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Le projet est né du constat que le processus créatif en mode reste fragmenté entre des dizaines d'outils incompatibles. Felt a été pensé pour couvrir l'intégralité du workflow : du concept initial jusqu'au défilé, en passant par le moodboard, la silhouette, le dessin technique, le prototypage et la confection.
Face à des outils généralistes comme Canva ou Figma, l'enjeu de Felt était de proposer quelque chose de spécialisé pour la mode : une aide à la sélection et à la cohérence du fond, une synthèse intelligente du contenu, une création rapide de supports. Le tout ancré dans les codes et le vocabulaire propres à l'industrie textile.
L'architecture technique repose sur deux modèles d'IA en pipeline : DINOv2 pour l'embedding et la catégorisation des images avec un score de confiance, suivi de Qwen2.5-VL pour la description précise de chaque visuel. Ce pipeline permet à la plateforme de comprendre automatiquement le contenu d'une bibliothèque d'images mode et d'en extraire la cohérence visuelle.
Felt propose un système de modules thématiques par étape du processus créatif, un constructeur de trames avec templates adaptables, et un système de couleurs multi-univers (Ultramarin, Orange brulé, Vert impérial…). En tant que développeur du projet, j'ai contribué à l'architecture de la plateforme, à l'intégration du pipeline IA et au développement des interfaces de création de dossiers.