Jianxun Chen est un Artefact spécialisé dans le luxe et la distribution, fort de 20 ans d'expérience dans le domaine B2C, où il a piloté la transformation numérique data de bout en bout.

Artefact a organisé avec succès la deuxième édition de son événement à huis clos « AI for Fashion ». Cette session a réuni des leaders du secteur afin d'examiner comment l'IA peut passer du stade expérimental à un déploiement à grande échelle dans les secteurs de la mode et du commerce de détail, et comment une approche centrée sur l'humain peut guider la prochaine étape de la transformation intelligente.

Si l'IA a ouvert de vastes perspectives pour le secteur, sa mise en œuvre à grande échelle reste toutefois un défi. Dans l'ensemble, seule une minorité de détaillants a réussi à mettre en œuvre la personnalisation à grande échelle, et de nombreuses entreprises sont encore freinées par des lacunes en matière de préparation des talents et de gestion du changement, ce qui ralentit leur processus de transformation.

Dans l'ensemble du secteur, trois défis majeurs reviennent régulièrement.

  • Les préférences des consommateurs évoluent à une vitesse sans précédent, ce qui rend de plus en plus difficile de repérer à temps les nouvelles tendances.
  • Alors que les attentes en matière d'expériences personnalisées ne cessent de croître, les marques peinent à offrir une personnalisation cohérente à grande échelle.
  • Au-delà du déploiement technologique, l'adoption de l'IA nécessite une transformation profonde de l'organisation et des compétences.

Une véritable transformation passe par une réflexion sur la manière dont l'IA donne les moyens d'agir aux personnes : consommateurs, clients et équipes de terrain.

1. L'IA au service de la connaissance des consommateurs : transformer les opinions exprimées sur les réseaux sociaux en stratégie

Du point de vue des consommateurs et du marché, l'IA peut aller au-delà de l'écoute sociale traditionnelle pour devenir un « moteur de conversion de la voix en informations ».

  • Décodage approfondi: utilisation de l'IA générative pour extraire data très détaillées data contexte, préférences, profils) à partir de discussions non structurées sur les réseaux sociaux.
  • Détection des tendances: identifier les « signaux d'accélération » pour anticiper les tendances macroéconomiques 3 à 6 mois avant qu'elles ne se répercutent sur le commerce de détail, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées en matière de produits et de stocks.
  • Informations exploitables: mettre en correspondance ces évolutions culturelles avec les catégories de produits internes afin de réduire le recours à l'intuition et de hiérarchiser les efforts de conception.

Pour un client international du secteur de la mode, Artefact le déploiement d'une solution d'intelligence artificielle visant à suivre les produits phares de la marque, à dégager des informations sur les catégories et les produits, à analyser les performances des campagnes et à identifier les nouvelles tendances du marché. Ces informations ont permis d'éclairer davantage les décisions en matière de développement de produits et d'aligner les priorités internes sur l'évolution des attentes des consommateurs.

2. L'IA au service de la gestion de la relation client : la personnalisation à grande échelle

« L'objectif est d'offrir une expérience client hyper-personnalisée tout au long du cycle de vie du client. »

Du point de vue du client, l'IA peut faire évoluer la gestion de la relation client, passant d'une simple segmentation à des expériences proactives et hyper-personnalisées.

  • Renforcement des capacités commerciales: doter les commerciaux de « copilotes » sur des plateformes telles que WeCom afin de gérer le cycle de vie des clients, de recommander des produits et de générer du contenu personnalisé.
  • Impact commercial: Des études de cas ont montré que les recommandations de produits basées sur l'IA peuvent multiplier par trois le taux de conversion et générer des « taux de réussite » nettement supérieurs à ceux des listes classiques des meilleures ventes.
  • Intégration omnicanale: relier de manière transparente data de vente en ligne (DCom) et hors ligne data obtenir une vision à 360 degrés du client.

Pour un client du secteur de la mode de luxe, Artefact des modèles d'apprentissage automatique afin de proposer des recommandations de produits personnalisées à chaque client. À partir de ces recommandations, l'IA a été utilisée pour créer des suggestions de « looks complets » sur mesure directement au sein de l'application de gestion de la relation client, permettant ainsi aux vendeurs de présenter aux clients des options de style complètes. Cette personnalisation renforcée a contribué à améliorer à la fois le taux de conversion et le nombre d'articles vendus par transaction.

3. L'IA au service de la formation à la vente et au commerce de détail : le « coach intelligent »

Du point de vue des employés, l'IA peut rendre l'apprentissage interactif et adaptatif.

  • Jeu de rôle virtuel: les conseillers commerciaux peuvent s'entraîner à des scénarios de vente avec des personnages générés par l'IA et obtenir une évaluation instantanée et objective de leurs performances en matière d'expression orale et de contenu.
  • Centre de quiz interactifs: les mentors peuvent utiliser l'IA pour générer automatiquement des quiz à partir des documents de formation, tandis que les assistants de vente bénéficient de parcours d'apprentissage personnalisés en fonction de leurs indicateurs de performance clés individuels.

Par exemple, une marque mondiale de vêtements de sport a adopté la GenAI pour mettre en place des formations par jeux de rôle en tête-à-tête pour tous ses employés en magasin. La GenAI se fait passer pour un client, avec un profil spécifique dans un scénario donné, afin d’interagir avec l’employé ; elle joue également le rôle de coach pour évaluer les performances de ce dernier lors de la session d’interaction. Cette nouvelle approche basée sur l'IA permet d'organiser un nombre illimité de sessions de jeux de rôle en tête-à-tête, ce qui n'était pas possible auparavant en raison des contraintes de disponibilité du coach.

En collaboration avec une marque mondiale de vêtements de sport, Artefact une solution basée sur l'IA générative afin de proposer aux employés des magasins une formation par simulation de situations réelles en tête-à-tête. Le système simule différents profils de clients et scénarios, tout en fournissant un retour d'information structuré sur les performances après chaque session. En supprimant les contraintes liées à la disponibilité des formateurs traditionnels, cette approche a considérablement élargi l'accès à des possibilités de formation personnalisées.

4. AI is about people: accompagner la transformation

« L'IA est un copilote, pas un pilote automatique. Les organisations qui adopt AI sont celles qui savent associer intelligemment l'intelligence humaine à l'IA. »

Pour favoriser l'adoption des applications de l'IA dans le secteur de la mode, nous devons faire évoluer notre organisation et nos collaborateurs, en soulignant que la technologie est un « copilote » et non un « pilote automatique ».

  • Leadership et culture: la réussite passe par un soutien sans faille de la direction et par l'adoption d'une mentalité selon laquelle la technologie « complète, mais ne remplace pas », afin de préserver l'identité professionnelle.
  • Surmonter le cloisonnement: nous avons évoqué la nomination de « traducteurs métier » — des personnes chargées de faire le lien entre data et le terrain — afin de garantir que les outils d'IA restent ancrés dans la réalité quotidienne.
  • L'IA au service de la gestion du changement: l'utilisation de l'IA pour mettre en place un nouveau modèle de gestion du changement (par exemple, le « vibe coding » pour présenter plus rapidement l'interface utilisateur et l'expérience utilisateur aux équipes opérationnelles, ou l'IA pour créer des vidéos visant à susciter l'intérêt et l'adhésion au changement) s'impose de plus en plus comme une solution convaincante.

L'IA dans le secteur de la mode ne se résume pas à des algorithmes ; il s'agit de donner aux professionnels les outils nécessaires pour comprendre les consommateurs et le marché, nouer des relations plus solides avec leurs clients et évoluer professionnellement à l'ère de l'IA.