{"id":1637,"date":"2024-11-28T11:33:48","date_gmt":"2024-11-28T11:33:48","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.primeai.co.uk\/?page_id=1637"},"modified":"2025-04-08T12:00:13","modified_gmt":"2025-04-08T12:00:13","slug":"ajustement-predicteur-impact-renouvelable-csf-a","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/fit-predictor-renewable-impact-csf-a\/","title":{"rendered":"Am\u00e9liorer la durabilit\u00e9 dans l'industrie de la mode gr\u00e2ce \u00e0 l'IA"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Am\u00e9liorer la durabilit\u00e9 dans l'industrie de la mode gr\u00e2ce \u00e0 l'IA<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
<\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Gr\u00e2ce \u00e0 la commodit\u00e9 des achats en ligne, de plus en plus de personnes choisissent de faire leurs achats depuis leur domicile. Toutefois, lorsqu'ils ach\u00e8tent des v\u00eatements, les clients sont confront\u00e9s \u00e0 un probl\u00e8me de taille : ils ne peuvent pas les essayer. C'est pourquoi de nombreux clients commandent plusieurs tailles, puis renvoient celles qui ne leur conviennent pas. La disparit\u00e9 des caract\u00e9ristiques d'essayage de chaque d\u00e9taillant, la complexit\u00e9 et parfois l'inexactitude des anciens tableaux de tailles sont les principaux responsables de ce mauvais comportement \u00e0 l'\u00e8re num\u00e9rique !<\/p>

\u00c9tant donn\u00e9 qu'une partie des stocks circule dans les r\u00e9seaux logistiques pour que les clients puissent les essayer, les d\u00e9taillants sont oblig\u00e9s de fabriquer plus de marchandises que la demande \"r\u00e9elle\" du march\u00e9. \u00c0 la fin de chaque saison, la production exc\u00e9dentaire devra faire l'objet de rabais agressifs afin de trouver un d\u00e9bouch\u00e9. Comme vous pouvez l'imaginer, les exigences suppl\u00e9mentaires en mati\u00e8re d'emballage et de transport pour acheminer convenablement la marchandise suppl\u00e9mentaire n'aident pas notre petite plan\u00e8te en alimentant les \u00e9missions de gaz \u00e0 effet de serre. Heureusement, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique moderne peuvent contribuer \u00e0 att\u00e9nuer consid\u00e9rablement ces effets n\u00e9gatifs.<\/p>

Sacs en plastique<\/strong><\/p><\/div>

Une quantit\u00e9 importante de sacs en plastique est utilis\u00e9e tout au long du cycle de vie d'un article, depuis sa fabrication jusqu'\u00e0 sa livraison au client. Le plus souvent, les d\u00e9taillants livrent les commandes en utilisant des sacs en plastique. En outre, chaque article a son propre sac en plastique. Par exemple, pour 3 articles command\u00e9s, il y aura au moins 4 sacs utilis\u00e9s pour l'emballage. Bien s\u00fbr, il y a des raisons d'utiliser autant de sacs. L'objectif principal est de prot\u00e9ger les v\u00eatements contre les dommages pendant leur transport tout au long de la cha\u00eene d'approvisionnement, dans les entrep\u00f4ts des d\u00e9taillants et, finalement, chez le client.<\/div>
\u00a0<\/div>

Transport<\/strong><\/p>

Les articles suppl\u00e9mentaires qui sont d\u00e9plac\u00e9s, dans le seul but d'\u00eatre essay\u00e9s, imposent \u00e9videmment une charge suppl\u00e9mentaire importante au transport. Il s'agit notamment des d\u00e9placements du d\u00e9taillant au client, du client au d\u00e9taillant et, tr\u00e8s souvent, des d\u00e9placements d'une succursale \u00e0 l'autre afin d'\u00e9liminer le surplus de production.<\/div>
\u00a0<\/div>
Mais de quelle pollution parlons-nous ?<\/div>

Si l'on examine les raisons pour lesquelles les v\u00eatements sont retourn\u00e9s, on constate qu'environ 40% sont achet\u00e9s dans le seul but d'\u00eatre essay\u00e9s. Bien s\u00fbr, les raisons d'essayer un article sont multiples, mais la principale est de choisir la bonne taille.<\/p>

