Cas client : L’IA au service du DAM, quand le Luxe optimise ses assets digitaux

L’activation de l’IA dans la gestion des assets digitaux (DAM) n’est plus une tendance émergente : c’est désormais une réalité opérationnelle qui transforme le quotidien des grandes Maisons.
Dans ce contexte, Adone Conseil a accompagné un acteur majeur du Luxe dans le déploiement de plusieurs cas d’usage IA au sein de son DAM, révélant tout le potentiel de ces technologies pour optimiser les workflows, renforcer la qualité des données et accélérer les opérations.

Retour sur trois exemples concrets issus de cet accompagnement.

Cas 1 : Reconnaissance automatique des logos de marque 

Objectif : Identifier automatiquement les logos présents sur plus de 800 000 assets pour accélérer leur référencement et élargir le champ de recherche.

Méthodologie :

• Constitution d’un jeu d’images recadrées et épurées. L’objectif est de fournir un ensemble de données d’apprentissage clair. Cela permet d’isoler les logos de leur contexte original.
• Entraînement itératif d’un modèle d’IA sur mesure pour atteindre un niveau de précision optimal dans la détection des logos de la marque et/ou de ses concurrents. 
• Validation sur un jeu de données de test.

Résultats :

• Identification automatique des logos présents sur images fixes (non appliqué aux vidéos dans ce périmètre). La contribution métier se concentre désormais sur la validation des prédictions IA, ce qui représente un gain de temps exponentiel. Environ 8 000 assets par mois à référencer. Si on compte 1min pour identifier le logo + référencer le logo identifié sur l’asset.
• Amélioration de la fiabilité des recherches pour permettre aux utilisateurs du DAM des résultats plus pertinents. Les assets contenant des logos spécifiques sont plus facilement localisables.
• Assistance pour la gestion des assets en cas de contentieux. En effet, cela permet d’avoir une “preuve” rapide de l’utilisation d’un logo sur une image donnée, ce qui est important pour la protection de propriété intellectuelle de la marque. 
• Optimisation des campagnes marketing grâce à une relecture accélérée de la présence des logos dans les contenus (meilleure gestion des partenariats).

Limites :

• Besoin d’un large échantillon pour l’entraînement et d’un suivi continu pour pour couvrir toutes les variations des logos.
• Toute modification majeure du design d’un logo nécessite une phase de “réapprentissage”.

• Les logos très proches en termes de design peuvent encore être confondus par le modèle.

Cas 2 : Prédiction intelligente des métadonnées

Objectif : Automatiser la génération de métadonnées pour environ 2 000 assets par mois, afin de répondre à la demande croissante de référencement et d’accélérer la publication.

Méthodologie :

• Classification généralisée d’images pour aider le modèle à prédire les métadonnées pertinentes.
• Utilisation de prompts maîtrisés pour orienter l’IA vers des tags plus contextuels et spécifiques.
• Intégration des tags existants pour améliorer la qualité des prédictions.

Résultats : 

• Réduction du temps de saisie manuelle des métadonnées génériques . Les équipes gagnent du temps sur les tâches répétitives et peuvent se concentrer sur la valeur ajoutée (création de contenu, enrichissement sémantique propre à la Maison).
• Amélioration de la qualité et de la précision des métadonnées, ce qui conduit à une indexation plus riche des assets. 
• Recherche optimisée : les utilisateurs retrouvent plus rapidement les assets requis, diminuant le temps de recherche.

Limites :

• Le modèle doit être ajusté régulièrement pour suivre l’évolution de la stratégie marketing.
• Les données propres à la Maison (vocabulaire produit, noms de collection) sont indispensables.
• Équilibre nécessaire entre rapidité et validation humaine : prévoir un workflow incluant une révision des métadonnées sensibles.

Cas 3 : Traductions automatisées et personnalisées via IA 

Objectif : Traduire et enrichir les métadonnées non exploitées de 200 000 assets (descriptions, titres, classifications) afin de rendre le catalogue accessible sur plusieurs marchés.

Méthodologie : 

• Préparation de glossaires métier à partir des traductions existantes (terminologie spécifique, nom des produits, descriptions, etc.) 
• Fine-tuning d’un modèle Cloud (ex : Google Cloud ) sur la base des glossaires et du style maison.
• Revue humaine pour validation métier des traductions générées, notamment sur les contenus les plus sensibles ou stratégiques. 
• Insertion (stamping) des traductions directement dans le DAM.

Résultat :

• Assets disponibles en anglais et français, qui permettent une diffusion et une consommation du contenu plus large et plus rapide. Les marchés anglophones et francophones peuvent accéder à des informations complètes dans leur langue.
• Possibilité d’étendre la méthode à d’autres langues et contextes.
• Accélération du time-to-market : Les produits peuvent être lancés simultanément sur plusieurs marchés grâce à la rapidité des traductions.

Limites :  

• Importance d’un glossaire robuste et régulièrement mis à jour.
• Validation continue nécessaire : l’IA peut encore commettre des erreurs, notamment sur la terminologie très spécifique ou les nuances marketing.

Conclusion

Ces trois cas illustrent comment l’IA peut transformer la gestion des assets digitaux : en accélérant les processus, en améliorant la qualité des données et en réduisant le travail manuel à faible valeur ajoutée permettant aux équipes de se concentrer sur leurs expertises.

Les éditeurs intègrent l’IA au cœur de leur stratégie produit ; la différenciation entre solutions reposera sur la qualité des modèles, la robustesse des glossaires et l’intégration au workflow métier. Pour les Maisons de luxe, l’IA devient un levier de compétitivité et de maîtrise de l’image — un enjeu stratégique où chaque détail compte.

Adone Conseil vous accompagne sur vos projets de transformation digitale, via une approche pragmatique, fondée sur l’excellence et la connaissance métier.