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

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

Découvrez les 11 principaux cas d'utilisation de l'IA dans la mode pour aider les marques de mode à réduire leurs coûts, à renforcer la personnalisation et à fonctionner de manière plus durable.

1. Les agents IA dans le secteur de la mode

Les agents IA deviennent essentiels au commerce électronique de mode, car les détaillants s'efforcent de réduire les retours, d'améliorer la précision des tailles et d'offrir des expériences d'achat plus personnelles.

Au lieu de s'appuyer sur des filtres de base, ces agents apprennent la morphologie, les préférences, le mode de vie et le contexte d'un acheteur afin de fournir des suggestions de style personnalisées, de simuler des essayages et d'aider à constituer la garde-robe d'un acheteur. 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 lancé 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 d'acheter auprès de plus de 200 marques de luxe et de plus d'un million de produits.

En combinant des outils de stylisme IA, une place de marché interactive et une recherche LLM-propulsée, 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 : le Style Passport de Daydream

Daydream, une startup d'achat de mode propulsée par l'IA, vise à révolutionner l'expérience de commerce électronique impersonnelle et obsolète grâce à une interface d'achat agentique basée sur le chat.

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

L'IA de Daydream, ajustée verticalement, guide la découverte, affine les choix et évolue avec le comportement des utilisateurs, tandis que les prochaines 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 de seconde main s'appuient désormais sur l'IA pour :

• Vêtement détection du niveau d'usure : Grâce à la vision par ordinateur et à l'apprentissage profond, les plateformes peuvent détecter automatiquement les signes d'usure (par exemple, décoloration, bouloches, taches, coutures étirées) dans les images téléchargées. Cela réduit les contrôles qualité manuels et garantit la cohérence.
• Catégorisation automatisée : l'IA classe les articles de seconde main 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 des articles et de la valeur de la marque, les modèles d'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, ce qui renforce l'engagement.

Exemple concret : Shield et Vision de The RealReal

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

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

3. Influenceurs virtuels générés par l'IA

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

• Propulsés par les LLMs et la modélisation 3D : ces personas numériques sont créées à l'aide de l'IA générative et scénarisées avec des modèles de langage pour interagir de manière authentique dans les commentaires, les légendes et les messages directs.
• Contenu optimisé pour les plateformes : les avatars sont testés 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 (par exemple, durabilité, audace, inclusivité) pour les 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.

Mêlant fiction et réalité, Lil Miquela a collaboré avec de grandes marques comme Prada, a joué dans des campagnes publicitaires et a même sorti de la musique. Son ascension montre comment les identités virtuelles remodèlent la culture des célébrités et le marketing, en particulier dans le contexte du métavers et de l'engagement axé sur le numérique.

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

4. L'IA au service de 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 dans les contenus visuels et écrits :

• Analyse d'images : les modèles 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 : les outils NLP évaluent les descriptions de produits et les publicités pour détecter un langage genré ou une insensibilité culturelle, signalant les points à améliorer.
• Rapports de conformité : certaines plateformes génèrent désormais des scores DEI (Diversité, Équité & Inclusion) pour les campagnes et les lookbooks, comparés aux objectifs de la marque ou aux normes du secteur.

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, libres de droits gratuit directement dans la plateforme.

Une nouvelle fonctionnalité, « filtres de personnes », permet aux utilisateurs de trouver rapidement des images en fonction d'attributs tels que le genre, l'origine ethnique, l'âge et la taille du groupe. Ces outils sont conçus pour promouvoir une représentation authentique, ce qui, selon les recherches de Microsoft, accroît la confiance dans la marque, la fidélité et l'intention d'achat.

Les annonceurs qui utilisent des visuels inclusifs et représentatifs ont observé des taux de clics plus élevés et une plus forte résonance auprès des clients. Microsoft encourage l'utilisation d'images réalistes et diversifiées qui reflètent les identités de ses audiences, favorisant ainsi de meilleurs résultats de campagne et une mise sur le marché plus rapide.⁶

5. Le design avec l'IA

L'intégration de l'IA générative dans la mode offre aux marques d'importantes opportunités d'innovation et d'optimisation.

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

Les outils basés sur l'IA peuvent créer des modèles de vêtements à partir de données telles que des images des collections précédentes de la marque ou du travail d'autres designers, des préférences des clients (choix de couleurs et de styles) et des tendances de mode actuelles.

Regardez la vidéo ci-dessous pour découvrir comment le London College of Fashion recherche de nouvelles façons d'utiliser l'IA pour la conception 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 mood boards, des croquis et même des tenues complètes.
• 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 des flux de travail : la génération automatisée de dossiers techniques, de palettes de couleurs et de prototypes 3D accélère le passage du croquis à l'échantillon.

