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Intelligence Artificielle (IA) au service de la "Mode": la personnalisation de masse

De nombreux experts de l'industrie avaient prédit l'avènement de ce qu'on appelle la «personnalisation de masse», où une importante proportion de produits sera fabriquée « sur-mesure » pour convenir aux clients individuels.


L'industrie de la mode est certainement l'une des industries qui se prête le mieux à la personnalisation de masse, car de nombreux consommateurs veulent s’exprimer à travers leur choix de vêtements - que ce soit des T-shirts, des baskets ou de vêtements plus complexes qui pourraient être classés comme de la haute couture.


Et même si cette personnalisation est dominée par de grandes entreprises, comme Nike et Adidas, d’autres maisons de couture, plus traditionnelles, pourraient bien dynamiser ce marché.


Aujourd'hui, les maisons de couture haut de gamme peuvent proposer des modèles personnalisés, moyennant un supplément toujours considérable. Mais en utilisant l'intelligence artificielle à chaque étape de leur supply chain - y compris des robots AMR rapides et efficaces dans leurs entrepôts - les grandes marques pourraient devenir presque des couturiers personnels pour un grand nombre de personnes.


Peut-on ignorer la robotique et l'IA dans l'industrie de la mode?


L’intelligence artificielle fait déjà partie de notre quotidien, et elle est là pour rester. Certes, parfois les gens utilisent le terme IA pour se montrer contemporain. Mais en réalité, l'IA a déjà envahi de nombreuses industries et entreprises en opérant de profonds changements, dans le monde des affaires, ainsi que sur la société dans son ensemble. Malgré ce fait, certains diront que ce n'est que le début.


A ce stade, il est important de noter que les premiers développements de l’IA n’ont pas connu un franc succès du fait de l’immense besoin en capacité de calculs, très coûteux et nécessitant souvent des supercalculateurs. Mais heureusement, le développement du Cloud a rendu possible l’exécution de programmes informatiques utilisant des algorithmes d’IA.


Il n'est donc pas surprenant que les principales sociétés d'IA soient également les principaux fournisseurs de services de calcul Cloud – principalement Google, Amazon et Microsoft.


L'une des sociétés susmentionnées - Amazon - présente un intérêt particulier pour plusieurs raisons:

  • Amazon est largement considéré comme inventeur du calcul Cloud, et a certainement été l'une des toutes premières entreprises à offrir des ressources informatiques massives « à la demande »;

  • Amazon est le plus grand site de commerce en ligne au monde et continue de croître; et

  • Amazon est le plus grand utilisateur de robots AMR dans les entrepôts, ayant acheté Kiva Systems pour 775 millions de dollars en 2012 et procédé à la production de dizaines de milliers d'unités pour son propre usage.

Toutes ces initiatives reposent sur l'IA et font d'Amazon une entreprise exemplaire dans les secteurs de la vente au détail mais aussi de la logistique et de la Supply Chain. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises suivent l'exemple d'Amazon car elles ont vu le succès provoqué par l’adoption des robots AMR dans les entrepôts, et l’impact décisif pour offrir une livraison « le jour même ». Il est à noter que la robotique mobile, de type AMR, peut aider à multiplier la productivité d’un entrepôt logistique par un facteur de huit.


Comment l'IA est en train de changer l'industrie de la mode?


Imaginez-vous entrer dans un magasin de vêtements doté de miroirs, équipés de caméras, qui non seulement observent les articles que vous consultiez, mais peuvent également prendre vos mesures et vous suggérer d'autres articles en stock et qui pourraient vous convenir. Les cameras pourraient également créer votre avatar et vous montrer à quoi vous ressembleriez en portant une variété d'articles.


Cela pourrait, non seulement, améliorer votre expérience en magasin, mais aussi vous inciter, voire garantir, l’achat d’un article. Et même si vous n'achetiez rien dans l’immédiat, les données collectées par le «miroir intelligent» - si on peut l'appeler ainsi – sont précieuses ! Elles pourraient être utilisées pour vous envoyer un e-mail ou vous contacter une fois que vous auriez quitté la boutique, en continuant à vous suggérer des articles ou en vous informant de la sortie de nouvelles collections.


Bon nombre des éléments du système ci-dessus, «miroir intelligent», sont déjà en service dans certains magasins dans le monde. Et cette expérience permet ainsi aux magasins traditionnels d’attirer davantage de clients par rapport aux « magasins de vente en ligne ».


Quoi qu'il en soit, digital ou réelle, offrir une telle expérience d’achat repose sur l'intelligence artificielle, qui imite essentiellement ce qu'un acheteur humain pourrait faire – expérience réservée, dans le passé, à quelques personnes privilégiées.


Ainsi, aujourd’hui tout le monde peut avoir son propre « conseiller d’achat » - sauf que le « conseiller d’achat » est un algorithme d'IA.


Au-delà du « miroir intelligent »


Le scénario de « miroir intelligent » décrit ci-dessus n'est pas nécessairement celui utilisé par les magasins, mais il existe certainement de nombreux cas d'analyse de données basée sur l'IA.


Kering, par exemple, a développé un algorithme utilisant l'IA pour identifier les clients les plus susceptibles de répondre aux campagnes de marketing personnalisées.

Et dans le cas de multiples plateformes d’achats, digitale et réelle, Alibaba et Taobao peuvent lier les expériences en ligne et en magasin, d’un même client afin de mieux le servir.

Levi’s, quant à lui, utilise l’IA pour améliorer sa gestion des stocks, en s’assurant que les bonnes tailles sont disponibles au bon moment. De même, Nike utilise des données comportementales et géographiques collectés via son application pour définir son stock dans ses magasins.


Au-delà de leur utilité pour les magasins, ces données s’avèrent utile à toute la chaîne d’approvisionnement. En effet, l’autre intérêt direct est l’information qui peut remonter, en temps réel, jusqu’aux entrepôts, et leur permette de mieux gérer les stocks.


Alors que dans le passé, les magasins de mode décidaient de ce qu'ils sortiraient au cours d'une saison et de ce qu'ils stockeraient dans leurs entrepôts et magasins. Aujourd'hui, l'ensemble de la supply chain a directement accès aux goûts et aux demandes des consommateurs. Que ce soit à l’échelle de groupes de consommateurs ou d’un seul individu.


En théorie, cela signifie que, grâce à l'IA, la personne qui confectionne les vêtements est mieux connectée que jamais au client final.


Comment l'IA est en train de changer les entrepôts ?

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