iMuse.AI : développement virtuel de vêtements et designers « superhéros »

En 2026, l'industrie de l'intelligence artificielle pourrait atteindre un point d'inflexion, passant de l'ère des concepts et des récits à un stade d'application pratique prouvée par le marché. Le 10 janvier lors du sommet AGI-Next, le Professeur Tang Jie de l'Université de Tsinghua et fondateur de Zhipu a tiré une conclusion clé : "Après l'émergence de DeepSeek, la concurrence dans le paradigme Chat est largement terminée, et l'étape suivante sera la transition vers un travail réel". Yao Shunyun a également noté que par rapport au marché ToC, les utilisateurs dans les scénarios ToB sont plus disposés à payer pour les capacités du modèle, car ces outils d'IA peuvent aider les propriétaires d'entreprises à améliorer l'efficacité du travail.

Cependant, pendant longtemps, le logiciel ToB en Chine n'a pas été considéré comme un commerce "sexy". Bien que plusieurs entreprises ToB étrangères aient des capitalisations boursières dans les centaines de milliards de dollars, le développement de nombreuses entreprises ToB chinoises n'a pas répondu aux attentes, et une attitude relativement prudente ou même pessimiste envers le marché ToB chinois prévaut au sein de l'industrie. D'une part, la volonté des entreprises chinoises à payer a été faible pendant longtemps.

De nombreuses entreprises se sont habituées à utiliser des outils gratuits, et si elles ne peuvent pas les obtenir gratuitement, elles basculent souvent vers des solutions alternatives moins chères. D'autre part, la chaîne de prise de décision pour les achats de logiciels d'entreprise est complexe, et l'accord final dépend souvent non seulement du produit lui-même, mais est étroitement lié aux relations commerciales, aux ressources de canal et aux réseaux de contacts. Dans cet environnement, les prestataires de services manquent de motivation pour investir continuellement dans la recherche et le développement de produits, et le marché se déplace progressivement vers une concurrence homogène, les guerres de prix et l'expansion des fonctionnalités deviennent la norme, et la concurrence devient de plus en plus épuisante.

Mais la fondatrice d'iMuse, Gu Yingying, estime que l'émergence de l'IA perturbe cette vieille logique. À son avis, l'ère de l'IA réaffirmera la valeur du "produit est roi" et fournira aux entreprises qui possèdent réellement une force produit un pouvoir de tarification raisonnable. "Le soi-disant produit est roi n'est pas qu'un slogan, mais un investissement continu dans la recherche et le développement pour créer des produits qui créent réellement de la valeur pour les clients", souligne Gu Yingying.

Cette valeur doit satisfaire à deux conditions préalables : d'abord, l'effet doit être visuellement apparent, et deuxièmement, l'avantage peut être clairement calculé. En conséquence, Gu Yingying et son équipe ont développé la plateforme de développement virtuel iMuse.AI, couvrant le processus complet de conception et de développement.

iMuse.AI, la première plateforme intelligente de Chine spécialisée dans la conception de vêtements, cherche à résoudre plusieurs problèmes structurels qui existent depuis longtemps dans l'industrie de la mode : homogénéité créative sérieuse, guerres de prix intenses et désalignement entre le développement de produits et les besoins réels du marché. Seulement six mois après le lancement, iMuse.

AI a établi des partenariats avec plusieurs grands fabricants de vêtements tels que Ellassay Group, Beyond Group et JNBY. Gu Yingying, fondatrice d'iMuse.AI, a plus de 10 ans d'expérience dans la technologie et l'industrie textile.

Elle note que actuellement l'industrie de la mode fait universellement face à un dilemme : certaines entreprises préfèrent suivre des modèles populaires, maintenant l'échelle par la copie et la concurrence par les prix, mais les bénéfices continuent de décliner, les investissements en recherche et développement sont difficiles à maintenir, conduisant finalement à un cercle vicieux ; d'autres entreprises tentent de créer des marques différenciées, mais se heurtent souvent à des problèmes d'investissements initiaux élevés, de coûts importants d'essais-erreurs et de risques d'échec inacceptables. En 2023, Gu Yingying a réalisé que l'émergence de la technologie d'IA pourrait offrir une nouvelle solution à ce dilemme. Grâce au développement virtuel abordable, les entreprises peuvent mener un grand nombre d'expériences de conception sans recourir à la production physique, et reporter les commentaires du marché au stade du développement, réduisant ainsi les risques et réalisant l'innovation différenciée.

