Le scorecard de l’IA : ce que 15 groupes de mode ont réellement publié sur leur usage de l’IA

L’agent d’IA générative interne de LVMH, MaIA, traite désormais plus de 2 millions de requêtes par mois pour 40 000 collaborateurs, selon un article du Wall Street Journal cité par PYMNTS en juin 2025. Ce seul chiffre en dit plus que ce que la plupart des plus grands groupes de mode du monde ont publié sur l’ensemble de leur usage de l’intelligence artificielle.

Pour savoir qui fait quoi, nous avons construit un scorecard transparent de 15 grands groupes de mode du luxe, du sportswear, de la fast fashion, du denim et de la vente en ligne, en ne notant que ce qu’ils ou la presse crédible ont rendu public depuis janvier 2024. La réponse à la question du titre est inégale : les outils de chat et de style tournés vers le client sont désormais courants, l’IA dans la planification et la chaîne d’approvisionnement est bien moins souvent communiquée, et les résultats mesurés sont rares. Un seul groupe, H&M, a publié un cadre de gouvernance de l’IA détaillé.

Le sujet est d’actualité parce que investisseurs, régulateurs et collaborateurs commencent à poser la même question. Mannequins et photographes contestent l’imagerie synthétique, les salariés veulent savoir comment leur travail va changer, et les assistants d’IA commencent à influencer la façon dont les consommateurs trouvent les produits. Une entreprise incapable de montrer ce qu’elle fait avec l’IA, et selon quelles règles, aura du mal à prétendre être en avance.

Comment avons-nous noté les entreprises de mode sur l’IA ?

Nous avons noté chaque groupe de 0 à 3 dans cinq domaines : création et contenu (idéation produit, imagerie, textes), planification et chaîne d’approvisionnement (prévisions, assortiment, prix, production), IA tournée vers le client (assistants, stylistes, tailles, recherche), outils pour les collaborateurs (assistants et agents internes) et gouvernance (principes, politiques ou contrôles publiés). La fenêtre d’observation court de janvier 2024 à octobre 2026 ; les lancements antérieurs sont mentionnés mais non notés.

• 0 : aucune preuve publique précise trouvée dans les sources examinées. C’est un constat sur la communication, non la preuve qu’une entreprise ne fait rien.
• 1 : une déclaration générale, une initiative sur les données sans détail sur l’IA, ou un contrôle de base.
• 2 : un déploiement ou un pilote d’IA nommé, avec un objectif clair.
• 3 : un déploiement à grande échelle avec un chiffre d’usage ou de résultat publié ou, pour la gouvernance, un cadre publié appliqué à tous les projets d’IA.

Nous avons utilisé des communiqués de presse d’entreprises, des résumés de conférences de résultats et des articles de la presse économique et spécialisée de qualité. Nous n’avons pas retenu les allégations marketing des éditeurs, sauf confirmation par l’entreprise, et n’avons pas récompensé les annonces sans détail. Le scorecard est autant un instantané de la transparence que des capacités, et chaque note peut évoluer dès qu’une entreprise publie davantage.

En lisant les colonnes, le schéma est net. Sept groupes obtiennent 2 ou plus pour l’IA tournée vers le client et six pour la création et le contenu, les deux domaines où les outils sont visibles et faciles à annoncer. Seuls quatre atteignent 2 en planification et chaîne d’approvisionnement, trois en outils pour les collaborateurs, et un en gouvernance. Les scores totaux vont de 10 sur 15 pour LVMH à zéro pour Kering et adidas.

Les segments n’expliquent pas grand-chose. Le luxe produit à la fois le meilleur score (LVMH, 10) et le plus bas (Kering, 0), Prada se situant entre les deux avec 2. Dans la fast fashion, H&M Group obtient 8 tandis qu’Inditex obtient 3, et Fast Retailing et Shein, deux des opérateurs les plus portés sur les données du secteur, obtiennent 1 chacun parce qu’ils décrivent rarement leurs méthodes comme de l’IA. Le sportswear est le segment le moins transparent de notre échantillon : Puma obtient 4, Nike 2 et adidas zéro. Ce qui distingue les meilleurs est moins leur segment que leur disposition à nommer outils, utilisateurs et résultats.

