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Tapestry vient d’obtenir un brevet aux Etats-Unis pour Mira, une plateforme d’IA développée intégralement en interne. Ce type d’initiative est encore rare dans l’industrie de la mode et du luxe. Mais elle illustre un changement stratégique majeur. Car les groupes ne veulent plus seulement utiliser l’IA : ils cherchent désormais à en maîtriser l’infrastructure et les usages comme ils l’ont fait historiquement avec leurs ateliers, leurs manufactures et leurs chaînes de production.
Mira, une plateforme IA pensée spécifiquement pour la mode et le retail
Tapestry a officiellement obtenu un brevet aux États-Unis pour Mira, sa plateforme propriétaire d’intelligence artificielle développée par ses équipes Data & Analytics. Le groupe explique que Mira permet de connecter les différentes sources de données de l’entreprise afin de produire des analyses exploitables. L’intérêt ? Un gain en vitesse puisque Mira traite les données en quelques secondes ou en quelques minutes, là où plusieurs jours de travail manuel étaient auparavant nécessaires.
Cette annonce marque le premier brevet IA déposé par un groupe de luxe. Et le deuxième brevet technologique de Tapestry, après celui lié à son système Global Data Fabric, avec lequel Mira fonctionne désormais en complément.
Le point central de cette technologie réside dans son architecture entièrement conçue en interne. Contrairement aux solutions génériques proposées par les grands acteurs technologiques, Mira a été développée autour des problématiques spécifiques du retail, de la mode et du luxe.
L’outil intègre notamment le langage métier du secteur (mode, maroqunerie…), les logiques de merchandising ainsi que les stratégies de distribution des différentes marques du groupe Tapestry. Autre atout et non des moindres : la capacité de piloter en interne les données clients. Et d’embarquer tout la connaissance historique accumulée par le groupe.
« Nous sommes une entreprise de mode âgée de 85 ans qui exploite les innovations technologiques les plus avancées. Mira est un outil puissant qui place les données stratégiques directement entre les mains des décideurs », a déclaré Joanne Crevoiserat.
Un enjeu stratégique pour un groupe multi-marques
Pour rappel, Tapestry possède notamment Coach, Kate Spade et Stuart Weitzman. Des marques qui ne sont pas toutes confrontées aux mêmes problématiques de pilotage stratégique. L’intérêt d’une plateforme comme Mira est donc aussi de pouvoir gérer des logiques de marché très différentes selon les marques, les clientèles et les niveaux de prix.
Le principal défi réside désormais dans l’exécution opérationnelle. La valeur d’une IA de ce type dépend moins de la technologie elle-même que de la capacité du groupe à appliquer concrètement les recommandations produites par l’outil à travers des cultures de marque distinctes.
Entre les clientèles plus aspirationnelles de Coach, l’univers lifestyle de Kate Spade et le positionnement plus mode de Stuart Weitzman, les arbitrages commerciaux, marketing et produits vont rester très différents.
L’IA devient une compétence stratégique à internaliser
L’exemple de Tapestry illustre une évolution importante dans l’approche de l’IA par l’industrie du luxe en 2026. Pendant plusieurs années, les groupes ont principalement utilisé des solutions technologiques externes. Désormais, certains acteurs cherchent à internaliser ces compétences stratégiques afin de conserver le contrôle de leurs données. Mais l’IA s’affirme aussi comme un avantage concurrentiel en matière de méthodologie de la donnée traitée, et donc en finesse dans la connaissance client.
Cette logique n’est pas sans rappeler la manière dont les grands groupes du luxe ont progressivement sécurisé leur production au fil des décennies. Pour ce faire, ils n’ont pas hésité à investir pour sécuriser leur supply chain. L’IA devient ainsi un nouvel actif stratégique intégré à l’entreprise elle-même, et non plus simplement un service acheté auprès d’un prestataire technologique.
Dans un secteur où la connaissance client, la réactivité produit et la gestion des stocks deviennent de plus en plus critiques, les plateformes propriétaires pourraient progressivement devenir aussi importantes que les infrastructures industrielles traditionnelles.
