Top 11 cas d'utilisation et exemples de l'IA dans la mode

Confrontées à des goulots d'étranglement créatifs, des chaînes d'approvisionnement inefficaces et des attentes croissantes des consommateurs, les marques de mode recherchent des solutions plus intelligentes. McKinsey estime que l'IA générative pourrait stimuler les bénéfices d'exploitation dans les secteurs de la mode, de l'habillement et du luxe jusqu'à 275 milliards de dollars d'ici 2028.¹

Explorez les 11 meilleurs cas d'utilisation de l'IA dans la mode pour aider les marques de mode à réduire les coûts, accroître la personnalisation et opérer de manière plus durable.

1. Agents IA dans l'industrie de la mode

Les agents IA deviennent centraux pour l'eCommerce de mode, alors que les détaillants s'efforcent de réduire les retours, d'améliorer la précision des tailles et d'offrir des expériences de shopping plus personnelles.

Au lieu de s'appuyer sur des filtres basiques, ces agents apprennent la morphologie, les préférences, le style de vie et le contexte d'un acheteur pour fournir des suggestions de style sur mesure, simuler des essayages et aider à construire la garde-robe d'un acheteur au fil du temps. De nombreuses entreprises de mode développent des systèmes multimodaux qui fonctionnent davantage comme des assistants de style permanents que comme des moteurs de recommandation traditionnels.

Exemple concret : DressX Agent

DressX a introduit DressX Agent, une plateforme de mode numérique propulsée par l'IA qui permet aux utilisateurs de créer des avatars personnalisés à partir d'un selfie, d'essayer virtuellement des tenues et de faire des achats auprès de plus de 200 marques de luxe et plus d'un million de produits.

Mélangeant des outils de stylisme IA, une place de marché interactive et une recherche propulsée par LLM, la plateforme vise à réduire les retours et à améliorer la découverte de produits en permettant la création instantanée de tenues et le paiement chez le détaillant.

Figure 1 : Exemple de jumeau IA DressX pour la mode.²

Exemple concret : Style Passport de Daydream

Daydream, une startup de shopping IA pour la mode, vise à refondre l'expérience eCommerce obsolète et impersonnelle avec une interface de shopping agentique basée sur le chat.

Les utilisateurs saisissent leurs préférences dans un « Style Passport » et interagissent avec des models IA spécialisés dans la coupe, le tissu, la silhouette et l'occasion pour recevoir des recommandations personnalisées parmi 8 000 marques et 200 partenaires de vente au détail.

Les guides IA verticalement ajustés de Daydream orientent la découverte, affinent les choix et évoluent avec le comportement de l'utilisateur, tandis que les futures fonctionnalités sociales permettront aux acheteurs de partager et de remixer des collections.³

2. Plateformes de mode circulaire propulsées par l'IA

L'économie circulaire dans la mode a reçu un coup de pouce majeur de l'IA. Les plateformes modernes de revente et de mode d'occasion s'appuient désormais sur l'IA pour :

• Détection de l'usure du vêtement: En utilisant la vision par ordinateur et le deep learning, les plateformes peuvent détecter automatiquement les signes d'usure (ex: décoloration, boulochage, taches, coutures détendues) dans les images téléchargées. Cela réduit les contrôles de qualité manuels et assure la cohérence.
• Catégorisation automatisée: L'IA classifie les articles d'occasion par marque, catégorie, taille, style et même pertinence par rapport aux tendances, accélérant la mise en ligne des produits.
• Algorithmes de tarification dynamique: En fonction des tendances de la demande, de l'état de l'article et de la valeur de la marque, les models IA ajustent les prix pour optimiser la vitesse de revente et la marge.
• Améliorations visuelles: L'IA améliore la qualité des photos en ajustant l'éclairage, en supprimant les arrière-plans et en corrigeant les couleurs, augmentant ainsi l'engagement.

Exemple concret : Shield et Vision de The RealReal

Les outils IA Shield et Vision de The RealReal sont utilisés pour identifier les articles contrefaits. Shield priorise les articles nécessitant une révision humaine, tandis que Vision utilise la reconnaissance d'image pour signaler les produits potentiellement faux.

