Autrefois rythmée par les quatre saisons traditionnelles, offrant aux créateurs un temps de création serein et aux marques un délai de six mois pour commercialiser leurs collections, la mode connaît aujourd'hui une accélération fulgurante. L'émergence de deux saisons intermédiaires - le pré-automne et le resort - chez de nombreuses griffes, et l'adoption du modèle "fast-fashion" par d'autres, avec des renouvellements de collections toutes les quelques semaines, illustrent cette transformation profonde. Inutile de préciser que ces changements impactent considérablement l'ensemble de la supply chain.
Dans d’autres secteurs de l’industrie, en partie en réaction aux excès du modèle « fast-fashion », les marques établies et émergentes se concentrent sur la création de produits plus durables et de meilleure qualité. Certaines proposent des services de réparation en continu pour que les vêtements restent frais et fonctionnels, tandis que d’autres expérimentent des tissus recyclés, des styles modulaires et ajustables, ainsi que des programmes de retour en vue de recycler leurs propres articles. Des nouvelles lois vont voir le jour au sein de l’Union européenne afin d’amener une plus grande partie des acteurs de l’industrie à adopter ces approches plus durables.
Pour l’heure, ces deux tendances situées aux extrémités opposées du spectre ont des effets significatifs sur la supply chain de la mode.
Dans le domaine du « fast fashion », les créateurs doivent s’inspirer d’une observation fine des changements sociaux, culturels et économiques pour façonner des styles qui résonnent auprès des consommateurs. Du côté des fabricants et de leurs gestionnaires de supply chain, la mobilisation est de mise pour surmonter les obstacles croissants : allongement des délais de livraison, difficultés d’approvisionnement… Garantir l’arrivée des collections en boutique dans les temps relève désormais d’un véritable tour de force logistique. Enfin, les enseignes sont appelées à une flexibilité accrue pour gérer leurs stocks avec efficience. Les marques qui expérimentent une approche plus durable de leur métier doivent relever un large éventail de défis, tels que l’approvisionnement en matériaux durables et de haute qualité, l’adaptation à l’emploi de produits recyclés dans les processus de fabrication ou la mise en place de systèmes de logistique inversée pour les programmes de retour des articles.
Face à ces enjeux, l'industrie de la mode trouve un allié précieux dans l'intelligence artificielle (IA) et des solutions sur mesure. En effet, cette technologie promet de transformer chaque étape de la supply chain, en permettant, par exemple, de prédire les tendances avec finesse et de fluidifier le parcours entre création et vente, tout en étant capable d’adapter la supply chain en fonction de l’évolution des besoins.
Pour les professionnels de la mode, cette manne technologique se traduit en valeur ajoutée concrète. Une étude du cabinet McKinsey prédit que les applications d’IA générative pourraient générer jusqu’à 275 milliards de dollars de bénéfices supplémentaires d’ici trois à cinq ans. Il n’est dès lors guère étonnant que 73 % des dirigeants du secteur envisagent de déployer cette technologie dès cette année.
IA et mode : une symbiose au service de l’efficacité
Alors que l'industrie de la mode se tourne timidement vers l'intelligence artificielle (IA), cette dernière s’avère pertinente pour optimiser les processus et booster l'efficacité dans des domaines clés : conception, planification, gestion de la supply chain et contrôle des stocks. Voici quelques exemples concrets :
- Conception — En exploitant les générateurs d’images d’IA, les stylistes transforment leurs Moon Boards en croquis préliminaires en un clin d’œil, accélérant ainsi le processus de création de nouvelles collections. L’IA générative permet d’affiner les designs avec une précision et une rapidité accrues, stimulant la créativité et l’efficacité. L’IA analyse les données des tendances passées et des préférences des consommateurs pour générer des suggestions de design et des recommandations de produits personnalisées, favorisant une expérience d’achat centrée sur le client.
- Prévision de la demande — L’IA fournit des prévisions de ventes précises par région, permettant aux détaillants d’optimiser leurs stocks et d’adapter leurs commandes en fonction de l’évolution des tendances.
- Identification des tendances de la mode — Les modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) analysent des volumes massifs de données pour identifier les tendances futures, permettant aux enseignes d’anticiper les besoins des consommateurs et de conquérir de nouveaux marchés.
- Adaptation du modèle industriel – L’IA peut accompagner de plusieurs manières l’évolution vers des processus davantage circulaires et vers de nouveaux modèles industriels (services de réparation ou de recyclage, par exemple), que ce soit en aidant les stylistes à choisir des matériaux en fonction de leur durabilité et de leur recyclabilité, ou en analysant la propension à l’usure (calculant le moment où un article aura besoin d’être réparé) afin d’aider les marques à proposer des services de maintenance proactive.
- Optimisation des stocks — L’IA aide les marques à anticiper la demande pour des styles, couleurs et tailles spécifiques, optimisant ainsi la production et minimisant les ruptures de stock et les stocks excédentaires.
- Gestion de la supply chain — L’analyse prédictive basée sur l’IA permet d’anticiper la demande et d’optimiser le niveau des stocks, réduisant les coûts et les gaspillages. L’analyse prédictive s’appuie sur l’historique des ventes et d’autres données telles que les conditions météorologiques ou la conjoncture économique. D’autres scénarios incluent la prévision des retards et l’obtention de recommandations à propos d’autres sources d’approvisionnement.
- Développement durable — L’IA joue un rôle crucial dans la transition vers un mode plus durable, notamment, en identifiant les fournisseurs sur la base de critères tels que leur empreinte carbone, leur consommation d’eau et la gestion de leurs déchets. Enfin, l’IA contribue à rationaliser la production et à minimiser les déchets, ce qui en fait un levier clé de la mode responsable.
De manière plus large, l’IA promet d’accroître l’efficacité des entreprises en automatisant les tâches chronophages à faible valeur ajoutée telles que la saisie de données, le traitement des commandes ou les interactions avec le service client. Cette approche permet de stimuler la productivité et de réduire le temps consacré aux tâches administratives, améliorant ainsi l’expérience des employés tout en aidant les marques à conserver leurs meilleurs éléments.
Enfin, l’automatisation par l’IA accroît la productivité en accélérant l’exécution des tâches et en évitant les erreurs humaines, avec pour conséquences une baisse des coûts et une réduction des délais de réponse des services d’assistance qui se reflèteront dans le résultat des entreprises.
Remodeler l’industrie de la mode pour l’améliorer
L’industrie de la mode, en perpétuelle mutation, connaît aujourd’hui une accélération sans précédent. Dans ce contexte mouvant, la capacité à s’adapter et à adopter des technologies innovantes est la clé du succès. L’IA générative et l’information éclairée qu’elle délivre joueront un rôle majeur en permettant aux entreprises d’expérimenter à un rythme soutenu, d’augmenter leur productivité et de bénéficier d’un niveau d’efficacité sans précédent. Elles se trouveront ainsi dans des conditions idéales pour suivre l’évolution des tendances, réagir aux perturbations et marquer leur différence. À terme, l'IA promet de transformer chaque maillon de la chaîne de valeur de la mode, donnant naissance à des entreprises plus agiles, plus résilientes, mieux armées pour innover et répondre aux attentes des clients. Cette évolution est une excellente nouvelle, à la fois pour les consommateurs et pour l’industrie.
À propos d’Infor
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