Le Complexe de formation professionnelle de confection de Fès, sous l’égide de l’Office de la Formation Professionnelle et de la Promotion du Travail (OFPPT) de Fès-Meknès, a organisé jeudi dernier un Workshop d’initiation à l’intelligence artificielle (IA) spécifiquement conçu pour les stagiaires, formateurs et professionnels du secteur textile et de l’habillement.
Cette rencontre avait pour but de dévoiler les contributions significatives que l’IA peut apporter au secteur textile, un domaine en constante évolution.
Adil Mdaghri Alaoui, un expert reconnu en transformation digitale des organisations, a souligné lors de son intervention l’importance cruciale de l’IA dans l’amélioration des différentes étapes du processus de production textile, allant de l’approvisionnement et de la fabrication à la gestion des ressources humaines et à la conception des produits.
L’expert a particulièrement mis en exergue la capacité de l’IA à automatiser des tâches répétitives et à optimiser la gestion des commandes et des stocks. Selon Adil Mdaghri Alaoui, l’IA est sur le point de révolutionner la gestion du secteur textile, en améliorant considérablement les processus internes des entreprises et ateliers. Il envisage une transformation profonde qui influencera tous les aspects de la gestion dans le secteur.
De son côté, Bouchti Mahmoud, le directeur du Complexe de formation professionnelle de confection de Fès, a précisé que l’objectif de cet événement était de dynamiser l’OFPPT en renforçant son ouverture sur l’environnement socio-économique. Il a souligné l’importance de familiariser les futurs lauréats avec les opportunités, les défis et l’impact potentiel de l’IA sur les métiers du textile et de l’habillement.
L’événement s’est conclu par un atelier pratique, permettant aux participants de se familiariser avec les technologies d’IA telles que l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Ils ont exploré des applications concrètes de ces technologies, comme l’optimisation des chaînes de production, la détection de défauts sur les textiles et la prédiction de la demande pour une meilleure planification.