Ces outils, entraînés sur la vaste base de données de produits de l'entreprise, complètent les authentificateurs humains et ont aidé à identifier plus de 200 000 contrefaçons depuis 2011. L'entreprise explore également l'utilisation de l'IA générative pour des expériences de shopping personnalisées.⁴

3. Influenceurs virtuels générés par l'IA

Les influenceurs virtuels générés par l'IA sont désormais des outils essentiels dans le marketing de la mode et le storytelling numérique, les marques créant des avatars personnalisés pour représenter des personas de clients de niche.

• Propulsés par des LLMs et la modélisation 3D: Ces personas numériques sont construits à l'aide de l'IA générative et scénarisés avec des models de langage pour interagir authentiquement dans les commentaires, les légendes et les DM.
• Contenu optimisé pour la plateforme: Les avatars font l'objet de tests A/B sur TikTok, Instagram et Snapchat, l'IA optimisant les expressions faciales, les poses et le ton du langage pour s'adapter à des segments d'audience spécifiques.
• Alignement avec l'identité de marque: Les marques peuvent adapter les valeurs des avatars (ex: durabilité, audace, inclusivité) pour s'aligner sur les thèmes de campagne et les attentes des clients.

Exemple concret : Lil Miquela

Lil Miquela est une influenceuse virtuelle créée par la startup technologique Brud.

Mélangeant fiction et réalité, Lil Miquela a travaillé avec des marques de premier plan comme Prada, a joué dans des campagnes publicitaires et a même sorti de la musique. Son ascension souligne comment les identités virtuelles remodèlent la culture des célébrités et le marketing, surtout dans le contexte du metaverse et de l'engagement numérique prioritaire.

Figure 2 : Lil Miquela assistant à un événement de mode par Prada.⁵

4. IA pour l'audit de la diversité et de l'inclusion

Face aux attentes sociales croissantes en matière d'équité et de représentation, les marques utilisent l'IA pour auditer l'inclusivité des contenus visuels et écrits :

• Analyse d'image: Des models de vision par ordinateur analysent les tons de peau, les morphologies, les âges et les traits du visage dans les visuels marketing pour quantifier la représentation démographique.
• Détection des biais dans les textes: Des outils de NLP évaluent les descriptions de produits et les publicités pour détecter un langage codé par genre ou une insensibilité culturelle, signalant les domaines à améliorer.
• Rapports de conformité: Certaines plateformes génèrent désormais des scores DEI (Diversité, Équité et Inclusion) pour les campagnes et les lookbooks, comparés aux objectifs de la marque ou aux normes de l'industrie.

Exemple concret : Microsoft Advertising avec Shutterstock

Microsoft Advertising a étendu son intégration avec Shutterstock, permettant à tous les annonceurs d'accéder à plus de 360 millions d'images de haute qualité et libres de droits directement au sein de la plateforme.

Une nouvelle fonctionnalité, les « filtres de personnes », permet aux utilisateurs de trouver rapidement des images basées sur des attributs tels que le genre, l'ethnicité, l'âge et la taille du groupe. Ces outils sont conçus pour promouvoir une représentation authentique, ce que les recherches de Microsoft montrent augmenter la confiance envers la marque, la fidélité et l'intention d'achat.

Les annonceurs utilisant des visuels inclusifs et représentatifs ont constaté des taux de clics plus élevés et une meilleure résonance auprès des clients. Microsoft encourage l'utilisation d'imagerie réaliste et diversifiée qui reflète les identités de ses audiences, soutenant ainsi de meilleurs résultats de campagne et un délai de mise sur le marché plus court.⁶

5. Design avec l'IA

L'intégration de l'IA générative dans la mode présente des opportunités significatives pour les marques d'innover et d'optimiser.

La plupart des entreprises du secteur de la mode s'appuient sur des vêtements conçus manuellement. Cependant, l'IA créative peut être un moyen efficace de prendre le relais dans des situations comme la pandémie, lorsque les gens ne peuvent pas travailler.

Des outils compatibles avec l'IA peuvent créer des designs de vêtements en utilisant des données telles que des images des offres précédentes de la marque ou le travail d'autres designers, les préférences des clients (choix de couleurs et de styles) et les tendances actuelles de la mode.

Regardez la vidéo ci-dessous pour voir comment le London College of Fashion effectue des recherches pour trouver de nouvelles façons d'utiliser l'IA pour le design et la production de mode :

Voici les développements récents en matière de design :

• Intégration de l'IA générative: Des outils comme Midjourney, DALL·E et Adobe Firefly sont désormais largement utilisés pour co-créer des moodboards, des croquis et même des designs de tenues complets.
• Avancées du « Human-in-the-loop »: L'IA est désormais un collaborateur en temps réel dans l'idéation, permettant aux designers d'explorer rapidement des centaines de variations tout en gardant le contrôle créatif.
• Automatisation du flux de travail: La génération automatisée de dossiers techniques (tech packs), de variantes de couleurs et de prototypes 3D accélère le passage du croquis à l'échantillon.

