François Gonnot, Product Marketing Director chez Lectra
L’IA favorise l’optimisation de la stratégie produits et prix
Prenons l’exemple de la veille concurrentielle. Pour les marques de mode, l’analyse des collections et des stratégies de prix de leurs concurrents est fondamentale. Grâce à cette analyse, elles peuvent optimiser leurs propres assortiments et le positionnement de leurs différents produits. L’intelligence artificielle (IA) rend désormais possible l’automatisation du benchmarking, à partir des données disponibles sur les différents sites et marketplaces. L’IA peut en effet analyser les collections de vêtements, les tailles et les caractéristiques individuelles des produits (reconnaissance du type d’habits, des motifs des tissus, …) plus rapidement et avec plus de précision que l’œil humain.
Avec ce type de solution, les marques peuvent analyser les produits de leurs concurrents et recevoir des notifications en temps réel afin de suivre leurs prix, planifier des remises, créer des gammes et rester attentifs à l'évolution des tendances.
L’IA au service de l’identification des tendances marché, des préférences consommateurs et des comportements de la concurrence
Les connaissances acquises grâce à l'analyse des données d'image permettent également aux entreprises de mode d'adapter leurs stratégies marketing, d'optimiser leurs offres de produits et de cibler la création de contenu afin d'améliorer la satisfaction des clients et les performances de vente.
Les algorithmes d'IA facilitent par exemple les tâches d'étiquetage d'images, générant là aussi un gain de temps précieux et réduisant les risques d'erreurs. Par ailleurs, les modèles d'IA formés pour appliquer des normes d'étiquetage à différentes images sont aujourd’hui à même de garantir l'uniformité et la cohérence de la catégorisation qu’ils appliquent. Cette cohérence est particulièrement cruciale dans des domaines tels que l’e-commerce et la publicité, où un étiquetage précis et normalisé des images peut améliorer les possibilités de recherche et l'expérience des clients.
Le contenu de ces images étant désormais mieux compris par les modèles d'IA, ils aident à mieux identifier les tendances, les préférences des clients et le comportement des concurrents.
Un étiquetage des images automatisé et amélioré pour optimiser les recherches grâce à la vision par ordinateur
Les acteurs de la mode peuvent en effet bénéficier de nouveaux progrès dans le domaine de la vision par ordinateur. Cette branche de l’IA enseigne aux ordinateurs comment comprendre et analyser les informations contenues dans les images. Elle a la capacité remarquable d'analyser de grandes quantités de données, de fournir des suggestions contextuelles et des résultats de recherche de meilleure qualité.
Grâce à l’amélioration des techniques de vision artificielle telles que la segmentation des images, l'automatisation des catégories et les processus de détection d'objets, les marques disposent aujourd’hui de solutions pour lire automatiquement le contenu d’une image pour reconnaître les vêtements qui y figurent, leur matière, couleur et attributs de style. L’IA arrive à identifier les vêtements présents sur une image pour en fournir une analyse plus approfondie. Les solutions d’IA les plus avancées arrivent même à tenir compte du contexte de l’image (c’est-à-dire de tout changement possible dans les couleurs d'un vêtement en raison de la lumière réfléchie par les éléments du décor, les ombres et l'appareil photo utilisé) et d’autres éléments qui rendent un motif plus ou moins visible : résolution de l’image, niveaux de zoom, type de prise de vue.
Grâce à l’IA, on est donc en mesure d’extraire à partir d’une image un large éventail d'informations, telles que le type de vêtement, la couleur dominante et le motif du tissu. On peut ainsi associer de manière automatique des étiquettes d’images améliorées pour de grands ensembles de données.
Cette automatisation améliore l’efficacité, la précision et l’analyse des produits, donc la disponibilité et l’exactitude des informations.
Ces quelques exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle appliquée à l’analyse d’images illustrent tout le bénéfice que les acteurs de la mode peuvent en retirer. Les solutions combinant une excellente maîtrise des nouvelles technologies et une parfaite connaissance des métiers de la mode donnent un avantage certain à ceux qui les utilisent. L’avenir dans la mode appartient aux acteurs qui feront le choix de l’innovation technologique pour maximiser leurs chances de proposer à leurs clients les bons produits, au bon endroit, au bon moment et avec les bonnes informations.
