Du podium à la réalité : compte-rendu du hackathon sur la mode et l'IA

Introduction

Le samedi 12 septembre 2026, plus d’une centaine de développeurs, de designers et d’esprits créatifs se sont réunis aux LUMA Studios, à New York, pour une journée entière consacrée à la création à la croisée de l’IA et de la mode. Aucune expérience préalable en programmation n’était requise. Il suffisait d’avoir une excellente idée, une équipe et la volonté de concrétiser un projet.

Le défi : utiliser l'IA Gemini de Google, Antigravity et l'Video API en temps réel de Vonage pour passer d’une idée à une démo fonctionnelle en une seule journée.  Et tandis que les équipes travaillaient d’arrache-pied, un photomaton IA alimenté par Gemini et l’API Messages de Vonage a fonctionné tout au long de l’événement, permettant aux participants d’essayer virtuellement des tenues et de partager leurs looks sur LinkedIn. À la fermeture des portes, à 16 h, 19 projets avaient été soumis à Devpost, et la salle avait donné naissance à des innovations technologiques dans le domaine de la mode véritablement impressionnantes.

Des bagels aux montages : le déroulement de la journée

Les portes se sont ouvertes à 10 heures, au son des bagels du petit-déjeuner et du brouhaha des participants qui rejoignaient leurs équipes. L'énergie qui régnait dans la salle était palpable dès le départ. Ce n'était pas un public passif. Les gens échangeaient déjà des idées avant même que la première intervention ne commence.

Conférence d'ouverture : Quand la mode rencontre la technologie

GDE Margaret Maynard-Reid a ouvert la journée avec son discours d’ouverture intitulé « Fashion Meets Technology » (Quand la mode rencontre la technologie), une intervention de 15 minutes qui a parfaitement donné le ton. Margaret a su faire le lien entre l’univers de la création de mode et celui des outils de développement, en expliquant pourquoi cette convergence est importante et pourquoi c’est le moment idéal pour s’y lancer. Son intervention, à la fois inspirante et concrète, a véritablement suscité l’enthousiasme de l’assistance à l’idée de ce qu’elle allait créer.

Keynote

Atelier : Construire le cerveau, puis ajouter la Voice

Chris Tankersley a animé un atelier pratique de 45 minutes destiné à permettre à chaque équipe, quel que soit son niveau d'expérience, de passer de zéro à une application fonctionnelle. Le principe était simple : créer d'abord le « cerveau » de l'IA, puis y ajouter la couche de communication.

Chris n'a cessé de revenir sur le même concept tout au long de la session : Gemini et Antigravity constituent le cerveau de votre IA dédiée à la mode. Vonage vous permet de la partager avec le monde entier. C'est dans cet esprit que les participants se sont attelés à la création de leur propre application axée sur la mode.

Workshop Presentation

C'est l'heure de se mettre au travail

À midi, le hackathon a officiellement démarré. Pendant les trois heures qui ont suivi, la salle s’est transformée en véritable studio de fashion tech. Les mentors circulaient parmi les équipes, celles-ci peaufinaient leurs projets, et l’ambiance est restée très animée tout au long de la session. Un point intermédiaire à 13 h 30 a permis aux équipes de faire le point sur les obstacles rencontrés et de célébrer leurs premiers succès.

Les inscriptions ont pris fin à 15 h, avec 19 projets soumis à Devpost. L'évaluation s'est déroulée de 15 h à 16 h, et les lauréats ont été annoncés pour clôturer l'événement.

Les lauréats

Hackathon Winners

1re place : DressMe

« Notre plateforme d'IA transforme deux photos en une cabine d'essayage virtuelle en quelques secondes. Elle extrait des mensurations précises, identifie des palettes de couleurs complémentaires et génère des robes adaptées à votre morphologie exacte. Afin de garantir la précision et la transparence, le système indique un pourcentage de fiabilité pour chaque mesure et chaque évaluation de couleur avant de générer le rendu final. »

DressMe a parfaitement répondu au cahier des charges : une application véritablement utile et techniquement impressionnante de la vision multimodale de Gemini, qui résout un véritable problème dans le secteur de la mode. Le pourcentage de confiance était une bonne idée ; l'application vous indique son niveau de certitude, plutôt que de se contenter de présenter les résultats comme des faits avérés.