Exemple concret : S.Oliver Group avec Fermat

Un défi majeur pour le groupe s.Oliver était d'aligner les différentes parties prenantes (design, production, marketing et consommateurs). Auparavant, il était difficile de transmettre clairement l'aspect final des matériaux et des styles. Fermat aide à combler cet écart en générant des visualisations de tissus réalistes et en expérimentant de nouvelles idées.⁷

Avec la plateforme, les équipes peuvent :

• Créer et tester des designs en utilisant des tissus pas encore disponibles dans leur catalogue
• Prototyper et valider si les nouveaux styles s'intègrent dans les collections
• Collaborer plus efficacement entre les départements

Exemple concret : Yoona.ai

Yoona.ai fonctionne comme un outil de design assisté par l'IA en générant de grands volumes d'options de design, y compris des produits, des imprimés et des variations de couleurs, basés sur des briefs définis ou des moodboards. Voici quelques-uns des outils fournis par la plateforme :

• Extraction de design à partir d'une image : Décompose les images en formes, motifs et graphiques modifiables.
• Modification de design : Permet des ajustements ciblés sur les caractéristiques du vêtement sans refonte complète.
• Création d'imprimés : Produit des imprimés textiles originaux en utilisant l'IA générative à partir d'entrées textuelles ou visuelles.
• Création de produit : Génère des produits individuels ou des collections complètes basées sur des paramètres définis.
• Recoloration : Change les couleurs du vêtement tout en préservant la texture, l'éclairage et les détails du tissu.
• Création de dessin technique : Convertit des designs photoréalistes en croquis techniques 2D modifiables.

Figure 3 : Yoona.ai aide à concevoir des produits à partir de prompts ou de croquis.⁸

Algorithmes d'IA et analyse de données dans le design

Le processus de design repose traditionnellement fortement sur l'intelligence humaine, l'intuition et les tendances historiques. En exploitant les algorithmes d'IA, les marques de mode peuvent collecter et analyser des données historiques provenant de sources telles que les réseaux sociaux, les blogs de mode et les plateformes d'eCommerce.

Par exemple, des models de machine learning peuvent traiter des datasets de collections passées, de préférences clients et de tendances de mode pour générer des insights exploitables. Le traitement du langage naturel (NLP) peut également être employé pour extraire les tendances clés des retours clients, des campagnes publicitaires et des descriptions de produits publiées dans les médias.

Voici les développements récents dans l'analyse du design :

• Analyse multimodale: L'IA analyse simultanément les données textuelles, d'image et vidéo (ex: séquences de défilés, contenu TikTok et avis clients) pour identifier les tendances.
• Extraction de tendances plus granulaire: Les models extraient des micro-tendances (ex: montée de formes de manches ou de matériaux spécifiques) et suivent leur cycle de vie sur les plateformes.
• Tableaux de bord en temps réel: De nombreuses marques de mode utilisent désormais des tableaux de bord propulsés par l'IA qui affichent le sentiment des clients en direct et les tendances de design émergentes.

Exemple concret : Fashion Catalog Intelligence de Naratix

Fashion Catalog Intelligence de Naratix automatise le traitement des données de produits de mode provenant de flux existants, de feuilles de calcul, de PDF et d'images. Le système identifie et complète les informations manquantes, y compris les tailles, les coupes, les matériaux et les instructions d'entretien.

L'objectif est d'améliorer les visuels des produits grâce à l'optimisation des images, l'imagerie basée sur l'humeur et le rendu de models virtuels, et de produire des descriptions de produits alignées avec la marque et optimisées pour la recherche sans modifier les annonces en ligne.⁹

Exemple concret : Le projet Muze par Zalando et Google

La plateforme de mode allemande Zalando et Google ont créé le projet Muze, qui utilise le machine learning pour créer des designs de mode. Le model recueille des données sur les textures, les couleurs et les préférences de style préférées des clients en posant une série de questions pour orienter le design des vêtements. Le projet a créé 40 424 designs de mode au cours du premier mois.¹⁰

6. Exploiter l'IA dans les lignes de production

Actuellement, le secteur de la fabrication de vêtements repose principalement sur des processus de production manuels avec des conditions de travail discutables pour les ouvriers.¹¹ Cependant, les solutions compatibles avec l'IA changent ces tendances en permettant l'automatisation dans le secteur de la production d'habillement.

