À VivaTech 2026, Rebuilder AI transforme des scans 3D, des données de foulée et d’usure, ce qui change pour Asics

À VivaTech 2026, la start-up sud-coréenne Rebuilder AI a présenté une démonstration qui résume bien la nouvelle phase de l’IA générative dans l’industrie: partir de données de terrain, les croiser avec des archives de marque, puis générer des modèles de produits directement exploitables. Sur le stand parisien du salon, le projet mené avec Asics a montré comment des scans 3D, des données de foulée et des informations d’usure peuvent alimenter la conception d’une chaussure avant même les premiers essais physiques.

Le sujet dépasse le simple effet de vitrine. Dans les allées de VivaTech, plusieurs industriels ont insisté sur le passage de l’expérimentation à la mise en production. Rebuilder AI s’inscrit dans cette tendance avec un usage précis, la conception de produits, et un objectif concret, réduire le temps entre l’idée et le prototype. Pour les marques, l’enjeu est double, accélérer les cycles de développement et affiner la personnalisation sans effacer le rôle des designers.

Rebuilder AI et Asics testent la conception de chaussures par IA

Rebuilder AI est une jeune entreprise fondée en 2021 en Corée du Sud. Son travail avec Asics a commencé en 2024, et la collaboration présentée à VivaTech 2026 repose sur une chaîne de données très concrète. Les capteurs et les relevés servent à analyser la foulée, le comportement du pied, l’usure des usages réels et les archives historiques de la marque japonaise.

Le principe consiste à faire travailler l’algorithme sur plusieurs couches d’information. Le système compare les données biomécaniques avec l’historique des modèles, puis propose des pistes de design adaptées à un besoin précis. Selon les démonstrations montrées au salon, ces propositions peuvent ensuite être exportées en fichiers 3D prêts pour la fabrication ou l’impression 3D.

Cette méthode change la place du prototypage. Là où un bureau d’études passait par de nombreuses maquettes intermédiaires, l’outil permet de tester plus vite différentes géométries de semelles, de structures ou d’empeignes. Le gain principal recherché n’est pas seulement la vitesse, mais aussi la capacité à faire correspondre un produit à des usages identifiés, ce qui intéresse particulièrement les équipementiers sportifs et les marques techniques.

Le cas Asics sert donc de preuve de concept. Rebuilder AI ne prétend pas remplacer les équipes de création, mais fournir un moteur de génération alimenté par des données réelles. Dans une industrie où chaque ajustement de forme peut modifier le confort, la stabilité ou la performance, cette approche attire l’attention des responsables produit et des ingénieurs matériaux.

VivaTech 2026 met l’IA générative au service du design produit

Le salon parisien a servi de caisse de résonance à plusieurs usages industriels de l’IA générative. Dans la mode et la beauté, les démonstrations de Rebuilder AI, LVMH Dreamscape, Perfect Corp et Stytrix ont illustré une même logique, faire passer l’IA du stade du discours à celui de l’exécution. Les organisateurs et les intervenants ont insisté sur la productivité, la personnalisation et la réduction des délais de développement.

Lors de l’inauguration de VivaTech 2026, Bernard Arnault a décrit l’IA comme un outil d’exécution, tandis que Jeff Bezos a évoqué un moyen de réduire le temps entre une idée et sa réalisation. Le message n’est pas anecdotique. Il traduit une évolution du discours des grands groupes, qui ne parlent plus seulement d’innovation potentielle mais d’intégration dans les chaînes de travail.

Dans ce contexte, la démonstration de Rebuilder AI apparaît moins comme une curiosité que comme un cas d’usage très lisible. Les secteurs de la chaussure, de la cosmétique ou du luxe partagent des contraintes proches, personnalisation, rapidité de lancement, cohérence entre image de marque et qualité perçue. L’IA devient alors un outil de pilotage du développement produit, pas seulement un générateur de visuels ou de textes.

Les exposants présents à Paris montrent aussi que le centre de gravité se déplace vers des solutions hybrides, mêlant données internes, modèles génératifs et intervention humaine. Cette combinaison rassure les industriels, qui veulent des gains mesurables sans perdre le contrôle créatif ni la conformité aux standards de fabrication.

De la vitrine de salon à la chaîne de production industrielle

La force de Rebuilder AI tient à sa capacité à relier deux mondes souvent séparés, la conception assistée par données et la production réelle. En exportant des modèles vers des formats 3D directement exploitables, la start-up réduit la distance entre le concept et l’atelier. Pour un fabricant, cette continuité technique peut limiter les allers-retours entre designers, ingénieurs et sous-traitants.

Cette promesse intéresse au premier chef les marques qui gèrent plusieurs gammes ou plusieurs marchés. Un outil capable de tenir compte de différentes morphologies, de retours d’usage et d’archives de design peut faciliter la création de variantes ciblées. Dans l’univers du sport, où le confort et la performance comptent autant que l’esthétique, la précision des données devient un argument stratégique.

Le salon VivaTech a aussi montré que cette logique s’étend à d’autres secteurs. Les sessions de NVIDIA ont mis en avant l’industrialisation de l’IA dans la pharmacie, la fabrication, l’automobile, le commerce et les services financiers. Le mot d’ordre est clair, sortir du pilote pour aller vers la production. Rebuilder AI s’insère dans ce mouvement avec un cas d’usage concret et facilement mesurable.

Reste à savoir comment ces outils s’installeront dans les organisations. Les questions de qualité des données, de propriété intellectuelle et de validation industrielle vont peser dans les prochains déploiements. Mais la démonstration vue à Paris montre une chose simple, les usages avancés de l’IA ne se limitent plus à la génération d’images, ils entrent dans la fabrication des objets eux-mêmes.