La science des données n'est pas seulement un mot à la mode dans le domaine des technologies de l'information, c'est le nom de la section de l'informatique consacrée au travail avec les données, qui trouve aujourd'hui son application même dans l'industrie de la mode. Une chose est sûre : l'avenir est déjà là. En outre, la mode et la technologie nous facilitent la vie et s'efforcent d'élever la consommation responsable au rang de valeur supérieure. À la veille du prochain Fashion Tech Summit, la rédaction de FWD s'est entretenue avec l'un des meilleurs experts dans le domaine de l'analyse et de l'exploration des données (en d'autres termes, la science des données) et lui a demandé pourquoi elle est importante pour l'industrie de la mode, comment utiliser la technologie pour les maisons de couture et les marques, et si la mode peut exister sans la technologie.

Pourquoi la science des données est-elle importante pour l'industrie de la mode ?

La science des données et l'analyse commerciale en général ont toujours été importantes pour tous les secteurs d'activité. Le secteur de la mode ne fait pas exception.

Grâce à la vague d'engouement pour le Big Data, les données sont devenues courantes et populaires. Grâce à l'intelligence artificielle et aux applications d'apprentissage automatique, nous sommes à l'aube de nouvelles découvertes. Néanmoins, il s'agit d'un processus évolutif naturel de ce qui a toujours intéressé l'humanité : comprendre une situation mieux et plus profondément afin de prendre des décisions plus rapidement. Il y a quelques milliers d'années, Hammurabi dirigeait son royaume à l'aide d'outils d'analyse simples ; dans les années 60, mon père utilisait des modèles prédictifs pour optimiser la comptabilité des pièces. Aujourd'hui, nous disposons de plus de données, d'outils et d'algorithmes.

Je reformulerais le problème en l'associant aux questions qui se posent dans l'industrie de la mode : dans quels domaines y a-t-il un manque de connaissance, de compréhension ou d'efficacité ? Dans quels domaines le cerveau humain ne peut-il pas, à lui seul, comprendre les choses suffisamment bien pour prendre une décision éclairée ? Dans tous ces domaines, vous pouvez obtenir de bien meilleurs résultats grâce à la science des données.

Quelles sont les nouvelles approches du travail avec les données et les spécificités de leur utilisation dans l'industrie de la mode ?

Il existe un nombre infini d'approches et elles dépendent de la tâche de chaque entreprise spécifique, qui est la seule à connaître les spécificités de ses besoins. Chaque fois qu'elles estiment avoir besoin d'une approche plus profonde ou plus large, il y aura une application de l'analyse des données.

Il y a des domaines où travailler avec des données est tout simplement essentiel :

- Vue d'ensemble des clients - 360 pour tout comprendre sur les clients ;
- Modélisation du processus d'achat pour prévoir les opportunités de ventes croisées et augmenter le montant des ventes ;
- Optimisation de la logistique pour assurer une livraison rapide des marchandises ;
- L'analyse marketing pour augmenter les ventes ;
- L'analyse des médias sociaux pour influencer les médias sociaux.

Comment la haute technologie peut-elle être utilisée dans l'industrie de la mode ?

La haute technologie trouve de nouvelles applications intéressantes.

- L'analyse d'images peut permettre la reconnaissance automatique d'articles vestimentaires afin d'améliorer le marketing ou de donner des conseils sur la création d'images ;
- La réalité virtuelle ou la réalité augmentée peuvent vous montrer à quoi vous ressemblez dans certains vêtements ;
- Les modèles d'intelligence artificielle peuvent apprendre quelles couleurs ou quels styles vous conviennent le mieux ;
- Les statistiques avancées peuvent identifier des modèles, des groupes et des tendances dans votre base de clients afin de mieux les servir.

Là encore, il existe des milliers d'idées pour répondre aux questions de votre entreprise.

Avez-vous déjà travaillé avec des entreprises de mode ? Comment un professionnel de la science des données peut-il les aider ?

J'ai conseillé une startup très intéressante appelée Savitude, qui utilise l'IA pour personnaliser les vêtements en fonction de la taille. Son objectif est de faciliter votre choix et de vous éviter d'acheter des articles qui ne vous iront pas bien en fonction de votre corpulence. Cette technologie vous permet d'abord de parcourir l'ensemble de la gamme de produits, puis, à l'aide de vos neuf paramètres clés et des informations relatives à votre mode de vie, elle vous recommande ce qui vous convient le mieux.

