app MyOeno

MyOeno

En 2017, la start-up MyOeno a sorti la toute première version de son application mobile couplée à un scanner de vin (MyOeno Scan) pour offrir une expérience de dégustation inédite aux amateurs de vin. Grâce à ce scanner, l’utilisateur a la possibilité d’identifier le style de vin qu’il apprécie en fonction de différents critères : puissance, vivacité, tanins, évolution. 

Les enjeux et les besoins

Pour enrichir l’expérience de ses utilisateurs, MyOeno nous a confié la refonte technique de son application mobile native. Son objectif est de rassembler une communauté autour du partage des dégustations de vin ; mais aussi d’accompagner les œnophiles dans la mesure du vin grâce aux échanges avec son chatbot Charles, le sommelier connecté. En plus de son caractère ludique, l’application se veut également pratique en proposant une cave à vins virtuelle personnalisée ainsi qu’un système d’achat et de commande.

Notre proposition

En amont du développement de l’application mobile MyOeno, nous avons effectué plusieurs ateliers techniques pour étudier comment optimiser les performances de la plateforme. Tout d’abord, pour faciliter la recherche de vins à travers une base de données comportant plus de 3 millions de vins, nous avons choisi d’utiliser Elastic Search pour la recherche par style et par nom, ainsi que TinEye pour la reconnaissance d’image au scan d’une étiquette de vin. Ensuite, pour des conversations instantanées avec un sommelier fictif, nous avons développé sur mesure les interactions du chatbot en nous basant sur les différents scénarios imaginés par notre client.     

Points majeurs
  • Intégration d’un chatbot
  • Volumétrie des données
  • Reconnaissance d’image
  • Représentation graphique
  • Multilingue (8 traductions)

Notre proposition

En amont du développement de l’application mobile MyOeno, nous avons effectué plusieurs ateliers techniques pour étudier comment optimiser les performances de la plateforme. Tout d’abord, pour faciliter la recherche de vins à travers une base de données comportant plus de 3 millions de vins, nous avons choisi d’utiliser Elastic Search pour la recherche par style et par nom, ainsi que TinEye pour la reconnaissance d’image au scan d’une étiquette de vin. Ensuite, pour des conversations instantanées avec un sommelier fictif, nous avons développé sur mesure les interactions du chatbot en nous basant sur les différents scénarios imaginés par notre client.     

Points majeurs
  • Intégration d’un chatbot
  • Volumétrie des données
  • Reconnaissance d’image
  • Représentation graphique
  • Multilingue (8 traductions)
myoeno-oenologie
Estimer mon projet arrow