IA et Fashion :

Conception des nouvelles collections et tendances du marché

Il y a quelques années, les défilés de mode permettaient de révéler les tendances du marché : acheteurs et prévisionnistes prenaient note des tendances de la mode à destination du marché de masse pour l’année à venir. Aujourd’hui, les prévisions évoluent beaucoup plus rapidement grâce aux nouvelles innovations technologiques.

L’intelligence artificielle modifie rapidement et de manière incisive non seulement la manière dont les goûts et la consommation de la mode sont suivis, mais aussi le processus créatif lui-même, qui est de plus en plus une émanation directe des prévisions de la mode. Autrefois le résultat de recherches menées par des chasseurs de tendances du monde entier, les extractions de données à partir de tableaux Excel se font aujourd’hui en un clic.

L’apprentissage automatique et les algorithmes d’intelligence artificielle, se mettent au service du stylisme de mode d’une manière très « productive », en aidant les entreprises du secteur à prédire et à créer de nouvelles collections sur la base d’une analyse prévisionnelle de la demande.

IA algorithmes: le futur du fashion

L’IA n’est pas uniquement une intelligence artificielle, nous devrions la considérer comme une intelligence « augmentée ». En effet, elle peut étendre la capacité de réflexion et de création de l’homme et automatiser la reconnaissance automatique des modes, des styles et des tendances mondiales par le biais de l’analyse de messages et d’articles. La question est de savoir sous quels aspects elle peut aider les designers à être plus créatifs grâce à ses propres capacités d’analyse et d’observation.

IA et demand forecasting

En plus du soutien traditionnel lié au marketing, aux ventes et à la tarification, l’IA peut aider les entreprises de mode à exploiter les données pour prédire les nouvelles tendances grâce à des solutions d’apprentissage automatique qui peuvent influencer la conception et le développement de nouveaux produits en fonction des préférences des consommateurs.

Dans la prévision de la demande, le calcul des prévisions pour les nouveaux produits est un aspect critique, pour lesquels il n’y a pas de base historique disponible à utiliser.

Ce problème est généralement résolu par la sélection manuelle, par l’utilisateur, d’un produit existant qu’il juge similaire au nouveau produit. Dans ce domaine, sedApta a formé des algorithmes supervisés et non supervisés pour produire un classement quantitatif des produits les plus similaires au nouveau produit. Ce classement est consulté par l’utilisateur pour valider de façon analytique la sélection qu’il aurait faite sans l’aide de l’assistant virtuel et/ou identifier des produits similaires qu’il n’aurait pas envisagés.

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