La data science ne cesse de faire preuve d’évolution, et depuis quelques années, elle est de plus en plus présente dans la vie quotidienne des humains. Un domaine où elle est, d’ailleurs, désormais utilisée est celui de la mode. En effet, il existe aujourd’hui une intelligence artificielle qui se lance dans la création de vêtements ultra-stylés. Il y en a également une autre qui intervient dans l’accompagnement des clients lors des processus d’achat. Quels changements l’IA apporte-t-elle dans l’industrie de la mode ? Comment fonctionne concrètement la Fashion IA ? Nous apportons les réponses à ces interrogations dans ce guide sur l’application de la data science dans la mode.
L’IA styliste créée par Intelistyle
Intelistyle est une société de services de stylisme IA. Il y a quelques années, cette entreprise a mis au point une IA conçue à partir d’un modèle d’apprentissage automatique et qui est capable de créer des pièces de vêtements.
Selon de nombreux avis, les vêtements conçus par cette IA s’avèrent bien mieux que ceux créés par des créateurs humains. D’ailleurs, une enquête de comparaison entre ces deux types de pièces a révélé que 70 % des personnes interrogées ont choisi, sans le vouloir, les looks créés par l’intelligence artificielle. Mais comment fonctionne cette IA ? Comment parvient-elle à concevoir des vêtements qui plaisent à un nombre important de passionnés de mode ?
Pour répondre à ces questions, voyons en détails le fonctionnement des algorithmes utilisés par l’IA. Tout d’abord, il y a le machine learning qui grâce à des techniques de vision par ordinateur, se concentrent sur la reconnaissance des formes dans l’optique de trouver des vêtements visuellement similaires.
Ajouté à cela, il y a le deep learning ou l’apprentissage en profondeur qui exploite le style vestimentaire analysé. Pour cela, l’algorithme explore et étudie de nombreuses photos sur le web et les réseaux sociaux montrant des tenues composées par des influenceurs, des stylistes, des designers et des détaillants.
L’IA styliste créée par Amazon
À part Intelistyle, Amazon, qui est une entreprise à ne plus présenter, dispose également de son propre IA styliste. Le projet de cette multinationale se nomme « Look ». Il a été développé par Lab126 qui est un laboratoire d’Amazon spécialisé dans la réalisation de projets insolites et qui est situé à San Francisco.
Ce logiciel dispose de deux fonctions principales. La première est une fonction d’analyse. En effet, de par une caméra connectée, « Look » a la capacité d’analyser le style vestimentaire d’une personne et de conclure ensuite si celle-ci est bien habillée ou non. Il peut aussi analyser des photos de vêtements trouvées sur Internet ou sur les réseaux sociaux.
À partir des données recueillies suite à ces analyses, le programme créateur du logiciel, qui représente sa seconde fonction principale, peut ensuite créer des vêtements inspirés de ceux analysés. Il s’agit donc ici d’une réinvention dont le système est basé sur une technique précise de l’IA : le GAN ou Generative Adversarial Network, connu en français sous l’appellation réseaux antagonistes génératifs.
Avec cette technologie, les chercheurs du Lab126 espèrent pouvoir créer des vêtements Amazon à la manière de grands créateurs comme Chanel, Dior ou encore Lagerfeld. Ils espèrent également pouvoir concevoir des pièces créées à la demande des clients et qui sont conformes au style de chacun d’entre eux.
L’IA styliste créée par Levi Strauss & Co
L’IA styliste conçue par Levi Strauss & Co prend la forme d’un chatbot possédant une intelligence artificielle. Celui-ci est disponible sur Facebook Messenger ainsi que sur le site internet de la marque.
Avec ce styliste virtuel, Levi Strauss & Co souhaite offrir à ses clients un accompagnement personnalisé tout au long du processus d’achat et jusqu’à la décision d’acquisition finale. La compagnie souhaite également fluidifier et faciliter le parcours client. Pour ce faire, le chatbot pose des questions tel un vendeur dans une boutique physique. Il tient également compte de nombreux paramètres comme la taille ou encore le style vestimentaire du client afin d’effectuer la meilleure recommandation possible.
À part ce styliste virtuel et intelligent, Levi Strauss & Co dispose d’une autre création issue d’une application de la data science à la mode. Il s’agit d’une veste connectée nommée « Levi’s Commuter Trucker Jacket avec Jacquard par Google ».
Cette smart jacket regroupe la durabilité propre aux jeans Levi’s ainsi que l’innovation apportée par la technologie Google. Ainsi, grâce à des fils conducteurs, il est possible de connecter la veste à des appareils mobiles via Bluetooth. En outre, l’utilisateur dispose d’un contrôle sur ses appels et sa musique grâce à de simples effleurements sur la manche de la veste.
