Le même corps fait du 29 dans un jean et du 28 dans un modèle d'apparence identique. Un guide des tailles ne perçoit pas la différence. Nous avons créé le moteur qui le peut.

La valeur pérenne réside dans la physique alliée au justificatif d'audit, et non dans un modèle qui devinerait mieux les tailles. Même un modèle de langage parfait nécessite toujours la mécanique du tissu, la géométrie corporelle, le calcul de déformation par zone, la politique d'abstention et un reçu rejouable. Cette infrastructure constitue le produit lui-même ; le LLM n'est qu'un conseiller interchangeable en son sein, ce qui explique pourquoi cette approche ne devient pas obsolète à mesure que les modèles progressent.

Ce que cette démonstration ne fait pas

• Elle ne promet pas un bien-aller parfait. Les 100 pour cent s'appliquent à un jeu de référence synthétique fixe et étiqueté de 105 paires dont les étiquettes partagent les valeurs mesurables d'élasticité du moteur ; il ne s'agit donc pas d'une garantie de précision en conditions réelles. Le chiffre solide est le gain de +40 points par rapport à la méthode en place basée sur la taille.
• Les acheteurs, morphologies, vêtements, descriptifs produits et mensurations sont synthétiques. La cohorte de 15 silhouettes et le catalogue de 8 vêtements, ainsi que les noms tels que Riley, Jordan, Ironside, Driftwood et Maverick, sont fictifs.
• Il s'agit d'un modèle analytique de déformation d'ordre réduit, non d'une simulation numérique complète de tissu par éléments finis (FEA). Nous nous intégrons aux outils FEA tels que CLO3D, Browzwear ou Style3D au niveau Tier-3 ; nous ne les reconstruisons pas ici.
• Elle ne reconstruit pas de corps à partir d'une photo. La capture de mensurations par photo sur l'appareil est simulée, et la démonstration accepte directement les mensurations, ce qui constitue également la véritable interface respectueuse de la vie privée.
• Il n'y a pas d'intégrations e-commerce en direct. Les connecteurs Shopify, CLO-SET et Browzwear forment une interface d'adaptateurs documentée derrière un banc d'essai simulé, et non des liaisons en production.
• Il ne s'agit pas d'un essayage virtuel génératif. Toute la thèse repose sur le fait que de jolis pixels ne constituent pas des données d'ajustement.
• L'abstention et le critique sont présentés comme des mécanismes d'intégrité, et non commercialisés sous forme de pourcentage noté d'erreurs détectées.
• Il n'y a ni clients réels, ni marques, ni déploiements, ni témoignages, ni logos, ni promesses de retour sur investissement. La décision structurelle repose sur du code Python déterministe validé par 8 tests unitaires, et les agents conseillers LLM sont interchangeables et optionnels, configurés par défaut sur claude-opus-4-8.