Une étude réalisée par le DEFI en partenariat avec EY Fabernovel, identifie et analyse neuf solutions agentiques pour aider les marques, industriels et distributeurs de la mode à naviguer dans un écosystème technologique en rapide évolution.
Le DEFI (Comité professionnel de développement économique de l’habillement) publie un guide d’analyse et de sélection des plateformes d’agents IA destinées aux entreprises de la mode. L’ouvrage a été réalisé en partenariat avec EY Fabernovel. Il identifie et analyse neuf solutions agentiques du marché. «Alors que 70 % des organisations ont déjà adopté l’IA générative dans au moins une fonction métier, les agents IA restent encore peu déployés, avec des taux d’adoption inférieurs à 10 % dans la plupart des entreprises. Dans la mode et le luxe, la volonté d’accélérer est pourtant bien réelle : 60 % des acteurs prévoient d’augmenter leurs investissements technologiques de plus de 5 % dans les deux à trois prochaines années. Mais seuls 37 % considèrent aujourd’hui disposer des compétences et des capacités nécessaires pour concrétiser cette ambition», affirment les auteurs qui se réfèrent aux rapports de Stanford HAI – AI Index Report, 2026 et du Comité Colbert x Bain – Luxe et technologie : des investissements sur mesure pour plus d’impact. «Les agents IA transforment et vont transformer encore beaucoup plus vite et beaucoup plus puissamment nos business models, nos façons de travailler. Il faut les considérer non plus comme des outils mais comme des participants à la vie de l’entreprise, parce qu’ils sont capables non seulement d’exécuter un certain nombre d’actes, mais ils sont capables aussi de décider de manière autonome, d’engager eux-mêmes des actions (…). Donc nous avons voulu réaliser une cartographie qui soit très pratique avec quelques solutions qui nous apparaissent comme les plus faciles à mettre en place», explique Clarisse Reille, directrice Générale du DEFI qui a participé à une conférence en ligne sur ce sujet.
Une autonomie supervisée
Pour les équipes de EY Fabernovel qui ont planché sur ce guide, la productivité c’est «qu’une partie de cette équation autour de l’IA agentique», car en réalité, ces IA permettent aussi «d’aller explorer plus vite, de tester aussi plus d’options, de multiplier les itérations. Dans le secteur de la mode, il ne s’agit pas juste de produire plus, mais mieux, plus vite et avec une richesse créative plus importante.» Les analystes énumèrent les différents types d’assistants à commencer par le bot qui est un peu «le niveau zéro». Celui-ci va suivre des règles, automatiser certaines tâches. Au dessus, l’assistant IA va recommander, effectuer des tâches, mais au final c’est l’humain qui prend la main et les décisions. L’agent IA, pour sa part, est autonome et proactif. «Il repose sur quatre grandes briques : il y a le modèle IA, les instructions qui vont lui dire ce qu’il doit faire, les outils auxquels il peut se connecter et une capacité de réflexion. Donc ce qui le distingue finalement des autres IA, c’est qu’il a une capacité plus forte à raisonner, à planifier, à se souvenir. L’autonomie est une autonomie supervisée. L’agent agit dans un cadre défini, avec des instructions claires, des outils etc. Il est extrêmement important de bien définir le périmètre dans lequel l’agent IA va intervenir, de bien lui spécifier là où il ne doit pas aller.»
Les équipes de EY Fabernovel ont déterminé plusieurs typologies d’agents, dont ceux qui sont orientés «tâche» pour aider au quotidien comme, par exemple, être des coachs pour rédiger des emails ou des agents «rôle» qui vont remplir une fonction précise sur un périmètre plus large comme être organisateur d’un calendrier de la Fashion Week, suggérer des créneaux pour minimiser les conflits et prendre en compte les temps de déplacement. «Il peut être aussi un agent de veille médiatique : chaque matin, chaque semaine, chaque mois, en fonction des instructions que vous allez lui donner, il va pouvoir faire par exemple une compilation de la couverture médiatique par marque, par show. Et la dernière typologie d’agent s’appelle l’agent processus, orienté tâche aussi, mais sur un périmètre un peu plus étendu. Il va suivre un flux qui est plus complet, peut prendre des décisions, alerter. Cela peut être par exemple un agent qui orchestre les jours de défilé, qui va suivre les différentes étapes, les accueils des invités, la sécurité etc. C’est l’agent qui va créer le plus de valeur parce qu’il est vraiment sur un process métier.»
L’importance de la gouvernance
Dans cet univers de la mode, les consultants de EY FaberNovel rappellent que le sujet de la gouvernance devient central. «Il faut bien s’assurer de la localisation des données, des niveaux de sécurité et de la conformité réglementaire avec le RGPD et l’AI Act. Certaines maisons choisissent même des standards qui sont plus élevés pour protéger leur patrimoine immatériel et préserver pleinement leur promesse de marque. L’IA agentique n’est pas simplement un nouvel outil « waouh » mais amène vraiment à repenser la façon dont les processus fonctionnent au quotidien. Dans un futur très proche, des agents pourront assister les équipes sur l’ensemble de la chaîne de valeur, que ce soit la création, la production, la logistique, les achats, le retail, la relation client… L’objectif ce n’est pas de remplacer l’humain, mais lui permettre de se concentrer davantage sur la décision, la création, des tâches à plus haute valeur ajoutée. Chaque métier pourra disposer de ses propres agents spécialisés formés sur vos propres règles métiers». Les coûts qui peuvent augmenter rapidement sont par ailleurs à surveiller. Certaines tarifications se font à l’usage, au nombre d’utilisateurs, et la facture peut rapidement flamber. Enfin la réussite d’un projet IA dépend aussi de l’organisation et de la façon dont les collaborateurs sont formés et accompagnés au changement.
Des outils adaptés à la taille des entreprises
Dans ce guide, le marché est structuré sur le niveau de maturité technologique requis, domaines d’usage métier (création & design, production et logistique, marketing, expérience client, gestion administrative), et taille d’organisation (PME ou grandes structures). Pour chaque solution analysée, une fiche d’identité détaille les capacités, les coûts, l’intégration technologique, la souveraineté des données et les limites opérationnelles. Certains outils sont ainsi plutôt destinés aux petites structures dont les ressources IT sont limitées. Ce sont des solutions simples, faciles à déployer, avec un faible coût d’entrée à l’instar de Lovable. L’outil permet notamment de créer rapidement des applications, des sites internet ou des interfaces en langage naturel. D’autres sont énumérés comme Make, Relay.app, ou DUST. Pour les grands groupes, le guide liste des plateformes robustes intégrées à des systèmes complexes (Agentforce, Microsoft Copilot Studio, Claude Code). «L’enjeu n’est pas de tout passer à l’IA agentique. C’est d’identifier où elle crée réellement de la valeur, tout en maintenant une supervision humaine assumée. Cette étude aide les entreprises à faire ce tri stratégique», assure Clarisse Reille.
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