L’intelligence artificielle dans la mode

Fashion Retail adapte son modèle économique au rythme de la numérisation. Comme l’a dit Darwin, c’est le plus adaptable au changement qui survivra. Après avoir lu le point de vue de l’IESE «5 Building Blocks for Cyber-Physical Value Chains», du professeur M. Sachon (numéro 33, deuxième trimestre 2017), j’ai décidé de commencer à écrire une série d’articles sur la technologie de la mode: le commerce de la mode dans le numérique ère ou Fashtech. C’est le premier: l’intelligence artificielle pour la mode au détail.

AI Fashion Retail – Digital Retail

source: ai4living.com

Au XXIe siècle, selon la perspicacité de l’IESE, ce sont quelques-unes des tendances mondiales qui poussent les personnes, les processus et les systèmes à leurs limites, renforcés par la technologie:

Personnalisation: les clients souhaitent un produit adapté à leurs besoins spécifiques.

Marchés financiers: les institutions se remettent encore de la crise financière de 2008 et la volatilité est la nouvelle norme pour les marchés. Les détaillants de mode devront faire face à des taux de change imprévisibles, en dehors de la volatilité politique et du changement climatique.

Préoccupations en matière de durabilité: l’efficacité énergétique, la réduction des déchets et l’utilisation responsable des ressources naturelles sont devenues des priorités. En savoir plus sur les meilleures pratiques de la mode durable, auprès des détaillants et détaillants de mode.

Société de l’information: dans un monde connecté, les nouvelles idées se répandent rapidement, accélérant le développement de nouveaux produits, processus et modèles économiques et générant des pics de demande difficiles à servir (par exemple iPhone).

Mondialisation: de vastes chaînes d’approvisionnement et marchés interconnectés sont répartis dans le monde entier, ce qui augmente la complexité de la gestion. Les détaillants ont été parmi les premiers explorateurs mondiaux (ont profité de la colonisation des pays occidentaux au cours des XIXe et XXe siècles) et ont adapté leurs produits aux différents comportements et goûts des clients.

La mode est une industrie qui a très bien adapté son modèle économique à la mondialisation. Des marques comme Inditex ou H&M, par exemple, ont organisé leur chaîne d’approvisionnement pour répondre à leur proposition de valeur principale tout en ouvrant des centaines de magasins dans le monde. Bien qu’ils se soient mondialisés avec succès, le COMMENT est différent.

Inditex a intégré la majeure partie de sa chaîne d’approvisionnement, possédant une partie de sa capacité de production et concevant en interne (avec un alignement parfait avec les dernières tendances et s’inspirant des meilleures maisons de couture) les vêtements les plus tendances. Le résultat est un réseau de chaîne d’approvisionnement, proche de ce que sont les plates-formes de nos jours, où les produits de base sont fabriqués à l’étranger et des articles de mode rapide près du rivage. H&M n’a pas misé pour l’intégration et son modèle commercial est basé sur l’externalisation de sa production et sur une excellente collaboration marketing avec des designers de premier plan comme Karl Lagerfeld ou Humberto Leon et Carol Lim. Voir plus de détails sur les collections capsule dans Capsule Collection in Fashion.

Compréhension commerciale centrée sur le client des détaillants de mode et ses processus tels que les collections saisonnières et la fast-fashion, la recherche de tendances, la prévision de la demande, le regroupement de magasins, la gestion du réseau de fournisseurs (qualité, échantillons, délais de livraison…), la définition de l’agencement des magasins, entre autres, ont été étudié et appliqué par d’autres industries qui se sont lancées dans la vente au détail. C’est le cas d’Apple, par exemple. Les détaillants de mode, et le commerce de détail en général, sont les mieux placés pour répondre à la numérisation car ils sont proches du client. Et, la numérisation est elle-même renforcée par la façon dont les clients utilisent la technologie.

Le commerce de détail évolue au rythme de la technologie et de la numérisation. Des entreprises comme Walmart, Amazon ou Nike acquièrent des startups technologiques spécialisées en IA, VR, AR, blockchain, etc. (En savoir plus sur les dernières acquisitions d’Amazon et de Walmart, ou Nike Consumer Direct Offense). LVMH a lancé son accélérateur de startups Station F (voir ci-dessous, Heuritech, une startup qui fait partie de Station F) et Farfetch s’est associé à Burberry et 500 startups pour lancer Dream Assembly.

Quel impact l’IA a-t-elle sur le secteur de la vente au détail de la mode?
L’intelligence artificielle dans la mode – Fashion Retail Blog

Selon Wikipedia, l’intelligence artificielle (IA, également intelligence artificielle, MI) est une intelligence démontrée par les machines, contrairement à l’intelligence naturelle (NI) affichée par les humains et les autres animaux.

