L’intelligence artificielle (IA) révolutionne peu à peu le monde du design d’expérience utilisateur (UX), offrant des solutions innovantes pour simplifier les processus et améliorer la productivité. En automatisant certaines tâches répétitives, elle promet de libérer du temps et de l’énergie, permettant aux concepteurs de se concentrer sur ce qui compte vraiment : imaginer des expériences engageantes et stratégiques.
Cependant, derrière cette vision prometteuse se cache une réalité plus nuancée, où chaque opportunité doit être équilibrée par une compréhension claire des limites de la technologie.
Une méthodologie enrichie par l’intelligence artificielle
Le design UX repose sur une méthodologie rigoureuse et structurée. Nous avons récemment publié un article qui explore en détail les différentes étapes de ce processus. Voici un résumé des points clés abordés.
- Analyse des utilisateurs : Identifier les besoins, les comportements et les points de friction.
- Priorisation des enjeux : Structurer les données pour hiérarchiser les fonctionnalités essentielles.
- Prototypage et tests : Créer des solutions interactives et les confronter aux utilisateurs réels.
- Suivi de l’efficacité : Collecter des retours pour affiner et améliorer continuellement l’expérience.
Ces étapes, bien que cruciales, peuvent s’avérer longues et fastidieuses. L’IA s’intègre ici comme un assistant précieux, capable d’accélérer les processus et de soulager les équipes des tâches répétitives. Mais sa contribution reste conditionnée par deux facteurs essentiels : la qualité des données qu’elle reçoit et l’intervention humaine nécessaire pour interpréter ses résultats.
Applications concrètes : des outils prometteurs
Automatisation de la retranscription d’interviews
L’IA est capable de traiter des volumes massifs de données en un temps record, identifiant des tendances et des points de friction.
Exemple : En associant ChatGPT et Clipto, il devient plus facile d’analyser une série d’entretiens avec des utilisateurs pour identifier les principaux points de friction évoqués, tout en restant pleinement concentré sur les échanges durant les discussions avec les utilisateurs.
Défi : Une analyse aussi rapide soit-elle reste dépendante de la qualité des données. Des biais dans les informations collectées peuvent altérer les résultats, nécessitant une vigilance constante de la part des concepteurs.
Génération d’idées et exploration rapide
L’IA peut proposer plusieurs alternatives en quelques instants, accélérant ainsi les phases de brainstorming et d’itération.
Exemple : Avec un outil comme Figma et ses capacités d’IA, il est possible de générer une première intention d’interface utilisateur.
Défi : Si l’IA peut enrichir le processus créatif, elle ne comprend ni le contexte émotionnel ni les spécificités culturelles. Les suggestions doivent donc être affinées pour correspondre à l’utilisateur visé, il s’agira alors de l’utiliser plutôt comme un outil d’inspiration.
Maximiser l’impact : structurer les interactions avec l’IA
Pour exploiter pleinement les capacités de l’IA, il est crucial de structurer les échanges avec elle, mais également de cadrer avec soin les données et les contextes sur lesquels repose son fonctionnement.
L’IA s’appuie sur des modèles prédictifs statistiques dépendants de la qualité et de la pertinence des informations qu’elle reçoit. Des données mal encadrées ou biaisées risquent de produire des résultats erronés ou inutilisables.
Le modèle ASPECCT (Action, Steps, Person, Examples, Context, Constraints, Template) se révèle particulièrement efficace pour guider la formulation des demandes et le traitement des données, afin de garantir des résultats alignés sur les objectifs et exempts de biais. Il s’inspire de méthodologies utilisées dans le domaine du marketing et de la publicité afin de cibler un message et de définir une stratégie clairement orientée.
- Action : Définissez clairement ce que vous souhaitez que l’IA accomplisse.
- Étapes : Détaillez le processus étape par étape que l’IA doit suivre.
- Personne : Précisez la personnalité ou le rôle que vous souhaitez que l’IA incarne.
- Exemples : Fournissez des exemples pour clarifier le résultat souhaité.
- Contexte : Expliquez l’arrière-plan et l’objectif de votre demande.
- Contraintes : Fixez des limites pour restreindre l’étendue de la réponse de l’IA.
- Modèle : Utilisez un format structuré pour organiser la sortie de l’IA.