L'IA peut aider les travailleurs à surmonter ces défis éthiques en permettant l'automatisation. Par exemple, la robotique peut aider à automatiser les tâches risquées ou sujettes aux erreurs dans une installation de fabrication, réduisant ainsi la charge de travail et améliorant la sécurité des travailleurs.

La technologie de vision par ordinateur est également utilisée dans la production de mode pour permettre une assurance qualité efficace et une maintenance prédictive des équipements, réduisant les temps d'arrêt des machines et assurant la continuité opérationnelle.

Certaines des façons dont l'IA peut soutenir la production sont :

• Prévision de la demande et gestion des stocks : En exploitant l'analyse prédictive sur les données historiques, les tendances des réseaux sociaux et les préférences des consommateurs, les services propulsés par l'IA permettent aux marques de prévoir la demande plus précisément. Cela aide à minimiser la surproduction, à réduire les stocks excédentaires et à aligner la production sur les besoins du marché en temps réel.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : Les chaînes d'approvisionnement de la mode sont complexes, car elles impliquent des fournisseurs de matières premières, des fabricants, la logistique et des détaillants. L'IA améliore la gestion de la chaîne d'approvisionnement en :
  • Suivant les matériaux et les stocks en temps réel pour éviter les goulots d'étranglement.
  • Analysant les données logistiques pour identifier et éliminer les inefficacités.
  • Améliorant la collaboration avec les fournisseurs en surveillant la conformité aux normes de durabilité et de qualité.

Voici les développements récents dans la production de mode avec l'IA :

• Jumeaux numériques: Des répliques virtuelles des systèmes de fabrication simulent la production pour tester des améliorations avant le déploiement physique.
• Maintenance prédictive: Des systèmes de vision par ordinateur plus avancés prédisent désormais les pannes de machines, améliorant le temps de disponibilité et réduisant les coûts.
• Contrôle qualité: Les systèmes d'inspection visuelle améliorés par l'IA détectent désormais les défauts microscopiques, les discordances de couleurs et même les mauvais alignements de coutures plus précisément que les inspecteurs humains.

Exemple concret : Sewbo

Sewbo fait progresser la fabrication de vêtements en automatisant le processus de couture. Leur approche consiste à rigidifier temporairement les tissus avec un polymère hydrosoluble pour permettre aux robots industriels standards de manipuler et coudre les matériaux.

Cette méthode permet aux robots standards de travailler avec divers tissus et machines à coudre. L'objectif est de réduire les coûts, les délais de livraison et les déchets dans l'industrie de l'habillement.¹²

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

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7. Prévision des tendances avec l'IA

La prévision des tendances de la mode est le processus de prédiction des tendances futures possibles. Traditionnellement, les prévisionnistes de tendances combinent leurs connaissances, leur intuition et des données historiques pour prédire les tendances futures. Cependant, mesurer la précision des prévisions de tendances est difficile, et on ne peut savoir avec certitude à quel point elles sont exactes.

La prédiction des tendances peut également aider à réduire le gaspillage dans le secteur de la mode et de l'habillement en concevant des vêtements que les gens veulent réellement porter. Des prédictions plus précises peuvent conduire à des cycles de production et de distribution plus fluides, réduisant ainsi les déchets.

Voici les améliorations récentes apportées à la prévision des tendances avec l'IA :

• Les sources de données élargies incluent désormais la vidéo sociale en direct (ex: TikTok), les tendances de recherche Google en temps réel et les données de sentiment localisées.
• Prévisions à court et long terme: Les models IA sont plus précis pour prédire à la fois les hausses de tendances saisonnières et virales.
• Boucles de rétroaction sur le design: Les données de tendances sont réinjectées dans les outils de design, permettant un design itératif qui s'aligne sur l'évolution des intérêts des consommateurs.

Exemple concret : Heuritech

Heuritech est une entreprise de technologie de la mode basée à Paris, spécialisée dans la prévision des tendances et la prédiction de la demande pilotées par l'IA. L'entreprise utilise l'intelligence artificielle avancée pour analyser plus de 3 millions d'images de réseaux sociaux quotidiennement, traduisant les visuels du monde réel en insights pour les marques de mode et de sportswear.

