Par exemple, en Europe continentale on utilise le «point français» : le numéro de la chaussure correspond à la longueur du pied (en millimètres) plus 5% d’espace (tolérance) et divisé le tout par 6 666. Mais c’est dans l’équivalence de cette mesure par rapport au numéro attribué à la chaussure que réside le vrai problème, puisque le fabricant fabrique des chaussures à base de formes, et que les formes (qui créent l’espace intérieur de la chaussure) ne correspondent pas au pied .

Pour résoudre ce problème, nous avons développé un algorithme de dimensionnement, intégrable de manière transparente dans un site e-commerce, pour recommander à un acheteur de chaussures la pointure du modèle qui s’ajuste le mieux aux dimensions de ses pieds. Pour ce faire, nous avons travaillé sur l’hypothèse d’avoir des systèmes d’acquisition de données hétérogènes, puisque le modèle économique imposait différents profils de relation vendeur-acheteur. Pour cette raison, nous avons intégré dans l’algorithme de dimensionnement la possibilité de travailler avec des mesures obtenues à partir de différentes méthodes et dispositifs : deux modèles différents de scanner de pied 3D fixe (un entièrement automatique et un autre nécessitant l’intervention de l’utilisateur/opérateur dans la collecte de données ), un scanner basé sur Smartphone, et mesurez simplement la longueur du pied avec une règle.

L’algorithme de dimensionnement a été conçu pour utiliser non seulement les mesures du pied de l’utilisateur, mais également d’autres données objectives et subjectives complémentaires, compte tenu du type de pied (constitution avec un indice de graisse plus ou moins important, disposition et mesure de la voûte plantaire, répartition et type de doigts , hauteur relative du calcanéus, périmètre du ballon, etc.), le type de chaussure, les matériaux et l’influence non seulement des aspects objectifs, mais aussi subjectifs impliqués dans la sensation de confort perçue.

Enfin, l’algorithme a été pratiquement implémenté dans un outil d’ajustement intelligent TIC, un module de recommandation de taille intégrable en tant qu’option autonome dans toute solution TIC de vente en ligne.