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Faslet est un widget neerlandais de recommandation de taille pour les marques de mode, base sur l'IA et developpe par Faslet B.V. a Amsterdam. Les visiteurs cliquent sur un bouton Trouver ma taille sur une fiche produit et fournissent quelques informations (taille, poids, age, morphologie, preference de coupe), et Faslet renvoie une suggestion de taille selon le guide des tailles de la marque et l'historique. Comme Faslet traite des mesures corporelles, depose des cookies d'identification et transfere des donnees a son backend UE, un consentement prealable est requis au titre du RGPD et de la directive ePrivacy.
Faslet est une plateforme de recommandation de taille et de coupe construite par Faslet B.V. a Amsterdam. Elle est principalement utilisee par des marques mode D2C et des retailers multi marques en Europe pour reduire les retours dus aux erreurs de taille. Le visiteur interagit avec un widget Trouver ma taille sur une fiche produit, repond a quelques questions (taille, poids, age, morphologie, coupe preferee) et recoit une recommandation derivee du guide de tailles de la marque, des tolerances par produit et de l''historique d''autres acheteurs.
A l''ouverture du widget, un cookie premier ou tiers est depose pour stocker un identifiant Faslet visiteur pseudonyme et les reponses fournies. Cote serveur, Faslet conserve les mesures corporelles, la coupe preferee et les tailles recommandees par produit, le tout lie a l''identifiant pseudonyme. Les champs identifiants comme e-mail ou nom ne sont pas collectes par defaut; ils ne sont stockes que si le marchand active explicitement un profil enregistre lie au compte client.
Les cookies Faslet et le traitement des mesures corporelles ne sont pas strictement necessaires au fonctionnement du site, le widget releve donc de l''obligation de consentement ePrivacy et de la base article 6(1)(a) RGPD. Les mesures corporelles peuvent etre considerees comme sensibles dans certains contextes (notamment combinees a l''age, au genre ou a des questions liees a la sante), la politique de confidentialite doit donc clairement preciser ce qui est stocke, pour combien de temps et qui y accede. Le marchand reste responsable; Faslet B.V. est sous traitant au sens de l''article 28 RGPD.
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Le chargement du widget, les cookies et le stockage des mesures reposent sur le consentement (article 6(1)(a) RGPD). Le reporting anonyme et agrege au marchand (distribution des tailles, problemes de coupe par produit) peut reposer sur l''interet legitime (article 6(1)(f) RGPD). Le contrat de sous traitance Faslet et la liste des sous traitants doivent etre revus par le DPO avant la mise en production, et le traitement doit etre inscrit au registre.
Faslet heberge son backend sur AWS dans des regions UE (Irlande et Francfort), ce qui garde l''essentiel des donnees personnelles dans l''EEE. Les sous traitants utilises pour l''analytique, le support et l''e-mail peuvent impliquer des responsables americains, auquel cas les transferts s''appuient sur les Clauses Contractuelles Types et le EU US Data Privacy Framework. Les exploitants doivent consulter la liste de sous traitants Faslet et refleter la chaine de transfert dans la politique de confidentialite.
Signez le contrat de sous traitance Faslet, listez Faslet B.V. comme sous traitant dans la politique de confidentialite, documentez l''hebergement UE et la chaine des sous traitants, et integrez le widget Faslet dans la CMP sous la categorie fonctionnelle ou marketing (sous consentement). Configurez pour que les champs identifiants ne soient stockes que si le visiteur active un profil sauvegarde, realisez une AIPD couvrant le traitement des mesures corporelles et configurez la conservation pour supprimer les profils inactifs dans une duree definie.
Les sites web utilisant Faslet doivent obtenir le consentement des utilisateurs conformement au RGPD.
Considerations AIPD
Une AIPD est recommandee pour la plupart des deploiements Faslet, le widget traitant des mesures corporelles (taille, poids, morphologie, age) qui peuvent etre considerees comme sensibles dans certains contextes et qui sont utilisees pour des recommandations de taille automatisees. Le volume de profils construits sur une boutique active, combine a la logique de personnalisation, remplit plusieurs criteres de l'article 35 RGPD (traitement a grande echelle, profilage influencant le comportement) et doit etre couvert par une AIPD documentee.
