[La TECH génère la Mode · Le récap] IA générative et développement produit, à chacun selon ses besoins

Un formidable outil pour tester et gagner en précision

L’IA générative est en train de dépasser le statut d’outil ponctuel pour s’insérer progressivement dans toute la chaîne de valeur de la mode. Cela commence dès l'atelier au tout début de la création. Lors de l’événement La TECH génère la mode, la Fédération Française du Prêt à Porter Féminin a réuni des professionnels autour de l’IA, de la 3D et du modélisme. Le message central était clair : ces outils accélèrent l’idéation, la collaboration et le développement produit, mais ils ne remplacent ni le savoir-faire ni le prototype réel. Selon les chiffres cités par la modératrice, Marie Ouvrard, 60 à 70 % des grandes marques explorent ou discutent l’intégration d’outils 3D et IA en conception, mais seules 10 à 20 % des marques les utilisent réellement.

L'intuition augmentée : visualiser et tester avant de produire

Dans la mode comme ailleurs, l’arrivée de l’IA dans les studios de création inquiète et les plus méfiants se posent spontanément la question du remplacement du créateur. Mais le changement actuellement observable est plus subtil : l’IA ne remplace pas l'idée par un prompt. Elle transforme la manière dont le créateur explore, teste et décide. Chez Rouje, la marque crée par Jeanne Damas, l'IA a été intégrée fin 2025. Romain Servens, Chief Digital Officer, explique qu'elle intervient une fois l'intention de collection posée, au début du processus de création, en donnant une idée plus précise de la projection de la future collection. Elle ne remplace absolument pas le studio mais permet avec des visuels du type de ceux utilisés dans le e-commerce, d'affiner le rendu des moodboards, de faire la composition des looks, de travailler sur l'itération des pièces, éventuellement de préparer de futurs drops. L'IA donne un langage visuel commun à tous les services (le style, le marketing et les achats) permettant de mieux comprendre les intentions de style et d'avoir le plan de collection bien en tête avant la coupe.

Les avantages sont multiples:

• grâce à la visualisation de la silhouette complète, une robe peut être associée au sac et aux accessoires adéquats,
• Les équipes commerciales identifient plus facilement les produits manquants, les best-sellers ou les nouveautés à intégrer.
• cela nourrit une mémoire des collections, les tableaux conservant en archives, les travaux passés. Une pièce explorée pour l'hiver 25 peut être reprise, testée ou déclinée pour H26.

Le "jumeau numérique" : du temps gagné côté production et une plus grande fluidité de communication en interne

Certains outils comme CLO 3D présenté par Cécile Mouen Makoua permettent d'aller encore plus loin. Cumulant la 3D et l'IA, CLO 3D accélère certaines opérations de montage, la gradation et dénoue le casse-tête des tailles. Le "jumeau numérique" du vêtement qu'il génère rassemble toutes les données du vêtement : patron, imprimés, matières, accessoires, coloris Pantone, fournisseurs, codes, tailles et avatars aux bonnes mensurations. Le vêtement peut être créé ou importé depuis un logiciel de CAO. Les équipes modifient ensuite le volume, la longueur d’une manche ou les détails. Ces changements restent visibles à la fois en 3D et dans le patronage 2D.

Les marques techniques, souvent à la pointe de l'innovation, ont pour certaines intégré ces outils. Le caractère relativement simple des designs explique l'opportunité d'y avoir recours. On observe une accélération de la prise de décision, une expérience du travail désencombrée de plusieurs étapes laborieuses au niveau de la production et une meilleure fluidité de la communication entre le studio et les modélistes côté atelier.

Utilisation et avantages côté atelier

C'est le cas de Satisfy, représentée par Myriam Said, modéliste senior qui travaille avec CLO 3D. La création part alors d'un avatar 3D. Notion et Figma servent à conceptualiser les produits. Au préalable, Satisfy a numérisé plusieurs de ses matières pour obtenir un rendu 3D proche du prototype réel. La 3D rend le développement produit plus interactif : les équipes peuvent commenter le produit, questionner le patronage transmis par PDF.

Pour les pièces simples, la 3D peut éviter certains prototypes. Cela permet:

• d'économiser de la matière et l'impact environnemental que pouvaient représenter les anciennes toiles et les nombreux prototypes
• de gagner du temps sur le prototypage en faisant moins d’allers-retours avant la fabrication (certaines marques réduisent de 8 à 4 semaine cette étape)
• En permettant d'harmoniser la grille de tailles, certaines marques vont jusqu'à faire baisser de 10% les retours de produits

Fiche technique pour comprendre CLO 3D

• Le coût pour la licence et la formation est d'environ 10 000 euros par an. La solution propose du support, des vidéos et des déplacements.
• Délai d’appropriation : entre 3 et 5 mois pour acquérir les bases et lancer des projets sur de petits périmètres.
• Temps de pratique : les managers doivent laisser aux utilisateurs une à deux heures par semaine pour apprendre et tester.