En tant que consultant en vente au détail, j’ai vu comment les capacités d’Analytics se sont développées aussi rapidement. Les principaux clients de premier plan investissent dans de nouvelles capacités (pas seulement des outils et des systèmes) liées à l’apprentissage automatique, à l’IA, à la blockchain, à l’Internet des objets, à l’APR, entre autres.

McKinsey a estimé que les géants de la technologie tels que Google et Baidu ont dépensé de 20 à 30 milliards de dollars en IA l’année dernière, dont 90% en recherche et développement et le reste en acquisitions de propriétés intellectuelles ou d’entreprises (asq.org 2017)

En ce qui concerne la vente au détail de mode, IBM s’est associé à Tommy Hilfiger et au Fashion Institute of Technology (FIT) Infor Design and Tech Lab sur un projet appelé Reimagine Retail pour démontrer comment l’IA peut aider à accélérer et à améliorer le processus de conception. Steve Laughlin, directeur général d’IBM Global Consumer Industries, a expliqué sur Forbes que «l’IA peut aider les équipes de conception en améliorant et en réduisant les délais globaux, et étendre leur découverte créative en analysant et en mémorisant les informations de milliers d’images et de vidéos à l’aide de la vision par ordinateur. En outre, les concepteurs peuvent détecter comment ils peuvent intégrer des couleurs, des motifs clés et des styles tendance ».

Quels sont les avantages de l’IA pour l’industrie de la mode au détail?
Expérience client et personnalisation: les algorithmes suivent les parcours des clients et les aident à trouver le bon produit. C’est comme le système d’apprentissage automatique Netflix qui vous montre ce que vous aimeriez selon vos choix précédents. Il s’agit de la fusion entre le Long Tail, du côté de l’offre, avec le Segment of One (lire Diversification et Segmentation dans la mode de détail: le segment I-Profile), du côté de la demande. Par exemple, Otto Group et Blue Yonder utilisent l’IA pour améliorer l’expérience client.
Service client: communication en temps réel via chatbots ou écrans tactiles. Les robots situés à l’intérieur des magasins aident les clients à localiser les articles et répondent également aux questions de base. Voir ici le service On Call de Macy.

Conception et achat: l’IA analyse les tendances et le comportement des clients. Ces informations seront très utiles aux designers ou aux acheteurs lors de la création de nouvelles collections, de la sélection des couleurs, des styles, etc.

Prévision et planification de la demande: les planificateurs disposeront de meilleures informations pour planifier la bonne quantité, au bon moment et au bon endroit (par exemple, allocations, regroupement, etc.).

Automatisation des opérations: l’IA permet une prise de décision autonome, de l’observation et de la stratégie à la décision. Grabit, par exemple, fournit un soutien à la fabrication grâce à l’utilisation de robots automatisés et de logiciels d’apprentissage automatique.

Gestion des stocks de la chaîne d’approvisionnement: suivi des stocks en temps réel (par exemple avec la RFID), gestion des entrepôts ou approvisionnement opérationnel.

Voici quelques startups de l’IA qui prennent d’assaut le monde de la mode:
FINERY, une plateforme automatisée de planification de garde-robe qui utilise des analyses prédictives pour proposer des recommandations d’achat personnalisées aux femmes. Finery capture tous les achats passés du client et les organise dans une garde-robe en ligne. Ensuite, crée des looks à partir de la garde-robe personnelle du client ou de plus de 10 000 sources d’achat.

TRUEFIT fournit un moteur de recommandation d’ajustement en ligne qui aide les consommateurs à trouver des marques et de nouveaux styles sur le marché.

Présentation True Fit – Plateforme de données d’intelligence artificielle pour la mode

STYLUMIA est une startup de l’intelligence de la mode qui analyse et tire des informations exploitables de sources de données non structurées en appliquant les avancées de l’IA et de la vision par ordinateur. La source de son intelligence est constituée d’images, de données sur le comportement des utilisateurs, de descriptions textuelles sur les réseaux sociaux et de signaux implicites extraits de sites de vente au détail. Le résultat est que les professionnels de la mode et du style de vie à travers le monde sont capables de prendre des décisions éclairées au laser pour les corrections de cap actuelles et les directions futures.

HOOK est une plateforme de recherche et de découverte basée sur l’IA pour les produits de mode. Grâce à l’application, vous pouvez suivre les tendances en temps réel (intérêt du point de vue de la planification et de l’assortiment). Hook permet également de voir ce que les gens recherchent comme des mots clés spécifiques, des modèles de navigation, des prix, etc. Et enfin, le moteur de similarité sophistiqué de Hook permet de suivre les correspondances exactes et les plus proches de votre produit, ce qui en fait un outil puissant pour établir des différenciateurs compétitifs .

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