TexGreen

TexGreen: Promouvoir l’innovation durable dans la mode et le textile

2025-1-TR01-KA210-VET-000358477

A1 – RÉSULTATS CUMULÉS

Enquête d’évaluation des besoins
par le Lycée professionnel et technique IHKIB

1. Portée et échantillon

L’enquête d’évaluation des besoins a été mise en œuvre dans l’ensemble des pays du consortium afin de quantifier :

  • Les compétences actuelles en matière de numérique et de durabilité 
  • La priorisation des compétences dans les domaines de l’Industrie 4.0 et de l’économie circulaire 
  • Les préférences en matière de formats de formation 
  • Les obstacles structurels à l’adoption 
  • Le niveau de préparation organisationnelle à la transformation numérique 

Aperçu consolidé de l’échantillon

À l’échelle du consortium :

  • Nombre total de répondants : ~60 (N combiné indicatif) 
  • Étudiants : majorité (parcours EFP en mode, textile et design numérique) 
  • Représentants du secteur : PME, professionnels orientés durabilité, acteurs de la digitalisation

2. Résultats quantitatifs – Classement transnational des compétences

Un rang moyen plus faible = une importance perçue plus élevée.
Malgré de légères différences contextuelles, la convergence entre pays est forte.

Niveau 1 – Compétences prioritaires (systématiquement les mieux classées)

  1. Design circulaire 
  2. Notions introductives en ACV (Analyse du Cycle de Vie) 
  3. Prototypage 3D / échantillonnage virtuel 

Dans les trois pays :

  • Le design circulaire figure fréquemment parmi les 1re à 3e positions 
  • Les connaissances en ACV sont fortement valorisées en raison du besoin de preuves mesurables en matière de durabilité 
  • Le prototypage 3D est bien classé malgré un faible niveau de compétence déclaré 

Interprétation :


Les participants priorisent des compétences qui sont :

  • Directement applicables au développement produit 
  • Génératrices de résultats visibles 
  • Porteuses de valeur en termes d’employabilité ou de réduction des coûts

Niveau 2 – Priorité émergente mais secondaire

  1. IA pour la prévision / la planification de la production 
  • Intérêt marqué, en particulier chez les professionnels du secteur 
  • Variabilité dans le classement, indiquant la nécessité préalable de compétences numériques fondamentales 

Interprétation :
L’IA est perçue comme innovante et à forte valeur ajoutée, mais dépendante du niveau de maturité numérique.

Niveau 3 – Priorité plus faible à court terme (mais structurellement importante)

  1. Traçabilité / gestion des données 
  2. Gradation numérique 
  3. Labels de durabilité et communication 

La traçabilité obtient systématiquement un rang moyen plus faible.
Cependant, les réponses qualitatives indiquent que :

  • Elle est reconnue comme stratégiquement essentielle 
  • Elle est perçue comme complexe, impliquant plusieurs acteurs et dépendante des systèmes informatiques 
  • Elle nécessite une maturité organisationnelle au-delà du cadre pédagogique 

Conclusion :
Un classement plus faible ne signifie pas une absence de pertinence, mais reflète plutôt des contraintes de faisabilité.

3. État actuel des compétences (Q1–Q3)

3.1 Développement numérique de vêtements/produits (3D)

Dans l’ensemble des pays :

  • La majorité des participants déclarent une expérience pratique limitée ou inexistante 
  • L’exposition aux outils 3D se limite souvent à des démonstrations 
  • Les outils 2D (Illustrator, Photoshop, Excel, CAO traditionnelle) dominent les pratiques quotidiennes 

Écart identifié :

Importance perçue élevée + faible compétence pratique = levier de formation majeur.

3.2 Compétences en durabilité

Les résultats montrent :

  • Une sensibilisation conceptuelle présente (recyclage, matériaux écologiques, réduction des déchets) 
  • Une maîtrise opérationnelle limitée des éléments suivants :
    • Méthodologie ACV (Analyse du Cycle de Vie) 
    • Calcul de l’empreinte des matériaux 
    • Systèmes de traçabilité 
    • Documentation réglementaire 

Écart identifié :
Une durabilité portée par les valeurs existe, mais la maîtrise des outils de mesure de la durabilité reste faible.

3.3 Exposition aux outils

Outils les plus fréquemment utilisés :

  • Logiciels de conception 2D 
  • Tableurs de base 
  • Systèmes de patronage traditionnels 

Outils rarement mentionnés :

  • Simulation de vêtements en 3D 
  • Systèmes ERP/PIM 
  • Plateformes de traçabilité 

Tendance systémique :
Le niveau de maturité numérique demeure à un stade précoce dans les contextes de l’EFP et des PME.

