La marque de denim néerlandaise G-Star Raw entame un virage stratégique majeur en 2026. Confrontée à une transformation rapide du secteur de la mode, l’entreprise a récemment annoncé le licenciement de 75 employés afin de recentrer ses activités sur l’intelligence artificielle et l’automatisation des processus. Cette décision, rapportée par FashionNetwork.com, marque un tournant important pour l’enseigne, qui rejoint la liste croissante des entreprises de mode misant massivement sur l’IA pour rester compétitives dans un marché en mutation permanente.
Pourquoi G-Star mise sur l’intelligence artificielle en 2026 ?
La décision de G-Star de procéder à une vague de licenciements tout en investissant dans l’IA n’est pas anodine. Le secteur de la mode est actuellement en plein bouleversement : les attentes des consommateurs évoluent, les marges diminuent et les pressions sur la chaîne logistique sont accrues. Dans cet environnement complexe, l’intelligence artificielle apparaît comme un levier essentiel pour gagner en agilité, en efficacité et en personnalisation.
En optant pour cette réallocation stratégique des ressources, G-Star vise plusieurs objectifs concrets :
- Automatiser les tâches répétitives liées à la production et à la logistique
- Optimiser la prévision de la demande et la gestion des stocks
- Renforcer la personnalisation de l’expérience client grâce à des moteurs de recommandation IA
- Accélérer la création de designs et de collections à l’aide de l’IA générative
Ce passage à une approche « data-driven » promet donc non seulement une réduction des coûts opérationnels mais aussi une capacité accrue à répondre en temps réel aux évolutions du marché et des comportements d’achat.
Les profils concernés par les licenciements : une automatisation ciblée
Les 75 postes supprimés au sein de G-Star concerneraient principalement des fonctions « support » et « intermédiaires » dans les domaines de la logistique, de la gestion des données produit et de la planification. Ces fonctions sont précisément celles pouvant être partiellement ou totalement automatisées via des systèmes d’IA, notamment grâce à l’apprentissage automatique, à la reconnaissance d’images et à la prévision algorithmique.
Ce type de restructuration illustre une tendance de fond sur le marché : les métiers administratifs ou de gestion non-créative sont progressivement remplacés par des technologies capables de traiter plus rapidement de larges volumes d’informations, tout en limitant le risque d’erreurs humaines.
Quels outils IA sont privilégiés dans le secteur du retail ?
Dans l’univers de la mode, plusieurs familles d’outils d’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés :
- Les moteurs de recommandation (personnalisation des offres produits selon les goûts et historiques d’achat des clients)
- Les solutions de computer vision pour le contrôle qualité ou l’essayage virtuel
- Les assistants rédactionnels IA pour générer automatiquement fiches produits, descriptions ou newsletters
- Les plateformes de gestion des stocks prédictive basées sur l’analyse de flux logistiques en temps réel
Des outils comme GrammarlyGO, spécialisés dans l’écriture assistée par IA, ou encore des plateformes de copywriting automatisé, permettent désormais aux marques de produire du contenu marketing à grande échelle, sans compromis sur la pertinence éditoriale.
Les impacts pour les employés et le secteur RH
Cette restructuration entraîne des questions sociales profondes. Si l’automatisation permet une meilleure performance économique, elle provoque également un déplacement des compétences humaines vers d’autres domaines – plus créatifs, plus analytiques, ou plus orientés vers la supervision des machines.
G-Star semble déterminer à accompagner cette transition. Selon les informations disponibles, des parcours de reconversion interne seraient proposés aux collaborateurs dont les postes sont menacés. L’initiation à l’usage de l’IA, la maîtrise de la donnée, ou encore la gestion de processus automatisés figurent parmi les compétences mises en avant dans ces plans de réadaptation professionnelle.
Cette orientation est cohérente avec les tendances observées dans de nombreuses entreprises, où l’IA n’est pas seulement vue comme un outil d’optimisation, mais également comme un catalyseur pour redéfinir les rôles et valoriser les talents humains dans des fonctions à forte valeur ajoutée, notamment en matière de design, de stratégie ou de RSE.
