Comment Nike utilise l'IA : données de vente directe et création de produits générative
De la détection de la demande pour ses propres canaux aux concepts de chaussures générés par IA et à une version bêta d'assistant d'achat IA : ce que Nike a construit, ce qu'il a communiqué et ce qui a changé sous la nouvelle direction.
L'ESSENTIEL Résumé de la rédaction
- Nike a racheté en 2019 la société de détection de la demande Celect afin d'établir des prévisions de demande hyperlocales pour les stocks de ses canaux de vente directe.
- Pour son projet A.I.R., dévoilé en avril 2024, Nike a utilisé l'IA générative pour créer des centaines d'images de concept pour 13 athlètes, puis les a affinées avec des designers, le design computationnel et l'impression 3D.
- Le VP NXT de Nike a déclaré que générer des points de départ créatifs avec l'IA prenait quelques secondes au lieu de plusieurs mois, mais Nike n'a publié aucun chiffre de coût, de délai de mise sur le marché ou de ventes pour les produits conçus avec l'IA.
- En 2025, Nike a lancé une version bêta de NikeAI pour des conseils produits personnalisés, tandis que son VP de l'IA quittait l'entreprise et qu'un nombre limité de postes technologiques était supprimé.
- Nike n'a communiqué aucun résultat financier attribuable à l'IA : son programme se lit donc avant tout comme un renforcement de capacités dont le retour n'est pas encore public.
Nike utilise l'IA dans deux grands domaines : la détection de la demande fondée sur les données et la personnalisation pour son activité de vente directe, et l'IA générative dans les premières étapes de la création de produits. Ses étapes les mieux documentées sont le rachat en 2019 de la société d'analytique Celect, les concepts de chaussures génératifs A.I.R. présentés en 2024 et une version bêta d'assistant d'achat NikeAI en 2025. Nike n'a publié aucun résultat financier attribuable à l'IA.
Qu'a construit Nike ?
Les sources publiques font apparaître trois volets :
- Détection de la demande : en août 2019, Nike a racheté Celect, une société basée à Boston dont la plateforme cloud utilise la data science pour établir des prévisions de demande hyperlocales et optimiser les stocks entre les canaux.
- Création de produits générative : en avril 2024, Nike a dévoilé A.I.R. (Athlete Imagined Revolution), des prototypes de chaussures pour 13 athlètes en athlétisme, football, basketball et tennis, développés à l'aide d'images générées par IA, du design computationnel et de l'impression 3D.
- Achat assisté par l'IA : en 2025, Nike a lancé une version bêta de NikeAI qui fournit des conseils produits personnalisés, selon Digital Commerce 360, et en Corée du Sud, l'entreprise a collaboré avec le modèle HyperCLOVA X de Naver sur un format publicitaire de type chatbot.
Jason Loveland, VP de l'intelligence artificielle de Nike jusqu'en juillet 2025, comptait parmi ses réalisations l'intégration de Celect et ce qu'il présentait comme le premier modèle d'IA générative affiné pour concevoir des produits Nike, montré aux Jeux olympiques de Paris et lors de l'Air Max Day, rapportait Retail Dive.
Pourquoi Nike a-t-il investi dans l'IA ?
Le rachat de Celect est intervenu alors que Nike développait son activité en direct. Le directeur des opérations Eric Sprunk déclarait alors que l'acquisition accélérait fortement l'avance numérique de Nike en lui apportant une plateforme développée par des data scientists. La vente directe génère des données propriétaires sur les membres et sur la demande par emplacement, et c'est en prévoyant précisément cette demande que l'on peut placer le stock là où il se vend.
Dans la création de produits, la motivation est la vitesse et l'étendue de l'exploration. Roger Chen, VP NXT de Nike, a déclaré que des points de départ générés par IA, qui prenaient autrefois des mois, pouvaient désormais être créés en quelques secondes. Pour une entreprise qui conçoit un grand nombre de modèles chaque saison, une exploration de concepts plus rapide raccourcit la phase la plus ouverte du développement.
Le directeur général de Celect, John Andrews, indiquait alors que l'entreprise ajouterait ses capacités au socle de données et d'analytique que Nike construisait, et les cofondateurs de Celect, professeurs au MIT, devaient travailler comme consultants pour Nike. L'acquisition portait donc autant sur des talents et de la propriété intellectuelle que sur un logiciel.
Comment cela fonctionne-t-il (données, modèles, processus) ?
Nike a décrit le processus A.I.R. étape par étape. Il a commencé par des séances d'écoute avec chaque athlète. Les designers ont ensuite utilisé l'IA générative pour produire des centaines d'images à partir de ces séances, qui ont servi d'inspiration et non de designs finaux. Les designers ont dessiné à partir de ces résultats, et le design computationnel a été utilisé, par exemple, pour renforcer les motifs d'adhérence dans les zones de forte usure. Les prototypes ont été imprimés en 3D au Concept Creation Center de Nike, et une simulation numérique a testé le soutien, le maintien et la durabilité avant la fabrication des prototypes physiques.