2e place : Deadstock Live Lab

Deadstock Live Lab s'est attaqué à l'un des défis les plus urgents en matière de développement durable dans le secteur de la mode : que faire des surplus de tissu ? Leur plateforme transforme le processus de conception circulaire en un parcours fluide en cinq étapes :

1. Analyse des matériaux : Les créateurs pointent leur appareil photo vers des chutes de tissu brut, et Gemini extrait le motif de tissage, la couleur, le grammage et le métrage utilisable pour les consigner dans un registre des matières.

2. Application des contraintes : Les contraintes strictes excluent les textiles vierges et garantissent la vérification des stocks. Les contraintes souples permettent aux créateurs de trouver un équilibre entre esthétique et réduction des déchets.

3. Création de collections : Gemini crée des collections complètes de vêtements où chaque panneau et chaque composant est associé à un lot de surplus spécifique.

4. Traçabilité des matières : Lorsque vous passez la souris sur une partie quelconque d'un vêtement, une ligne animée relie cette partie au rouleau de tissu d'où elle provient.

5. Studio en direct : Les équipes examinent ensemble la capsule via Vonage WebRTC. Si un tissu est retiré (pour cause de pourriture sèche ou de métrage insuffisant), les tenues qui en dépendent sont immédiatement signalées, et les créateurs peuvent régénérer uniquement les pièces concernées.

Le résultat est un dossier technique de fabrication 100 % traçable : un dossier d'ingénierie exportable détaillant la répartition des découpes, la consommation de tissu et les pistes d'audit des décisions signées.

3e place : ThreadLine

ThreadLine a développé une plateforme de vente et de conseils de style en direct, spécialement destinée aux friperies indépendantes, un marché véritablement mal desservi.

• Consultations à distance : Les clients parcourent le présentoir numérique, réservent des articles vintage et prennent rendez-vous par Video avec le propriétaire de la boutique.

• Video en direct : Le propriétaire présente les vêtements en face à face via Vonage WebRTC, en mettant en avant les textures et en répondant aux questions en temps réel.

• Analyse de la coupe : Gemini extrait des images du flux en direct et compare les proportions de l'acheteur aux mesures d'époque du vêtement.

• Essayage virtuel : Les clients peuvent visualiser le vêtement sur leur silhouette avant de se décider à l'acheter.

Meilleure utilisation d'une API : FitSwipe

FitSwipe a remporté le prix de la « meilleure utilisation d'une API » grâce à une expérience de sélection de tenues de luxe inspirée de Tinder qui a véritablement impressionné le jury :

• Le client active sa caméra via la Video API Vonage, et FitSwipe capture sa carnation, l'éclairage et ses proportions.

• Un bref « brief stylistique » permet de définir le contexte, l'ambiance et le budget.

• Gemini compose une tenue de luxe coordonnée en cinq pièces et intègre le visage réel de la cliente à cette tenue.

• Balayez vers la droite pour ajouter au panier, vers la gauche pour passer à autre chose. Saisissez une modification rapide (« remplacer la veste par une veste en cuir bordeaux ») et seul cet article sera mis à jour, tandis que le visage de la cliente restera bien en place tout au long du processus.

• Les articles validés sont directement ajoutés au panier Apple Pay et livrés le jour même à New York.

