L'IA dans l'industrie de la mode : cas d'utilisation pour appliquer l'apprentissage automatique à la mode

$4,4 milliards USD.

C’est la valeur prévisionnelle du marché mondial de l’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie de la mode d’ici 2027, selon le cabinet d’études Statista.

Qu’est-ce qui motive l’intégration rapide de l’IA dans le commerce de détail de mode ? Au cours des deux dernières années, la nécessité de migrer vers les services numériques a montré à quel point les entreprises de mode devaient s'appuyer sur les données et l'automatisation pour survivre. Rien qu'en 2020, des détaillants établis comme JC Penney, Neiman Marcus et J.Crew ont fermé boutique parce qu'ils ne pouvaient pas anticiper les tendances perturbatrices.

L’adoption de l’IA dans la mode – de la conception à la fabrication en passant par la distribution – devrait se généraliser au cours des prochaines années, à mesure que de plus en plus de détaillants comprendront la puissance de l’exploitation des données pour la personnalisation des consommateurs et l’optimisation des processus.

Application de l'IA dans l'industrie de la mode

Pour mieux comprendre comment l’IA transforme la façon dont la mode est produite et consommée, examinons comment la science des données est utilisée dans l’industrie de la mode.

Expériences d'achat personnalisées et dressings virtuels

Alors que de plus en plus de clients se tournent vers la commodité du commerce électronique, les applications de vente au détail deviendront plus nécessaires que jamais. Les algorithmes peuvent formuler des recommandations précises basées sur les données capturées à partir des habitudes d'achat des clients. Non seulement il est facile de parcourir les catégories de produits, mais les clients reçoivent également des articles connexes qui complètent leurs choix. De plus, des marques telles que ASOS et Macy's utilisent une plate-forme d'IA qui superpose les vêtements aux photos des acheteurs potentiels, qu'ils téléchargent sur l'application. Le résultat est un dressing virtuel transparent.

Cette personnalisation répond aux options limitées auxquelles la plupart des consommateurs sont confrontés lorsqu'ils visitent des magasins physiques. L'analyse démographique stratégique peut également aider à identifier les clients potentiels et leurs habitudes de dépenses, ce qui se traduit par de meilleures campagnes marketing ciblant le bon public.

Analyse des tendances et prévision de la demande

Grâce à l’analyse des données, les algorithmes peuvent effectuer des prévisions de mode, notamment en analysant le Web à la recherche de tendances émergentes et futures. L'IA collecte des données sur les réseaux sociaux, les défilés de mode, les résultats de recherche, les enquêtes et les sentiments des consommateurs pour mieux prédire quels vêtements seront vendus à quels clients. L’algorithme identifie ensuite les modèles récurrents, les préférences démographiques et les styles en développement.

L'analyse des données répond au principal défi des détaillants consistant à anticiper les opportunités commerciales. Les plateformes de médias sociaux comme TikTok et Instagram sont souvent des points chauds pour les tendances de la mode, mais de nombreuses entreprises ne parviennent pas à analyser correctement et à intégrer ces évolutions dans leurs stratégies commerciales, ce qui entraîne des pertes d'opportunités.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et automatisation des processus

Une chaîne d'approvisionnement alimentée par l'IA garantit que les détaillants maîtrisent leur processus de fabrication – de l'approvisionnement en conceptions à la sélection des matériaux jusqu'à l'expédition des produits dans le monde entier. Grâce à une combinaison de dispositifs interconnectés tels que des capteurs, des caméras et des codes QR, les logiciels peuvent désormais identifier le moyen le plus efficace de couper le tissu et de livrer les matériaux dans les usines.

Une chaîne d'approvisionnement automatisée peut réduire les coûts d'électricité et de main-d'œuvre, ainsi que les retards d'expédition. Les opérations sont rationalisées pour remplacer efficacement les articles à vente rapide, et de nouveaux styles sont rapidement développés et produits.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans le commerce de détail de mode

L’intégration du machine learning dans la mode présente trois défis principaux.

• Manque de collecte et de traitement de données standardisés et centralisés. Bien que de nombreux détaillants soient présents en ligne, ils ne disposent pas d'une application ou d'un logiciel intuitif pour collecter efficacement des données et créer des rapports ou des récits significatifs. Même si certaines entreprises de mode disposent d’une base de données ou de connaissances existante, celles-ci peuvent être désorganisées et ne pas être aussi mises à jour qu’elles devraient l’être.

• Intégration lente de l’automatisation dans les processus existants. De nombreuses usines fabriquent encore des vêtements de manière traditionnelle, ce qui entraîne une production inefficace, des pratiques contraires à l'éthique et une faible production. Certaines entreprises hésitent également à investir dans l’automatisation car le capital initial est coûteux, y compris la formation du personnel.

• Adoption lente des services cloud et des plateformes en ligne. Même avec de nombreuses entreprises proposant des logiciels en tant que service (SaaS) et des plateformes en tant que service (PaaS), de nombreux détaillants ne savent toujours pas comment créer des sites de commerce électronique optimisés et utiliser la science des données pour rationaliser leur production. processus.

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