Un modèle virtuel portant trois costumes différents favorisant trois produits de soin différents.
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La modélisation de la mode fait face à des perturbations techniques majeures à mesure que les plates-formes d’IA s’étendent au-delà de la génération de modèles de base à un système complet de création de contenu. Projet de recherche prioritaire Le marché de la mode AI atteindra 60 milliards de dollars d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel de près de 40%.
La transformation qui se produit dans la mode offre une feuille de route pour d’autres industries non seulement, mais aussi comment ils peuvent tirer parti de l’IA pour l’innovation dans les modèles commerciaux de base. La combinaison du contenu créatif de la mode, des cycles de marché rapide et des boucles de rétroaction directes des consommateurs existent dans le secteur, de l’hospitalité aux services financiers. Ce changement ajuste ce qui se passe dans le capital-risque où la méthodologie basée sur les données transforme les paradigmes d’investissement traditionnels. Il s’agit d’une décision qui nous rappelle comment le trading algorithmique a révolutionné le marché libre.
L’IA est plus qu’un simple accessoire de mode maintenant
Récemment, les principaux détaillants ont progressé de tester l’IA au déploiement entièrement. H&M a annoncé en mars 2025 qu’il prévoyait de créer 30 versions numériques de ses modèles existants. Levi Strauss a commencé à expérimenter des modèles d’IA en 2023 dans le cadre de son initiative de diversité, et Burberry a introduit une salle d’ajustement virtuelle immersive, entre autres innovations qui offrent une expérience personnalisée.
Sarajiv, qui a fondé la Model Alliance, a exprimé ses préoccupations qui s’appliquent à l’industrie dans son ensemble. « Dans une industrie qui a historiquement été un mariau des droits des travailleurs, la nouvelle initiative de H&M soulève des questions importantes sur le consentement et la rémunération. » La loi sur les travailleurs de la mode à New York, qui est entrée en vigueur le 19 juin 2025, nécessite un consentement explicite du modèle avant d’utiliser la ressemblance dans les applications d’IA.
Apprentissage de l’échec: une approche d’IA à revenus axée sur les revenus
L’expérience Creti d’Ella Zhang met en évidence des leçons importantes dans la mise en œuvre de l’IA. Sa première plateforme d’IA a attiré 7 millions d’utilisateurs, mais pas de revenus. Cela est conforme à l’évaluation de Gemmadauria, partenaire principal de McKinsey. De nombreuses entreprises «sont à la traîne» pour traduire l’analyse en valeur commerciale.
« La vérification des produits devrait provenir des revenus, pas seulement des utilisateurs », a expliqué Zhang. « S’ils ne paient pas, ils vous disent que quelque chose ne va pas. »
Ce principe s’applique universellement. Après avoir effectué plus de 300 entretiens avec les clients, Zhang a découvert que les entreprises « dépensent toujours entre 70 000 $ et 100 000 $ sur les vidéos de lancement » à des coûts dirigés par des idées créatives plutôt que par la production.
Zhang a repositionné Creti comme un moteur d’idées complet qui génère à la fois des modèles numériques et des stratégies de marketing virales. La société rapporte actuellement des revenus dépassant 13 millions de dollars, indiquant la valeur de la résolution de problèmes commerciaux réels plutôt que de montrer les capacités techniques.
Applications inter-industrielles pour les architectures basées sur les éléments
L’approche technique de CRETI se concentre sur ce que Zhang appelle une architecture « basée sur des éléments », permettant aux utilisateurs de modifier leurs produits, arrière-plans et styles en temps réel, tout en maintenant la cohérence visuelle. Cela reflète le fonctionnement du contenu viral. Composants revixables qui maintiennent l’identité de la marque.
Plus important encore, cela représente la transition des outils d’IA aux agents de l’IA. Il s’agit d’un système qui aide non seulement les utilisateurs, mais fonctionne également de manière autonome au nom des utilisateurs. La plate-forme de Crei produit plus que des images. Créez des stratégies de marketing viral, optimisez-les en fonction des données de performance et améliorez continuellement la production. Cette approche basée sur des agents transforme l’IA des outils de productivité en partenaires stratégiques.
Les organisations de services financiers peuvent également utiliser des moteurs de contenu viral similaires pour transformer l’acquisition de clients. Au lieu de comparaisons statiques, les banques peuvent déployer des agents d’IA qui génèrent des milliers de vidéos de parcours financiers personnalisées, chacune montrant différents scénarios de vie (première maison, retraite, économie universitaire) avec des récits visuels personnalisés qui résonnent avec une démographie particulière, tandis que chacun est un message de marque cohérent. Les agents testent, apprennent et optimisent de manière autonome quelles histoires stimulent la transformation.