Les autres applications de la data science dans le secteur de la mode
Outre les IA stylistes, la data science dispose d’autres utilisations dans le domaine de la mode. Voyons les détails ci-dessous.
Une collection entière « made by an AI »
Sur Twitter, l’artiste Robbie Barrat a publié une collection inspirée du style des précédentes collections de Balenciaga. La particularité de celle-ci ? La collection, dans son intégralité, a été générée par une intelligence artificielle créée par l’artiste lui-même.
Parmi les pièces que l’on peut y retrouver, il y a un manteau multi-composant asymétrique dont un bras est caché, un manteau à trois composants avec un morceau de tissu assorti à transporter et un pull à motifs avec en dessous, une pièce ressemblant à un col roulé bicolore.
Un miroir intelligent pour un service client à la sauce Blanche Neige
Pour ce projet innovant, les chercheurs du labs SAP Customer Experience se sont inspirés de la scène iconique de Blanche Neige. En effet, le Smart Mirror ou miroir intelligent développé par ce laboratoire dispose à peu près des mêmes caractéristiques que le miroir magique dans ce film d’animation.
Ainsi, le Smart Mirror est capable de réaliser les tâches suivantes :
- Identification des clients grâce à la reconnaissance faciale ;
- Accompagnement des clients ;
- Administration de conseils et d’astuces aux clients dans le cadre de l’adoption d’un style vestimentaire spécifique.
À noter que pour ces missions, le miroir intelligent s’appuie sur le machine learning qui est le composant central de l’application.
L’intelligence artificielle pour faire de la mode une industrie écoresponsable
L’industrie de la mode est considérée comme étant le deuxième secteur le plus polluant au monde. En effet, cette industrie est responsable de la génération de près de 20 % d’eaux usées et de 10 % d’émission carbone au niveau mondial.
À noter que ces statistiques sont en partie responsables de la régression de la mode ces 10 dernières années. En effet, aujourd’hui, les consommateurs se tournent plus vers les secteurs et les marques qui ont une politique écoresponsable et respectueuse de l’environnement. Un autre fait à l’origine de la perte de valeur de ce marché est une production excessive qui entraîne une quantité importante d’invendus ainsi que des offres promotionnelles qui contribuent à une baisse de valeur des œuvres de créateurs.
Pour redresser la barre, cette industrie doit ainsi se tourner vers un concept écoresponsable et adopter une politique zéro déchet. Pour cela, deux défis sont à relever :
- Concevoir uniquement la quantité de produits qu’une enseigne peut vendre ;
- Tenir compte des attentes des consommateurs locaux et des spécificités de tous les points de vente afin de pouvoir ajuster les stocks de chaque produit sur chaque canal de vente.
Grâce à l’intelligence artificielle, le secteur de la mode peut facilement relever ces challenges et devenir ainsi à la fois rentable et écologique.
Un robot pour mieux accompagner les clients
Pour optimiser l’accompagnement et la fidélisation des clients, une boutique de prêt-à-porter peut maintenant recourir à « Pepper », un robot humanoïde qui est aujourd’hui de plus en plus prisé par le service client des entreprises de la mode. Parmi les tâches que ce R2-D2 peut accomplir, il y a :
- L’accueil des clients ;
- L’orientation des clients à travers les différents rayons de la boutique grâce au scan d’un QR Code d’un article ;
- L’amélioration des recommandations pour les clients.
À noter que « Pepper » dispose d’une forte capacité de stockage que ce soit pour le nom, l’image, l’emplacement ou encore la description d’un article. Il peut donc facilement retrouver un produit dans la boutique et proposer rapidement des alternatives si besoin. Bref, de quoi améliorer la satisfaction des clients.
L’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience client
Toujours dans le but d’offrir une meilleure qualité de service, parlons de la solution innovante adoptée par Veertus, une startup française. Chez cette enseigne, les clients ne sont pas obligés de passer par la cabine d’essayage lors de l’achat d’un article. En effet, en scannant le code-barres d’un produit, le client a la possibilité d’essayer le vêtement de manière virtuelle, directement depuis son smartphone.
Cette solution innovante a été rendue possible grâce au machine learning. Elle a aussi rendu le parcours d’achat à la fois simple et entièrement digital, ce qui notons-le, sont des atouts majeurs en ce temps où les contacts sont à limiter à cause de la pandémie.
Un autre avantage de ce processus est qu’il permet de limiter les réexpéditions des produits, et donc de réduire le budget qui y est associé et qui se révèle souvent faramineux.
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