v0.1 draft · standard ouvert · un projet personnel de antferr
Tous les services de recommandation de taille fonctionnent — et gardent votre profil captif. Agio Fit fait l'inverse : un modèle de données ouvert où vos mensurations vivent dans un vault que vous choisissez, et les boutiques ne reçoivent qu'une taille.
Le problème
Une part importante des retours dans la mode en ligne est liée à la taille. La réponse du marché : le bracketing — commander trois tailles, en garder une, en renvoyer deux.
La recommandation de taille fonctionne — mais dans toutes les implémentations existantes, le profil appartient au fournisseur ou au détaillant. Vous le reconstruisez, implicitement, dans chaque boutique.
Les protocoles du commerce agentique standardisent le catalogue, le paiement et les interfaces — mais pas le bien-aller. L'assistant qui achètera vos vêtements devinerait, aujourd'hui, votre taille à partir de rien.
Ce que c'est
Le premier vous appartient. Le second est publié par le vendeur. Le troisième est la seule chose qui circule entre les deux — confiance exposée, raisonnement par zone, jamais une taille tombée d'une boîte noire.
— à vous
Mensurations avec source et incertitude déclarées, préférences de coupe et historique de la façon dont les vêtements passés vous sont réellement allés.
schemas/v0.1/fit-profile.schema.json— au vendeur
Comment le vêtement est coupé, et non comment la marque nomme la taille : mesures du vêtement fini par taille, aisance prévue, élasticité, provenance des données.
schemas/v0.1/cut-profile.schema.json— ce qui circule
Une taille, les alternatives, le raisonnement zone par zone et une confiance honnête — décomposée, plafonnée quand les données manquent, jamais surestimée.
schemas/v0.1/match-report.schema.jsonEn pratique
La cabine d'essayage dans la poche : un QR code sur l'étiquette pointe vers le Cut Profile. Scannez-le et la comparaison se fait sur votre téléphone — vous savez s'il vous va avant de l'essayer, et rien ne sort vers la boutique. Pas même la taille.
Le même geste là où la cabine n'existe pas : en ligne le vêtement ne s'essaie pas, mais sa coupe est publiée et votre profil répond — avec la confiance exposée et le raisonnement par zone, pas une promesse.
Deux vêtements qui publient leur coupe se comparent entre eux : un détaillant peut vous dire que cette veste est coupée comme celle que vous avez gardée. Une comparaison vêtement-contre-vêtement, qui ne touche jamais vos mensurations.
Privacy by design
Dans le scénario en boutique, rien ne sort : le calcul se fait entièrement de votre côté. Quand quelque chose doit sortir — une boutique en ligne, un retour, votre tailleur — la réponse est graduée : du profil complet jusqu'à une taille et rien d'autre.
, i valori di agio vengono rimossi alla serializzazione. , ease values are stripped at serialisation. La fuite arithmétique justifie les niveaux bas : publier l'aisance en centimètres à côté des mesures du vêtement révélerait les mensurations par soustraction. En dessous de scoped, les valeurs d'aisance sont retirées à la sérialisation.
Périmètre
Pas un fournisseur de recommandation de taille. L'argument est la propriété et la portabilité ; devenir un silo de plus le détruirait.
Pas un système d'identité. Le profil vit dans un vault choisi par la personne ; authentification et garde sont déléguées aux wallets existants.
Pas une technologie de scan. Le modèle accepte des mesures de toute source — et en déclare la qualité au lieu de la feindre uniforme.
Pas un agrégateur de guides des tailles. Les guides disent comment une marque nomme une taille, pas comment le vêtement est coupé.
Pas un protocole. C'est un modèle de données : il fonctionne sur une simple API HTTP, et l'algorithme n'est pas normatif — la forme de la réponse l'est.
État
v0.1 draft Rien n'est stable avant la 1.0. Un engagement tient déjà : les identifiants des schémas restent résolubles, et les ruptures incrémentent la version au lieu de modifier un schéma publié.
Spécification sous CC BY 4.0, implémentation de référence sous Apache 2.0 — zéro dépendance à l'exécution, pour que l'invariant de vie privée se vérifie en lisant le code en un après-midi. La contribution la plus précieuse ? Un corps et un vêtement où la recommandation est manifestement fausse, sous forme de test qui échoue.