L'IA dans la mode : comment Otrium utilise l'IA pour la robotique et la création de contenu

L'intelligence artificielle (IA) redéfinit l'industrie de la mode avec une rapidité fulgurante. Tandis que certaines entreprises attendent, d'autres prennent les devants.

La plateforme de déstockage Otrium utilise l'intelligence artificielle aussi bien en back-office, dans son entrepôt, qu'en front-office, avec du contenu généré par l'IA. Son cofondateur, Milan Daniels, nous a expliqué la manière dont cette technologie rend l'entreprise plus rapide, plus intelligente et plus orientée client, et quelles opportunités il entrevoit pour l'avenir.

Comment appréhendez-vous l'IA ? Pour quelles raisons Otrium utilise-t-elle l'intelligence artificielle ?

Milan Daniels : En tant qu'entreprise, nous sommes enthousiasmés par les possibilités que nous offre l'IA. Les développements sont rapides. Pour nous, il s'agit de tester, d'apprendre et de déployer ce qui fonctionne.

Nous utilisons actuellement l'IA de deux manières. Dans notre entrepôt, nous avons recours à la robotique et à l'automatisation, notamment avec Autostore : une machine de « pick-and-pack » automatisée qui calcule les itinéraires les plus rapides pour préparer les commandes grâce à l'IA. Cela nous permet de réduire les coûts et d'être plus rapides pour nos clients.

Par ailleurs, nous utilisons l'IA générative pour créer des visuels pour les articles dont nous ne recevons pas de photos de produits ou de mannequins. Cela améliore la présentation et augmente le taux de conversion. Nous le faisons depuis environ quatre mois, alors que nous avons introduit la robotique et l'IA dans notre processus logistique plus tôt cette année, en avril.

Dites-nous en plus. Tout d'abord, comment s'est déroulée la transition vers l'automatisation et l'IA dans votre entrepôt ?

Cette transition vers l'automatisation et l'IA dans notre entrepôt est techniquement très complexe et exige une collaboration étroite. Nous l'avons menée avec Bleckmann, notre partenaire logistique, Kardex, qui gère les machines, et Autostore. Nous avons travaillé à quatre pour rendre l'installation opérationnelle. Ces entreprises cumulent des décennies d'expérience – Kardex et Autostore le font également pour de nombreuses autres sociétés.

Pour nous, il s'agissait surtout de se lancer au bon moment. C'était un investissement considérable, rendu possible uniquement parce que nous avons atteint une échelle où cela devient économiquement viable. C'était une étape importante pour nous.

Quel a été l'impact de l'entrepôt piloté par l'IA sur vos opérations ? Quels en ont été les bénéfices ?

La différence est énorme. Nous avons plus de capacité et avons besoin de moins de personnel (les effectifs ont diminué de 70 %). De plus, il est appréciable que le personnel de l'entrepôt ait moins de tâches répétitives à effectuer et, comme je l'ai déjà dit, nous pouvons servir les clients plus rapidement.

Et puis il y a les gains d'efficacité : l'argent économisé est réinvesti dans un meilleur service ou dans notre budget marketing. Cela nous rapproche de la rentabilité.

En plus d'une machine de préparation de commandes, nous avons également Genesis, une machine qui emballe les boîtes. Et bientôt, nous ajouterons une machine de mise sous sachet plastique, qui emballe automatiquement les produits dans un sac en plastique.

En même temps, chaque système a sa propre courbe d'apprentissage. Travailler avec des humains présente des défis, mais il en va de même pour les robots. Parfois, ils s'arrêtent et doivent être redémarrés. Cette vulnérabilité et cette complexité technique en font également partie.

Comment utilisez-vous l'IA générative et quels bénéfices en avez-vous tirés ?