Ce changement transforme la logique de développement dans l'industrie de la mode. Pour atteindre cet objectif, iMuse.AI couvre un spectre complet de scénarios de conception, du design de vêtements finis, du design de tissu et de motif, aux affichages de modèles en vêtements et à l'aperçu de l'exposition spatiale, cherchant à connecter toute la chaîne de l'inspiration de conception à l'affichage de vêtements finis et à la présentation de l'effet visuel au détail.

Grâce aux caractéristiques mentionnées ci-dessus, les concepteurs n'ont qu'à entrer les exigences de modification à l'aide d'images et du langage naturel, et le modèle d'IA peut comprendre les intentions de conception et compléter la création et l'ajustement d'images, éliminant complètement les opérations manuelles répétitives telles que le découpage et le collage dans Photoshop traditionnel. Une telle amélioration significative de l'efficacité entraînera inévitablement des changements dans l'industrie. Les entreprises peuvent séparer le "développement virtuel" du "développement physique" : avant de procéder au prototypage physique, commencez par compléter la vérification du marché par la conception virtuelle, améliorant ainsi l'efficacité du développement physique et réduisant les déchets.

À l'aide de l'IA, la présentation réelle du design de style aux combinaisons de modèles peut être réalisée sans l'aide de "vêtements finis physiques". Sur cette base, certains clients d'iMuse ont commencé à utiliser la méthode des "réunions d'examen virtuelles" - l'équipe marketing présente des commentaires et ajuste les conceptions en temps réel via des conférences en ligne en fonction des images des effets du haut du corps générées par l'IA, afin d'éviter que les styles qui ne répondent pas aux besoins du marché n'atteignent le stade du développement physique. Certaines entreprises organisent même des "foires commerciales virtuelles" avant les foires commerciales traditionnelles, présentant des produits virtuels aux franchisés ou aux clients clés et arrêtant directement la production de produits physiques pour les styles qui ne reçoivent pas de commandes.

Le développement virtuel non seulement réduit les coûts mais raccourcit également considérablement le cycle de retour du marché. Gu Yingying a rapporté que dans le modèle traditionnel, le taux de rejet des échantillons dans l'industrie de la mode varie généralement de 1:2 à 1:3, et grâce au développement virtuel, les déchets d'échantillons peuvent être réduits de plus de 60%. Plus important encore, le développement virtuel peut être modifié à tout moment, raccourcissant le cycle de retour du marché.

Les ajustements de conception peuvent être complétés à plusieurs reprises avant le début de la saison des ventes, pour éviter les pertes doubles de temps et de coûts dues à des cycles de modification trop longs et aux fenêtres d'inscription manquées. À l'avenir, la "pré-vente sans biens physiques" pourrait devenir la norme : les marques peuvent d'abord utiliser l'IA pour créer des centaines de conceptions virtuelles pour tester le marché, puis produire en masse seulement un petit nombre de styles avec les meilleures performances de données. Grâce à une telle "conception basée sur les données", les risques d'inventaire à long terme dans l'industrie de la mode pourraient être résolus autant que possible.

Par rapport au côté corporatif, l'autonomisation que iMuse.AI fournit aux designers peut être plus directe. Selon Gu Yingying, l'IA change la structure des capacités de la profession de designer.

Dans l'industrie de la mode traditionnelle, les designers sont souvent strictement limités à une seule sous-catégorie, comme les vêtements pour femmes, hommes ou enfants, et le travail sur la conception de motifs, le co-branding d'IP, etc. nécessite généralement une collaboration externe. Ce n'est pas une préférence pour la division du travail, mais est déterminé par le système de compétences - les différentes catégories ont des chemins d'apprentissage complètement différents, et développer chaque compétence signifie un investissement en temps prolongé.