Les sociétés pharmaceutiques sont également confrontées à des défis de contenu similaires lorsqu’ils décrivent des traitements complexes. Une approche basée sur des éléments permet la génération de vidéos d’éducation des patients qui échangent la démographie, les conditions et les scénarios de traitement tout en maintenant la précision médicale. La même interaction médicamenteuse peut être expliquée à travers des scénarios culturellement pertinents dans différentes communautés, expliquant une meilleure compréhension et conformité.
De même, de nombreuses sociétés de logiciels ont du mal à démontrer la valeur des produits dans une variété de cas d’utilisation. Le modèle de CRETI suggère que ces entreprises peuvent générer des vidéos de démonstration de virus où le contexte de l’industrie, la personnalité des utilisateurs et les scénarios de problème sont adaptés dynamiquement, tandis que les capacités de base restent constantes.
« La cohérence est importante pour les propriétaires de commerce électronique lors de la vente de produits physiques », a déclaré Zhang. Ce principe devient encore plus important que le «produit» soit la confiance, les services financiers, les soins de santé ou les logiciels d’entreprise.
Data Lake en tant que fosses compétitives
La plate-forme CRETI crée un avantage concurrentiel grâce à une infrastructure de données intégrée. Connectez-vous automatiquement avec votre plate-forme publicitaire pour suivre les mesures de performances et optimiser votre contenu.
Cela montre comment les actifs de l’information deviennent des douves compétitives dans l’économie numérique. Contrairement aux actifs physiques qui se déprécient, les données acquièrent une valeur par utilisation et intégration. L’espace de contenu du virus amplifie cet effet, car les mesures de réussite peuvent être mesurées immédiatement à travers les taux d’engagement et les conversions. Des dynamiques similaires ont motivé une révolution commerciale algorithmique qui transforme les marchés financiers où les entreprises qui ont consolidé les commentaires de données ont acquis des avantages insurmontables par rapport aux commerçants traditionnels.
Par exemple, les assureurs peuvent adopter cette approche pour suivre les scénarios de risque génèrent le plus de demandes de politique et génèrent automatiquement des variations de contenu sur des thèmes réussis. Les services de streaming peuvent analyser quels styles prévisuaux entraînent des abonnements et générer des milliers de variations de différents segments d’audience. La clé est que chaque itération rend le système plus intelligent et qu’il n’est pas facilement surmonté par les concurrents qui créent des barrières. Ceci est similaire à la façon dont les fonds spéculatifs quantitatifs dominent le marché par l’accumulation de données et les améliorations des algorithmes.
La philosophie de Zhang déclare: « Dans un espace dominé par les manifestations et les prototypes, Crei se démarque de faire des choses difficiles.
Cette approche axée sur les revenus nécessite d’identifier les processus qui dépassent la valeur que les coûts de créativité humaine sont fournis. La création de contenu viral représente un de ces domaines dans l’industrie. La construction d’une boucle de rétroaction intégrée assure une amélioration continue plutôt qu’une automatisation statique. L’architecture basée sur des éléments permet une grande quantité de personnalisation dans les contraintes de marque. Les modèles de partage de valeur adaptent les avantages de l’IA pour les professionnels créatifs plutôt que de les remplacer complètement par des professionnels de la création.
Travail virtuel de l’IA: réalité économique
Le Bureau of Labor Statistics compte 3 600 modèles spécialisés aux États-Unis. Naomi Ellis de l’Arizona State University soutient que les experts des outils d’IA conserveront des avantages plutôt que d’échanger des visages.
La transition dans l’industrie de la mode propose des modèles concrets. H&M modèle la propriété du jumeau numérique et crée une source de revenus continue. Le marché de CRETI vous permet également de l’obtenir à partir de modèles de virus conçus par des créateurs de contenu. Ce changement pourrait changer l’industrie créative avec le passage des paiements ponctuels aux revenus répétitifs.
Ces nouvelles «inphonomiques» se sont révélées convaincantes. Aux États-Unis, les tournages de mode professionnels coûtent généralement entre 10 000 $ et 30 000 $ pour une production quotidienne (il y a des éditoriaux haut de gamme qui coûtent plus de 50 000 $ pour les campagnes exclusives). Les tarifs quotidiens du modèle varient généralement de 500 $ à 5 000 $, les talents d’élite gagnant plus. Les agences créatives peuvent facturer entre 10 000 $ et 50 000 $ pour le concept de premier virus numérique, mais jusqu’à 100 000 $ en productions majeures, une nouvelle vague de plateformes d’IA offrira un contenu de mode de studio presque illimité pour seulement 29 à 59 $ par mois, ce qui réduit considérablement les barrières aux marques et aux créateurs.