Prenons l’exemple de la veille concurrentielle. Pour les marques de mode, l’analyse des collections et des stratégies de prix de leurs concurrents est fondamentale. Grâce à cette analyse, elles peuvent optimiser leurs propres assortiments et le positionnement de leurs différents produits. L’intelligence artificielle (IA) rend désormais possible l’automatisation du benchmarking, à partir des données disponibles sur les différents sites et marketplaces. L’IA peut en effet analyser les collections de vêtements, les tailles et les caractéristiques individuelles des produits (reconnaissance du type d’habits, des motifs des tissus, …) plus rapidement et avec plus de précision que l’œil humain.
Avec ce type de solution, les marques peuvent analyser les produits de leurs concurrents et recevoir des notifications en temps réel afin de suivre leurs prix, planifier des remises, créer des gammes et rester attentifs à l'évolution des tendances.
L’IA au service de l’identification des tendances marché, des préférences consommateurs et des comportements de la concurrence
Les connaissances acquises grâce à l'analyse des données d'image permettent également aux entreprises de mode d'adapter leurs stratégies marketing, d'optimiser leurs offres de produits et de cibler la création de contenu afin d'améliorer la satisfaction des clients et les performances de vente.
Les algorithmes d'IA facilitent par exemple les tâches d'étiquetage d'images, générant là aussi un gain de temps précieux et réduisant les risques d'erreurs. Par ailleurs, les modèles d'IA formés pour appliquer des normes d'étiquetage à différentes images sont aujourd’hui à même de garantir l'uniformité et la cohérence de la catégorisation qu’ils appliquent. Cette cohérence est particulièrement cruciale dans des domaines tels que l’e-commerce et la publicité, où un étiquetage précis et normalisé des images peut améliorer les possibilités de recherche et l'expérience des clients.
Le contenu de ces images étant désormais mieux compris par les modèles d'IA, ils aident à mieux identifier les tendances, les préférences des clients et le comportement des concurrents.
Un étiquetage des images automatisé et amélioré pour optimiser les recherches grâce à la vision par ordinateur
Les acteurs de la mode peuvent en effet bénéficier de nouveaux progrès dans le domaine de la vision par ordinateur. Cette branche de l’IA enseigne aux ordinateurs comment comprendre et analyser les informations contenues dans les images. Elle a la capacité remarquable d'analyser de grandes quantités de données, de fournir des suggestions contextuelles et des résultats de recherche de meilleure qualité.
Grâce à l’amélioration des techniques de vision artificielle telles que la segmentation des images, l'automatisation des catégories et les processus de détection d'objets, les marques disposent aujourd’hui de solutions pour lire automatiquement le contenu d’une image pour reconnaître les vêtements qui y figurent, leur matière, couleur et attributs de style. L’IA arrive à identifier les vêtements présents sur une image pour en fournir une analyse plus approfondie. Les solutions d’IA les plus avancées arrivent même à tenir compte du contexte de l’image (c’est-à-dire de tout changement possible dans les couleurs d'un vêtement en raison de la lumière réfléchie par les éléments du décor, les ombres et l'appareil photo utilisé) et d’autres éléments qui rendent un motif plus ou moins visible : résolution de l’image, niveaux de zoom, type de prise de vue.
Grâce à l’IA, on est donc en mesure d’extraire à partir d’une image un large éventail d'informations, telles que le type de vêtement, la couleur dominante et le motif du tissu. On peut ainsi associer de manière automatique des étiquettes d’images améliorées pour de grands ensembles de données.
Cette automatisation améliore l’efficacité, la précision et l’analyse des produits, donc la disponibilité et l’exactitude des informations.
Ces quelques exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle appliquée à l’analyse d’images illustrent tout le bénéfice que les acteurs de la mode peuvent en retirer. Les solutions combinant une excellente maîtrise des nouvelles technologies et une parfaite connaissance des métiers de la mode donnent un avantage certain à ceux qui les utilisent. L’avenir dans la mode appartient aux acteurs qui feront le choix de l’innovation technologique pour maximiser leurs chances de proposer à leurs clients les bons produits, au bon endroit, au bon moment et avec les bonnes informations.