Exemple concret : S.Oliver Group avec Fermat

Un défi clé pour le groupe s.Oliver était d'aligner les différentes parties prenantes (design, production, marketing et consommateurs). Auparavant, il était difficile de montrer clairement à quoi ressembleraient les matières et les styles dans les produits finaux. Fermat aide à combler cette lacune en générant des visualisations réalistes des tissus et en expérimentant de nouvelles idées.⁷

Avec la plateforme, les équipes peuvent :

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

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 tirant parti des 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 de commerce électronique.

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

Voici les développements récents en matière d'analyse de design :

• Analyse multimodale : l'IA analyse simultanément des données textuelles, visuelles et vidéo (par exemple, des images de défilés, des contenus TikTok et des avis clients) pour identifier les tendances.
• Exploration des tendances plus granulaire : les modèles extraient des micro-tendances (par exemple, l'essor de formes de manches ou de matières 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 basés sur l'IA qui affichent en direct le sentiment des clients et les tendances émergentes en matière de design.

Exemple concret : Fashion Catalog Intelligence de Naratix

Fashion Catalog Intelligence de Naratix automatise le traitement des données produit de mode à partir de flux existants, de feuilles de calcul, de PDF et d'images. Le système identifie et complète les informations manquantes, notamment les tailles, les coupes, les matières et les instructions d'entretien.

L'objectif est d'améliorer les visuels produits grâce à l'optimisation des images, à des visuels basés sur l'ambiance et au rendu de modèles virtuels, et de produire des descriptions de produits alignées sur la marque et optimisées pour la recherche sans modifier les annonces en ligne.⁸

Exemple concret : le projet Muze de 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 modèle recueille des données sur les textures, couleurs et préférences de style préférées des clients en posant une série de questions pour orienter la conception des vêtements. Le projet a créé 40 424 designs de mode au cours du premier mois.

6. Tirer parti de 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 travailleurs.⁹Cependant, les solutions basées sur l'IA changent ces tendances en permettant l'automatisation dans le secteur de la production de vêtements.

L'IA peut aider les travailleurs à surmonter ces défis éthiques grâce à l'automatisation. Par exemple, la robotique peut contribuer à automatiser les tâches risquées ou sujettes aux erreurs dans une usine 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.

Voici quelques-unes des façons dont l'IA peut soutenir la production :

• Prévision de la demande et gestion des stocks : en tirant parti de l'analyse prédictive sur les données historiques, les tendances des réseaux sociaux et les préférences des consommateurs, les services basés sur l'IA permettent aux marques de prévoir la demande avec plus de précision. Cela contribue 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 :
  • Suivi des matières et des stocks en temps réel pour éviter les goulets d'étranglement.
  • Analyse des données logistiques pour identifier et éliminer les inefficacités.
  • Amélioration de la collaboration avec les fournisseurs en surveillant la conformité aux normes de durabilité et de qualité.

Voici les développements récents de 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 la disponibilité et réduisant les coûts.
• Contrôle qualité : les systèmes d'inspection visuelle améliorés par l'IA détectent désormais des défauts microscopiques, des écarts de couleur et même des désalignements de couture avec plus de précision 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 soluble dans l'eau pour permettre à des robots industriels standard de manipuler et de coudre les matières.

Cette méthode permet aux robots standard de travailler avec divers tissus et machines à coudre. L'objectif est de réduire les coûts, les délais de production et les déchets dans l'industrie de l'habillement.¹⁰

7. Prévision des tendances avec l'IA

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

La prédiction des tendances peut également contribuer à réduire le gaspillage dans le secteur de la mode et de l'habillement en concevant des vêtements que les gens ont réellement envie de porter. Des prévisions plus précises peuvent conduire à des cycles de production et de distribution plus légers, réduisant les déchets.

Voici les améliorations récentes de la prévision des tendances grâce à l'IA :

• Les sources de données élargies incluent désormais les vidéos sociales en direct (par exemple TikTok), les tendances de recherche Google en temps réel et les données de sentiment localisées.
• Prévision à court et à long terme : les modèles d'IA sont plus précis pour prédire à la fois les poussées saisonnières et les tendances virales.
• Boucles de rétroaction du design : les données de tendance sont réinjectées dans les outils de design, permettant une conception itérative alignée sur l'évolution des intérêts des consommateurs.

Exemple concret : Heuritech

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

Leur plateforme détecte plus de 2 000 attributs de mode, notamment les imprimés, les couleurs, les tissus et des détails produits spécifiques, afin de quantifier et de 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 auprès des consommateurs.¹¹

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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8. Le commerce de détail de la mode avec l'IA

Les technologies basées sur l'IA sont largement utilisées dans le commerce de détail de la mode. Voici quelques développements récents du commerce de détail de la mode avec l'IA :

Automatisation intelligente

Les tâches administratives du commerce de détail, telles que la création de factures, peuvent être automatisées grâce à l'automatisation intelligente. Les systèmes basés sur 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 du commerce de détail 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 au détail et augmentant la productivité.

