Comment l'IA façonne l'avenir des fibres durables

Soutenir l'écoconception

L'impact environnemental d'un produit ou d'un vêtement se détermine en grande partie dès la phase de conception, c'est-à-dire lorsque l'on choisit les matériaux qui le composeront. L'intelligence artificielle peut aider les créateurs à concevoir des produits plus durables en tenant compte de l'impact de leur choix de fibres sur tous les aspects, depuis les ressources nécessaires à leur fabrication jusqu'à leur fin de vie. 

 

Par exemple, l'IA peut analyser les choix de matériaux du concepteur et proposer des options plus durables répondant aux mêmes critères de performance.

 

Fairly Made, une plateforme SaaS dédiée à la transparence dans le secteur de la mode, a développé un outil d'écoconception qui aide les marques de mode à comprendre et à réduire l'impact environnemental de leurs créations.

 

Cela inclut le calcul en temps réel de l'analyse du cycle de vie d'une conception et la simulation de l'impact de toute modification. Le système peut même formuler des recommandations visant à réduire l'impact d'un produit.

 

Les outils de conception basés sur l’IA, tels qu’AiDA et Refabric, peuvent également aider les créateurs à accélérer le prototypage et les tests de nouveaux concepts. Cela inclut notamment les simulations numériques en 3D de vêtements. Bien que ces modèles 3D ne puissent pas reproduire intégralement la façon dont un tissu tombe et le toucher qu’il procure, les outils de conception basés sur l’IA les plus avancés permettent de visualiser le drapé et le mouvement.

 

Cela permet de réduire le nombre de prototypes physiques nécessaires, ce qui diminue le volume global de déchets.

 

Développement de nouveaux matériaux

L'IA ne se contente pas de recommander des matériaux plus durables pour la production ; elle contribue également à en créer de tout nouveaux.

 

La recherche et le développement dans le domaine des fibres textiles durables constituent un processus de longue haleine. L'intelligence artificielle contribue à accélérer ce processus en identifiant et en simulant des options viables.

 

Materiom, une plateforme d'innovation en libre accès spécialisée dans la R&D sur les matériaux régénératifs, a récemment lancé un nouveau chatbot basé sur l'IA générative, Materiom AI, afin d'accélérer le développement de matériaux biosourcés.

 

Son objectif est de contribuer à accélérer la phase initiale de création de nouveaux matériaux en fournissant des informations, en identifiant les composants qui se combinent bien entre eux et en mettant en évidence les améliorations de performances que ces combinaisons peuvent apporter.

 

Le programme d'apprentissage automatique « polyScout » de TNO contribue également à accélérer le développement de polymères biodégradables. Les chercheurs peuvent mettre en avant certaines propriétés qu'ils souhaitent retrouver dans un matériau, et polyScout créera la structure chimique de polymères répondant à ces critères.

 

Ce modèle est déjà utilisé pour aider Senbis, un fabricant de plastiques et de fibres biodégradables, à mettre au point un nouveau polyester biodégradable pouvant être utilisé dans le secteur textile. 

 

Réduire le gaspillage dans le secteur industriel

L'un des principaux moyens par lesquels l'IA façonne l'avenir de la mode durable consiste à contribuer à améliorer les prévisions de la demande. 

 

Des entreprises telles que Heuritech, qui propose une technologie de reconnaissance visuelle et un modèle de prévision basés sur l'intelligence artificielle, peuvent aider les marques de mode à identifier les tendances jusqu'à deux ans à l'avance. Heuritech analyse chaque jour plus de 3 millions d'images issues des réseaux sociaux, contribuant ainsi à la constitution d'un immense ensemble de données dont les marques peuvent tirer parti.

 

L'IA peut également être utilisée pour accompagner les marques de manière personnalisée, grâce à des modèles entraînés à partir des données spécifiques à chaque marque en matière de création et de ventes. Cela peut permettre d'obtenir des résultats plus adaptés à la clientèle de la marque de mode concernée.

 

En créant des modèles qui répondent aux attentes des consommateurs, les marques réduisent leurs invendus et le gaspillage. Une meilleure prévision de la demande permet également de limiter la surproduction, car les marques ont une idée plus précise des articles qui se vendront. Elles peuvent ainsi suivre l'évolution de leurs stocks et s'adapter à la demande.

 

L'IA contribue également à réduire le gaspillage dans le secteur industriel en optimisant l'utilisation des matières premières. Il s'agit notamment de s'assurer que la matière première la plus adaptée est utilisée pour chaque produit spécifique, afin d'éviter les rappels de produits et le gaspillage. L'IA permet également de prévoir avec plus de précision la quantité de matières premières nécessaire, ce qui réduit les commandes excédentaires.

 

L'IA peut être utilisée pour optimiser les plans de découpe, ce qui permet aux fabricants de tirer le meilleur parti des matières premières et de réduire leurs déchets. Elle permet également d'identifier et de signaler rapidement les défauts des produits, ce qui peut permettre d'adapter la production et de réduire la quantité de produits inutilisables.

 

De l'approvisionnement au recyclage

La capacité de l'IA à analyser rapidement de vastes quantités de données en fait un véritable atout dans la recherche de partenaires d'approvisionnement durables.

 

Plutôt que d'essayer d'évaluer individuellement chaque option, les marques peuvent recourir à l'IA pour les aider à identifier des matériaux durables, en se basant sur des critères tels que l'empreinte carbone, la consommation d'eau, l'utilisation de produits chimiques et la recyclabilité. Cela implique notamment de comparer les allégations de durabilité associées à un matériau et de vérifier les certifications.

 

L'IA peut également analyser et comparer différents fournisseurs en fonction des matériaux qu'ils proposent et de leurs propres performances en matière de développement durable. Cela peut faire la différence entre travailler avec un fournisseur qui respecte les principes éthiques en matière de travail et un autre qui ne les respecte pas.

 

En matière de fin de vie, l'IA a également un rôle à jouer pour aider à identifier et à trier les différents matériaux, en particulier les mélanges plus complexes et difficiles à recycler. Cela peut permettre d'augmenter le pourcentage de produits recyclés ou réutilisés en fin de vie.

L'IA pourrait également contribuer à la mise au point de nouvelles méthodes permettant de séparer et de recycler les mélanges hétérogènes.

L'IA est un outil d'aide, pas une solution miracle pour le développement durable

Comme on peut le constater, l'IA offre de nombreuses applications potentielles pour aider l'industrie de la mode à atteindre son objectif de durabilité. Et le terme « aider » revêt ici une importance particulière.

 

Car c'est bien cela, l'IA. C'est un outil de plus – potentiellement très puissant – qui contribue à mettre en œuvre les changements nécessaires. Mais ce n'est pas une solution miracle en matière de développement durable. 

 

Chaque utilisation de l'IA a un impact environnemental qui lui est propre ; le secteur doit donc veiller à tirer de cette technologie davantage de bénéfices que ce qu'elle nécessite pour fonctionner. Les marques doivent également s'assurer de disposer de processus solides pour vérifier, quantifier et valider les recommandations de l'IA.

 

Il y a toutefois une autre pièce du puzzle. Les marques doivent être disposées à mettre en œuvre ces améliorations et en avoir les moyens. Elles doivent être capables d'adapter leurs flux de travail pour s'ajuster aux changements apportés aux processus. 

 

L'IA contribue peut-être à façonner l'avenir des fibres durables, mais ce sont les marques qui donneront vie à cet avenir.