Google a commencé à déployer une nouvelle fonctionnalité appelée Garde-Robe dans Google Photos, transformant l'application en une version numérique de votre dressing. Annoncée pour la première fois en avril, elle apparaît progressivement pour certains utilisateurs, mais avec des limitations notables pour l'instant.
Garde-Robe permet de numériser les vêtements de votre placard ou commode, de les classer, puis de créer des tenues. Les utilisateurs peuvent prévisualiser l'apparence d'une combinaison choisie sur leur avatar numérique. L'idée de Google est d'aider à choisir ses vêtements plus rapidement et à expérimenter son style sans avoir à tout essayer physiquement.
Pour l'instant, la fonctionnalité n'est lancée qu'aux États-Unis, au Brésil et en Inde. Le déploiement est lent, et la prise en charge se limite exclusivement à Android. Google promet d'apporter Garde-Robe sur iPhone et iPad plus tard, mais sans calendrier précis pour iOS.
L'accès à la fonctionnalité est également restreint. Pour utiliser Garde-Robe, il faut un abonnement payant Google One AI Pro ou AI Ultra, même si Google mentionne aussi « certains utilisateurs individuels ». De plus, votre compte doit satisfaire aux exigences d'âge de votre pays ou région, et vous devez activer les Groupes de visages dans Google Photos, puis choisir quel visage vous correspond.
Le lien avec les Groupes de visages a du sens étant donné la logique de la fonctionnalité : Google a besoin d'associer les vêtements à l'image numérique du propriétaire pour afficher la tenue sur un avatar personnel. C'est ce qui fait de Garde-Robe plus qu'un simple catalogue d'articles : cela s'inscrit dans la stratégie plus large de Google Photos, qui évolue d'un service de stockage de photos vers un outil de gestion de l'apparence, du style et des scénarios quotidiens.
Pour l'instant, Garde-Robe ressemble davantage à une fonctionnalité expérimentale premium qu'à une mise à jour grand public de Google Photos. Mais si la technologie s'avère utile, elle pourrait devenir l'un des exemples les plus concrets de la manière dont l'IA générative et la vision par ordinateur passent des possibilités abstraites aux tâches quotidiennes, comme choisir quoi porter pour la journée.