Otrium travaille avec 250 marques et reçoit 5 millions d'articles en stock chaque année. Parfois, il manque des photos sur mannequin ou nous n'avons pas les droits pour les utiliser sur des plateformes tierces comme la nôtre. Comme nous travaillons principalement avec des stocks résiduels, la profondeur par SKU (Unité de Gestion de Stock, ndlr) est souvent faible. Il n'était donc pas rentable d'organiser des séances photo coûteuses. Le problème, c'est que sans photos sur mannequin, un produit se vend mal. Grâce à l'IA générative, nous pouvons proposer cela de manière rentable et ainsi améliorer la présentation.

Nous créons également en interne des visuels d'inspiration et des campagnes, par exemple pour des newsletters ciblées. Alors que les marques de mode traditionnelles travaillent avec les saisons, nous devons gérer des produits en constante rotation. L'IA générative nous permet de créer rapidement du contenu autour de ces produits. Manuellement, nous n'aurions jamais pu le faire à cette échelle. Les retours des clients à ce sujet sont également très positifs.

Qu'est-ce que l'IA exige de vos employés ? L'IA générative comporte aussi son lot de défis...

Le défi avec l'IA générative, c'est que de nouveaux outils et services apparaissent constamment. Cela crée beaucoup de mouvement et un certain chaos : vous investissez peut-être dans une solution, et un mois plus tard, une nouvelle version ou une alternative dix fois plus performante sort et fait partie d'une suite plus large, comme avec Google Gemini.

Cela demande une énorme flexibilité de la part de notre équipe. Il ne faut pas s'attacher à une seule solution, mais réévaluer constamment quel outil est le plus adapté à ce que nous voulons créer. C'est très différent d'avant, où l'on choisissait une solution SaaS et on l'utilisait pendant des années.

Selon vous, où se situent les plus grandes opportunités de l'IA pour l'avenir ?

Nous voyons un grand potentiel dans plusieurs domaines. Le sizing est très important. Pas seulement pour nous, mais pour l'ensemble du secteur de la mode. Grâce à l'IA, nous pouvons tendre vers une plus grande uniformité des tailles. Il s'agit aussi d'apprendre des retours et de mieux conseiller le client sur la taille à choisir.

Le deuxième domaine est l'image animée. La photographie sur mannequin est actuellement statique, mais si elle devient vidéo, cela offrira de nouvelles fonctionnalités, comme la possibilité de faire pivoter ou de zoomer. Cela rapprocherait l'expérience en ligne de celle du shopping en magasin.

Avez-vous un conseil pour les autres entreprises de mode en matière d'IA ?

Je n'aime pas dire aux autres ce qu'ils doivent faire, mais je peux partager notre expérience. Otrium a commencé très tôt avec les lookbooks IA, même s'ils n'étaient pas très convaincants à l'époque. Nous savions que la technologie s'améliorerait rapidement. Mon conseil : n'attendez pas que quelque chose soit parfait, commencez à utiliser l'IA à temps et évoluez avec elle. Ceux qui s'y mettent plus tard risquent de prendre du retard et de perdre un avantage concurrentiel.

Récemment, Otrium a lancé un nouveau segment : la beauté. De plus, l'entreprise est de nouveau active au Royaume-Uni : ce marché est désormais directement desservi depuis son entrepôt principal à Almelo (Pays-Bas).

Votre entreprise utilise-t-elle l'IA dans le design, la logistique ou la gestion des stocks ? Faites-le nous savoir via tip@fashionunited.com et partagez vos expériences avec la rédaction.

Sources :
- Interview avec Milan Daniels, cofondateur d'Otrium, le 22 septembre 2025.
- Outils d'IA pour la transcription de l'interview et l'aide à la rédaction.

Cet article a été traduit à l'aide d'un outil d'intelligence artificielle, puis vérifié et édité par un journaliste de FashionUnited.

FashionUnited utilise des outils linguistiques d'intelligence artificielle pour accélérer la traduction et la relecture des articles d'actualité afin d'améliorer le résultat final. Nos journalistes gagnent ainsi du temps et peuvent se consacrer à la recherche et à la rédaction d'articles originaux. Les articles traduits à l'aide de l'IA sont soigneusement examinés par un rédacteur de notre équipe. Pour toute question ou remarque, n'hésitez pas à nous écrire à info@fashionunited.com.