Quelle entreprise de mode en dit le plus sur son usage de l’IA ?

LVMH domine par l’étendue. PYMNTS, citant The Wall Street Journal, a rapporté en juin 2025 que le groupe utilise l’IA prédictive, l’IA générative et des agents d’IA dans la chaîne d’approvisionnement, la tarification, la conception produit et le marketing. Les outils des marques résument les interactions passées avec les clients et aident les conseillers de vente à rédiger des messages personnalisés ; les outils de tarification ajustent les prix aux variations de change ; les équipes de création utilisent l’IA pour construire des planches d’inspiration ; les équipes e-commerce génèrent des fiches produit. Ces outils reposent sur une plateforme de données centrale que LVMH a construite avec Google en quatre ans.

Le groupe a aussi expliqué comment il veut que l’IA soit utilisée. À VivaTech en mai 2024, Axel de Goursac, directeur de l’AI Factory de LVMH, a déclaré : « Nous ne voulons pas remplacer les humains, mais les augmenter grâce à l’intelligence artificielle. » Cointelegraph a rapporté que MaIA, lancée début 2024, repose sur GPT-4 d’OpenAI, n’est accessible qu’aux collaborateurs et a été développée avec l’Institute for Human-Centered Artificial Intelligence de l’université Stanford. LVMH a formé 1 500 collaborateurs à l’IA en 2023. Il manque une politique d’IA publiée et tout chiffre sur les économies ou les ventes générées par ces outils.

Franck Le Maol, directeur informatique et technologie du groupe LVMH, a formulé l’ambition ainsi, dans le récit de PYMNTS : « La technologie est, pour moi, indispensable pour devenir ultra-efficace tout en préservant l’esprit et l’essence du luxe. »

Quelles entreprises publient des résultats mesurables de l’IA ?

Très peu, et c’est le constat le plus important du scorecard. Zalando en est l’exemple le plus net. Lors de ses résultats annuels de mars 2026, la plateforme berlinoise a indiqué que ses outils de conseil de taille et de recommandation basés sur l’IA avaient augmenté de 13 % le nombre moyen d’articles par commande en 2025 et réduit les retours de 8 %, a rapporté Reuters. Zalando conserve les mensurations de plus d’un million de clients et en ajoute environ 20 000 par semaine. Le co-directeur général David Schröder a déclaré : « L’IA est plus qu’un outil : elle porte la croissance et améliore l’efficacité. » L’action Zalando a gagné jusqu’à environ 13 % ce jour-là, sa plus forte hausse quotidienne en deux ans.

Tapestry, propriétaire de Coach et de Kate Spade, offre le second cas. Sa plateforme interne Mira, construite en partie sur Amazon Bedrock et couverte par le premier brevet d’IA de Tapestry, rassemble les données de toute l’entreprise et fait ressortir des analyses en « quelques secondes à quelques minutes », remplaçant un travail manuel sur plusieurs tableaux de bord qui pouvait parfois prendre des jours, selon Digital Commerce 360 en mai 2026. Les collaborateurs l’utilisent pour planifier les assortiments, gérer les stocks et suivre les tendances de consommation. La directrice générale Joanne Crevoiserat l’a décrite comme « un outil puissant qui met les analyses commerciales entre les mains des décideurs de toute l’entreprise ». Le rapport annuel 2025 de Tapestry indique que le groupe améliore l’IA prédictive, l’IA générative et l’apprentissage automatique dans la planification, le marketing, la personnalisation, la tarification et la création produit, et Kate Spade exploite un Gift Assistant conversationnel sur son site mobile.

Aucune des deux entreprises ne prétend que l’IA seule explique ses chiffres. Le chiffre d’affaires de Tapestry a progressé de 21 % à 1,92 Md USD au trimestre clos le 28 mars 2026, et celui de Zalando en 2025 a augmenté de près de 17 % à 12,3 Md EUR, mais ces deux activités ont de nombreux autres moteurs. Les indicateurs publiés sont étroits et opérationnels. Ils constituent néanmoins le type de preuve que la plupart de leurs pairs n’ont pas fourni.

Comment les marques de mode utilisent-elles l’IA avec leurs clients et dans l’imagerie ?

