PROBLÉMATIQUE

La contrefaçon des motifs est un problème récurrent dans l’industrie textile. Il s’agit de la reproduction illégale de motifs ou de dessins sur les textiles, sans l’autorisation du créateur original. Au delà des pertes économiques que cela peut engendrer (les contrefacteurs ne payent pas le droit d’usage et ne rétribuent pas le travail réalisé), cela impacte également l’image de marque des créateurs, ces motifs étant souvent reproduits sur des textiles de mauvaise qualité par des contrefacteurs utilisant des techniques de fabrication non adaptées. L’identification et la détection des motifs contrefaits est une tâche chronophage qui demande une veille constante des sites web et réseaux sociaux.

Comment détecter les contrefaçons de motifs sur internet ? Comment accéder facilement à l’intégralité des motifs déjà réalisés par l’entreprise ? 

CLIENT

TEXTIL’IA, Lyon (FRANCE)

SOLUTION APPORTÉE

Neovision a conçu une solution composée de plusieurs briques IA afin de répondre à ces problématiques. La première brique permet la détection de contrefaçon de manière automatisée. La seconde brique permet de faciliter la numérisation des archives textiles pour en créer une base de données dans laquelle il est facile de faire des recherches.

BÉNÉFICE CLIENT

Le développement de cette solution présente des avantages multiples : d’abord, elle permet d’économiser un temps considérable en automatisant la veille anti-contrefaçon. Pour les entreprises du textile, c’est également un excellent moyen de capitaliser sur l’existant, en leur permettant la recherche de motifs dans leur historique de créations.

RÉALISATION

Détection de contrefaçon

Pour réaliser cette fonctionnalité, nous avons utilisé plusieurs algorithmes. L’algorithme central vise à mesurer la distance entre deux motifs (par distance, on entend un score de similitude entre deux motifs). Plus la distance est faible, plus les motifs sont semblables et potentiellement contrefait. Nous avons créé une base de données de motifs (associant un motif à un/plusieurs vêtements) afin de pouvoir entraîner un modèle de réseau de neurones à l’état de l’art. L’objectif est qu’il puisse donner à un motif et un vêtement similaire des descripteurs proches. L’utilisateur peut ensuite jouer sur un seuil de similarité pour lui afficher plus ou moins de vêtements proches de son motif.

Numérisation et recherche de motifs

Les entreprises du secteur du textile bénéficient de nombreuses archives classées dans des livres. Numériser ses ressources s’avère fastidieux et chronophage. Afin de les accompagner dans cette démarche, notre client numérise les livres à l’aide d’un matériel de pointe et nous avons développé des algorithmes capables de détecter les différents motifs présents sur les pages et de les segmenter (de les détourer). Les motifs sont ensuite enregistrés dans un catalogue numérique après validation par un opérateur. Les utilisateurs peuvent alors faire des recherches de motifs à l’aide de texte, de similarité visuelle ou de caractéristiques.