Les meilleurs outils d'IA dans l'industrie de la mode

Des outils comme The New Black et Ablo agissent comme co-créateurs IA pour les créatifs de la mode. The New Black peut prendre une simple description textuelle ou un croquis et générer une image de design de vêtement soignée en quelques minutes, aidant les designers à imaginer et visualiser rapidement de nouveaux concepts sans avoir besoin d'un illustrateur humain.

Ablo va plus loin en aidant les marques émergentes à créer leur label de A à Z – de la génération de designs de vêtements à la suggestion de logos et graphismes adaptés à l'esthétique de la marque. Ces plateformes incluent souvent des fonctionnalités d'analyse des tendances et des aperçus d'essayages virtuels, permettant une itération rapide et un retour pendant la phase de conception.

Des logiciels de conception 3D établis comme CLO 3D et Browzwear VStitcher ont intégré des améliorations IA pour rendre les vêtements virtuels très réalistes. Ces programmes permettent aux designers de créer des vêtements numériques détaillés et de voir comment ils tombent et bougent sur un avatar en temps réel.

CLO 3D est reconnu pour sa simulation de tissu très précise et sa modélisation 3D assistée par IA. Le VStitcher de Browzwear permet un essayage virtuel sur différents types de corps avec une précision physique. De nouveaux entrants comme Style3D offrent une visualisation 3D comparable propulsée par IA et supportent des aperçus AR/VR pour des revues de design immersives.

En exploitant l'IA pour gérer les calculs complexes de physique et de patronage, ces outils réduisent drastiquement le besoin d'échantillons physiques, économisant temps, matériaux et coûts avant la production.

WGSN est un service renommé de prévision des tendances qui a intégré l'IA et l'analyse de données dans ses prédictions. Via une plateforme par abonnement, WGSN collecte des données des podiums, des ventes au détail, des réseaux sociaux et plus, puis utilise des algorithmes associés à des experts humains pour anticiper les styles, couleurs et sentiments consommateurs à venir.

Le résultat est des rapports saisonniers sur les tendances et des outils analytiques (comme leur TrendCurve AI) qui offrent aux marques une « boule de cristal » pour planifier leurs futures collections. Designers et merchandisers utilisent les insights de WGSN pour prendre des décisions éclairées sur tout, des silhouettes au mix optimal de références, plutôt que de se fier au hasard.

Basée à Paris, Heuritech adopte une approche technologique pour la prévision des tendances en scannant ce que les gens portent réellement en ligne. Son IA utilise la vision par ordinateur pour analyser des millions d'images sur les réseaux sociaux (Instagram, TikTok, etc.) et détecter les motifs émergents dans les vêtements.

En quantifiant les tendances streetstyle organiques à l'échelle mondiale, Heuritech permet aux marques d'anticiper la demande et de concevoir en conséquence avant que les tendances ne saturent le marché. Une marque peut ainsi voir que les vestes utility pastel sont en vogue en Asie de l'Est et intégrer cette information dans sa prochaine collection.

EDITED est un outil d'intelligence de marché qui aide les marques à réagir aux données retail en temps réel grâce à l'IA. Il suit des millions de produits sur des sites e-commerce dans le monde et utilise l'apprentissage automatique pour analyser les prix, les promotions et les mouvements de stock.

Un merchandiser mode peut voir si les robes midi d'un certain style se vendent rapidement chez un concurrent, ou si une marque rivale vient de baisser les prix sur du denim. L'IA d'EDITED aide à prévoir la demande et optimiser la stratégie tarifaire. Les fonctionnalités de planification d'assortiment mettent en lumière les lacunes ou la sursaturation du marché, aidant les détaillants à décider quoi stocker davantage.

Stylumia combine l'analyse des tendances avec la prévision de la demande. Ses modèles d'apprentissage automatique filtrent le « bruit du marché » pour révéler la véritable demande consommateur sous-jacente. Il peut prédire les ventes de nouveaux produits même sans historique de ventes, améliorant la précision des prévisions de 20 à 40 %.

