Tendances vestimentaires

Les avancées technologiques en matière de vision par ordinateur dans la mode reposent sur plusieurs technologies spécifiques :

• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Ces algorithmes, comme VGG16 ou Inception, sont capables de reconnaître les motifs, textures, couleurs et styles vestimentaires à partir d’images. Ils sont utilisés pour analyser des millions de photos de vêtements afin de dégager des tendances émergentes ou prédire quelles seront les pièces populaires à l’avenir.
• Systèmes de recommandation basés sur l’IA : En combinant la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation, les plateformes d’e-commerce peuvent offrir des suggestions personnalisées en fonction des préférences passées des utilisateurs. Ces systèmes utilisent des algorithmes tels que Collaborative Filtering ou Matrix Factorization pour affiner les choix des clients.
• Génération de vêtements par GAN (Generative Adversarial Networks) : Les GAN sont utilisés pour générer de nouvelles idées de design de vêtements en mélangeant différentes caractéristiques visuelles, comme les couleurs et les motifs. Des modèles tels que StyleGAN permettent aux créateurs d’explorer des styles inédits en fonction des tendances détectées par la vision par ordinateur.

Zalando, l’un des plus grands acteurs du commerce en ligne de vêtements, utilise un système basé sur l’IA et la vision par ordinateur pour analyser en temps réel les tendances de la mode. En utilisant des millions de photos et de descriptions de produits, le système identifie les couleurs, styles, et matériaux qui sont populaires sur les réseaux sociaux, comme Instagram et Pinterest. Le modèle VGG16 est utilisé pour analyser les images des articles vestimentaires, permettant à Zalando de prédire les tendances saisonnières et d’adapter rapidement ses collections.

En parallèle, Zalando a développé un algorithme de recommandation basé sur Collaborative Filtering, qui s’améliore au fur et à mesure que les utilisateurs achètent et évaluent des produits. Ce système analyse les choix précédents et recommande des pièces en phase avec les préférences esthétiques des clients.

Résultats : En automatisant l’analyse des tendances et en optimisant ses recommandations, Zalando a pu augmenter son taux de conversion de 12 %, tout en réduisant de 15 % les retours produits, grâce à des recommandations mieux ciblées.

H&M explore l’utilisation des Generative Adversarial Networks (GAN) pour générer des idées de design. En utilisant des algorithmes comme StyleGAN, l’entreprise peut créer des prototypes virtuels en mélangeant différents styles, textures et couleurs issus de ses bases de données de vêtements. Ces créations sont ensuite soumises à un processus de validation où les designers ajustent les pièces générées en fonction des goûts des consommateurs et des tendances identifiées par la vision par ordinateur.

Résultats : H&M a réussi à réduire de 20 % le temps de conception de nouvelles collections grâce à cette approche. De plus, la marque a constaté une augmentation de l’intérêt des clients pour les articles générés par IA, car ces modèles correspondaient souvent aux tendances identifiées sur les réseaux sociaux.

ASOS, une plateforme de vente de vêtements en ligne, a intégré un outil de “Virtual Try-On” basé sur la vision par ordinateur pour améliorer l’expérience client. Cet outil utilise des technologies comme OpenPose pour détecter la posture et les dimensions des utilisateurs à partir de photos ou vidéos. Une fois ces informations capturées, le système superpose des vêtements virtuels sur l’image du client, lui permettant de voir comment les vêtements lui iraient avant de passer à l’achat.

Résultats : Grâce à cet outil, ASOS a observé une augmentation de 18 % de ses ventes et une baisse des retours de 22 %. Le Virtual Try-On a également permis de personnaliser encore plus l’expérience client en offrant des suggestions vestimentaires basées sur la morphologie et le style de l’utilisateur.