Fonctionnalités IA utiles : valeur, prompts, visibilité

Un corpus de recommandations détaille comment concevoir des fonctionnalités d’IA qui servent vraiment les besoins des utilisateurs. Il insiste sur la valeur explicite, l’assistance à la rédaction de prompts, la lisibilité des sorties et la découvrabilité, tout en rapportant des limites observées récemment dans l’usage d’agents.

Limites constatées : lenteur et erreurs chez un agent en 2025

En 2025, un agent conversationnel ChatGPT a réussi à réserver une table dans un restaurant, mais le processus a été lent et sujet à des erreurs. Certaines recommandations formulées à un moment donné restent valables, tandis que d’autres ont probablement évolué avec l’essor des capacités de l’IA et leur adoption en UX. Par ailleurs, le cas de Rufus chez Amazon montre que même des fonctionnalités d’IA jugées utiles peuvent avoir peu d’impact si elles ne sont pas remarquées par les utilisateurs.

Priorité aux besoins : la technologie ne suffit pas

Dès 2021, Jakob Nielsen mettait en garde contre le surinvestissement dans la technologie sans compréhension claire des besoins utilisateurs. Les recommandations insistent sur l’importance de se concentrer sur les besoins réels plutôt que sur la nouveauté. L’étiquette « propulsé par l’IA » ne constitue pas une proposition de valeur en soi : il faut expliciter la valeur apportée. Les fonctionnalités doivent répondre à de vrais problèmes, et l’adoption d’une interface de chat n’est pertinente que si elle répond à un besoin utilisateur. Les fonctionnalités d’IA à portée étroite sont plus faciles à comprendre et à adopter.

Faciliter la création de prompts améliore l’adoption des outils

L’efficacité des fonctionnalités basées sur des modèles de langage dépend en grande partie de la capacité des utilisateurs à formuler des prompts pertinents. Même si les modèles récents peuvent produire des résultats utiles avec des requêtes peu détaillées, ils ne peuvent pas deviner les intentions implicites, et les utilisateurs ne savent pas toujours ce qu’ils recherchent ni ce que l’IA peut accomplir. Il est donc essentiel d’accompagner la rédaction de prompts. Les interfaces qui combinent saisie par prompt et éléments graphiques améliorent l’utilisabilité, notamment pour la génération d’images. Des suggestions de prompts bien conçues favorisent l’apprentissage, stimulent la créativité, aident à explorer les capacités et posent des attentes réalistes. Dans les chatbots, les contrôles de prompt remplissent quatre fonctions principales : accroître la découvrabilité, éduquer et inspirer, établir des contraintes et faciliter les suivis.

Règles de sortie et « superpouvoirs » bien cadrés

L’IA se voit attribuer quatre atouts principaux : la génération de contenu, la synthèse, l’analyse de données élémentaires et la capacité à adopter différents points de vue. Les utilisateurs valorisent les synthèses d’avis produites par l’IA lorsqu’elles présentent un niveau de détail suffisant et indiquent clairement leur provenance. Pour la rédaction web avec la GenAI, les résultats doivent rester concis, faciles à parcourir, structurés selon la pyramide inversée et rédigés dans un langage clair. L’IA peut potentiellement mieux comprendre les intentions des utilisateurs et accroître la productivité des professionnels de l’UX, à condition de respecter ces exigences.

Ressources et retours d’expérience côté design et éthique

Plusieurs ressources abordent la stratégie, l’assistance à la rédaction de prompts, les recommandations produit et l’état de la conception de produits IA. Henry Modisett, responsable de la conception chez Perplexity, partage des conseils pour concevoir des fonctionnalités d’IA dans un épisode de podcast (numéro 36). Paige Lord, Senior Product Marketing Manager chez GitHub, explique comment les professionnels de l’UX peuvent contribuer à des produits et services d’IA responsables dans un épisode 43.