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Une pratique en mutation
Le design est en pleine métamorphose, propulsé par les avancées de l'intelligence artificielle. Les processus de création se raccourcissent considérablement, et de nombreuses tâches, autrefois réservées aux designers juniors, sont désormais automatisées. La rapidité est devenue un impératif, et les délais de mise sur le marché se réduisent à mesure que les technologies de l'IA progressent.
L'IA facilite le prototypage, rendant cette étape accessible à un public plus large. Certains experts prédisent même que la pratique du design pourrait disparaître, la considérant redondante dans un monde où les interfaces sont devenues des commodités. Cependant, plutôt que de s'éteindre, l'IA offre une opportunité unique de revenir aux fondamentaux du design : permettre aux utilisateurs d'atteindre leurs objectifs avec satisfaction. Le défi actuel est de se concentrer sur les résultats essentiels en utilisant ces nouveaux outils pour honorer la promesse fondamentale du design.
Un peu de contexte
Au cours de la dernière décennie, le design a été de plus en plus associé à l'interface utilisateur (UI) et à l'aspect visuel. Pourtant, ce ne sont que des couches superficielles, représentant la communication et une partie de l'interaction. Depuis l'émergence de l'interaction homme-machine (HCI), le défi principal a été de permettre aux humains d'interagir avec les machines, qui étaient alors limitées.
Le design avait pour mission de traduire le langage complexe des machines en métaphores compréhensibles, comme le bureau, les dossiers ou les fichiers. Ces concepts, bien que simplifiés, facilitaient l'interaction humaine avec la technologie. Les ordinateurs ne fonctionnent pas réellement de cette manière, mais cette simplification a permis de rendre la technologie accessible et intuitive.
Une discipline complexe et holistique
Le design est une discipline à la fois complexe et holistique. Avec l'augmentation de la complexité des produits numériques dans les années 2000 et 2010, la discipline s'est fragmentée, donnant naissance à des spécialistes pour chaque couche. Cela a conduit à une confusion où l'UI, la couche la plus visible, a été prise pour l'ensemble du design.
La tension entre UX et UI a été un sujet de débat pendant des années, causant frustration parmi les designers. La centralité stratégique du design s'est érodée, l'UX devenant souvent un sous-produit des objectifs commerciaux plutôt qu'une force motrice. Ce changement fondamental a transféré le contrôle du design des mains des designers vers les algorithmes, les outils automatisés et les décideurs commerciaux.
Le revers de la spécialisation
La spécialisation a créé des silos de connaissances, où les designers UX se concentrent uniquement sur la traduction de l'information en cartes et wireframes, laissant aux spécialistes UI le soin de les "habiller". Cette division a conduit à une approche plus axée sur l'effet visuel que sur la signification.
Dans un contexte agile, l'UX s'est souvent limité à des parcours spécifiques plutôt qu'à l'expérience globale. Un bon design nécessite une collaboration entre tous les éléments, de l'architecture de l'information à l'interaction visuelle, ancrée dans la recherche et l'expérimentation. L'empathie reste la clé pour comprendre les besoins des utilisateurs.
Renverser le paradigme
Il est intéressant de noter que maintenant, les machines semblent capables de comprendre notre langage, renversant complètement le paradigme. À l'avenir, il sera nécessaire de comprendre la valeur de passer du temps à réimaginer de telles métaphores et si elles resteront pertinentes. Si la machine peut comprendre les humains, doivent-ils encore se concentrer sur le fait de la rendre compréhensible pour eux ?
À ce sujet, il vaut la peine de lire l'article de Maximillian Piras sur l'évolution de la ligne de commande à l'interface graphique (GUI) puis aux interfaces conversationnelles, et ce que la prochaine couche d'abstraction signifie pour les designers, ainsi que le raisonnement de Jacob Nielsen sur la manière dont les agents autonomes façonneront l'expérience utilisateur.
Il est à noter que tous les modèles d'IA actuellement disponibles au public reposent encore sur de bonnes vieilles métaphores pour résoudre un problème de complexité et se rendre intuitifs à utiliser. L'interface de chat est en réalité un recul technologique. Dans les années 90, il y avait des CLI (Command Line Interfaces) — juste du texte, puis sont venues les GUI (Icônes/Fenêtres). Maintenant, avec l'IA, le retour au texte (LUI) s'est fait, mais habillé dans la métaphore de la conversation pour le rendre compréhensible.
Que pouvons-nous faire ?
Entre-temps, deux développements intéressants se dessinent :
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Les designers peuvent vraiment se concentrer sur le niveau systémique et de service, plutôt que de se concentrer sur les détails ou les parcours partiels. Ils peuvent se concentrer sur des parcours complexes impliquant plusieurs systèmes et points de contact, en se concentrant essentiellement sur ce qui était appelé Service Design. Les gens utilisent des produits pour le résultat, pas pour le produit lui-même, et le produit unique est généralement juste une partie du service.
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Il existe de nombreux produits où il est clair que ceux qui les ont construits croyaient qu'une interface utilisateur propre et une convivialité décente suffisaient à garantir une excellente expérience. Le problème est que l'on finit généralement par avoir des interfaces très propres et polies sur des parcours extrêmement compliqués.
Un exemple concret
Un exemple réel est l'incroyable et louable effort réalisé en Italie pour numériser les services destinés aux résidents. Ces dernières années, ils ont investi massivement dans la transformation numérique, et maintenant il est possible de faire presque tout en ligne. Ils ont également créé une agence pour établir un système de design solide afin d'améliorer l'accessibilité, la convivialité et, en général, simplifier l'interaction avec l'administration publique.
(Ironiquement, l'accessibilité est présentée comme un objectif clé, et pourtant, tous les guides sont en PDF téléchargeables, qui sont notoirement moins bons que les versions HTML en matière d'accessibilité.)
Récemment, une personne a dû traiter certains de ces services, et voici un exemple : il est possible d'accéder à ses données personnelles en utilisant le Document d'Identité Numérique (Carta d’Identita Elettronica — CIE), cependant, pour ce faire, il faut obtenir un PIN et un numéro PUK, dont la moitié arrive lorsque l'on essaie d'y accéder pour la première fois, l'autre moitié se trouvait sur les demandes papier soumises lors de la demande du document.
Cette personne se demande si elle a encore ce numéro, si elle avait conscience de l'importance d'un tel numéro lors de la demande de la carte. Et qu'en est-il des personnes âgées, qui sont généralement celles qui ont le plus besoin d'accéder à certains services ? (par exemple, pension, dossiers de santé, etc.).
La vitesse comme facteur clé
Il est indéniable que l'interface restera essentielle, et il est nécessaire de s'assurer que chaque partie est apprenable, compréhensible, utilisable, satisfaisante, etc. Ici, une autre opportunité se présente : il est possible de créer des prototypes testables en quelques heures plutôt qu'en plusieurs jours, accélérant ainsi le processus et permettant d'obtenir encore plus de données pour concevoir de meilleurs produits, plutôt que de passer des jours sur Figma à simuler tous les scénarios d'un seul parcours simplement sur la base d'hypothèses.
Les données peuvent être obtenues plus rapidement, les itérations se font plus rapidement, les tests sur plusieurs parcours connectés sont possibles, et la collaboration avec des ingénieurs pour construire des prototypes presque prêts pour la production est facilitée. La clé n'est pas seulement l'accélération du processus, mais la quantité de données qui peut être obtenue et utilisée, réduisant ainsi le cycle de retour d'information. Le recrutement d'utilisateurs, historiquement un point de douleur dans la plupart des cas, deviendra encore plus critique.