Leur plateforme détecte plus de 2 000 attributs de mode, y compris les imprimés, les couleurs, les tissus et des détails de produits spécifiques, pour quantifier et prédire la demande des consommateurs. Cela permet aux marques d'optimiser leurs collections, d'aligner les produits sur les tendances du marché et de réduire les surstocks en produisant des articles qui résonnent avec les consommateurs.¹³

8. Vente au détail de mode avec l'IA

Les technologies compatibles avec l'IA sont largement utilisées dans la vente au détail de mode. Voici quelques-uns des développements récents dans la vente au détail de mode avec l'IA :

Automatisation intelligente

Les tâches de back-office dans la vente au détail, telles que la création de factures, peuvent être automatisées grâce à l'automatisation intelligente. Des systèmes propulsés par l'IA peuvent traiter de grands volumes de données financières et transactionnelles, générant des factures précises sans intervention manuelle.

Cette approche fait gagner un temps précieux au personnel de vente en lui permettant de se concentrer sur des activités plus stratégiques tout en réduisant les erreurs et en améliorant l'efficacité opérationnelle. De plus, l'automatisation de ces tâches répétitives peut réduire les coûts associés aux processus manuels, soutenant ainsi les opérations de vente et augmentant la productivité.

Gestion des stocks et opérations de vente

Les systèmes de vision par ordinateur jouent un rôle clé dans l'automatisation des opérations critiques de vente, notamment :

• Gestion des stocks : Les systèmes IA surveillent les niveaux de stock en temps réel, prédisent les besoins de réapprovisionnement et empêchent le surstockage ou les pénuries.
• Magasins sans caisse : Les solutions de paiement propulsées par l'IA permettent un shopping sans caissier, où les clients peuvent prendre des articles et quitter le magasin tandis que les systèmes IA facturent automatiquement leurs achats.
• Expérience de vente unifiée: L'IA lie les comportements en ligne et hors ligne, permettant une expérience omnicanale fluide qui ajuste les promotions, les agencements et les stocks entre les magasins.

Automatisation robotisée des processus dans la vente

L'RPA améliore l'efficacité de la vente en automatisant les processus répétitifs et en fournissant des interactions clients plus intelligentes. Les applications clés incluent :

• Gestion de la Relation Client (CRM) : Les chatbots IA et les assistants virtuels gèrent les requêtes des clients, traitent les retours et recommandent des produits basés sur les interactions passées.
• Opérations marketing : L'RPA dans le marketing automatise la gestion des campagnes, comme l'envoi d'offres personnalisées, la segmentation des données clients et le suivi des mesures d'engagement.

Regardez comment H&M, l'un des plus grands détaillants de mode, exploite l'IA pour améliorer ses opérations :

Exemple concret : « Just Walk Out » d'Amazon Go

La technologie « Just Walk Out » d'Amazon Go élimine les caisses traditionnelles. Pour faire ses achats dans un magasin Amazon Go, les clients ont besoin d'un compte Amazon et de l'application Amazon Go installée sur un smartphone compatible. À l'entrée, les clients scannent un code QR de l'application à la porte d'entrée, accordant l'accès et initiant la session de shopping.

À l'intérieur du magasin, un réseau de caméras et de capteurs, combiné à la vision par ordinateur et à des algorithmes de deep learning, suit les articles que les clients prennent et remettent sur les étagères. Ce système maintient un panier virtuel pour chaque acheteur, enregistrant avec précision ses sélections sans avoir besoin de scanner les produits individuellement.¹⁴

9. Marketing de la mode personnalisé

Grâce aux systèmes d'IA analysant des données clients étendues pour accroître la personnalisation, les marques peuvent désormais créer des expériences qui répondent aux préférences individuelles tout en favorisant l'engagement et la fidélité des clients.

Miroirs et cabines d'essayage intelligents: Des miroirs intégrés à l'IA suggèrent des tailles, des couleurs alternatives et des conseils de style basés sur l'interaction du client.