Le style conversationnel est l’usage public le plus répandu. Ralph Lauren a lancé Ask Ralph dans son application américaine le 9 septembre 2025, conçu avec Microsoft sur Azure OpenAI ; l’outil propose des tenues issues des collections Polo Ralph Lauren en fonction des stocks actuels, avec une extension à d’autres marques et marchés prévue. Levi Strauss & Co. propose une fonction Outfitting dans son application aux États-Unis, au Canada et dans les principaux marchés européens. ASOS a commencé à tester Styled for You en novembre 2025, un outil d’IA entraîné sur plus de 100 000 tenues de studio, alors qu’il annonçait une baisse de 12 % de ses ventes annuelles.

Puma a choisi une autre voie en septembre 2024, en utilisant Imagen 2 de Google sur Vertex AI pour générer des arrière-plans localisés pour ses images produit, par exemple une chaussure de trail près du mont Fuji pour les clients au Japon, et Vertex AI Search for Retail sur ses sites. Puma a indiqué que l’imagerie avait amélioré les taux de clic et les délais de mise sur le marché, mais n’a publié aucun pourcentage. Cet écart entre l’affirmation et le chiffre est typique de la colonne tournée vers le client.

L’imagerie est le domaine où l’usage de l’IA dans la mode est le plus visible et le plus contesté. H&M a annoncé en mars 2025 qu’il créerait des jumeaux numériques par IA de 30 mannequins pour certains contenus marketing, avec leur autorisation, et a publié les premières images en juillet 2025. Le directeur de la création Jörgen Andersson a déclaré : « Nous explorons des technologies émergentes comme l’IA générative pour amplifier la créativité et repenser la manière de présenter la mode. » En décembre 2025, Reuters a rapporté que Zara utilise l’IA pour retoucher des images de mannequins réels dans des tenues différentes. Inditex a affirmé n’utiliser l’IA que « pour compléter nos processus existants » et rémunérer les mannequins « conformément aux meilleures pratiques du secteur ».

En conception de produit, les preuves sont plus minces. Le projet A.I.R. de Nike, présenté à Paris pendant les Jeux olympiques de 2024, a utilisé l’IA générative pour produire des images de concept initiales de prototypes avec 13 athlètes de quatre sports, ensuite imprimés en 3D. Le vice-président de Nike Roger Chen a reconnu que les premiers résultats se ressemblaient : « Nous avons remarqué qu’une grande partie des images d’IA interprétant Air partageaient une même esthétique fluide. » Les outils de planches d’inspiration de LVMH et la mention de la création produit par Tapestry complètent une courte liste.

L’IA est-elle utilisée dans la planification et les chaînes d’approvisionnement de la mode ?

Moins visiblement que dans le marketing, et souvent sans le mot IA. Prada Group a annoncé en avril 2025 qu’il utiliserait la plateforme de planification basée sur l’IA d’o9 pour valider les ordres de production de maroquinerie, établir les plans de production de produits finis et semi-finis et aligner les achats de matières premières entre ses usines internes et ses fournisseurs externes. Aucun résultat n’a encore été publié. H&M Group décrit une prévision de la demande par apprentissage automatique qui exploite l’historique des ventes, les tendances, la météo et les événements locaux, d’après le récit que CTO Magazine fait des communications publiques de l’entreprise.

Deux des plus grandes entreprises d’habillement du monde parlent de données plutôt que d’IA. Fast Retailing, propriétaire d’Uniqlo, a construit un Management Cockpit qui rassemble les avis produits en ligne et les retours du service client pour améliorer les produits et établir des prévisions de demande, a rapporté Inside Retail en septembre 2025, citant Nikkei ; l’article ne mentionne pas l’IA. Peter Pernot Day, de Shein, a déclaré au Retail Technology Show de Londres en avril 2025 que l’entreprise exploite une « chaîne d’approvisionnement unique, fondée sur la demande », alimentée par les retours de sa place de marché, sans l’attribuer à l’IA. Les deux obtiennent 1 en planification, ce qui reflète la communication et non les capacités.

Qui donne des agents d’IA à ses collaborateurs ?