Street Vogue illustre les possibilités de conversion. Dans les six mois suivant l’adoption de CRETI, l’entreprise est passée de 1 à 20 employés, augmentant les revenus de 12 fois. Clé: AI redirige les budgets de production pour la distribution du contenu généré et l’amplification payante.
Cependant, la loi sur les travailleurs de la mode de New York établit des restrictions de conformité telles que le consentement explicite, les paramètres d’utilisation détaillés et les exigences pour les contrats d’IA individuels. Ceux-ci peuvent également apparaître dans d’autres industries, tels que les soins de santé (données des patients), la finance (décisions d’algorithmes) et l’emploi (évaluation automatique). La conformité réglementaire doit être intégrée à l’architecture depuis le début. Et idéalement, la transformation de la main-d’œuvre nécessite des modèles de planification positive et de partage de valeur.
Examen du marché des approches basées sur l’IA
Certaines sociétés sont en concurrence sur ce marché avec une approche claire. Botika convertit les images de produits plats en photos sur model, Lalaland.ai crée des avatars numériques complets pour l’intégration de la conception 3D, et VModel.ai met l’accent sur le traitement en vrac. Cependant, combiner des idées de virus avec la génération de contenu semble être la prochaine frontière.
Le contexte plus large révèle des opportunités importantes. Selon Gartner, « 91% des dirigeants informatiques de la vente au détail priorisent l’IA en tant que la principale technologie qu’ils mettra en œuvre d’ici 2026. » Cependant, les défis restent. « Malgré une dépense moyenne de 1,9 million de dollars pour l’initiative Genai 2024, moins de 30% des dirigeants de l’IA déclarent être satisfaits des rendements d’investissement de l’IA. » Cet écart entre la satisfaction des investissements indique que le marché a besoin de solutions qui offrent une valeur commerciale mesurable plutôt que de simples capacités techniques.
L’analyse de McKinsey ajoute une perspective sur les applications créatives. « Jusqu’à 25% des possibilités de la mode IA proviennent du côté créatif », a déclaré le consultant. La société d’études de marché Market.Us a prédit l’année dernière que «l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la vente au détail de mode pourrait réduire considérablement les coûts des stocks».
D’autres marques examinent également les approches basées sur l’IA. Les détaillants de mode en ligne Shein et Cider adoptent tôt CRETI, avec l’influenceur virtuel Lil Miquela générant 11 millions de dollars par an, et l’initiative Twin Digital de H&M semble être une acceptation à l’échelle de l’industrie.
Prendre des pages de la mode
Toutes les industries sont confrontées aux mêmes défis que l’industrie de la mode. Il ne s’agit pas seulement d’améliorations progressives, il s’agit d’utiliser l’IA pour l’innovation de base. La transition des outils d’IA aux agents d’IA marque une évolution autonome importante. Il s’agit d’un système qui fait plus que soutenir, mais qui est proactif pour travailler à l’organisation pour atteindre ses objectifs stratégiques.
Le succès nécessite de résoudre des problèmes coûteux avec un retour sur investissement mesurable. Les organisations doivent créer des systèmes qui s’améliorent grâce à l’utilisation et à la création de douves compétitives à partir des données. Ce modèle est similaire aux finances transformées des transactions algorithmiques. Les premiers adoptants, qui ont construit des boucles de rétroaction des données et des systèmes de trading autonome, ont réalisé des avantages que les entreprises traditionnelles n’ont jamais surmontées.
La vision de Zhang va au-delà de la mode de « nous allons être le moteur d’idées pour tout ». Cela positionne l’IA en tant que plate-forme créative universelle plutôt que comme une automatisation des tâches. Les entreprises qui comprennent cette distinction transformeront non seulement leurs opérations, mais leur proposition de valeur et leur modèle commercial dans son ensemble.
La technologie existe et l’économie ne peut être refusée. La transformation de l’IA de la mode fournit un plan pour d’autres industries. Les organisations qui adaptent ces leçons à leurs propres contextes définissent l’avenir de l’économie numérique. Ceux qui attendent une clarté parfaite, ou ceux qui ont été adoptés par la conformité, la main-d’œuvre ou d’autres obstacles, peuvent découvrir que leurs concurrents ont déjà construit des avantages qui ne peuvent pas être surmontés via une plate-forme d’IA intégrée.