Notamment, la fonction ImaGenie de Stylumia génère de nouvelles idées de design produit alignées avec les tendances identifiées, suggérant aux designers quels styles ont une forte probabilité de succès. Cela marie les aspects créatifs et analytiques de la planification mode.

Nextail est une solution de gestion des marchandises et des stocks qui utilise l'IA pour allouer et redistribuer les stocks de manière granulaire. Plutôt que de traiter tous les magasins de la même façon, les algorithmes de Nextail génèrent des prévisions de demande hyper-locales au niveau SKU-par-magasin.

Cela aide les détaillants à savoir exactement quels articles envoyer dans quel magasin et en quelle quantité. Nextail automatise l'allocation, le réapprovisionnement et les transferts, s'adaptant aux données de ventes en temps réel. Les détaillants utilisant Nextail ont constaté :

• ~30 % de réduction de la couverture des stocks
• 60 % de ruptures de stock en moins
• Des augmentations notables des ventes

Pour les petites marques direct-to-consumer et les boutiques basées sur Shopify, Prediko propose un outil de planification de la demande propulsé par IA adapté à leurs besoins. Il se connecte aux données e-commerce d'une marque et analyse les tendances de ventes et la saisonnalité pour prévoir la demande de chaque référence produit.

Prediko aide ensuite à automatiser le processus de commande de réapprovisionnement – suggérant combien d'unités de chaque variante produire ou recommander et quand. Cela est précieux lors de la préparation d'un lancement produit ou pour décider de la quantité de stock à acheter pour une saison à venir.

Singuli apporte une science IA de pointe à la prévision de la demande mode. Développé par des data scientists titulaires d'un doctorat, il fournit des prévisions précises jusqu'au niveau SKU, matériau et composant. Il prend en compte des facteurs complexes (promotions, fêtes, macro tendances) et s'intègre aux systèmes ERP.

Les marques peuvent réaliser des simulations « et si » – par exemple, Et si un événement marketing prévu doublait la demande ? – et l'IA ajuste les plans de stock en conséquence. Singuli affirme que son IA améliore la précision des prévisions de plus de 10 %, ce qui se traduit par des économies significatives et une hausse des revenus.

Les principaux détaillants mode ont construit ou adopté l'IA pour optimiser leur chaîne d'approvisionnement :

• Zara exploite l'analytique prédictive et le suivi RFID pour surveiller les stocks et réagir rapidement aux tendances
• H&M utilise des prévisions pilotées par IA intégrant météo et tendances sociales
• Nike emploie l'apprentissage automatique pour la détection de la demande et le positionnement des stocks
• Burberry redistribue intelligemment les stocks selon les signaux de demande en temps réel

PICTOFiT de Reactive Reality est une plateforme leader pour l'essayage virtuel. Elle crée un avatar 3D personnalisé pour chaque acheteur à partir de quelques photos seulement. Plutôt que de superposer des vêtements sur un modèle générique, PICTOFiT permet aux utilisateurs de voir les vêtements sur un double virtuel correspondant à leur propre morphologie et mensurations.

Cela augmente significativement la confiance dans l'ajustement et le style lors de la navigation en ligne. Les détaillants utilisant la technologie de Reactive Reality ont noté un engagement plus élevé et des taux de retour plus faibles, car les clients ont une idée beaucoup plus précise de l'apparence d'un article avant de commander.

Revery AI a rendu les essayages virtuels accessibles aux petites marques. Les acheteurs peuvent choisir un avatar modèle correspondant à leur morphologie ou télécharger leur propre photo, puis essayer virtuellement des vêtements avec des résultats réalistes.

L'IA superpose le vêtement sur l'image de la personne, ajustant les dimensions corporelles et simulant la chute du tissu. Pour les créateurs indépendants, cette technologie signifie offrir une expérience d'essayage high-tech comparable aux grands détaillants. Revery permet aussi de montrer chaque style sur plusieurs types de corps sans multiples séances photo, favorisant l'inclusivité des tailles.