Gestion des stocks et opérations de vente au détail

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

• Gestion des stocks : les systèmes d'IA surveillent les niveaux de stock en temps réel, prédisent les besoins de réapprovisionnement et préviennent les surstocks ou les ruptures.
• Magasins sans caissier : les solutions de paiement basées sur l'IA permettent un shopping sans caissier, où les clients peuvent prendre des articles et quitter le magasin pendant que les systèmes d'IA facturent automatiquement leurs achats.
• Expérience de vente au détail unifiée : l'IA relie les comportements en ligne et hors ligne, permettant une expérience omnicanal fluide qui ajuste les promotions, les agencements et les stocks dans les magasins.

Automatisation robotisée des processus dans le commerce de détail

La RPA améliore l'efficacité du commerce de détail en automatisant les processus répétitifs et en offrant des interactions clients plus intelligentes. Les applications clés incluent :

• Gestion de la relation client (CRM) : les chatbots IA et les assistants virtuels traitent les demandes des clients, gèrent les retours et recommandent des produits en fonction des interactions passées.
• Opérations marketing : la RPA en marketing automatise la gestion des campagnes, comme l'envoi d'offres personnalisées, la segmentation des données clients et le suivi des indicateurs d'engagement.

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

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

La technologie « Just Walk Out » d'Amazon Go supprime les caisses traditionnelles. Pour acheter 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 depuis l'application au portique d'entrée, ce qui leur donne accès et lance la session d'achat.

À l'intérieur du magasin, un réseau de caméras et de capteurs, associé à des algorithmes de vision par ordinateur et de deep learning, suit les articles que les clients prennent et remettent en rayon. Ce système maintient un panier virtuel pour chaque acheteur, enregistrant avec précision ses sélections sans avoir à scanner chaque produit.¹²

9. Marketing de mode personnalisé

Grâce aux systèmes d'IA qui analysent de vastes données clients 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 intelligents & cabines d'essayage : les miroirs intégrant l'IA suggèrent des tailles alternatives, des couleurs et des conseils de style en fonction de 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 central dans son succès. En analysant de vastes datasets contenant l'historique d'achat, le comportement de navigation et des informations démographiques, l'IA peut générer des informations pour concevoir des efforts marketing hautement personnalisés. Voici comment l'IA peut contribuer au marketing personnalisé :

Recommandations ciblées :

Les algorithmes d'IA analysent le comportement des clients pour suggérer des produits qui correspondent aux goûts individuels. Par exemple, si une cliente parcourt fréquemment des robes d'été, le système peut recommander des styles similaires ou des accessoires complémentaires.

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

Campagnes d'e-mail :

Les systèmes basés sur l'IA peuvent élaborer des recommandations d'e-mail personnalisées en fonction du style unique, des achats passés ou des préférences saisonnières d'un client. Par exemple, une marque peut envoyer un e-mail mettant en avant les nouveautés dans une couleur que le client achète souvent.

Essayages virtuels :

La technologie d'essayage virtuel utilise la réalité augmentée (AR) pour permettre aux clients d'essayer numériquement des vêtements, du maquillage et d'autres produits. 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 d'achat plus engageante.

• Amélioration de la satisfaction client : les clients peuvent voir comment les produits leur iront, ce qui accroît leur confiance et améliore 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 plus éclairées, réduisant ainsi la probabilité de retours.
• Augmentation des ventes et des conversions : ces clients sont plus susceptibles de finaliser leurs achats.
• Fidélité à la marque renforcée : l'exploration personnalisée et interactive des produits distingue les marques et favorise des liens plus forts avec les clients.

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

Exemple concret : Ask Ralph de Ralph Lauren

Ralph Lauren a lancé Ask Ralph, un outil d'achat basé sur l'IA développé avec Microsoft sur la plateforme Azure OpenAI. Il propose des suggestions de tenues personnalisées et des conseils de style issus des collections homme et femme de Polo Ralph Lauren.

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

Les principales fonctionnalités incluent :

• Propose un stylisme personnalisé basé sur les prompts des utilisateurs.
• Conçu pour imiter l'expérience d'un styliste en magasin.
• Une expansion future est prévue à travers davantage de marques et de marchés Ralph Lauren.

Figure 3 : Tableau de bord d'exemple Ask Ralph.¹³

Exemple concret : Warby Parker

Warby Parker a lancé 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 à essayer à domicile avec une expédition de retour gratuit.

L'application utilise la vision par ordinateur pour analyser la forme du visage et la carnation, offrant des recommandations d'ajustement personnalisées afin d'améliorer l'expérience d'achat.

