L’IA fait gagner du temps aux équipes design, mais déporte la contrainte vers la validation et la cohérence. Des responsables chez Siemens et ITV, ainsi qu’un spécialiste des Design Systems, décrivent des réponses différentes : assouplir le cadre, déléguer localement, ou instrumenter par des serveurs MCP et des LLM. Des données récentes montrent une préparation accélérée à des systèmes lisibles par les machines, pendant que certains défendent le code comme source de vérité.
Des systèmes rendus lisibles par les machines, MCP et tokens en appui
Plusieurs équipes orientent leurs Design Systems vers une consommation directe par des outils et agents d’IA. L’équipe de Nicolas Chatelain a observé V0 et Lovable dans la seconde moitié de 2025 et a jugé prématurée leur adoption, préférant préparer l’existant. Les tokens ont été migrés vers le standard DTCG, afin que couleurs, espacements ou typographies soient interprétés de façon homogène par les outils et agents. Un serveur MCP permet en parallèle aux agents d’interroger le système pour identifier le bon composant ou le bon token au lieu de deviner. En juillet 2026, Kaelig Deloumeau-Prigent a étudié 21 Design Systems open-source : 20 proposent un serveur MCP, officiel ou communautaire, mais seuls 3 ont mis en place Figma Code Connect. Autrement dit, beaucoup de systèmes se rendent lisibles par des machines, mais moins relient leurs composants de design à l’équivalent en code. Du côté de Siemens, un LLM compare les implémentations des équipes à ce que le système prescrit et signale ce qui doit être corrigé, l’IA restant un outil parmi d’autres, comme un moteur pour harmoniser des milliers d’icônes. David Sward insiste sur le maintien d’un humain dans la boucle pour garder la compréhension de l’état du système. Marianne Ashton-Booth souligne que même si certaines parties pourront être davantage générées ou automatisées, un Design System demeure aussi des personnes et un processus.
Adoption : la difficulté est humaine, pas dans les composants
Créer des prototypes en quelques minutes est devenu courant, mais l’écart avec le faisable, le respect de la marque ou l’alignement avec les composants existants reste réel, selon Marianne Ashton-Booth. Pour Nicolas Chatelain, l’UI est la partie facile : ce qui fait fonctionner un Design System est sa gouvernance et son adoption. Ni lui ni Marianne Ashton-Booth n’identifient les composants comme le problème principal ; un kit peut même être assemblé rapidement. L’enjeu est la cohérence à l’échelle des équipes et de l’entreprise, autrement dit une question de personnes, de processus et de relations. Selon Zeroheight, la communication et la communauté sont créditées de 59 % des cas d’adoption réussie. Quand un Design System échoue, Marianne Ashton-Booth situe les causes dans des couches invisibles comme la confiance, la communication, la priorisation, les relations et la croyance partagée, plutôt que dans les opérations de base.
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La vitesse grimpe, le goulet d’étranglement se déplace vers la révision
L’intelligence artificielle permet d’accélérer la production jusqu’à la phase de livraison, à tel point que David Sward indique devoir freiner ses équipes pour maintenir les exigences de sécurité et de conformité propres à une grande entreprise. Chez Siemens, le Design System conditionne plusieurs centaines de produits et une simple erreur pourrait entraîner des coûts de correction de plusieurs centaines de millions d’euros ; il est donc essentiel de veiller à ne rien détériorer. Les gains de productivité se manifestent, tandis que le principal point de blocage se déplace de la phase d’exécution vers celles de relecture, de validation et d’assurance de cohérence. Nicolas Chatelain et Marianne Ashton-Booth observent la même évolution dans leurs contextes respectifs.
Trois réponses organisationnelles à la pression de cadence
Dans une mission menée par Nicolas Chatelain, des équipes produit accélérées par l’IA ont pris de l’avance sur l’équipe centrale du Design System, initialement tentée par une stratégie de verrouillage. Son constat est qu’il faut gagner en flexibilité, faute de quoi les équipes contournent le cadre. Des mécanismes comme les slots de Figma, où l’on insère du contenu dans des composants standardisés, desserrent la contrainte. Chez ITV, l’approche repose sur des représentants du Design System, côté design comme ingénierie, qui disposent d’une visibilité accrue et pèsent dans les décisions finales afin d’éviter l’engorgement. Au lieu d’isoler l’IA comme un sujet à part, ITV a interrogé ses effets concrets sur le système et fait évoluer ses processus. Ces retours convergent : la bonne réponse dépend du contexte, du niveau de risque et du degré d’acceptation de l’IA, et l’intervention humaine reste décisive pour doser quand et comment arbitrer.
Le code revendiqué comme source de vérité par certains praticiens
Nicolas Chatelain défend l’idée que la source de vérité d’un Design System doit être aujourd’hui le code, ce qui retire une couche d’abstraction entre l’IA et la production. Il avance que si la documentation vit directement dans le code, Figma pourrait ne plus être nécessaire, tout en admettant qu’il peut se tromper et en reconnaissant l’utilité de Figma pour explorer et peaufiner. Dans une réflexion connexe, Tony Ward recommande de garder un expert métier dans la boucle à chaque étape lorsque le code devient la référence.
Raccourcis trompeurs et périmètre réel d’un Design System
Des récits viraux promettent un Design System complet en 15 à 20 minutes avec des modèles comme Claude ou Gemini. Ces promesses entretiennent la confusion entre un UI kit et un Design System, dont le périmètre inclut gouvernance, adoption et processus. Trois experts aux approches distinctes éclairent ce périmètre : Nicolas Chatelain plaide pour un cadre souple et prêt pour l’IA, David Sward pour la vitesse encadrée par des garde-fous avec un humain dans la boucle, et Marianne Ashton-Booth pour un traitement du Design System comme un produit, porté par les personnes et le processus. Les deux premiers ont récemment pris la parole à UXDX Berlin en mai, et leurs positions, comme celle de Nicolas Chatelain, s’expliquent par leurs contextes respectifs.