Créer des prompts clairs et ciblés
Un prompt bien rédigé oriente l’IA vers des réponses pertinentes et adaptées.
Exemple : « Conçois une interface pour une application bancaire mobile ciblant de jeunes adultes. Le style doit être moderne et accessible, intégrant les tendances actuelles en typographie. Adopte une palette de couleurs dynamique mais équilibrée, afin de transmettre à la fois une image contemporaine et une expérience utilisateur claire et professionnelle. »
Itérer pour affiner les réponses
Ajustez vos demandes en fonction des résultats obtenus pour obtenir des propositions de plus en plus précises.
Exemple : « Ajoute une fonctionnalité de personnalisation des couleurs pour améliorer l’accessibilité visuelle. »
Explorer plusieurs alternatives
L’IA peut générer rapidement différentes options, mais c’est à l’équipe de concepteurs de sélectionner et d’adapter la solution finale.
Exemple : « Propose trois mises en page distinctes qui répondent aux besoins des utilisateurs décrits dans le rapport ci-joint, tout en tenant compte des points de friction identifiés. »
Ce que nous avons mis en place chez Apptitude
Chez Apptitude, nous avons adopté une approche réfléchie et méthodique pour intégrer l’intelligence artificielle dans nos quotidiens. Conscients des limites et des défis inhérents à cette technologie, nous avons mis en place des pratiques qui maximisent son potentiel tout en gardant l’humain au cœur de nos décisions.
Un cadrage rigoureux des données
Nous collectons des données de haute qualité, que nous nettoyons et contextualisons avec rigueur avant de les soumettre à l’IA. Cette méthodologie réduit les biais et assure des analyses précises et fiables tout en réduisant considérablement le temps de saisie et les tâches répétitives.
Exemple : Grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la transcription des entretiens utilisateurs dans le secteur des transports, nous avons pu identifier rapidement les principaux points de friction. Cette approche a réduit de moitié le temps nécessaire à l’analyse des enregistrements, nous permettant ainsi de mieux accompagner le client sur d’autres enjeux stratégiques.
Orienter les réponses grâce au modèle ASPECCT
Nous utilisons ce modèle pour structurer nos interactions avec l’IA et cadrer ses réponses. Cela nous permet de mieux formuler nos demandes, d’aligner les résultats avec les attentes du projet, et d’exploiter pleinement les capacités de l’outil tout en gardant la main sur les résultats proposés.
Exemple : Lors d’une phase d’idéation pour une carte de vœux interactive, nous avons utilisé l’IA pour générer différents scénarios narratifs ou storyboards à partir d’une description conceptuelle. Cela a permis à nos équipes d’explorer rapidement plusieurs pistes créatives et de se concentrer sur les itérations les plus prometteuses.
Une culture d’expérimentation
Nous exploitons l’IA pour explorer rapidement plusieurs concepts et guider nos choix en matière de parcours ou d’interactions. Toutefois, la conception finale des applications reste toujours entre les mains de nos équipes. Cette collaboration entre intelligence artificielle et créativité humaine nous permet de trouver le juste équilibre entre efficacité et innovation.
Exemple : Pour un client dans le domaine de l’énergie, nous avons utilisé l’IA pour analyser des processus complexes, simplifier leur compréhension et identifier les redondances d’arbres décisionnels étendus. Les résultats obtenus nous ont permis de guider les équipes dans leurs choix tout en économisant un temps précieux.
En combinant ces approches, nous avons réussi à transformer notre façon de travailler en augmentant à la fois la productivité et la qualité des résultats livrés. L’intelligence artificielle ne remplace pas notre expertise humaine, mais agit comme un catalyseur d’innovation et un support stratégique au service de nos projets.
Un nouveau levier d’innovation
L’intelligence artificielle est un accélérateur puissant, mais elle ne se suffit pas à elle-même. En allégeant les tâches répétitives et en ouvrant de nouvelles perspectives, elle permet aux équipes de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée. Cependant, elle doit être utilisée avec discernement, comme un outil d’accompagnement nécessitant une supervision humaine rigoureuse.
Envie de découvrir comment l’IA peut transformer vos projets UX ? Chez Apptitude, nous vous accompagnons pour donner vie à vos idées et les convertir en expériences innovantes et mémorables. Contactez-nous pour en discuter !