« Wheretoget est l'un des seuls acteurs à avoir su, grâce à sa large communauté d'experts, résoudre la difficile équation de la reconnaissance d'article de mode », explique Jérémy Uzan, associé chez Alven Capital. L'investisseur salue également la capacité de la start-up française à avoir intéressé le public américain, lequel représente une majorité dans ses deux millions d'utilisateurs actifs mensuels.
Ce premier tour de financement, indique le PDG et co-fondateur, Romain Moyne, sera largement consacré au renforcement des équipes technique et commerciale de Wheretoget et lui permettra de poursuivre le développement de son audience et de ses revenus. La start-up entend aussi accélérer à l'international. Elle prévoit pour cela de se lancer dans plusieurs pays clés et d'ouvrir un bureau à New York d'ici la fin 2014.
La technologie de Wheretoget repose sur le crowdsourcing. Lorsqu'un utilisateur scanne un vêtement ou un accessoire de mode, il est partagé aux 80 000 membres de la communauté qui peuvent le reconnaître et émettre une recommandation. Derrière, cela permet à des marques partenaires de gagner de nouveaux clients et de générer des ventes. Cela concerne 10 000 marchands selon Aurélien Appéré, co-fondateur.
Une technologie en vogue
Egalement directeur technique de la société, il ajoute être en train « de finaliser le développement d'outils technologiques innovants qui vont permettre d'attirer la large majorité des marques de mode souhaitant générer du trafic qualifié sur leurs sites e-commerce ». La reconnaissance d'image appliquée au commerce en ligne représente un potentiel important pour les vendeurs, aidés par l'essor des achats sur mobile.D'autres sociétés se sont penchées sur la question comme le français Moodstocks. Sur un modèle B2B, c'est-à-dire qu'il vend sa solution aux entreprises, cet acteur préfère utiliser un algorithme de reconnaissance d'image et une base de données photographique, plutôt que de faire appel à une communauté d'adeptes, plus difficile à créer - d'autant qu'il faut atteindre une masse critique pour que le système fonctionne.
Réservés au domaine de la mode, le canadien Slyce et le britannique Asap54 se sont aussi lancés sur ce secteur en 2012 et en 2013. Plus récemment, et peut-être moins attendu, Kiabi a annoncé en cette mi-mai 2014 une application de reconnaissance d'habits mettant à profit l'appareil photo des Google Glass.