Henjoy, le futur Airbnb de la mode

Séminaire du Mastère Spécialisé Big Data de Télécom ParisTech du jeudi 14 janvier 2016.

Luc Ibata est CTO de Henjoy. Après avoir travaillé près de 10 ans dans la Silicon Valley, auprès d’acteurs majeurs comme Apple, Yahoo, Cisco, Cap Gemini, Adobe… il a souhaité revenir en France s’investir dans un projet innovant et partager la culture start-up : performance, risque et persévérance.

Henjoy (www.henjoy.fr) est une application mobile qui permet à ses utilisateurs de louer leurs vêtements entre eux. Son défi technologique est d’utiliser les données intelligemment pour réussir à prédire la prochaine tenue vestimentaire de chaque utilisateur. Son objectif est d’améliorer l’expérience utilisateur pour augmenter la fréquence des locations vestimentaires entre particuliers.

L’application proposera à terme un service de reconnaissance d’images : il suffira de prendre une photo d’une personne dans la rue pour que Henjoy retrouve dans son catalogue, la référence de la robe ou du sac recherché. De plus, grâce aux rendez-vous notés sur l’agenda, à la météo… l’application suggérera de façon personnalisée des vêtements qui conviennent à chaque utilisateur.

Le concept de l’application, développé par deux jeunes entrepreneuses, Julie Veg et Cloé Dana, est venu du constat simple que les femmes n’utilisent jamais à 100% leur garde-robe, tout en se demandant chaque matin comment elles vont s’habiller. Mais l’application ciblera aussi les hommes, de plus en plus avides de conseils sur la mode. La société évolue et les citoyens ne veulent plus de gaspillage, l’usage d’un bien devient plus important que sa possession et Henjoy mise sur cette prise de conscience et sur le machine learning pour devenir le Airbnb de la mode.

Henjoy fonctionne sur le mode du « peer to peer ». Si un utilisateur souhaite mettre en location un vêtement, il le prend en photo et le publie sur l’application. Un autre utilisateur va sélectionner le vêtement grâce aux suggestions de l’application et choisir d’aller le chercher ou de se le faire livrer à domicile. L’innovation est ici de faciliter les contacts et de répondre aux besoins de nouveauté et d’immédiateté des utilisateurs.

Idéalement, quand l’application comptera de nombreux adeptes, on peut imaginer que si un utilisateur a oublié ou perdu sa valise, il pourra grâce à Henjoy trouver une personne du même gabarit, ayant le même style, qui pourra lui louer des vêtements en moins de 30 minutes.

Le modèle économique de l’application est pour le moment classique, avec un pourcentage pris sur chaque transaction. Mais l’objectif est bien de parvenir à un modèle similaire à Uber, où les données seront la vraie valeur de l’entreprise, une fois que la popularité de l’application permettra d’avoir une grande quantité de données. En effet Henjoy récoltera des données très personnelles comme les mensurations, le budget shopping… qui pourront fortement intéresser d’autres entreprises.

L’application a été lancée en « bêta » au mois de novembre et possède déjà une petite communauté. Elle sera accessible au grand public dans quelques jours. L’équipe d’Henjoy compte beaucoup sur les retours de la communauté pour améliorer son service. Petite structure réactive, Henjoy sera en effet en mesure de prendre en compte en temps réel les idées et suggestions des utilisateurs. Sa technologie repose sur Mahout, un outil de machine learning open source qui permet une grande réactivité.

Henjoy proposera également la possibilité d’une option d’achat sur un vêtement loué, mais la jeune pousse parie plutôt sur le développement du peer to peer et du partage dans l’économie de demain, qui est en train de remplacer l’économie traditionnelle. En effet, partout des solutions émergent pour faire disparaître les intermédiaires et s’adresser directement au consommateur.

Si Henjoy est bien ancré en France et à Paris, capitale de la mode, son objectif est de se mondialiser rapidement. Sa technologie, 100 % mobile, lui permet un passage à l’échelle simplifié, pour aller partout où émergera la demande. Composée de 3 personnes, l’équipe de Henjoy compte sur une toute prochaine levée de fonds pour se développer et recruter des experts notamment en marketing, java et machine learning.

L’application va devenir de plus en plus pertinente au fur et à mesure que de nouveaux algorithmes seront implémentés.  La recommandation par similarité par exemple peut s’appuyer sur des données objectives comme la taille, le poids… Puis viendront des algorithmes reposant sur des aspects plus comportementaux, comme la façon de s’habiller, le style… Enfin, le sentiment de confiance, paramètre fondamental pour la réussite du projet, sera renforcé par les notations des utilisateurs et la croissance de la communauté.