J'ai également travaillé sur l'analyse du comportement des clients : comment ils se déplacent dans le magasin, où ils s'arrêtent et ce qui retient leur attention. Il faut savoir cela pour mieux organiser le merchandising.

Du point de vue de l'analyse, toute intelligence économique peut être utile si elle s'accompagne d'actions.

Les réseaux neuronaux sont déjà capables de peindre des tableaux dans le style d'artistes célèbres - il suffit de se rappeler, par exemple, le projet "New Rembrandt" réalisé avec le soutien de Microsoft. Quand les réseaux neuronaux seront-ils capables de créer des œuvres d'art indépendantes, et pas seulement ?

L'art part de l'âme, des émotions, des sentiments : les machines n'en seront jamais capables. Ce qu'elles produisent, ce sont des produits, pas des œuvres d'art dans lesquelles l'artiste a mis toute son âme.

Bien sûr, les machines peuvent créer de belles choses, agréables à regarder. Mais ce ne sera jamais de l'art. Les machines peuvent-elles produire des vêtements cool ? Absolument. Mais je me sentirai toujours mieux dans les choses dans lesquelles un être humain a mis toute son âme.

Dans le cadre du Fashion Tech Summit, il y aura un concours de startups. Comment les startups stockent-elles les données ?

Cela dépend du volume, de la vitesse et du type de données que vous stockez. En outre, étant donné que les meilleures analyses sont celles qui sont utiles à l'entreprise et qui peuvent être appliquées, je choisirais certainement des solutions qui impliquent une évolution flexible et un accès facile pour l'entreprise, parce qu'en fin de compte, c'est l'entreprise qui sera le principal utilisateur de ces données.

Comment le commun des mortels peut-il appliquer les connaissances en science des données dans la vie réelle ?

L'application d'algorithmes et de données pour une visualisation avancée est devenue très simple. Après une formation minimale, nous pouvons tous utiliser les régressions logistiques, la forêt aléatoire ou la méthode k-means.

Il n'y a rien de très compliqué. Il suffit de prendre en compte quelques aspects :

- Avons-nous défini exactement ce que nous recherchons ? Sans question claire, l'analyse statistique n'a pas lieu d'être.
- Avons-nous accès aux données pertinentes ? Les ensembles de données ne sont pas toujours disponibles. Elles doivent être collectées avant toute analyse.
- Disposons-nous de données de bonne qualité ? Nous devons nous rappeler que des données incomplètes, des informations non fiables, l'utilisation de variables non pertinentes conduiront en fin de compte à des résultats inexacts.
- Comprenons-nous correctement l'essence des algorithmes ? Si nous ne connaissons pas la signification des "lettres" dans les résultats, nous obtenons des questions confuses telles que "La valeur de P, Pr (> | t |) 0,278657, est-elle bonne ou mauvaise ?", ce qui nous rend encore plus perplexes quant à la fiabilité du modèle.
- Choisissons-nous le bon modèle de prédiction ?
- Quelle est la robustesse du processus pour que nous puissions effectuer cette analyse régulièrement sans perdre de temps ?

Qu'est-ce que la mode sans la technologie ?

La mode n'a pas besoin de technologie, mais il y a des questions complexes qui nécessitent la technologie. Avec la multiplication des interactions, la mondialisation rapide et la diminution de la tolérance à l'égard des solutions intuitives, la mode, comme tout autre secteur, doit être dotée d'une intelligence auxiliaire. Nos cerveaux ne suffisent pas pour tout voir, tout comprendre et tout traiter : c'est un domaine où la technologie est utile.

Fashion Tech Summit 2018 (31.08-2.09 2018) est un nouveau format d'événement éducatif qui vise à créer une plateforme de qualité pour l'interaction entre les industries de la mode et de la technologie. L'un des meilleurs experts en science des données au monde, qui enseigne à l'université de Stanford, sera l'un des intervenants du sommet. Gauthier parlera des nouvelles approches pour travailler avec les données et des particularités de leur utilisation dans l'industrie de la mode.