L’IA générative peut-elle aider les détaillants en ligne à concevoir de meilleurs produits ?

Alors que l'intelligence artificielle apprend à effectuer une variété infinie de tâches, le fabricant de bijoux en ligne J'evar a décidé de développer sa propre application d'IA générative pour concevoir de nouveaux produits.

L'outil permet aux créateurs de bijoux de J'evar de saisir des informations sur les matériaux et les spécifications du produit, et l'IA générative produira une image de ce produit. L'outil permet à la marque d'économiser des semaines de temps de conception manuelle des produits, déclare Amish Shah, fondateur et PDG de la marque de bijoux s'adressant directement au consommateur et mettant en vedette des diamants de laboratoire.

J'evar a commencé à utiliser son générateur d'IA de produits de bijouterie l'année dernière, en 2022. Le détaillant alimente des mesures et des images dans une banque de connaissances – ou une base de données de textes, d'images et de mesures pour les matériaux qui incluent le poids de l'or et de l'argent, entre autres détails clés. - auquel le générateur doit se référer avant de produire une image. Shah l'appelle en plaisantant « JevarGPT 1.0 » et « AI for Jewelry 1.0 », le premier étant une référence au ChatGPT du consortium OpenAI.

Par exemple, Shah dit que s'il voulait fabriquer un bracelet, il pourrait saisir une invite de texte dans l'IA générative, spécifiant le poids d'or de cette pièce, sa finesse ou sa largeur et le style de conception qu'il adopterait. comme. Il peut même lui demander de produire 50 itérations à partir de cette seule invite. En retour, l’IA générative produira des conceptions complètes, dont certaines pourraient être prêtes à se transformer en produits tangibles. D'autres conceptions de produits issues de l'IA nécessitent que les concepteurs de J'evar modifient la conception jusqu'à ce qu'elle puisse être productible.

Shah dit que l'une des principales raisons pour lesquelles J'evar ne peut pas produire tous les modèles est l'incapacité de tailler les diamants dans la forme générée par l'IA. Mais même cette capacité sera bientôt disponible avec de nouvelles machines, dit-il.

"Il s'agit d'optimisation, d'efficacité, de rapidité, ce qui va bien sûr conduire à une réduction des coûts à long terme", explique Shah à propos de l'utilisation de l'IA générative. "Mais surtout, du point de vue du résultat, nous recherchons une précision et un niveau de créativité plus élevé."

Au cours des dernières années, les développeurs ont entraîné l’intelligence artificielle à faire plus que simplement analyser les données et dire à leurs utilisateurs quoi penser de ces données. Ils ont entraîné l’IA à générer des écrits, des images, des vidéos et des sons. C’est ce qu’on appelle l’IA générative, et les détaillants en ligne ont déjà commencé à concevoir de nouveaux produits et à produire de nouvelles variantes de produits existants – et ce, rapidement. Grâce à l’IA générative, les détaillants peuvent créer et tester plusieurs idées de produits en quelques minutes seulement, bien plus rapidement que les semaines ou les mois qu’il faudrait actuellement pour les concevoir. Les détaillants en ligne, dont J'evar et Auricle Technology, apprennent à utiliser l'IA générative pour aider leurs concepteurs de produits, rendant ainsi le processus plus efficace. Mais comme l’IA générative est encore nouvelle, ses possibilités sont limitées.

J'evar utilise sa propre technologie d'IA générative pour aider ses concepteurs humains à accélérer le processus créatif.

Bien que l’IA générative soit excellente pour apprendre et traiter d’énormes quantités de données, elle n’est pas encore capable de comprendre les mouvements dans l’espace, déclare Brendan Witcher, vice-président et analyste principal de la société de recherche Forrester. Il ne pense pas encore à l'ingénierie et aux éléments structurels ni à la viabilité physique, dit-il. Même si l’IA générative n’en est pas encore à ce stade, dit-il, cela ne veut pas dire qu’elle ne pourra pas l’être à terme.

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« Vous voulez concevoir une chaussure. Génial », dit Witcher. « Eh bien, une chaussure reste une chaussure jusqu'à ce que vous l'enfiliez et deviez courir dedans, puis elle s'effondre parce que vous n'avez pas pensé à la physique de la façon dont le mouvement se produit.

"La grande question est de savoir quand pouvons-nous combler le fossé entre le travail qui doit être consacré à l'IA générative pour comprendre le mouvement dans l'espace physique que les objets doivent souvent traverser, et la viabilité commerciale de cela."

Cependant, même avec ses limites actuelles, Witcher affirme que la valeur de l'IA générative vient des évaluations qu'elle a déjà appris à faire. Il dit que les gens font leur travail en fonction des connaissances qu’ils acquièrent au cours de leur formation, et que « l’IA fonctionne aussi comme ça ». Mais l’IA générative « passe à l’étape suivante » et examine plus de données que ce que les humains peuvent traiter, puis évalue quelles sont les meilleures étapes ultérieures. Cela peut également donner naissance à des idées auxquelles les humains ne pourraient pas ou ne voudraient pas penser parce que l'esprit humain ne traite pas les informations de la même manière que les outils d'intelligence artificielle, dit-il.