Le plus ancien article à tricoter connu remonte au Moyen Âge en Égypte, sous la forme d’une paire de chaussettes soigneusement fabriquées à la main. Même si les vêtements faits à la main occupent nos placards depuis des siècles, un afflux récent de machines à tricoter de haute technologie a changé la manière dont on crée maintenant nos pièces préférées.
Ces systèmes, qui ont été développés à partir de pulls Prada ou de Nike, sont encore loin d’être parfaitement intégrés. La programmation de machines pour la conception de motifs peut parfois s’avérer compliquée et fastidieuse, notamment lorsqu’il faut déterminer un point spécifique.
L’intelligence artificielle au service de la mode
Des chercheurs en intelligence artificielle ont proposé une approche nouvelle afin de rationaliser le processus de fabrication. Il s’agit d’un système innovant permettant l’automatisation des vêtements tricotés. Le système développé par l’équipe de chercheurs a été baptisé « InverseKnit ».
Ci-dessous une vidéo en anglais parlant de ce système :
Cette technologie est capable de transcrire les images de motifs tricotés en de programmes, qui sont ensuite exploités avec des machines pour la conception des vêtements. Cette méthode constitue une avancée majeure et aidera les fabricants à limiter le gaspillage et à améliorer leur efficacité.
Une solution pratique
L’industrie de la mode a été remodelée par l’automatisation. Cette technique permet en outre de réduire l’empreinte de fabrication et d’éliminer les gaspillages. Un jeu de données a d’abord été développé par les chercheurs pour rendre InverseKnit opérationnel. Un réseau de neurones profonds a ensuite été déployé.
Les résultats ont été remarquables, avec un taux de précision de près de 94 %. Ces méthodes nécessitent généralement une base de données importante. Même si le système est actuellement testé avec un petit échantillon, les chercheurs envisagent de l’utiliser à plus grande échelle. Il s’agit cependant d’une avancée majeure dans le domaine et pourrait révolutionner l’univers de la mode.
