Le prochain avantage concurrentiel de la mode en ligne ne sera peut-être pas de vendre plus

Comment l’IA façonne la prochaine étape de la mode en ligne

Depuis dix ans, la mode en ligne s’emploie à rendre la recherche, les recommandations, le paiement et la livraison plus rapides et plus efficaces. Pourtant, une question élémentaire reste difficile à résoudre à distance : à quoi cela ressemblera-t-il vraiment sur moi ?

La taille, les matières et les mesures peuvent être présentées sous forme de données, mais la coupe, la silhouette et l’adéquation à chacun sont plus difficiles à restituer sur une page produit. Pour les enseignes, cette incertitude va au-delà de l’expérience client : elle peut peser sur la conversion, les retours, les stocks et les coûts logistiques.

Des données de taille à une coupe personnalisée

Dans la mode, taille et coupe ne sont pas synonymes. À taille égale, le résultat peut varier considérablement selon la construction du patron, le placement des épaules, la longueur du vêtement, l’élasticité et le poids du tissu. Les photos portées peuvent exprimer la silhouette voulue par une marque, mais elles ne montrent pas comment le même vêtement tombera sur chaque client.

Le e-commerce traditionnel laisse ainsi subsister une lacune. Les enseignes savent de mieux en mieux décrire le produit, mais beaucoup moins montrer le rapport entre celui-ci et chaque client.

Les retours rendent cette lacune particulièrement préoccupante. Un article retourné peut nécessiter un transport supplémentaire, un contrôle, un nouveau conditionnement et une remise en stock. Certains produits peuvent aussi mettre du temps à réintégrer les stocks disponibles à la vente. Le secteur cherche donc de plus en plus à réduire l’incertitude avant l’achat, plutôt qu’à simplement améliorer le traitement des retours après coup.

De la recommandation à la simulation

La génération d’images par IA et la vision par ordinateur ajoutent une nouvelle dimension à la personnalisation dans la mode. Les systèmes de recommandation traditionnels analysent les recherches, les clics et l’historique d’achat pour prédire ce qu’un client pourrait vouloir ensuite. La visualisation par IA pose une autre question : à quoi ce produit pourrait-il ressembler sur cette personne en particulier ?

Le rôle de la personnalisation s’en trouve modifié. Au lieu de recommander des produits en se fondant principalement sur les comportements passés, les enseignes peuvent commencer à explorer la manière dont ces produits pourraient convenir à chaque consommateur.

Un client n’évalue pas nécessairement une chemise isolément. Il peut vouloir voir comment elle s’accorde avec les pièces qu’il possède déjà, sa morphologie ou son style général. Des services comme « Outfitap » s’inscrivent dans un mouvement plus large d’exploration visuelle du style : ils utilisent l’image du consommateur pour tester différentes associations de vêtements.

Le parcours d’achat pourrait ainsi passer de Découverte → Intérêt → Achat à Découverte → Visualisation → Évaluation → Achat. Cette étape supplémentaire offre aux consommateurs un autre moyen d’évaluer un produit avant de s’engager dans la transaction.

Le véritable indicateur clé pourrait être la pertinence de l’achat

La valeur de la visualisation par IA ne doit pas être mesurée uniquement à l’aune de sa capacité à réduire les retours. La question centrale est plutôt de savoir si elle aide les clients à prendre des décisions d’achat plus éclairées.

Disposer de davantage d’informations avant le paiement peut influer sur la conversion, la satisfaction client, les achats répétés et la confiance envers la marque. Pour les enseignes, cette technologie pourrait également créer une nouvelle catégorie de données commerciales. Les tendances relatives aux silhouettes préférées, aux associations de tenues et aux interactions avec les produits pourraient, à terme, alimenter le merchandising, la planification des stocks, les contenus et les systèmes de recommandation.

En ce sens, la visualisation par IA est plus qu’une nouvelle fonctionnalité d’interface. Elle pourrait devenir une source de données supplémentaire pour comprendre comment les consommateurs interagissent avec les produits de mode.

La technologie présente encore des limites évidentes. Les systèmes d’IA actuels ne peuvent pas reproduire pleinement le poids, le mouvement, la texture ou la respirabilité d’un tissu, ni le confort physique d’un vêtement. L’utilisation des images des consommateurs soulève aussi des questions de confidentialité, de stockage et de consentement. Un autre problème pratique se pose : plus une image générée se rapproche de la réalité, plus elle risque de créer des attentes auxquelles le produit réel ne pourra pas répondre.

Le prochain avantage concurrentiel de la mode en ligne

Dans la mode en ligne, la concurrence s’est traditionnellement jouée sur l’assortiment, le prix, la rapidité, la facilité d’utilisation et la pertinence des recommandations. À mesure que la visualisation par IA se développe, un autre facteur de différenciation pourrait émerger : la capacité d’une enseigne à aider chaque client à repérer les produits qui lui correspondent.

La technologie n’a pas besoin de prendre la décision d’achat. Son rôle le plus concret consiste à permettre aux consommateurs de mieux percevoir le rapport entre un produit et eux-mêmes avant la transaction.

Un marché de la mode sans aucun retour paraît peu probable. La mode suppose d’expérimenter, et la découverte de son style personnel passe inévitablement par quelques tâtonnements. L’enjeu le plus réaliste consiste à réduire les achats qui auraient pu être évités si le client avait disposé de meilleures informations avant le paiement.

C’est là que la visualisation par IA pourrait prendre tout son sens sur le plan commercial. Plutôt que de remplacer la cabine d’essayage, elle peut apporter un niveau d’information supplémentaire au parcours d’achat numérique et rendre la mode en ligne plus personnelle, plus visuelle et, potentiellement, plus précise.