L'intelligence artificielle représente l'une des frontières les plus fascinantes de l'innovation :
grâce au traitement intégré des données du marché et des consommateurs, elle peut jouer un rôle clé dans toutes les phases du cycle de vie d'un produit de mode, de la conception à la vente. L'IA contribue à modifier les paradigmes de conception et de production et à rendre toute une industrie plus efficace, plus durable et plus proche des gens.
L'IA pour la prévision des tendances et la conception des collections
"Grâce à des algorithmes de prévision spéciaux et à des techniques sophistiquées d'apprentissage automatique et d'exploration de données, l'IA tisse et analyse une énorme quantité de données provenant de magasins, de canaux sociaux et de défilés de mode pour identifier des modèles et des tendances émergentes, aidant ainsi les créateurs à prévoir les goûts des consommateurs et les nouvelles tendances", explique Emanuele Frontoni, professeur d'informatique à l'UNIMC et codirecteur du VRAI Vision, Robotics & Artificial Intelligence Lab. Il s'agit d'une aide précieuse qui permet de planifier de nouvelles collections réellement conformes aux demandes du marché. De plus, grâce aux connaissances acquises, les algorithmes d'IA sont également en mesure de générer des propositions de design et de suggérer des variations de couleurs, de tissus, de styles et de coupes en fonction des préférences et des tendances identifiées.
Technologie NeRF et prototypage numérique : plus de qualité, moins de déchets
Pensons ensuite au développement de prototypes. Aujourd'hui, la technologie Neural Radiance Field (NeRF) utilise une intelligence artificielle générative de pointe capable de transformer instantanément quelques clichés photographiques en un objet 3D. Cette technologie est capable de recréer numériquement des textures, des couleurs et des nuances en 3D et permet d'optimiser les formes, les proportions et d'améliorer les détails : c'est donc un allié important pour accroître la qualité et les performances esthétiques de l'objet. La simulation numérique du prototype permet d'accélérer les temps de production et de minimiser le gaspillage de matériaux et de ressources pour une production plus durable.
Production intelligente et contrôle de la qualité par des robots
Le processus de production bénéficie également de l'IA. Grâce à l'automatisation, à l'interaction homme-machine et à l'analyse prédictive, il est possible d'améliorer la planification de la production, de l'aligner sur les attentes en matière de ventes et de réduire la consommation d'énergie et de matériaux. Le professeur Frontoni décrit comment le contrôle de la qualité peut être géré par un robot équipé d'une caméra qui prend des centaines de photos du produit, apprenant à la machine à reconnaître les défauts afin d'améliorer la qualité et de réduire les marges d'erreur et de défaut.
Gestion de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'IA
La gestion des stocks et la logistique peuvent également être optimisées grâce à l'IA. En exploitant les prévisions de la demande des consommateurs, les entreprises peuvent automatiser la gestion des stocks, optimiser les itinéraires de livraison et planifier les mouvements de produits, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle grâce à des opérations plus légères et plus rapides.
Avatars 3D et cabines d'essayage virtuelles pour les boutiques en ligne
La technologie NeRF, dont nous avons déjà parlé", poursuit le professeur Frontoni, "permet également de créer un avatar 3D réaliste de l'acheteur potentiel à partir d'une photo de lui. Ce système, intégré à une plateforme de commerce électronique, donne la possibilité d'essayer virtuellement des vêtements et des accessoires. Une technologie aux multiples avantages : d'une part, elle offre une expérience d'achat personnalisée et immersive, d'autre part, elle réduit le problème des retours et le gaspillage associé en termes de temps, de matériaux et d'émissions de CO2.
Simulation virtuelle de l'expérience d'achat en magasin
Enfin, l'IA peut également améliorer l'expérience client dans le magasin physique. En recueillant des données sur le comportement des consommateurs, l'IA peut être utilisée pour recréer des simulations du mouvement de clients types dans le magasin, en étudiant des millions de trajectoires, dans le but de comprendre comment le public cible se déplace et interagit dans l'espace, ce qu'il achète, comment il paie. Grâce à ces données, il est possible de concevoir une meilleure expérience en magasin, plus en phase avec les intérêts et les habitudes d'achat du client.
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