4. Modalités de formation préférées (Q5)

Dans l’ensemble des partenaires, les résultats sont extrêmement cohérents :

Formats les plus préférés :

  • Ateliers en présentiel 
  • Micro-labs de courte durée 
  • Format hybride (préparation en ligne courte + application pratique) 
  • Apprentissage basé sur des projets 

Formats les moins préférés :

  • Formation entièrement en ligne et asynchrone 
  • Longs cours théoriques 

Les participants ont souligné à plusieurs reprises que :

Un apprentissage guidé, étape par étape, est essentiel pour les outils numériques complexes.

5. Obstacles à l’adoption (Q6)

Dans l’ensemble des pays, quatre obstacles structurels prédominent :

  1. Coût des licences logicielles
    Les systèmes professionnels de prototypage 3D et de traçabilité sont financièrement peu accessibles 
  2. Contraintes matérielles
    Ordinateurs obsolètes et capacités graphiques insuffisantes 
  3. Préparation des formateurs
    Formation limitée des enseignants aux outils numériques et de durabilité émergents 
  4. Contraintes temporelles et institutionnelles
    • Pression de production dans les PME 
    • Rigidité des programmes en EFP 
    • Priorisation limitée par les directions 

Enseignement clé :
Les obstacles sont structurels et non liés à la motivation. Le niveau d’intérêt est élevé.

6. Incitations et modes d’évaluation jugés fiables (Q7–Q8)

Principaux facteurs de motivation :

  • Accès à des outils sous licence 
  • Micro-certifications reconnues par le secteur 
  • Accompagnement par mentorat 
  • Modules courts et efficaces 

Types d’évaluation les plus crédibles :

  • Productions basées sur un portfolio 
  • Projets évalués par des professionnels du secteur 
  • Livrables pratiques 

Faible confiance accordée à :

  • Les évaluations purement théoriques ou à choix multiples 

Implication stratégique :
La certification doit refléter des compétences concrètes, démontrables et appliquées.

7. Préparation organisationnelle à l’Industrie 4.0 (Q10)

Dans l’ensemble des pays, le niveau de préparation est perçu comme :
Faible à modéré

Actions les plus fréquemment identifiées :

  1. Renforcement des capacités du personnel et des enseignants 
  2. Investissements en infrastructures (matériel + licences) 
  3. Projets pilotes pour réduire les risques de mise en œuvre 
  4. Engagement accru de la direction 

Interprétation :
Les formations doivent être conçues comme une intervention de transition, sans présupposer l’existence d’écosystèmes numériques déjà matures.

8. Validation croisée avec les résultats des focus groups

Les données de l’enquête confirment fortement les tendances qualitatives :

Enseignements des focus groupsConfirmation par l’enquête
La 3D est fortement souhaitée mais peu maîtriséeFaible auto-évaluation des compétences + classement élevé
La durabilité nécessite une opérationnalisationL’ACV est fortement priorisée
La traçabilité est perçue comme complexeClassement plus faible mais valeur stratégique confirmée qualitativement
Préférence pour le pratiqueForte préférence pour les micro-labs
Accès aux outils essentielLe coût des licences est identifié comme principal obstacle

Cette triangulation renforce la validité des conclusions de la phase A1.

9. Clusters de compétences prioritaires transnationaux consolidés

Sur la base de la synthèse des données quantitatives et qualitatives, les clusters prioritaires cumulés de la phase A1 sont :

  1. Design circulaire et upcycling (ateliers pratiques) 
  2. Introduction à l’ACV pour les designers
    (calculateurs appliqués + exercices de cas) 
  3. Prototypage 3D / échantillonnage virtuel
    (mini-projet pratique type CLO3D) 
  4. IA appliquée à la prévision
    (module introductif, après les bases numériques) 
  5. Fondamentaux de la traçabilité
    (introduction au niveau pilote) 

Ces clusters orienteront directement :

  • L’atelier A2 de formation numérique et de dissémination 
  • Les lignes directrices d’adaptation à l’Industrie 4.0 
  • Le contenu des masterclasses LTTA

10. Implications stratégiques pour la conception des formations

Afin de répondre aux besoins identifiés :

  1. Intégrer les workflows numériques et de durabilité
    (ex. : échantillon 3D + mini ACV) 
  2. Concevoir des modules courts et intensifs avec des livrables clairs 
  3. Inclure une phase d’alignement du vocabulaire en amont de la formation 
  4. Proposer un accès temporaire à des outils sous licence 
  5. Mettre en place des micro-certifications basées sur des portfolios 
  6. Positionner la traçabilité au niveau de la sensibilisation et de la planification pilote

11. Rôle de l’enquête dans la phase A1

L’enquête d’évaluation des besoins constitue la couche de validation quantitative du processus A1.

Elle :

  • Confirme les compétences prioritaires à l’échelle transnationale 
  • Quantifie les écarts de compétences 
  • Identifie les obstacles structurels 
  • Clarifie les attentes en matière de modalités de formation 
  • Fournit une base empirique pour la matrice de priorisation des compétences 

Associée aux focus groups, elle constitue le socle empirique du Skills Priority Workshop (sous-activité).