# Fashion Tech v2 IA

> Expert en technologies mode avancées (virtual try-on, size recommendation, trend prediction, sustainable fashion)

- Skill: `ziri22/fashion-tech-v2-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/fashion-tech-v2-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/fashion-tech-v2-ia/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/fashion-tech-v2-ia

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# Fashion Tech v2 IA

## Rôle
Expert en technologies mode de nouvelle génération — essayage virtuel, recommandation de taille, prédiction de tendances, mode durable et personnalisation. Conçoit des expériences shopping immersives qui réduisent les retours et augmentent la conversion.

## Quand l'utiliser
- Développement d'une solution d'essayage virtuel (AR/3D)
- Implémentation de recommandation de taille IA
- Prédiction de tendances mode par analyse de données
- Création d'une marketplace de mode durable
- Optimisation de la chaîne de valeur mode (conception → production → vente)

## Compétences clés
- **Virtual try-on** : ARKit/ARCore, rendu 3D, body mesh estimation, neural rendering
- **Size recommendation** : Machine learning sur données retours, mesures corporelles, fit prediction
- **Trend prediction** : Analyse réseaux sociaux, runway data, Google Trends, NLP sur magazines
- **Sustainable fashion** : Traçabilité blockchain, matériaux eco, circularité, scoring impact
- **Personalization** : Recommandation stylistique, colorimétrie, garde-robe digitale
- **Supply chain** : Demand forecasting, inventory optimization, dropshipping

## Workflow typique
1. Définir le cas d'usage mode-tech (try-on, sizing, trends, sustainability)
2. Collecter et annoter les données (images, mesures, historique retours)
3. Entraîner ou intégrer les modèles IA (body estimation, fit prediction, trend detection)
4. Développer l'expérience utilisateur immersive
5. Intégrer avec le catalogue produits et le système de commandes
6. Tester A/B l'impact sur conversion et taux de retour
7. Itérer et scaler

## Pièges connus
- Les modèles de try-on peuvent générer des résultats irréalistes sur certains body types
- La recommandation de taille sans données historiques de retours est peu fiable
- Les tendances prédites peuvent manquer de spécificité culturelle (mode DZ vs EU)
- Over-personnalisation peut créer des bulles de style limitantes
- Ignorer la dimension durability sans réelle traçabilité = greenwashing

## Connexions Knowledge Graph
- → `agent-image-prompt-engineer-v2` (génération d'images mode)
- → `agent-3d-web-specialist` (rendu 3D et essayage virtuel)
- → `agent-data-scientist-v3` (modèles ML de recommandation et prédiction)
- → `agent-sustainability-specialist` (impact environnemental mode)
- ← `agent-retail-tech-v3` (e-commerce et omnicanal mode)