Choisir son maquillage avec l’IA : quelle aide réelle ?

Ce que le conseil en boutique m’a appris

Depuis plus d’un an, je travaille chez Bâton Rouge Paris, une boutique de rouges à lèvres et de blushs sur mesure. J’y constate que les clientes ne recherchent pas seulement un large choix. Elles ont aussi besoin de comprendre quelles couleurs leur correspondent et pourquoi.

Mon travail consiste à les conseiller en tenant compte de leur teint, de leurs yeux, de leurs cheveux et des contrastes entre ces éléments. L’observation peut être complétée par un test : différentes bandes de couleur sont placées près du visage pour comparer leurs effets sur le teint et dégager une palette personnelle. Dans mon expérience, cette démarche aide à réduire les hésitations, notamment la crainte d’acheter un produit qui sera peu utilisé.

Mais en ligne, la cliente ne bénéficie pas de cet échange en face à face et ne peut pas essayer immédiatement le produit. Dans quelle mesure un assistant IA peut-il l’aider à choisir un maquillage adapté ?

Beauty Genius : un accompagnement parmi de nombreux produits

L’Oréal Paris propose une réponse avec Beauty Genius, un assistant beauté accessible sur son site américain. Selon la marque, cet outil associe analyse par selfie, recommandations personnalisées et essayage en réalité augmentée. Son catalogue comprend plus de 750 produits L’Oréal Paris.[1]

Ces fonctionnalités interviennent à différentes étapes du choix. Les recommandations orientent vers des produits à envisager, tandis que l’essayage virtuel aide à visualiser leur rendu. Les deux peuvent se compléter, sans pour autant garantir qu’une couleur appréciée à l’écran conviendra une fois le produit utilisé.

Cette analyse repose sur les informations publiées par L’Oréal, et non sur un test personnel de Beauty Genius.

L’intérêt potentiel me semble être de donner un point de départ à une personne qui hésite entre de nombreuses références. Le catalogue définit toutefois aussi les limites du conseil : Beauty Genius recommande des produits L’Oréal Paris, sans comparer l’ensemble du marché. Le nombre de références disponibles ne constitue donc pas une preuve de la qualité des recommandations.

Personnaliser, c’est aussi se comprendre

En boutique, je rencontre régulièrement des clients étrangers attirés par le concept de création de cosmétiques sur mesure. Pourtant, l’échange peut être limité lorsque le client ne maîtrise pas suffisamment l’anglais, ou lorsque la personne qui le conseille n’est pas assez à l’aise dans cette langue pour tout expliquer.

Dans ces situations, je m’efforce de donner les explications les plus complètes possible et j’adapte ma manière de communiquer à chaque personne. Malgré ces efforts, la différence de langue peut empêcher d’aller aussi loin que souhaité dans le conseil.

Cette expérience m’amène à m’interroger sur l’intérêt d’un assistant IA multilingue. Si un outil prend correctement en charge la langue du client, il pourrait l’aider à exprimer ses attentes et à mieux comprendre les conseils reçus.

La personnalisation passe ainsi par les caractéristiques physiques, mais aussi par la compréhension de ce que la personne souhaite exprimer. Cette possibilité doit cependant être vérifiée pour chaque outil. Je ne dispose pas ici d’informations suffisantes pour affirmer que Beauty Genius répond à ce besoin multilingue.

Comment les consommateurs perçoivent-ils les recommandations de l’IA ?

Une enquête menée en mai 2025 aux États-Unis par l’équipe du master CFMM du Fashion Institute of Technology (FIT), auprès de 509 personnes, compare la précision perçue des recommandations beauté de l’IA à celle des conseillers humains.[2]

Les réponses se répartissent ainsi :

• 16,50 % jugent les recommandations de l’IA plus précises ;
• 30,26 % les jugent aussi précises ;
• 17,49 % les jugent moins précises ;
• 35,76 % déclarent ne jamais avoir essayé les recommandations de l’IA.

Il s’agit de perceptions déclarées, et non d’une mesure objective de précision. L’enquête porte sur les recommandations beauté en général, pas uniquement sur le maquillage ni sur Beauty Genius en particulier.

Ces résultats montrent que les perceptions sont partagées. Ils ne permettent pas de savoir si les personnes ont choisi la bonne teinte, apprécié le produit après l’achat ou continué à l’utiliser régulièrement.

Pour répondre à la question de cet article, il me paraît donc nécessaire de distinguer trois choses : recevoir une recommandation, acheter un produit et en être satisfait à l’usage. Un achat ne suffit pas, à lui seul, à démontrer la pertinence du conseil.

Ce que l’expérience virtuelle ne permet pas de ressentir

La limite la plus concrète du conseil en ligne reste, à mes yeux, l’absence de contact direct avec le produit. L’essayage virtuel peut aider à imaginer un résultat, mais il ne restitue pas la sensation d’un rouge à lèvres sur les lèvres ou celle d’un blush appliqué sur la peau.

La couleur observée en personne, la texture et le confort peuvent influencer le choix final. L’essai réel apporte ainsi des informations que les descriptions et les images à l’écran ne transmettent pas entièrement.

Mon expérience professionnelle me permet de voir l’intérêt potentiel de l’IA pour explorer une offre et réduire le nombre de produits à envisager. Les données présentées ici ne suffisent toutefois pas à établir dans quelle mesure Beauty Genius permet de choisir un produit réellement adapté.

Pour moi, un conseil utile aide une personne à mieux comprendre ses besoins et à décider avec davantage de repères. L’IA peut accompagner cette démarche, mais son utilité doit aussi être évaluée à travers l’expérience après l’achat. C’est la question que je souhaite continuer à explorer : le produit recommandé devient-il réellement un produit que le client apprécie et utilise régulièrement ?

Sources

[1] L’Oréal, « L’Oréal Paris Beauty Genius ».

[2] FIT CFMM, Beauty’s Next Frontier, 2025, annexe, question 8, p. 56.

Consulter ma note méthodologique sur l’utilisation de l’IA : https://blog.mbadmb.com/note-methodologique-ia-choisir-son-maquillage-avec-lia/