Les limites tiennent au fait que l'IA ne se substitue pas au réel

Les essais physiques, y compris avec ce genre de produits techniques demeurent indispensables. Chez Satisfy, ce sont les athlètes qui font les retours d'expérience à partir de leur pratique de terrain. Un short peut convenir à une course de 20 km et se révéler inadapté à un marathon ou à une course de plusieurs jours. Cela permet de tester les frottements de coutures au coeurs des mouvements, le tombé réel, et les propriétés et sensations conférées par les différentes matières.

Images génératives, y aller ou attendre ?

C'est dans le domaine de la production d'images que l'IA intervient aujourd'hui le plus dans la mode en France. Laurent François, expert de ces sujets, rappelle que certains consommateurs expriment de l’agacement, voire de la colère, face aux contenus générés.

L’image générative est déjà utilisée pour les lookbooks, les fiches e-commerce, les campagnes digitales. Des marques comme Gérard Darel et Max Mara ont déjà précisé que certains de leurs visuels étaient « AI Generated ».

Certains outils combinent les éléments de réponse depuis la création et le prototypage jusqu'à la production d'images. Clément Foucher présente ainsi Power.xyz comme un "outil de prototypage, d’expérience client et de création de contenus à grande échelle", combinant les contenus existants de la marque, des modèles d’IA et des données. L’intervenant rappelle que la demande de vidéos est aujourd'hui pour les acteurs de la mode quatre fois supérieure à celle d’il y a cinq ans, alors que les budgets marketing stagnent ou diminuent. Il rappelle toutefois que le déploiement implique une transformation progressive des processus internes qu'il est nécessaire d'accompagner.

Il insiste sur la qualité des données d’entrée nécessaires pour que l'image soit de qualité et fidèle au produit final : résolution suffisante, prises de vue normées, fiches produits, dessins et informations techniques précis.

Etam et Bompard : deux choix différents qui montrent la singularité des approches en fonction de l'identité de chacun

Avec 7 000 à 8 000 références e-commerce par an, Etam que représentait sa Directrice artistique Camille Dufour, a déjà travaillé avec l'IA sur deux projets principaux. Le premier concerne la génération de visuels portés d'une collection de maillots de bain pour le e-commerce. Un premier shooting réel est réalisé pour poser les intentions de création et l'IA intervient ensuite via Envelope, une solution que présentait son co-fondateur Rémi Sello, pour industrialiser la production.

Plus de 1 000 visuels de fiches produits ont ainsi été générés et mélangés à des prises de vue réelles sur le site. L'oeil du DA reste une fois encore indispensable, notamment pour contrôler les images en phase de post-production.

Le second concerne une campagne de Ramadan destinée à des besoins locaux, notamment en vitrine et en magasin. L’objectif étant de répondre aux standards des pays concernés, avec une représentation inclusive et transgénérationnelle. Cinq mannequins ont été générés au lieu d’être photographiés, ce qui a représenté 75 % d’économies par rapport à un shooting classique, avec un gain de temps puisque la production a été bouclée en moins de deux semaines. En termes d'économies budgétaires réalisées, la marque évoque une enveloppe de 50 000 à 75 000 euros pour un shooting réel de ce type, contre 15 000 à 25 000 euros en IA.

Ces résultats sont assortis d’une limite importante : plus le produit est complexe, plus sa restitution peut nécessiter des générations et des retouches qui alourdissent la facture finale.

La marque Bompard, représentée par Alexis Rouge Carrassat, Head of Data and Analytics, a choisi, de son côté, de ne pas se lancer dans l'image générative sur le court terme, après avoir testé plusieurs solutions. Il est intéressant de s'arrêter sur les freins qui l'ont poussé à faire ce choix. Le premier, concerne la spécificité du produit qui tient son exclusivité (et son prix) à la matière, à la sensualité du toucher et à son offre de couleurs.

La marque ne voulait pas prendre le risque de présenter une image qui ne soit pas parfaitement conforme au produit final. Par ailleurs, la marque était consciente de l'adaptation interne que cela supposait et ne se sentait pas encore prête à faire ce saut de transformation.

On le voit, le recours à l'image générative dépend de la préparation des équipes en interne et de leur appétence à s'approprier l'outil. Mais aussi et surtout de l'identité des marques, de leurs volumes. Sans oublier les attentes en l'espèce de leurs clients et communautés.