Pour la détection de la demande, la plateforme cloud de Celect, telle que décrite lors du rachat, utilise la data science pour établir des prévisions de demande hyperlocales qui aident à optimiser les stocks entre les canaux. Nike n'a pas publié comment la plateforme a été intégrée à ses systèmes de planification ni quelles décisions elle automatise.
| Année | Étape | Source |
|---|---|---|
| 2019 | Rachat de Celect pour l'analytique prédictive et la détection de la demande (août) | FashionNetwork |
| 2024 | Présentation des prototypes A.I.R. pour 13 athlètes, créés avec l'IA générative et l'impression 3D (avril) | Nike |
| 2024 | Elliott Hill devient CEO (octobre) | Retail Dive |
| 2025 | Suppressions limitées de postes technologiques (mai) ; départ du VP de l'IA Jason Loveland (juillet) | Retail Dive |
| 2025 | Lancement de la version bêta de NikeAI pour des conseils produits personnalisés | Digital Commerce 360 |
Quels résultats Nike a-t-il publiés ?
Nike n'a communiqué aucun chiffre reliant l'IA au chiffre d'affaires, à la marge, aux stocks ou aux coûts de développement. La seule déclaration quantitative sur A.I.R. concerne le temps : des points de départ de concepts en quelques secondes au lieu de plusieurs mois, une comparaison qualitative d'un dirigeant de Nike plutôt qu'un résultat mesuré. Les chaussures A.I.R. étaient des prototypes, pas des produits vendus à grande échelle. Pour la version bêta de NikeAI, aucune donnée d'adoption ou de conversion n'a été publiée.
Nike a renoué avec la croissance de son chiffre d'affaires sur un an au premier trimestre de son exercice 2026, notait Digital Commerce 360, mais rien dans les déclarations de Nike n'attribue cette évolution à l'IA.
Quelles sont les limites et les questions ouvertes ?
Ce qui suit relève de l'analyse éditoriale. Les priorités de la direction ont changé. Retail Dive rapportait en juillet 2025 que le directeur général Elliott Hill, arrivé en octobre 2024, donnait la priorité à d'autres initiatives plutôt qu'à l'IA et au virtuel, que Nike avait fermé début 2025 sa société de produits virtuels RTFKT et que son VP des studios virtuels était également parti. Cela ne signifie pas que les travaux sur l'IA ont cessé, mais montre que les programmes d'IA dépendent du soutien au plus haut niveau.
Les concepts génératifs soulèvent des questions ouvertes de propriété intellectuelle lorsque des modèles sont entraînés ou affinés sur des archives de design, ainsi que sur leur influence réelle sur les étapes plus lentes du développement, comme les matières, les tests et la préparation en usine. La détection de la demande soulève une autre question : un modèle conçu pour les canaux directs ne couvre pas automatiquement la demande qui passe par les partenaires wholesale, dont Nike ne possède pas les données d'écoulement.
Que peuvent en retenir les autres entreprises de mode ?
- Utiliser l'IA générative en amont du processus de design, là où l'exploration coûte peu et où l'humain garde le contrôle éditorial.
- Relier les concepts génératifs à des outils d'ingénierie comme le design computationnel et la simulation, faute de quoi ils restent des planches d'ambiance.
- Traiter une capacité d'analytique acquise comme un projet d'intégration ; la valeur réside dans sa connexion aux décisions de planification.
- S'assurer d'un soutien de la direction et d'un indicateur économique clair, car les équipes IA sont exposées lorsque la stratégie change.
- Piloter les assistants destinés aux clients sous forme de bêta et les mesurer avant de les déployer à grande échelle.
Questions fréquentes
Comment Nike utilise-t-il l'IA dans le design ?
Dans le projet A.I.R., les designers de Nike ont utilisé l'IA générative pour créer des centaines d'images de concept à partir d'entretiens avec des athlètes, puis les ont développées par le dessin, le design computationnel, l'impression 3D et la simulation. L'IA fournissait des points de départ ; les designers prenaient les décisions.
Qu'est-ce que Celect et pourquoi Nike l'a-t-il racheté ?
Celect était une société basée à Boston spécialisée dans l'analytique prédictive pour le retail et la détection de la demande. Nike l'a rachetée en août 2019 pour prévoir la demande à l'échelle locale et optimiser les stocks de ses canaux de vente directe.
Qu'est-ce que NikeAI ?
NikeAI est une fonctionnalité en version bêta lancée en 2025 qui fournit aux clients des conseils produits personnalisés, par exemple sur des chaussures de running pour une course, l'équipement d'une équipe ou des préférences de couleur et de taille, selon Digital Commerce 360.
L'IA a-t-elle amélioré les résultats de Nike ?
Nike n'a publié aucun chiffre attribuant à l'IA des améliorations du chiffre d'affaires, de la marge ou des stocks. Ses déclarations publiques décrivent des capacités et des gains de temps dans la création de concepts, pas des résultats financiers.
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