Les agents internes sont la catégorie la plus récente. Outre MaIA chez LVMH, Levi Strauss & Co. a annoncé en novembre 2025 construire un « super agent » avec Microsoft au sein de Teams, qui coordonne des sous-agents pour l’informatique, les ressources humaines et les opérations, avec un déploiement prévu dès début 2026. Son assistant STITCH répond déjà aux questions du personnel de magasin sur les produits, les procédures et la formation dans 60 magasins américains.

Mira, chez Tapestry, relève aussi de cette catégorie. Le directeur des données et de l’analytique, Fabio Luzzi, a déclaré que « Mira est le fruit d’années d’investissements délibérés dans notre infrastructure de données », un constat qui vaut pour tout le scorecard : les groupes aux communications les plus solides sont ceux qui ont d’abord construit des plateformes de données centrales.

Quelles sont les limites d’un scorecard de l’IA ?

Un scorecard de communication mesure ce que les entreprises choisissent de dire, non ce qu’elles font. Des groupes comme adidas et Kering peuvent mener des programmes d’IA étendus sans les rendre publics ; le communiqué de résultats du troisième trimestre 2025 d’adidas ne contient aucune référence à l’IA, ce qui est un fait sur le communiqué, non sur ses activités. L’assistant d’achat Madeline de Kering, basé sur ChatGPT et présent sur sa plateforme KNXT, date de 2023 et sort de notre fenêtre. À l’inverse, un pilote très médiatisé peut obtenir 2 même s’il n’est jamais généralisé.

• Les affirmations des entreprises ne sont pas auditées. Les chiffres de 13 % et 8 % de Zalando et les gains de temps de Tapestry sont des déclarations d’entreprise, non des résultats vérifiés de façon indépendante.
• Sources secondaires. Plusieurs notes s’appuient sur des résumés de presse de conférences ou de rapports, qui peuvent estomper les nuances.
• Le silence peut être stratégique. L’imagerie retouchée par IA a suscité des critiques de photographes ; l’Association of Photographers de Londres a averti qu’elle réduirait les commandes. Certaines marques peuvent préférer ne pas communiquer.
• Un instantané. Le scorecard couvre janvier 2024 à octobre 2026 et évoluera à chaque saison de rapports annuels.

La gouvernance est la colonne la plus faible. Le Responsible AI Framework de H&M Group énonce neuf principes, de l’équité et la transparence à la gouvernance et la sécurité, et impose à chaque projet d’IA de passer une liste de contrôle, selon le récit de CTO Magazine ; l’entreprise a aussi promis que ses images de mannequins synthétiques seraient signalées et porteraient un filigrane. Les engagements publics d’Inditex sur les mannequins, les contrôles d’accès par rôle de Tapestry pour Mira et la MaIA de LVMH, réservée aux collaborateurs et protectrice de la vie privée, obtiennent 1. Aucun autre groupe de notre échantillon n’a publié de règles comparables.

Que doivent faire les entreprises de mode dès maintenant ?

1. Publier un registre des usages de l’IA. Listez les principaux systèmes d’IA en création, planification, service client et opérations, avec leur finalité et leur responsable, comme H&M a commencé à le faire avec ses principes.
2. Publier un indicateur chiffré par cas d’usage. Suivez l’exemple de Zalando (articles par commande, retours) ou de Tapestry (délai d’accès aux analyses) plutôt que des déclarations générales d’efficacité.
3. Construire d’abord la plateforme de données. LVMH et Tapestry adossent leurs outils d’IA à des plateformes de données centrales bâties sur plusieurs années ; des agents sans données propres n’apportent que peu.
4. Fixer des règles pour l’imagerie synthétique. Convenez avec mannequins et photographes des conditions de consentement, de rémunération et de signalement avant de généraliser les contenus générés ou retouchés par IA.
5. Faire entrer l’IA dans la planification. Testez l’IA dans les prévisions, l’assortiment ou la planification de la production, comme Prada le fait en maroquinerie, là où se jouent les marges.
6. Équiper les équipes, pas seulement les clients. Les assistants de magasin et de bureau, comme STITCH chez Levi’s ou MaIA chez LVMH, touchent des milliers de collaborateurs et sont plus faciles à mesurer que les chatbots grand public.