même taille apparaît sur votre écran.