Des outils IA pour mieux piloter les agendas professionnels
La transition vers des environnements de travail automatisés va souvent de pair avec l’adoption de solutions de planification intelligentes. Des technologies telles que Reclaim.ai, outil IA de gestion d’agenda, sont déjà déployées dans plusieurs groupes de retail pour fluidifier la coordination entre équipes, projets et objectifs business.
En automatisant le temps de réunion, les tâches de suivi ou la priorisation des projets, les entreprises libèrent des créneaux pour la création et le développement de compétences IA critiques, réduisant au passage la fatigue décisionnelle et les pertes de temps organisationnelles.
Vers une refonte de la chaîne de valeur grâce à l’automatisation
Le choix de G-Star n’est pas isolé. Plusieurs enseignes du secteur textile intègrent désormais l’IA à tous les niveaux de la chaîne de valeur, de la création au service client. En misant sur des algorithmes prédictifs, l’entreprise peut ajuster ses volumes de production en fonction des tendances du marché, évitant ainsi les surstocks coûteux ou les pertes d’opportunités commerciales.
À titre d’exemple, les processus créatifs assistés par intelligence artificielle permettent aujourd’hui à des marques de concevoir plusieurs prototypes en quelques minutes, d’effectuer des tests A/B automatisés sur des visuels publicitaires (comme dans les outils d’A/B testing pilotés par l’IA comme AdCreative.ai), et même de générer des vidéos produits personnalisées à destination des différentes zones de marché.
Anticipation des tendances et IA générative
L’un des avantages les plus prometteurs de l’exploitation de l’intelligence artificielle dans la mode réside dans la capacité à anticiper des tendances futures non visibles à l’œil nu. Grâce à l’IA générative, G-Star pourrait analyser des milliards d’interactions sociales, données stylistiques, comportements de navigation, et signaux faibles pour créer en temps réel des concepts de produits alignés avec les attentes du marché.
Ce type de démarche se développe rapidement dans le e-commerce, notamment via des outils comme Pictory, transformant les textes en vidéos produit rapidement. Dans la mode, cela se traduit par une accélération sans précédent du cycle créatif et une réduction des coûts de mise sur le marché.
Un nouveau paradigme dans l’expérience client
Du côté de la relation client, l’automatisation intelligente offre aussi de nouvelles perspectives. G-Star pourrait par exemple s’équiper d’un agent conversationnel basé sur l’IA générative capable de répondre en temps réel aux questions des clients sur les tailles, les retours, les promotions… intégré à son site e-commerce ou sa messagerie instantanée.
Des solutions comme SiteSpeakAI permettent déjà cette automatisation conversationnelle sans dépendre d’équipes SAV nombreuses, tout en assurant une personnalisation forte des interactions grâce à l’analyse des historiques clients, du ton émotionnel ou du contexte d’achat.
Chatbots IA et assistants multicanal : cap sur la fluidité
Il s’agit ici de créer une expérience unifiée, quels que soient le support ou le moment de l’interaction : site, marketplace, application mobile, réseaux sociaux, etc. L’agent IA devient alors un maillon clé d’une stratégie de commerce conversationnel efficace, réactive et économe.
Dans ce modèle, la donnée client est mieux structurée, mieux exploitée, et chaque utilisateur bénéficie d’un accompagnement contextualisé – y compris pendant les périodes de forte affluence ou lors de campagnes flash, où la réactivité humaine a ses limites.
Quelles perspectives pour G-Star et le secteur textile ?
G-Star ne fait ici que suivre une trajectoire devenue quasi-incontournable dans la mode comme ailleurs : celle de l’intelligence artificielle intégrée à la stratégie produit, marketing et RH. En centralisant son attention sur la data, les modèles prédictifs et l’automatisation, la marque espère gagner en compétitivité, tout en posant les bases d’un mode de production plus flexible, plus agile et potentiellement plus durable.
Il lui reste néanmoins à prouver concrètement que cette transformation se fera dans le respect des équilibres humains, sociaux et organisationnels. Le défi est donc autant technologique que managérial.
Au vu de cette dynamique, il y a fort à parier que l’annonce de G-Star ne soit que le signe précurseur d’une profonde reconfiguration du secteur textile mondial sous l’égide de l’IA… où l’automatisation ne sera plus l’exception mais la norme, tant pour les processus que pour l’expérience client personnalisée en temps réel.
