Selon la première édition du Fashion Survey de Deda Stealth, réalisée par NetConsulting cube auprès d’une centaine de directeurs des systèmes d’information dans le secteur de la mode et du luxe, seules 3,7 % des entreprises ont déployé l’intelligence artificielle à grande échelle. Un chiffre qui contraste avec les intentions affichées : 51,9 % des répondants placent l’IA parmi leurs projets prioritaires.
Des investissements concentrés sur la qualité de la donnée
L’enquête révèle que les budgets IT se concentrent d’abord sur la data et l’analytique (63 % des entreprises), suivis par l’IA (51,9 %), la cybersécurité (48,1 %) et l’e-commerce (35,2%).
Pour 59,3 % des organisations interrogées, l’optimisation des processus de gestion des données constitue un chantier en cours. Plus de la moitié (55,6 %) développent ou améliorent leurs entrepôts de données. Les DSI attendent de ces investissements l’identification de nouvelles opportunités (50 %), la réduction des coûts opérationnels (40,7 %) et une meilleure conformité réglementaire (37 %).
L’IA en phase d’expérimentation
Si 3,7 % des entreprises utilisent l’IA à grande échelle, 33,3 % sont en phase de développement et 27,8 % prévoient un déploiement d’ici deux ans.
Les cas d’usage identifiés concernent principalement l’optimisation des processus de production (77,8 %), l’automatisation administrative (61,1 %) et la création de contenus (35,2 %). L’IA est également utilisée pour optimiser les opérations IT (31,5 %) et la cybersécurité (25,9 %).
Des priorités multiples pour les DSI du secteur mode et luxe
Sur une échelle de 1 à 10, les directeurs des systèmes d’information placent en tête de leurs priorités l’amélioration des stratégies omnicanales (8,78), la simplification de la supply chain (8,69), la réduction des coûts (8,65) et les enjeux de durabilité et traçabilité (8,59).
Un déficit de compétences
Seuls 5,6 % des DSI interrogés estiment disposer de l’ensemble des compétences digitales nécessaires. La moitié des entreprises reconnaît des écarts sur des expertises clés : architecture des données, IA en production, cybersécurité et ingénierie cloud.
Pour combler ces lacunes, les organisations privilégient la formation interne et le recours à des prestataires spécialisés.