Le démarrage textile basé à Bangalore, Stch, a levé US$7 millions lors d’un tour de financement pré-série A mené par Omnivore, avec la participation de Kae Capital et de WVC, selon YourStory. La société prévoit d’utiliser ces fonds pour étendre ses outils d’IA et ses partenariats avec des filatures et des marques de mode.
Stch a été fondée en 2025 par Narahari Payala et Aseem Chitkara, tous deux anciens cadres chez Zetwerk. La startup opère un modèle de développement et de fabrication sous contrat pour la recherche et la production de tissus dans toute l’Inde et dans d’autres régions d’Asie.
Stch utilise l’intelligence artificielle pour effectuer l’ingénierie inverse de tissus en vue de la fabrication, plutôt que de créer des outils de design destinés aux consommateurs. La plateforme lit des images et des descriptions, puis les convertit en spécifications techniques telles que la texture, le poids et la finition. Une fois les spécifications générées, la startup recrée ces matières en partenariat avec des fabricants locaux.
L’approche a démontré des avantages en matière de coûts. D’après l’entreprise, une marque britannique a réduit ses coûts d’approvisionnement d’environ 20 % après avoir utilisé Stch pour reproduire ses tissus en Inde plutôt qu’en Turquie.
Stch ne possède pas d’usines. À la place, elle sécurise des capacités de production auprès d’installations partenaires et fabrique via un réseau couvrant l’Inde et le Bangladesh. Ce modèle léger en actifs permet à la société de faire évoluer la production sans investissements lourds en infrastructures capitalistiques.
La société dispose d’un carnet de commandes dépassant US$15 millions auprès de marques du Royaume-Uni, d’Europe et des États-Unis. Stch construit un ensemble propriétaire de « recettes de tissus » fondé sur les données accumulées sur le développement des tissus et les connaissances en fabrication, que la société considère comme un avantage concurrentiel défendable.
La startup s’inscrit dans une tendance plus large de la technologie de la mode, où la valeur de l’IA est générée via les opérations d’usine et de chaîne d’approvisionnement plutôt que par des outils destinés aux consommateurs. Cette approche permet de faire face au risque géopolitique croissant dans la fabrication en aidant les marques à diversifier leur production sur plusieurs régions et à réduire le risque de concentration au sein de leur base de fabrication.
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