L'émergence d'iMuse.AI a dans une certaine mesure brisé cette frontière. Grâce à l'intervention d'outils d'IA, les concepteurs peuvent rapidement basculer entre différents domaines de conception, et les méthodes qui autrefois nécessitaient des années de formation se compriment en capacités d'outils, et les jugements esthétiques commencent à se traduire directement en efficacité de production.

Ce changement s'est déjà manifesté dans la pratique au sein d'iMuse. Gu Yingying a déclaré qu'actuellement presque tous les exemples de clients de l'entreprise ont été complétés par un jeune designer diplômé il y a environ six mois, et couvrent divers styles et catégories. Ce concepteur a obtenu son diplôme de l'Université de Donghua, est actuellement revenu à son alma mater pour enseigner, et participe à des cours ouverts conjointement par iMuse et Donghua pour partager comment il utilise l'IA comme outil principal pour façonner un nouveau mode de production.

"Si autrefois un designer débutant devait atteindre un tel niveau d'habileté complet, cela aurait pu prendre plus de dix ans ou même toute une vie pour couvrir autant de dimensions des capacités de designer", a commenté Gu Yingying. Cependant, Gu Yingying a également souligné que l'IA n'a pas effacé les différences individuelles, mais au contraire a augmenté l'écart de "pensée" par "égalisation des compétences". Les compétences sont la "forme" qui peut être remplacée par des outils, et ce qui augmente réellement l'écart est le jugement esthétique, la compréhension culturelle, la restructuration de l'information et la construction de valeur, c'est-à-dire les capacités de niveau supérieur.

En d'autres termes, l'IA réalise l'"égalisation des compétences", mais n'apporte pas l'"moyennage des capacités". En effet, lorsque les capacités individuelles augmentent, la structure du personnel des entreprises change vraiment - parmi les clients partenaires d'iMuse, certaines entreprises ont réduit environ 50% des coûts de personnel en trois mois. Mais Gu Yingying estime que cela ne signifie pas simplement "remplacer les gens par l'IA", mais plutôt que l'IA oblige à certains égards les gens à explorer et à contempler de nouvelles frontières de valeur.

Elle observe que lorsque les designers ne sont plus limités par la technique, et que la chaîne d'approvisionnement réalise "des coûts d'essai-erreur nuls", l'industrie de la mode du futur peut devenir plus personnalisée et diversifiée, et l'industrie de la mode peut vraiment ouvrir une explosion de créativité. Parlant des principales orientations du développement futur d'iMuse, Gu Yingying a déclaré que d'abord, c'est aider les entreprises à accumuler des actifs numériques. Dans les entreprises textiles traditionnelles, les styles populaires sont souvent considérés seulement comme le résultat d'un examen répété, et les entreprises ne maîtrisent pas réellement la source des références, le chemin de conception, ainsi que la logique des jugements et le processus de pensée du designer à ce moment-là.

En préservant systématiquement chaque maillon du processus de conception, iMuse permet aux entreprises d'exploiter pleinement ces connaissances dans la conception future. Cela transforme le processus de développement de vêtements, qui était autrefois fortement dépendant de l'expérience personnelle et était non structuré, pour la première fois en un processus systématique structuré, mesurable et optimisable de manière durable. Une autre orientation est la construction de nouvelles scènes de contenu et de commerce autour de la "dématérialisation".

iMuse a lancé la plateforme de contenu iChuanyi pour les biens sans produits physiques, tentant d'intégrer la conception et le développement, la démonstration de contenu et la pré-vente de commerce électronique dans un seul système virtuel, pour compléter la vérification et la distribution sans passer à la production physique, réduisant ainsi les coûts globaux d'essais-erreurs dans l'industrie. En revenant à une question plus macroscopique : ToB a-t-il des opportunités en Chine à l'ère de l'IA ? Gu Yingying donne une réponse affirmative.

À son avis, les entreprises chinoises ne manquent pas du désir de payer, mais souhaitent plutôt payer pour la certitude actuelle. Dans ce contexte, "le produit est roi" sera testé à nouveau : lorsque les capacités produit démontrent une avance fulgurante, même dans les scénarios ToB, il peut maintenir des prix plus élevés et former un cycle positif - des prix plus élevés soutiennent à leur tour l'investissement continu dans la recherche et le développement, créant finalement une barrière systémique au sens vrai.