True Fit est l'une des solutions d'ajustement IA les plus utilisées, intégrée à de nombreux sites de détaillants de vêtements. Elle interroge les clients sur leur morphologie et leurs préférences d'ajustement, puis prédit la meilleure taille pour chaque produit grâce à un apprentissage automatique entraîné sur d'énormes données d'achats et de retours.

Les détaillants utilisant True Fit ont constaté des réductions notables des retours liés à l'ajustement. Dans une industrie où les taux de retour en ligne peuvent dépasser 30 %, ces outils sont précieux pour améliorer la satisfaction client et protéger les marges.

Bold Metrics génère des doubles numériques corporels des acheteurs à partir de quelques données (taille, poids, préférences d'ajustement). L'IA crée un profil corporel détaillé prédit couvrant plus de 50 mesures précises.

Ce « double numérique » est utilisé pour recommander la meilleure taille et fournit aux marques des insights sur les mensurations réelles de leurs clients. Bold Metrics a aidé les détaillants à réduire mesurablement les retours liés à l'ajustement tout en informant les décisions de design et de gradation produit.

Les marques de mode utilisent la réalité augmentée – souvent propulsée par l'IA – pour permettre aux clients de visualiser les produits. Par exemple, Gucci a introduit un essayage AR de baskets dans son application : pointez la caméra de votre smartphone vers vos pieds et l'app superpose un modèle 3D numérique de baskets Gucci en temps réel.

Cette technologie d'essayage basée sur la vision par ordinateur utilise l'IA pour suivre les pieds de l'utilisateur et ajuster l'image, créant une manière engageante de « essayer avant d'acheter » qui stimule les ventes, notamment auprès des jeunes consommateurs technophiles.

Vue.ai est une plateforme IA populaire offrant des solutions de personnalisation pour le e-commerce mode. Ses algorithmes étiquettent automatiquement les produits avec des attributs détaillés (coupe, motif, encolure, couleur, etc.), aidant les détaillants à gérer des milliers de références.

Avec des métadonnées enrichies générées par IA, Vue.ai alimente des recommandations personnalisées de produits et des suggestions de looks complets. Elle fonctionne comme un styliste virtuel qui apprend les préférences clients et crée des looks qu'ils sont les plus susceptibles d'aimer, augmentant les taux de conversion et la taille des paniers.

Syte est spécialisé dans la recherche visuelle et la découverte pour la mode. Un client peut télécharger une photo (par exemple, une robe d'Instagram ou une capture d'écran d'une tenue de célébrité) et l'IA trouve des articles similaires dans l'inventaire du détaillant.

Elle peut aussi suggérer des alternatives visuellement proches sur une page produit (« Plus comme ça ») grâce à la reconnaissance d'image. Sur mobile, où taper des descriptions est fastidieux, la recherche visuelle rend la découverte de produits beaucoup plus intuitive.

Lily AI se concentre sur l'amélioration de la profondeur et de la précision des données produit, ce qui alimente de meilleures recommandations et recherches sur site. La plateforme de Lily utilise l'IA pour analyser chaque image et description produit, attribuant des caractéristiques riches bien au-delà de l'étiquetage manuel classique.

Avec une attribution améliorée, si un client recherche une « robe d'été romantique », le site renvoie des correspondances précises qui correspondent à cette ambiance. Lily AI « parle essentiellement la langue du client » en connectant la façon dont les acheteurs décrivent les articles avec la manière dont les produits sont étiquetés dans le catalogue.

L'essor des modèles de langage avancés a donné naissance à des assistants personnels IA dans la mode. DressX a lancé DressX AI Agent, un styliste interactif avec lequel les utilisateurs discutent. Ils saisissent leurs préférences dans un « Passeport Style » et échangent avec l'IA pour obtenir des idées de tenues ou trouver des pièces parmi des dizaines de marques.

