Reconnaissance d’images: les applications d’amateurs de vin

vivino app

Vivino et Snooth sont deux applications mobiles destinées aux amateurs de vin permettant de retrouver facilement un vin et d’en classifier des nouveaux. Leur particularité? Elles utilisent la Reconnaissance d’image afin que l’utilisateur n’ait qu’à prendre une photo de l’étiquette de la bouteille pour trouver les informations correspondantes.

Cela fait depuis des années que des sites comme le très connu « CellarTracker » répertorient des vins afin de créer des bases de données exploitables par le grand public, le tout relié à différentes plate-formes sociales afin d’étayer le site d’avis d’utilisateurs et d’en augmenter le partage. Bien que très pratique sur un écran d’ordinateur, ces sites n’avaient rien de mobile. C’est chose faite aujourd’hui avec deux applications mobiles du nom de Vivino et Snooth, proposant en plus la possibilité de scanner les étiquettes des bouteilles de vins afin d’effectuer une recherche sur ces dernières ou de simplement la classer. Ces deux applications exploitent donc des technologies de Reconnaissance d’images; la première exploitant le système de Kooaba (mentionnée précédemment dans cet article) et la seconde celui de TinEye.

Vivio VS Snooth

Lancée en 2009 Vivino aurait accés à un catalogue de plus de 500.000 vins tandis que Snooth (lancée en 2007) aurait répertorié plus de 4 millions de vins (cette dernière ayant dépassé le million d’utilisateurs). Snooth a l’avantage d’avoir un site internet en complément de son application mobile beaucoup plus design et ergonomique que Vivino, en plus de proposer bien plus de contenu (articles, e-magazines,…) et de laisser la possibilité de pouvoir effectuer des recherches sur les vins (par catégories, régions,…). Et bien que les deux sites permettent aux utilisateurs de retrouver toutes leurs données (vins scannés, profile,…) en se connectant via leurs identifiants, le site de Vivino est assez pauvre et ne permet que de télécharger l’application mobile avec une vidéo de présentation (ci-dessous).

Les deux applications permettent d’évaluer les vins (évaluation que vous conservez via votre profil), de les commenter et d’en retrouver les points de ventes en plus d’articles, d’avis et de photos de ces derniers. Au plus vous donnerez votre opinion et voterez, au plus vous serez important sur le réseau et recevrez des badges certifiant votre connaissances en oenologie (ceci évidemment afin d’engendrer un plus grand partage sur les réseaux sociaux). L’application de Snooth est plus design et ergonomique, permettant d’effectuer des recherches manuelles sur les vins via de nombreuses options. Ces mêmes options ne sont disponibles qu’en version payante (4,99€) pour Vivino.

Evidemment les deux applications ont parfois du mal à identifier une étiquette de vin (Vivino semble mieux fonctionner à ce niveau là), mais l’avantage de Vivino est qu’en plus de pouvoir rentrer manuellement le nom du vin si nécessaire (comme pour Snooth), un opérateur humain de chez Vivino prendra le relais et effectuera la recherche par rapport à la photo reçue si la reconnaissance d’image n’a pas fonctionné. De plus Vivino est plus axé sur un côté communautaire et social, permettant de voir en temps réel les vins scannés par la communauté, de suivre les personnes qui nous intéressent et de noter ou commenter n’importe quelles etiquettes scannées (voir photo ci-dessous).

vivino-application-mobile

Et la meilleur app. pour les amateurs de vins dans la catégorie reconnaissance d’image est… Vivino

Il est donc presque impossible de départager les deux applications, même si au bout d’un week-end d’utilisation et quelques bouteilles de vin décimées, j’aurais été personnellement plus séduit par l’efficacité de Vivino (dont le fait que des opérateurs humains peuvent intervenir dans les recherches) et son aspect de partage axé autour d’une vaste communauté (l’application est téléchargé 1000 fois en moyenne par jour). Maintenant mon appréciation est personnelle et il n’y a pas de différence fondamentale entre ces deux applications. Et vous, laquelle préférez vous?

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Publié dans Reconnaissance d'image

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