Prenons un exemple : Un d\u00e9taillant r\u00e9alisant un chiffre d'affaires de 10 millions d'euros, passant 200 000 commandes par an et enregistrant un taux de retour de 25% utilisera plus de 20 000 sacs en plastique pour ne conserver que les articles \u00e0 essayer. En outre, le d\u00e9taillant dispose d'au moins 3% de stocks suppl\u00e9mentaires en raison de la m\u00e9fiance des clients \u00e0 l'\u00e9gard des tableaux de tailles, ce qui ajoute 12 500 sacs suppl\u00e9mentaires, dans lesquels les articles individuels sont emball\u00e9s.<\/p>

Au total, il s'agit de la production de 32 500 sacs en plastique impliquant l'utilisation de ressources \u00e9nerg\u00e9tiques non renouvelables, principalement des combustibles fossiles, et entra\u00eenant l'\u00e9mission d'environ 500 kg de CO2 dans l'atmosph\u00e8re.<\/p>

L'impact du transport est encore plus important. Avec 20 000 commandes \u00e0 essayer, ce sont 7 200 kg de CO2 suppl\u00e9mentaires qui sont \u00e9mis.<\/p>

La production d'un seul T-shirt en polyester entra\u00eene l'\u00e9mission de 5,5 kg de CO2, tandis que le coton g\u00e9n\u00e8re 2,1 kg de CO2. Sur la base d'un inventaire excessif estim\u00e9 \u00e0 3%, et en consid\u00e9rant un T-shirt en coton, dont la production \u00e9met moins de CO2, 26 000 kg d'\u00e9missions de CO2 seraient produites. Et ceci sans tenir compte du transport de l'usine au d\u00e9taillant.<\/p><\/div>

La solution ?<\/strong><\/p>

Prime AI a identifi\u00e9 que l'impr\u00e9cision et le manque de praticit\u00e9 des tableaux de tailles conventionnels sont au c\u0153ur du comportement des clients. Prime AI propose un outil intelligent de recommandation de taille, qui tire parti de l'intelligence artificielle moderne pour trouver la correspondance parfaite entre les donn\u00e9es biom\u00e9triques des clients, leurs habitudes d'achat et les caract\u00e9ristiques de taille propres \u00e0 chaque marque. La recommandation de taille est instantan\u00e9e et beaucoup plus pr\u00e9cise pour chaque client, ce qui augmente la probabilit\u00e9 qu'il trouve la taille parfaite d\u00e8s le premier essai et renforce sa confiance au moment de l'achat.<\/div>
Conclusion...<\/div>

En rempla\u00e7ant les tableaux de tailles traditionnels par un outil de recommandation de taille plus facile \u00e0 utiliser, plus pr\u00e9cis et plus adaptable, aliment\u00e9 par l'intelligence artificielle, il est possible de r\u00e9duire consid\u00e9rablement la n\u00e9cessit\u00e9 pour les clients de commander plusieurs articles. Et avec cela, une r\u00e9duction significative des \u00e9missions de carbone.<\/p>

Pour en revenir \u00e0 notre exemple, le d\u00e9taillant qui r\u00e9alise un chiffre d'affaires de 10 millions d'euros pourrait r\u00e9duire son impact sur l'environnement de 28 000 kg de CO2. Pour mettre les choses en perspective, cela \u00e9quivaut \u00e0 une voiture moyenne roulant pendant 45 jours sans arr\u00eat.<\/p>

Contactez-nous pour en savoir plus et voir ce que nous pouvons faire pour votre entreprise.\u00a0notre formulaire de contact<\/a>\u00a0.<\/p>

Ou pourquoi ne pas demander une d\u00e9monstration ?\u00a0ici<\/a> .<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Enhance sustainability within the fashion industry with AI https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=M7qh5TuILA8 The convenience of online shopping means more and more people choose to shop from the confines of their own homes. However, when shopping for clothes, customers are faced with the significant challenge of not being able to try them on. This has led many customers ordering […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":118,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-1637","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1637"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8312,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions\/8312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1637"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}