Max&Moi : ancrer l'IA dans l'ADN d'une maison de mode luxe

Le client & le contexte

Studeria a accompagné les équipes de Max&Moi (Maison Lederer), maison familiale française de prêt-à-porter féminin haut de gamme fondée en 2007, dans un programme de formation IA généraliste. Présente à Paris et en boutiques resort, dirigée par Elie Lederer, la maison cultive un positionnement luxe, un langage propre et une exigence de qualité partagée par tous ses pôles.

Avant l'intervention de Studeria, les usages de l'IA restaient individuels et non structurés. L'enjeu n'était pas technologique mais culturel : faire entrer l'IA dans une maison où le savoir-faire et le détail priment, sans diluer son identité.

Le défi à relever

• IA perçue comme un outil générique, déconnecté de l'univers spécifique d'une maison de mode luxe (langage, saisons, positionnement)
• Usages individuels, non partagés entre les pôles
• Stack outils riche mais éclatée (Microsoft 365, Shopify, Sisense, Splio, Factorial, FastMag), sans articulation claire avec une couche d'IA
• Métiers très divers (direction, production, style, wholesale, logistique, digital/web, retail) avec des attentes et des maturités différentes

Ce que nous visions ensemble

Passer d'une IA générique, distante et intimidante, à une IA contextualisée, maîtrisée et adoptée par chaque pôle, fidèle au langage de la maison. Le niveau d'exigence portait sur l'adoption réelle (que les équipes s'en servent au-delà du jour de la formation) et sur le respect des codes du luxe. Ambition à moyen terme : que Max&Moi structure ses propres usages en autonomie.

Notre approche chez Studeria

Format : formation IA généraliste sur mesure, 2 jours en présentiel dans les locaux de la maison. Audit des outils en amont pour cartographier la stack réelle et adapter le programme aux cas d'usage métier. Pédagogie active centrée sur des ateliers pratiques, appuyée sur les outils déjà en place.

Pour respecter la diversité des métiers, les 13 participants ont été répartis en deux groupes : direction, production, style, wholesale et logistique le premier jour ; pôle digital/web et retail le second. Co-construction, pragmatisme, orientation résultat.

Ce que nous avons mis en place

Phase 1 — Cadrage & compréhension

Audit des outils en amont de la formation. La cartographie de la stack existante (Microsoft 365, Shopify, Sisense, Splio, Factorial, FastMag) a permis d'articuler l'IA avec l'environnement réel des équipes et de prioriser les cas d'usage à fort impact pour chaque pôle.

Phase 2 — Mise en œuvre

Deux journées en pédagogie active, ancrées dans les cas d'usage métier. Atelier phare : la construction live du fichier contexte entreprise, qui ancre l'IA dans l'univers de Max&Moi (langage maison, saisons, positionnement luxe) et transforme un outil générique en assistant qui parle la langue de la maison. Les participants ont aussi travaillé l'organisation d'un dossier de travail collaboratif et la mise en place d'un système de sauvegarde.

Phase 3 — Projection & structuration

Rapport de recommandations et suivi à 1 mois pour prolonger la dynamique, lever les blocages résiduels et accompagner la maison vers une autonomie réelle.

Les impacts concrets observés

• Satisfaction moyenne de 4,6/5
• 100% des participants recommandent la formation
• Rythme jugé adapté par 70% des participants
• Bascule du regard sur l'IA : d'un concept abstrait à un outil concret au service du quotidien
• Premiers réflexes opérationnels acquis (fichier contexte, dossier collaboratif, sauvegarde)

Comme le résume Stéphanie Cartier, responsable digital web : une fois qu'on a compris comment l'IA peut être à notre service, c'est du gain de temps, de l'efficacité, de la performance, une nouvelle façon de travailler.

Perspectives & suites

La formation a posé les fondations d'un usage durable de l'IA chez Max&Moi. Le fichier contexte entreprise constitue une base vivante, enrichissable au fil des saisons. Le suivi à 1 mois consolidera les premiers réflexes et identifiera de nouveaux cas d'usage, pôle par pôle. À plus long terme, l'enjeu est d'ancrer l'IA dans les process de la maison comme un geste métier de plus, au service de l'exigence qui fait son identité.

Et si c'était vous ?

Votre organisation a son propre langage, ses propres codes, ses propres exigences, et l'IA générique ne les comprend pas encore ? C'est exactement là que se joue la différence entre un outil que personne n'utilise et un assistant qui devient un réflexe métier. Échangeons →