The North Face a été pionnier avec IBM Watson, créant un chatbot qui posait des questions comme « Où et quand porterez-vous cette veste ? » pour recommander le manteau parfait. À mesure que le langage naturel IA progresse, attendez-vous à ce que ces stylistes virtuels deviennent plus courants et sophistiqués.

Crescendo.ai propose un assistant chat et vocal IA qui répond aux questions des acheteurs 24/7 – du conseil produit au suivi de commande – avec une grande précision. En répondant instantanément aux demandes sur les tailles, les politiques de retour ou les conseils de style, ces assistants IA améliorent l'expérience client et libèrent les équipes support humaines.

Ils reproduisent essentiellement l'expérience d'un vendeur attentif en ligne, offrant une attention personnalisée à des milliers de clients simultanément.

Créer du contenu visuel de haute qualité pour le e-commerce peut être gourmand en ressources. PhotoRoom est devenu un changeur de jeu en automatisant le post-traitement et la production de photos produit. Il peut supprimer instantanément les arrière-plans des images produit et les remplacer par des fonds propres ou thématiques.

Il permet aussi des images virtuelles « sur modèle » : téléchargez une photo d'un vêtement sur un mannequin, et PhotoRoom génère des images réalistes de ce vêtement porté par un modèle sans besoin de séance photo. Des outils comme ZMO.ai permettent aux marques de générer des images de vêtements sur des modèles IA de divers types de corps, poses et ethnies à partir des seules images produit.

La mode adopte l'IA générative pour l'inspiration et la création de contenu. La marque de luxe Moncler a collaboré avec un studio de design IA pour créer la Moncler Genius « AI Jacket » et ses visuels de campagne associés. Des designers comme Hillary Taymour de Collina Strada alimentent leurs archives de design passées dans des modèles génératifs pour imaginer de nouvelles idées de vêtements.

Côté marketing, les marques utilisent des outils comme DALL·E, Midjourney ou Adobe Firefly pour créer des images artistiques pour moodboards, publicités et contenus sociaux à partir d'une simple commande textuelle.

Un croisement futuriste du marketing mode et de l'IA est l'essor des influenceurs virtuels générés par IA. Ce sont des personnages entièrement numériques qui attirent de vrais abonnés sur les réseaux sociaux et collaborent avec des marques. Lil Miquela est un tel influenceur virtuel qui a posé pour des marques de luxe comme Prada et Calvin Klein.

Certains détaillants utilisent des modèles IA pour les images produit sur leurs sites. Levi's a expérimenté avec des modèles générés par IA pour présenter des tenues sur différents types de corps et teints de peau, visant à élargir la représentation dans l'imagerie e-commerce.

L'IA joue un rôle dans la stratégie tarifaire et les marchés de la revente. Dans le monde de la mode d'occasion, The RealReal utilise des outils IA pour aider à authentifier les articles de luxe et fixer des prix de revente optimaux. "Vision" utilise la reconnaissance d'image pour signaler les articles potentiellement contrefaits, tandis que "Shield" analyse les attributs des articles et la demande du marché pour prioriser ceux nécessitant une expertise humaine.

Les algorithmes IA peuvent ajuster dynamiquement les prix des articles de mode selon des facteurs comme la demande actuelle, les niveaux de stock et les tendances générales – particulièrement utile pour les places de marché de revente ou les détaillants à prix réduits.

Un outil important dans le e-commerce mode est la prévention de la fraude pilotée par IA. Les boutiques en ligne font face à des problèmes de fraude – des cartes de crédit volées aux fausses réclamations de retour. Des solutions comme Kount utilisent l'apprentissage automatique pour évaluer instantanément le risque de chaque transaction ou activité de compte.

Le système de Kount analyse les comportements utilisateurs, les données des appareils, la géolocalisation et plus pour produire un score de risque en millisecondes. Parce qu'il est basé sur l'IA, il s'adapte continuellement aux nouveaux schémas de fraude et détecte des comportements frauduleux plus subtils que les règles statiques pourraient manquer.