La mode a besoin d'une infrastructure IA adaptée à la demande des fêtes de fin d'année
La mode peine à exploiter le plein potentiel de l'IA, pour la bonne raison que les infrastructures qui sous-tendent les systèmes d'IA sont bien souvent obsolètes et inadaptées.
Le secteur de la mode a toujours été précurseur en matière d'innovation, et l'IA représente un nouveau point de bascule. Certes, L'IA peut révolutionner la façon dont les marques conçoivent, fabriquent et vendent les vêtements, mais ces dernières peinent encore à en exploiter tout le potentiel. En effet, l'infrastructure sur laquelle elles s'appuient est souvent obsolète, inflexible et plus généralement, pas à la hauteur des enjeux.
Disons-le clairement : le potentiel de l'IA dans le secteur de la mode est considérable. Que ce soit les algorithmes prédictifs qui permettent de s'assurer que les rayons sont approvisionnés avec les bons articles ou les cabines d'essayage virtuelles qui rendent le shopping en ligne plus immersif et accessible au plus grand nombre, l'IA a le pouvoir de transformer le secteur de la mode. Mais lorsqu'il est question d'analyser des données en temps réel et d'insights, de nombreuses marques ne parviennent pas à exploiter toute la puissance de l'IA, pour prédire avec précision la demande des consommateurs et optimiser les stocks. Si les systèmes qui sous-tendent ces applications ne peuvent pas supporter la charge, les fêtes de fin d’années pourraient se transformer en véritable cauchemar pour les marques.
La hype à l'épreuve de la réalité
Nous avons tous entendu les promesses : l'IA va tout arranger, des dysfonctionnements de la chaîne d'approvisionnement, à la personnalisation de l'expérience client. Mais il est illusoire de penser que l'IA peut tout résoudre d'un seul coup. Les marques sont tentées de penser que l'IA est la solution miracle, en réalité, c’est un outil sur lequel il est nécessaire de travailler en continu.
L'IA est certes utile, mais ce n'est pas une solution adaptée à tous les cas de figure. Par exemple, les modèles prêts à l'emploi des grandes entreprises ne fonctionnent pas toujours. Du moins, pas dans le cas où des millions de clients se précipitent sur un site web à l'occasion des fêtes. L'IA doit être employée avec précaution pour des cas d’usages spécifiques : prévision de la demande, gestion des stocks et expériences client personnalisées. Si les marques ne s'attaquent pas à ces questions avec précision, elles perdront un temps précieux et gaspilleront des ressources pour résoudre des problèmes qu'elles n'ont même pas.
De l’IA traditionnelle à l’IA générative
Le rôle de l'IA dans la mode évolue. Autrefois limitée à des tâches statiques telles que la segmentation de la clientèle, l'IA devient aujourd'hui plus dynamique.
Par exemple, les essayages de vêtements en ligne sont tout aussi personnalisés et personnalisables que ceux réalisés dans une cabine d'essayage. Imaginez une expérience lors de laquelle vous pouvez créer des modèles générés par IA qui s’inscrivent dans le présent, en prenant en compte les tendances au fur et à mesure qu'elles se développent. La GenAI prédit ce que veulent les clients et offre de nouvelles perspectives personnalisées. A Noël, alors que tout s’accélère et que les enjeux sont importants, cette capacité à réagir rapidement aux tendances, grâce à des créations générées par l'IA pourrait bien permettre de gagner des ventes et booster les résultats.
Une infrastructure élastique est essentielle pour gérer la demande
Noël est un peu la Coupe du Monde du retail. Les produits, aussi bien que l’infrastructure IA, doivent répondre au mieux aux enjeux du marché. Les marques de mode sont alors confrontées à un défi de taille : leur infrastructure n'est souvent pas bâtie, pour supporter le pic de demande qui accompagne les fêtes de fin d’année. Les systèmes rigides peuvent ployer sous le poids de la demande, causant ainsi des retards, des opportunités manquées et entraînant de la frustration chez les clients.
La réponse à cette problématique réside dans l’élasticité de l’infrastructure. C’est le seul moyen de mettre à l’échelle les ressources en temps réel et de s’assurer que les modèles d’IA peuvent suivre la cadence des pics de trafic, de commandes et des variations de stock. Durant les pics de vente, les systèmes pilotés par l’IA ont besoin de puissance de calcul supplémentaire pour rester réactif. Une infrastructure élastique permet aux marques de passer à l’échelle lorsque la demande est élevée et de réduire la voilure lorsqu’elle revient à la normale. Cela permet également d’optimiser les coûts et les performances, sans craindre d’interruptions.
La question de la protection de la vie privée
Les données clients n’ont jamais été aussi sensibles, que durant cette période. Les enjeux sont particulièrement élevés, quand la quantité de données traitées est aussi importante. Plus vous allez vite, plus vous risquez d'exposer vos clients à une violation de donnée et à des failles de sécurité.
Le secteur a beau être impatient de se lancer dans l’IA, il ne faut jamais se précipiter quand il s’agit de protéger ses données. Qu'il s'agisse de données personnelles pour faire de la publicité ciblée ou d'informations de paiement lors d'une transaction, si elles sont mal traitées, les conséquences se feront sentir pendant des années et votre image de marque s'en trouvera ternie.
Les marques doivent donc s'assurer que leur infrastructure est suffisamment sécurisée pour traiter de grandes quantités de données sensibles et se conformer au RGPD. Rien ne justifie de lésiner sur la sécurité, en particulier lors d'événements à forte affluence où les failles de sécurité sont les plus susceptibles de se produire. Les systèmes pilotés par l'IA et les expériences d'achat autonomes sans friction doivent donner la priorité à la sécurité en plus de la vitesse et de l'efficacité.
Les Fêtes, et après ?
Nous ne pouvons pas continuer à prétendre que le potentiel de l'IA sera pleinement exploité, sans l'infrastructure adéquate.
De même, nous ne pouvons pas continuer à utiliser des systèmes obsolètes qui ne sont pas conçus pour les périodes de forte activité. Le secteur de la mode doit repenser toute son approche.
La mode a besoin d'une infrastructure capable d'évoluer en fonction des besoins et de décroître lorsque la demande diminue. La clé du succès ne consiste pas simplement à lancer de nouvelles applications d'IA et à espérer qu'elles fonctionnent ; il faut également construire l'ossature qui permettra à ces systèmes d'être performants, même en cas de pic d'activité. Avec l'IA, le shopping sans friction et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement en temps réel, les marques ont besoin d'une infrastructure capable de gérer tous ces éléments simultanément, en garantissant une efficacité, une précision et une fiabilité optimales.
L'IA va changer les stratégies go-to-market des marques de mode, mais seulement si elle est soutenue par la bonne infrastructure.
Les marques qui peuvent construire des systèmes flexibles, sécurisés et capables de s'adapter rapidement seront celles qui prospéreront tout au long de l'année, dans tous les temps forts du retail.