Comment des chercheurs sud-coréens mettent l'IA au chevet de l'industrie textile

Alors que le textile demeure l'un des plus grands consommateurs d’eau, de produits chimiques et d’énergie au monde, une équipe de chercheurs sud-coréens suggère qu’une portion importante de ces ressources pourrait être économisée sans compromettre la qualité. Leur arme, l’intelligence artificielle.

Une innovation prometteuse pour la teinture textile

Hyeokjun Cho et Seung Geol Lee, de l’Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST), ont mis au point un cadre d’apprentissage machine capable de prévoir le résultat d’un processus de teinture avec un minimum d’expérimentations. Leurs travaux, publiés le 15 septembre 2025, et décryptés par Ecotextile, avancent que cette méthode pourrait réduire la consommation d’eau, de produits chimiques et d’énergie, améliorer la constance des teintures et limiter le gaspillage.

Pour comprendre l’importance de cette innovation, il faut noter que la teinture textile, en particulier le traitement humide, est l’un des maillons les plus polluants de la chaîne de production. D'après une étude récente, ces procédés représentent environ 72 % de la consommation d’eau de l’industrie et jusqu’à 52 % de ses émissions de gaz à effet de serre. Réduire ces consommations n’est pas seulement une question d’éthique, c’est devenu un impératif réglementaire et économique, car les coûts de l’eau, de l’énergie ou des traitements ne cessent de croître.

Le problème de la teinture traditionnelle

Le problème fondamental est que le changement de couleur entre l'état humide et l'état sec d'un tissu est non-linéaire et varie considérablement d'une nuance à l'autre. Ce qui fonctionne pour une couleur ne fonctionnera pas pour une autre. Cette inefficacité coûte cher, car toute erreur de coloration n'est souvent découverte qu'après que de grands volumes de tissu ont été traités et séchés, ce qui gaspille de l'eau, des produits chimiques, de l'énergie et du temps.

Comment l'IA apporte une solution

L'IA est entraînée sur de vastes ensembles de données d'échantillons de tissu pour comprendre la relation complexe entre les couleurs à l'état humide et à l'état sec. En analysant les données visuelles de centaines d'échantillons, ces modèles d'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones, peuvent prédire le résultat final avec une précision remarquable. Par exemple, une étude du Wilson College of Textiles a développé des modèles d'IA qui ont montré une erreur de différence de couleur médiane inférieure à 1,0 sur une échelle normalisée, un niveau jugé acceptable dans l'industrie, contre jusqu'à 13,8 pour les méthodes non basées sur l'IA.

En prédisant la couleur finale avec une grande précision, les fabricants peuvent éviter de reteindre les lots mal colorés. Cela permet de réduire la consommation d'eau, de produits chimiques et d'énergie, mais aussi de diminuer les délais et les coûts de production. Les modèles d'IA peuvent aussi être entraînés sur des types de fibres et de teintures spécifiques, ce qui leur permet de s'adapter aux caractéristiques uniques des différents matériaux.

Des chiffres qui parlent d'eux-mêmes

Le modèle développé à l’UNIST fonctionne avec peu de données expérimentales, ce qui réduit le besoin de nombreux essais physiques coûteux en ressources. Il permet de prédire les résultats de manière fiable, réduisant le nombre de lots rejetés ou retravaillés, et donc le gaspillage. Pour dimensionner le sujet, une usine textile sud-coréenne a estimé que teindre 1 kg de tissu nécessite environ 200 kg d’eau. Les étapes de teinture peuvent représenter jusqu’à 72 % de la demande totale en eau d’une usine.

Ce qu'on ne sait pas encore

Néanmoins, l'étude soulève des questions dont les réponses détermineront son impact réel sur l'industrie. Les chercheurs n'ont pas encore chiffré le pourcentage exact d'économies réalisables selon les types de textile ou les volumes. De plus, la compatibilité du modèle avec toutes les fibres, teintures et machines reste à être vérifiée. Le coût de mise en œuvre et la manière dont il s’intégrera dans des procédés industriels peu standardisés sont également des aspects à prendre en compte.

Enjeux pour les acteurs du secteur

Pour les marques, les fabricants et les distributeurs, l'enjeu est triple. Il s'agit d'abord d'une réduction des coûts opérationnels (moins d’eau, d’énergie et de rejets). Ensuite, c'est une amélioration de la durabilité, et enfin, un avantage concurrentiel fort, surtout dans les segments premium, en permettant aux marques de communiquer sur un procédé plus respectueux de l’environnement.

L’étude de l’UNIST ouvre une voie potentiellement révolutionnaire pour la teinture textile durable. Sa valeur dépendra de l’adaptabilité du modèle aux différentes matières, de sa fiabilité à grande échelle et de la capacité des industries à intégrer les outils numériques dans leurs processus de production.