Exemple de texte de consentement
Nos fiches produit utilisent le widget de recommandation de taille Faslet de Faslet B.V. (Pays Bas). Avec votre consentement, Faslet depose des cookies sur votre appareil et stocke la taille, le poids, la morphologie et la preference de coupe que vous saisissez, afin de calculer une recommandation personnalisee. Les donnees sont traitees sur une infrastructure AWS UE et ne sont jamais vendues a des tiers.
Domaines tiers contactes
api.faslet.netwidget.faslet.netstatic.faslet.netcdn.faslet.netCookies deposes
| Nom | Type | Duree | Finalite |
|---|---|---|---|
| faslet_user_id (localStorage) | Functional / Personalization | Persistent | Persistent identifier kept in browser localStorage to retrieve previously entered body measurements and size preferences on subsequent visits. |
| faslet_session | Strictly necessary | Session | Session token used to authenticate widget API calls during a single browsing session. |
| faslet_consent | Functional | 1 year | Records the visitor's acceptance of the Faslet first-use notice to avoid re-prompting on repeat visits. |
Faslet utilise des cookies de preferences — informez vos visiteurs avec un bandeau de consentement.
Faslet écrit généralement un identifiant persistant (faslet_user_id) dans localStorage pour se souvenir du visiteur entre les sessions, et peut déposer un cookie de session de courte durée. Les mensurations sont stockées côté serveur sur api.faslet.net contre cet identifiant. Bien que localStorage ne dépose techniquement pas de cookie, les lignes directrices EDPB le traitent de manière équivalente au sens de l'art. 5(3) ePrivacy.
Oui. Comme Faslet écrit un identifiant persistant sur l'appareil et traite des données pouvant être classées comme relatives aux caractéristiques physiques, il faut soit un consentement préalable (art. 6(1)(a) RGPD), soit, si vous considérez les données comme relevant d'une catégorie particulière, un consentement explicite (art. 9(2)(a)). Le modèle le plus sûr consiste à charger le widget au clic et à présenter une notice avant tout traitement.
Le consentement est la base légale la plus défendable. Certains marchands tentent l'intérêt légitime en arguant que la recommandation de taille réduit les retours. Cela n'est défendable que pour les vêtements adultes en B2C, exige une analyse documentée de mise en balance et exclut les vêtements enfants et la lingerie où les données sont plus sensibles. L'entraînement du modèle sur données agrégées peut s'appuyer sur l'intérêt légitime.
Non. Faslet B.V. héberge le service principal sur AWS eu-west-1 (Irlande). Certains sous-traitants (analytique, support) peuvent être basés aux États-Unis, auquel cas le transfert est couvert par les CCT du DPA Faslet. Vérifiez la liste actuelle des sous-traitants avec votre gestionnaire de compte avant de signer.
Oui, particulièrement si vous vendez de la lingerie, des maillots de bain, des vêtements pour enfants ou de la maternité. La combinaison du traitement de mensurations, du stockage d'un identifiant persistant et de l'usage de machine learning satisfait plusieurs critères de l'art. 35(3) RGPD. Hors de ces verticales, une AIPD allégée documentant la mise en balance des risques reste une bonne pratique.
Signez le DPA, réalisez une AIPD, chargez le widget au clic de l'utilisateur, présentez une notice transparente à la première utilisation, documentez la base légale dans votre registre des activités de traitement, fixez explicitement des durées de conservation pour les données corporelles et offrez un moyen in-app de supprimer les mensurations enregistrées.
Les autres outils de recommandation de taille incluent Fit Analytics (racheté par Snap, hébergement US), True Fit (US) et 3DLOOK (mesures à partir de photos, implications biométriques plus fortes). Pour minimiser la charge de conformité, Faslet hébergé en UE reste un choix solide ; pour une modélisation corporelle plus riche basée sur des photos, attendez-vous à une AIPD plus lourde.
Ajoutez Faslet à votre politique cookies avec faslet_user_id (localStorage, persistant), décrivez l'assistant de taille, listez les données collectées (taille, poids, âge, morphologie) et précisez la localisation UE de l'hébergement. Dans la notice de confidentialité, identifiez Faslet B.V. comme sous-traitant, faites un lien vers sa déclaration de confidentialité, décrivez les droits des personnes concernées y compris la suppression de l'historique des mensurations, et indiquez la durée de conservation.