À mesure que l’industrie de la mode évolue, l’analyse des images de défilés devient cruciale pour anticiper les tendances. WGSN, autorité mondiale en matière de prévisions de consommation et de design, emploie des technologies avancées pour étiqueter et classer les images des podiums. Cassandra Rosenthal, senior manager de la gestion des ressources numériques chez WGSN, nous dévoile comment une équipe d’experts en mode et en IA identifie les tendances à partir d’images. Chaque collection capturée sur les podiums devient une donnée essentielle, analysée par des systèmes perfectionnés pour répondre aux besoins des créateurs et des marques à l’échelle mondiale.
Un Travail de Catalogage Gigantesque
La bibliothèque WGSN rassemble plus de cinq millions d’images, couvrant 25 ans d’histoire des podiums, des défilés majeurs de New York, Londres, Milan et Paris jusqu’aux collections régionales. Cette immense base de données ne se limite pas à un simple classement visuel : elle inclut une analyse détaillée et étiquetée des silhouettes, matières, imprimés et embellissements. Chaque tenue est ainsi découpée en éléments spécifiques, facilitant l’identification des tendances clés de chaque saison.
« Nous classons les images en 27 catégories de vêtements et d’accessoires, allant des robes de cocktail aux pièces structurées. Chaque image est étiquetée par couleur, silhouette, matière, et détails de conception, » explique Cassandra Rosenthal.
L’IA pour Accélérer l’Étiquetage des Images
À partir des collections printemps-été 2025, WGSN déploiera l’IA pour automatiser le processus de catalogage des images en temps réel, permettant ainsi une mise à disposition rapide des ressources aux clients. Les images sont d’abord recadrées et étiquetées automatiquement pour ensuite être vérifiées et enrichies par l’équipe d’experts, assurant une précision exceptionnelle dans les détails et la catégorisation.
Les labels incluent des attributs aussi variés que la forme (ourlet bulle, empire), la matière (brillant, froissé) et les éléments de conception (volants, encolure cœur). Grâce à l’IA, WGSN peut livrer des données détaillées à ses clients quelques minutes après la fin des défilés, un exploit qui révolutionne la planification des saisons à venir.
La Bibliothèque WGSN : Première Source des Tendances Émergentes
Les défilés de mode sont le premier lieu d’observation des changements de styles, et WGSN en fait le pilier de ses prévisions grâce à son indice STEPIC. Cet outil analyse les images des défilés en croisant données qualitatives et quantitatives — comme les recherches en ligne des consommateurs et les tendances observées en magasins. En utilisant ces données, WGSN parvient à anticiper les tendances jusqu’à 24 mois en amont, donnant aux marques les insights nécessaires pour créer des collections au plus près des désirs futurs des consommateurs.
Des Images Précieuses pour les Merchandisers et Acheteurs
Les merchandisers et acheteurs peuvent utiliser les images WGSN pour identifier les styles et couleurs porteurs, et les intégrer dans leurs collections à venir. Avec l’appui de l’IA, les données sur la longévité des tendances permettent de prédire celles qui auront un impact durable et de déterminer les investissements les plus judicieux. Selon Rosenthal, l’objectif est de fournir aux professionnels un accès immédiat aux tendances de podiums, enrichi par des insights issus des réseaux sociaux et des ventes en magasins.
L’Avenir de la Prévision de Mode
À l’ère de l’IA et des big data, WGSN redéfinit le futur de la prévision en mode, offrant aux marques une vision stratégique de leur marché. Grâce à une combinaison unique de technologie et d’expertise humaine, l’entreprise permet aux créateurs d’anticiper les changements, de réagir rapidement aux nouvelles tendances et de proposer des produits alignés avec l’évolution des goûts des consommateurs.
- Pour plus d’informations sur les services de WGSN : www.wgsn.com