Paris, l’intelligence artificielle générative commence à dépasser le stade de l’expérimentation pour s’attaquer à des problématiques industrielles concrètes. Lors du RAISE (Responsible AI Solutions in Eco-fashion) Show, organisé dans le cadre d’initiatives portées par le collectif Fashion Green Hub, plusieurs projets ont illustré cette évolution. Parmi eux, le travail présenté par Sadou Bah, ingénieur spécialisé en architecture logicielle, a retenu l’attention par son approche centrée sur la réutilisation des matières existantes dans la création textile.
Son intervention s’inscrit dans un contexte bien identifié : celui d’une industrie de la mode confrontée à des volumes importants de deadstock, ces surplus de tissus rarement réemployés. Là où la plupart des outils d’IA générative se concentrent sur la production d’images ou de concepts visuels, la solution présentée par Sadou Bah adopte une logique différente, orientée vers les contraintes réelles de la production.
Concevoir à partir de la matière disponible
Le système développé repose sur une architecture combinant reconnaissance visuelle des matériaux et moteurs de génération, capable d’analyser des stocks existants — textures, couleurs, quantités — afin de proposer des scénarios de design compatibles avec les ressources disponibles. Cette approche, qualifiée de design inversé, consiste à partir de la matière pour concevoir le produit, plutôt que d’adapter la production à un modèle préalablement défini.
Contrairement aux outils de génération d’images généralistes, la solution présentée intègre dès l’origine des paramètres opérationnels : caractéristiques techniques des tissus, limitations liées aux volumes disponibles, et contraintes industrielles. L’objectif n’est pas seulement de générer des visuels, mais de fournir aux équipes créatives des propositions exploitables dans un cadre professionnel.
Une réponse à un enjeu métier précis
En structurant l’architecture logicielle de ce système, Sadou Bah s’attaque à une problématique bien identifiée du secteur : comment réduire le recours à des matières premières vierges tout en maintenant un processus de création fluide. Selon plusieurs participants à l’événement, cette approche reflète une tendance plus large observée au sein de l’écosystème technologique, notamment chez des acteurs liés à Amazon Web Services (AWS), où des technologies comme Amazon Bedrock sont mobilisées pour transformer des stocks excédentaires en ressources créatives.
« Ce que l’on observe ici, ce sont des tentatives concrètes de faire de l’IA un outil opérationnel, et non un simple générateur d’idées », résume un observateur présent à l’événement, cité via YouTube.
Entre potentiel et limites
Si le projet présenté par Sadou Bah illustre une évolution vers des usages plus matures de l’IA générative, ces initiatives restent pour l’instant majoritairement à l’état de cas d’usage et de prototypes. Plusieurs experts soulignent que le secteur manque encore de critères standardisés pour mesurer l’impact réel de ces outils sur la durabilité et la réduction des déchets textiles.
Si Paris reste la capitale de la mode exerçant une influence majeure à l’échelle mondiale, pour Fashion Green Hub, qui fédère un réseau d’acteurs engagés dans la mode durable, ce type de démarche constitue un levier intéressant pour renforcer les collaborations entre ingénieurs, designers et technologies émergentes. Le RAISE Fashion Show a ainsi offert un aperçu d’une possible transformation de la chaîne de création, où l’IA ne se limite plus à l’inspiration visuelle, mais participe à la reconfiguration des pratiques de production.
Les informations présentées reposent sur des sources publiques diffusées après l’événement et sur des publications professionnelles accessibles en ligne. Cette couverture s’inscrit dans le cadre d’une veille sur les usages de l’intelligence artificielle dans le secteur de la mode et a été réalisée de manière indépendante, sans partenariat avec les organisateurs du RAISE Fashion Show.
