Mode et Intelligence Artificielle : de la conception à la vente, l’IA s’immisce dans toutes les étapes de la mode.

Elsa T

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3 min

     Été, automne, hiver… les tendances de la mode se succèdent à un rythme effréné. L’essor de l’achat-vente en ligne (surtout depuis le début de la pandémie) a mené à une croissance exponentielle du volume de données dans le milieu de la mode. Pour rester dans la course, les grandes marques de prêt-à-porter et de fast fashion ont dû utiliser les Data Science pour stocker, trier, et tirer parti de ces données bien précieuses sur leurs clients. Plus aucune grande marque aujourd’hui ne pourrait se passer de l’analyse de données pour prédire les tendances de la saison prochaine, réaliser un pricing correct, assurer un suivi des clients. L’intelligence artificielle et la mode en deviennent intrinsèquement liées.

S’approvisionner intelligemment en vêtements grâce au Big Data

  Les dépenses annuelles de l’industrie du vêtement devraient passer de 2 milliards de dollars en 2018 à 7,3 milliards de dollars en 2022, d’après Juniper Research. Ceci est fortement lié à la part majeure que prend l’intelligence artificielle dans cette industrie. Mais ces dépenses sont réalisées dans un but évident d’augmenter les recettes de l’entreprise et de majorer les ventes.

 De nombreux mécanismes data ont été mis en place dans les grandes marques pour optimiser leur approvisionnement en marchandises et leur offre sur le marché. Par exemple, H&M s’aide d’un logiciel exploitant l’IA qui analyse les recettes et succès des produits, et approvisionne automatiquement ses articles populaires dans les magasins qui en ont besoin.

     Adapter son offre à la demande

  En France, Heuritech, startup lauréate du « LVMH Innovation Award » en 2017, connaît un succès immense grâce à sa plateforme de « deep learning ». C’est un logiciel SaaS capable d’analyser les tendances sur les réseaux sociaux (en particulier Instagram) et les sites de e-commerces. Il déduit les formes, couleurs, catégories de vêtements prisés du moment.

          Créer ses propres vêtements

Avez-vous déjà refusé d’acheter cette super chemise dont la couleur vous ravit, mais dont la forme du col ne vous convient pas ? Si seulement vous pouviez prendre la chemise, en retirer le col, et en mettre un autre… Désormais c’est possible ! De nouvelles applications de l’intelligence artificielle permettent de créer ses propres vêtements, ou personnaliser automatiquement l’offre que l’on trouve sur internet à ses goûts. Des chercheurs de l’Université de Californie ont trouvé qu’à partir d’un réseau de neurones conventionnels (CNN) (Si vous souhaitez découvrir le fonctionnement des CNN, on vous recommande cet article : https://datascientest.com/fonctionnement-des-reseaux-neurones), on pouvait se renseigner sur les préférences d’un utilisateur en termes de mode. À partir de ce postulat, ils ont donc créé un Réseau Général Antagoniste (GAN), une technologie de l’IA qui génère des images. Fini les frustrations liées aux vêtements qui ne nous conviennent qu’à moitié : ce logiciel génère des vêtements presque conçus sur-mesure pour nos goûts.

  L’IA pour essayer les vêtements et améliorer la vente

  C’est le grand questionnement de la vente en ligne… Ce vêtement va-t-il m’aller? Comment imaginer le résultat sur moi et non sur le mannequin ? Cela a poussé les marques à mettre en place des techniques de vente qui ne leur sont pas toujours bénéfiques : retours gratuits, paiements après réception et essayage. Et le client est lui aussi déçu lorsqu’il constate qu’un vêtement ne lui correspond pas une fois porté… Bref, personne n’y gagne !

  C’est pourquoi, des chercheurs de l’institut Max Planck ont trouvé le moyen de vous faire essayer virtuellement les habits que vous voulez acheter. L’algorithme de Deep Learning fonctionne en plusieurs étapes.

    Vous lui soumettez une photo entière de vous, à partir de laquelle il identifie les traits de votre visage et votre morphologie. Il les transforme en une « cartographie UV ».

    L’habit que vous souhaitez essayer subit le même processus : les deux cartographies sont fusionnées.

    Enfin, un autre algorithme identifie votre « pose » sur la photo, et la transforme en modèle 3D.

Vous voilà désormais capable d’essayer n’importe quel vêtement et d’animer votre silhouette virtuelle pour rendre l’expérience plus réaliste !

  Tous les algorithmes évoqués ici viennent quasiment d’être trouvés par les chercheurs. Ce n’est sûrement qu’une question de temps avant qu’on les retrouve sur les sites de e-commerce… Reste à voir si l’essayage en ligne remplit à 100% les attentes des consommateurs habitués de l’essayage en boutique.

Vous l’aurez compris, le Big Data sera de plus en plus présent dans l’industrie du vêtement dans les années à venir. Vous travaillez dans le secteur de la mode et souhaitez monter en compétence en data science ? Former vos équipes !