Figure 4 : Essayage virtuel avec Warby Parker.¹⁴

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, à des chaînes d'approvisionnement optimisées et à 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 les erreurs humaines et permet aux marques de produire ce qui est susceptible de se vendre. En optimisant la production, l'IA aide les marques à éviter les surstocks, réduisant ainsi les déchets et atténuant l'impact environnemental des invendus.

Approvisionnement en matières durables

Les systèmes basés sur l'IA permettent de sélectionner des matières durables en évaluant des facteurs tels que l'impact environnemental, l'approvisionnement éthique et la rentabilité. Ces systèmes peuvent évaluer les options de matières premières et recommander des alternatives écologiques, comme les fibres naturelles ou les fournisseurs ayant de bons antécédents de conformité.

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

Réduction des déchets dans la fabrication

Les systèmes basés sur l'IA peuvent optimiser les processus de production afin de minimiser les déchets de tissu. En analysant les données sur l'efficacité de la production, l'utilisation des matières et le contrôle 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 une priorité centrale, ces stratégies de réduction des déchets sont essentielles pour équilibrer les objectifs économiques et écologiques.

11. L'IA émotionnelle dans la mode

L'IA émotionnelle, également appelée informatique affective, est appliquée pour améliorer la personnalisation émotionnelle dans le shopping :

• Reconnaissance des émotions via webcam ou application : l'IA détecte les micro-expressions ou le ton de la voix (avec consentement) pour interpréter les états émotionnels, comme l'excitation, la confusion ou la frustration.
• Correspondance de style selon l'humeur : en fonction des émotions détectées, l'IA recommande des pièces de mode (par exemple, des couleurs vives en cas de joie, des styles douillets en cas d'anxiété) à l'aide d'une cartographie stylistique psychologique entraînée.
• Correspondance des sentiments basée sur le texte : certaines marques utilisent l'IA pour analyser les saisies écrites ou orales lors des conversations avec un chatbot afin de 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) intégrant une technologie de suivi des émotions pour évaluer et améliorer l'engagement des utilisateurs. En analysant les expressions faciales et les réactions physiologiques des participants pendant le défilé en VR, le système a fourni des informations sur leurs réactions émotionnelles.

Cette approche a permis à la marque d'adapter ses présentations virtuelles, dans le but de créer des expériences plus émotionnellement résonnantes et personnalisées pour les spectateurs. Une telle intégration de l'IA émotionnelle dans la mode illustre la volonté du secteur de tirer parti des technologies avancées pour approfondir les liens avec les clients et affiner les stratégies marketing.¹⁵

Citer cette recherche

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Top 11 cas d'utilisation de l'IA dans la mode et exemples}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
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}

Journal des modifications

11 mises à jour

1. 20263 Avr

   Ajout de deux exemples réels : s.Oliver Group avec Fermat dans les flux de conception et la vidéo The New Black AI sur l'essayage virtuel.

2. 22 Jan

   Ajout d'un exemple concret pour l'automatisation des flux de travail.

3. 20254 Déc

   Ajout de la section « Agents IA dans l'industrie de la mode ».

4. 14 Oct

   La section Conclusion a été ajoutée.

5. 16 Sep

   Un exemple concret a été ajouté à la section Marketing Personnalisé.

6. 12 Juin

   Une section, "10. L'IA émotionnelle dans l'industrie de la mode", a été ajoutée à l'article.

7. 202411 Déc

   La section « L'IA dans la mode » a été enrichie de nouvelles sous-sections sur les algorithmes d'IA et l'analyse de données dans la conception, la prévision de la demande et la gestion des stocks, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, l'automatisation intelligente, la gestion des stocks et les opérations de vente au détail, l'automatisation robotisée des processus dans le commerce de détail, une personnalisation accrue, le marketing personnalisé, les essayages virtuels, une durabilité

8. 202312 Oct

   Suppression du contenu sponsorisé sur Clickworker.

9. 17 Juil

   Clickworker a été ajouté aux fournisseurs de données d'entraînement IA.

10. 5 Mai

    Mise à jour du nombre de contributeurs et des informations client de Clickworker.

11. 20227 Nov

    Description de Clickworker étendue dans la section Sponsorisé.

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.

Ecommerce Automation for Fashion Shops

Naratix

9.

Fashion & Environment — SustainYourStyle

10.

https://www.sewbo.com/

11.

Fashion trend forecasting & prediction with AI - Heuritech

Heuritech

12.

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

Pocket-lint

13.

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

14.

Warby Parker

Warby Parker

15.

Emotion Tracking in Virtual Reality Fashion Shows | Springer Nature Link

Springer Nature Switzerland

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. 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 digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste sectorielle

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Sıla Ermut est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise. Ses recherches portent principalement sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.

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