Le marketing personnalisé est essentiel aux stratégies centrées sur le client dans l'industrie de la mode, et les outils d'IA jouent un rôle pivot dans son succès. En analysant de vastes datasets avec l'historique d'achat, le comportement de navigation et les informations démographiques, l'IA peut générer des insights pour élaborer des efforts de marketing hautement sur mesure. Voici comment l'IA peut aider pour le marketing personnalisé :

Recommandations ciblées :

Les algorithmes d'IA analysent le comportement des clients pour suggérer des produits qui s'alignent sur les goûts individuels. Par exemple, si un client recherche fréquemment des robes d'été, le système peut recommander des styles similaires ou des accessoires complémentaires.

Sur les plateformes d'eCommerce, des suggestions de produits personnalisées apparaissent sur les pages d'accueil ou lors du paiement, augmentant les chances d'achat.

Campagnes e-mail :

Des systèmes pilotés par l'IA peuvent concevoir des recommandations par e-mail personnalisées basées sur le style unique d'un client, ses achats passés ou ses préférences saisonnières. Par exemple, une marque pourrait envoyer un e-mail mettant en avant les nouveautés dans une couleur que le client achète fréquemment.

Essayages virtuels :

La technologie d'essayage virtuel utilise la réalité augmentée (AR) pour permettre aux clients d'essayer des vêtements, du maquillage et d'autres produits numériquement. Elle reproduit l'expérience d'essayage en magasin, aidant les acheteurs à visualiser les articles, à prendre des décisions éclairées et à vivre une expérience de shopping plus engageante.

• Amélioration de la satisfaction client : Les clients peuvent voir comment les produits leur iront, augmentant la confiance et améliorant leur expérience d'achat.
• Réduction des taux de retour : En visualisant la bonne taille, le bon style et la bonne couleur, les acheteurs prennent des décisions mieux informées, réduisant la probabilité de retours.
• Augmentation des ventes et des conversions : Ces clients sont plus susceptibles de finaliser leurs achats.
• Renforcement de la fidélité à la marque : L'exploration personnalisée et interactive des produits distingue les marques et favorise des connexions plus fortes avec les clients.

Regardez la vidéo ci-dessous pour découvrir comment le système d'IA de The New Black AI Fashion Clothing Design interprète la texture du tissu, le positionnement du corps, l'éclairage, les ombres et la coupe pour s'assurer que les nouvelles tenues s'intègrent aux images. Le système permet aux utilisateurs de tester des concepts de mode, de présenter des collections ou de produire du contenu de haute qualité, offrant des résultats qui paraissent réalistes et prêts pour une utilisation en production.

Exemple concret : Ask Ralph par Ralph Lauren

Ralph Lauren a lancé Ask Ralph, un outil de shopping propulsé par l'IA développé avec Microsoft sur la plateforme Azure OpenAI. Il fournit des suggestions de tenues personnalisées et des conseils de style tirés des collections hommes et femmes de Polo Ralph Lauren.

Les clients peuvent poser des questions telles que « Que devrais-je porter pour un concert ? » et recevoir des looks complets et achetables qui peuvent être affinés et achetés directement.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Offre un stylisme personnalisé basé sur les prompts de l'utilisateur.
• Conçu pour imiter l'expérience d'un styliste en magasin.
• Expansion future prévue sur davantage de marques et de marchés Ralph Lauren.

Figure 2 : Exemple de tableau de bord Ask Ralph.¹⁵

Exemple concret : Warby Parker

Warby Parker a introduit une technologie d'essayage virtuel via son application. Les clients peuvent essayer virtuellement différentes montures, et le site Web leur permet de commander jusqu'à cinq montures pour les essayer à la maison avec un retour gratuit.

L'application utilise la vision par ordinateur pour analyser la forme du visage et le ton de la peau, offrant des recommandations de coupe personnalisées pour améliorer l'expérience de shopping.

Figure 3 : Essayage virtuel avec Warby Parker.¹⁶

10. Mode durable avec l'IA

En intégrant l'IA dans leurs opérations, les marques de mode peuvent atteindre la durabilité grâce à une utilisation plus intelligente des ressources, des chaînes d'approvisionnement optimisées et la réduction des déchets :

Analyse prédictive pour réduire la surproduction

L'un des plus grands défis de la mode durable est de lutter contre la surproduction, qui entraîne des stocks excédentaires et des déchets textiles. Les algorithmes d'IA utilisent l'analyse prédictive pour prévoir la demande des consommateurs en analysant les données historiques, les tendances des réseaux sociaux et la dynamique du marché.