Transformer les participants en mannequins de défilé grâce à l'IA

L'un des autres moments forts de la journée a été le photomaton alimenté par l'IA, disponible tout au long de l'événement. Les participants pouvaient s'y rendre, prendre une photo et essayer virtuellement des tenues générées par l'IA. VVoici comment cela fonctionnait, selon les explications de notre responsable du développement, Amanda :

Photobooth

Tech Pile

Cette initiative de photomaton a commencé comme une expérience menée pendant un week-end dans Google AI Studio. Cela a bien fonctionné pour un prototype rapide, mais lorsque j’ai voulu proposer une expérience interactive et multicanal aux participants de notre hackathon, un simple environnement de test dans un navigateur ne suffisait plus. J’avais besoin d’une configuration « full-stack » complète me permettant de tester sur localhost, de me connecter à des services backend et d’utiliser Google Cloud au-delà de simples appels ponctuels à l’API Gemini. De plus, j’y travaillais si souvent que je n’arrêtais pas d’épuiser mes crédits quotidiens gratuits !

J'ai donc transféré le projet vers l'IDE Google Antigravity. Cela m'a permis de développer et de tester des fonctionnalités en local, de mettre en place un projet Node/Express et Vite, et d'ajouter des ressources Google Cloud. Je l'ai déployé sur Google Cloud Run, qui se charge de la mise à l'échelle automatique à ma place.

J'ai ajouté un compartiment Google Cloud Storage (GCS) afin que les styles créés par les participants soient conservés d'un déploiement à l'autre, et j'ai configuré Firebase Hosting pour qu'il utilise le domaine personnalisé.

L'expérience du photomaton sur mobile fonctionnait en association avec la Messages API ; les participants pouvaient utiliser les « rich cards » RCS, les modèles de réponse rapide et les fichiers multimédias haute résolution disponibles sur Google Messages sous Android et iOS 18. À titre de solution de secours, si l'appareil ou le réseau d'un destinataire ne prenait pas en charge le RCS, celui-ci pouvait recevoir des SMS ou des MMS.

Photomaton en direct le jour de l'événement

Le jour du hackathon, les participants se sont rassemblés autour de la station et ont ouvert l'application web sur leur téléphone ou sur l'appareil mis à disposition par l'équipe organisatrice. Les créations ont commencé à s'afficher sur le mur du projecteur et n'ont cessé d'évoluer tout au long de l'événement. Certains ont pris un selfie avec la webcam, d'autres ont importé un portrait depuis leur galerie photo, tandis que d'autres encore ont testé les avatars de démonstration.

Gemini a été utilisé en complément du pipeline de compositing Nano Banana pour générer des accessoires et des tenues. Il a permis d’adapter l’ensemble aux proportions correctes du corps. J’ai toutefois ajouté quelques flèches afin que l’on puisse positionner le vêtement au bon endroit au cas où l’accessoire serait placé à un endroit inattendu.

Les participants pouvaient passer à l'affichage RCS dans l'application web et tester le flux conversationnel sur leur propre téléphone. C'était un excellent moyen de montrer concrètement aux développeurs comment l'IA générative et la Messages API peuvent transformer un simple SMS en un contenu riche et visuel. Ils ont fait preuve d'une grande créativité en ajoutant des accessoires sous forme de superposition. J'ai bien ri en regardant le mur en direct ; ils pouvaient également partager sur LinkedIn l'image finale générée !

Entre les ateliers de création, le mur du photomaton et l’ambiance qui régnait dans la salle toute la journée, c’était l’un de ces événements qu’il est difficile de retranscrire pleinement dans un compte-rendu.

Plus de ressources : Essayez virtuellement des vêtements avec Gemini Nano Banana via RCS

Conclusion

Dix-neuf projets présentés. Plus de 100 créateurs. Une seule journée. Le hackathon « Runway to Reality AI Fashion » a démontré que lorsqu’on met à la disposition des développeurs les bons outils et un brief créatif qui les inspire, les résultats parlent d’eux-mêmes.

Des collections capsules axées sur le développement durable aux expériences de stylisme personnalisées haut de gamme, chaque projet présenté dans cette salle a démontré tout ce qu’il est possible de réaliser lorsque la mode et la technologie s’associent véritablement. Nous attendons déjà avec impatience la suite.

Un immense merci au GDG Brooklyn, à Margaret pour son discours d'ouverture, à Chris pour son atelier, à tous les mentors qui ont aidé les équipes à surmonter leurs difficultés, et surtout à tous les développeurs qui sont venus et ont livré un projet.