Cela réduit l'incertitude, minimise l'erreur humaine et permet aux marques de produire uniquement ce qui est susceptible d'être vendu. En optimisant la production, l'IA aide les marques à éviter le surstockage, réduisant ainsi les déchets et atténuant l'impact environnemental des stocks invendus.

Sourcing de matériaux durables

Les systèmes pilotés par l'IA permettent la sélection de matériaux durables en évaluant des facteurs tels que l'impact environnemental, le sourcing éthique et la rentabilité. Ces systèmes peuvent évaluer les options de matières premières et recommander des alternatives écologiques, telles que des fibres naturelles ou des fournisseurs ayant des dossiers de conformité solides.

Ce processus peut garantir que les marques s'alignent sur des pratiques de sourcing responsables et répondent aux attentes des consommateurs soucieux de l'environnement.

Réduction des déchets dans la fabrication

Les systèmes pilotés par l'IA peuvent optimiser les processus de production pour minimiser le gaspillage de tissu. En analysant les données sur l'efficacité de la production, l'utilisation des matériaux et le contrôle de la qualité, l'IA peut identifier les domaines où les déchets peuvent être réduits.

Cette approche réduit l'impact environnemental des déchets textiles et améliore également l'efficacité des coûts pour les marques de mode. Alors que la durabilité devient un axe central, ces stratégies de réduction des déchets sont cruciales pour équilibrer les objectifs économiques et écologiques.

11. IA émotionnelle dans la mode

L'IA émotionnelle, également connue sous le nom d'informatique affective, est appliquée pour améliorer la personnalisation émotionnelle lors du shopping :

• Reconnaissance des émotions via Webcam ou App: L'IA détecte les micro-expressions ou le ton de la voix (avec consentement) pour interpréter les états émotionnels, tels que l'excitation, la confusion ou la frustration.
• Correspondance d'humeur de style: En fonction des émotions détectées, l'IA recommande des pièces de mode (ex: couleurs vives quand on est heureux, styles cosy quand on est anxieux) en utilisant une cartographie psychologique du style entraînée.
• Correspondance de sentiment basée sur le texte: Certaines marques utilisent l'IA pour analyser les entrées tapées ou parlées lors de conversations avec des chatbots afin d'en déduire l'humeur et les préférences de style.

Exemple concret : Recherche sur les défilés de mode en VR

Des chercheurs ont développé une expérience de défilé de mode en réalité virtuelle (VR) intégrée à une technologie de suivi des émotions pour évaluer et améliorer l'engagement des utilisateurs. En analysant les expressions faciales et les réponses physiologiques des participants pendant le catwalk VR, le système a fourni des insights sur leurs réactions émotionnelles.

Cette approche a permis à la marque d'adapter ses présentations virtuelles, visant à créer des expériences plus résonnantes émotionnellement et personnalisées pour les spectateurs. Une telle intégration de l'IA émotionnelle dans la mode montre la volonté de l'industrie d'exploiter des technologies avancées pour approfondir les connexions avec les clients et affiner les stratégies marketing.¹⁷

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@misc{dilmegani2026,
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Liens de référence

1.

Generative AI in fashion | McKinsey

McKinsey & Company

2.

DressX launches AI-powered styling platform 'DressX Agent' - FashionNetwork

FashionNetwork.com

3.

Julie Bornstein’s Daydream Is Redefining AI Fashion Shopping

Forbes

4.

How the RealReal Is Using AI to Find Fakes - Business Insider

Business Insider

5.

Lil Miquela: From Metaverse To Masses | The Voice Of Fashion

The Voice of Fashion

6.

Inclusive imagery made easy: People filters | Microsoft Advertising

Microsoft

7.

Soliver group

8.

Product Creation — yoona.ai | The best AI Tool for Fashion Design

9.

Ecommerce Automation for Fashion Shops

Naratix

10.

Fashion & Environment — SustainYourStyle

11.

https://www.sewbo.com/

12.

Fashion trend forecasting & prediction with AI - Heuritech

Heuritech

13.

Amazon Go stores: How the 'Just walk out' cashierless tech works

Pocket-lint

14.

Ralph Lauren Introduces Ask Ralph, a New Conversational AI Shopping Experience

15.

Warby Parker

Warby Parker

16.

Emotion Tracking in Virtual Reality Fashion Shows | Springer Nature Link

Springer Nature Switzerland

17.

Emotion Tracking in Virtual Reality Fashion Shows | Springer Nature Link

Springer Nature Switzerland

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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