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L'évolution des interfaces : l'impact de l'IA sur la loi de Jakob
L'évolution des interfaces numériques est en pleine transformation, et l'intelligence artificielle joue un rôle central dans cette dynamique. De plus en plus, les utilisateurs accomplissent leurs tâches à travers une seule interface, souvent conversationnelle, grâce à des assistants virtuels comme Claude. Cette tendance s'aligne sur la loi de Jakob Nielsen, qui souligne l'importance des interfaces familières pour les utilisateurs.
La persistance de la loi de Jakob
En 2000, Jakob Nielsen a formulé une loi qui reste pertinente malgré les évolutions technologiques : les utilisateurs passent la majorité de leur temps sur d'autres sites, ce qui influence leurs attentes. Cette loi souligne que les utilisateurs s'attendent à ce que les nouvelles interfaces fonctionnent comme celles qu'ils connaissent déjà. Cette continuité est cruciale pour les pionniers de l'expérience utilisateur (UX), car elle garantit que les utilisateurs ne soient pas déroutés par des innovations trop radicales.
L'importance des systèmes de design
Pour répondre à ces attentes, les entreprises ont mis en place des équipes dédiées aux systèmes de design. Ces équipes s'assurent que chaque écran respecte les meilleures pratiques de conception tout en innovant dans le cadre de la marque. Pendant des décennies, cela signifiait s'aligner sur les conventions du web, car c'est là que les utilisateurs ont développé leurs habitudes.
Les composants UX, par exemple, montrent une standardisation de la couche sémantique pour les systèmes de design existants ; beaucoup de ces modèles doivent être standardisés pour les agents. La liste va s'allonger avec A2UI, mentionné plus loin dans l'article.
L'essor des assistants conversationnels
Aujourd'hui, de plus en plus de tâches commencent dans un assistant plutôt que sur un site web ou une application. Les utilisateurs demandent à des assistants comme Claude ou ChatGPT de rédiger des e-mails ou de récupérer des données, centralisant ainsi de nombreuses tâches qui nécessitaient auparavant plusieurs interfaces. Cette centralisation simplifie l'apprentissage et l'adoption de nouveaux outils, car les utilisateurs n'ont plus besoin de manuels pour comprendre comment interagir avec ces systèmes.
La rapidité d'adoption des nouvelles interfaces
La loi de Jakob, traditionnellement perçue comme un avertissement contre les déviations, explique désormais pourquoi l'adoption des nouvelles interfaces est si rapide. Plus les interfaces se ressemblent, moins il y a de nouvelles compétences à acquérir, ce qui encourage les utilisateurs à essayer de nouveaux outils. Cette homogénéité des interfaces permet également aux entreprises d'être plus créatives dans l'invention de nouvelles solutions.
La nécessité de standardisation accrue
Les composants de design et leur couche sémantique deviennent de plus en plus cruciaux. Ils rendent explicites les conventions et les attentes des utilisateurs, facilitant ainsi la navigation entre les sites et la compréhension des agents. Cela ne remet pas en cause la loi de Jakob, mais déplace l'attention vers un ensemble différent de surfaces nécessitant une standardisation accrue.
Si la plupart des cas d'utilisation passent désormais par l'assistant, la question pour quiconque construit un logiciel n'est pas seulement de savoir si votre produit fonctionne lorsqu'il est atteint par cette surface — c'est de savoir si vous avez donné à l'agent suffisamment de contexte pour bien l'utiliser en utilisant des modèles standards.
La réduction du nombre de surfaces
Historiquement, chaque tâche informatique avait sa propre destination, que ce soit une application ou un site web, chacun avec sa propre interface. Cela a conduit à une saturation des écrans d'accueil et à une multiplication des onglets de navigateur. La loi de Jakob existait pour aider les utilisateurs à naviguer dans ce paysage complexe.
L'intégration des tâches par les assistants
Les assistants, tels que Anthropic Claude, Microsoft Copilot, Google Gemini et ChatGPT, centralisent désormais ces tâches en un seul endroit. Les utilisateurs n'ont plus besoin d'ouvrir un outil différent pour chaque tâche, car les assistants intègrent ces fonctionnalités dans une interface unique.
Ce ne sont pas seulement les assistants autonomes, car les outils de chat dans lesquels les gens vivent déjà sont devenus des surfaces conversationnelles à part entière : Slack exécute désormais des agents d'IA directement dans ses canaux, y compris des tiers d'Anthropic et d'autres, et Microsoft Teams intègre Copilot et ses agents dans la même fenêtre où les collègues discutent.
L'impact des outils de chat
Les outils de chat, comme Slack et Microsoft Teams, intègrent également des agents d'IA dans leurs canaux, permettant aux utilisateurs de réaliser des tâches sans quitter la conversation. Des projets open-source, tels qu'OpenClaw, vont encore plus loin en intégrant des modèles d'IA dans diverses applications de messagerie.
La conversation que les gens avaient déjà entre eux est désormais également l'endroit où ils parlent au logiciel, afin que les utilisateurs n'aient pas à le réapprendre.
La simplification des interactions
OpenAI permet aux applications tierces de fonctionner à l'intérieur de ChatGPT, facilitant ainsi des tâches comme la recherche d'annonces ou la création de présentations sans quitter la conversation. Le protocole de contexte de modèle d'Anthropic standardise également ces interactions, connectant un assistant aux systèmes de données et d'outils.
Claude accède à votre calendrier, vos documents et votre système de suivi des problèmes par cette unique connexion.
L'évolution des assistants
Les assistants ne se contentent pas de répondre à des demandes simples. Ils synthétisent des informations à partir de nombreuses sources pour fournir des livrables complets. Cela réduit le coût cognitif pour l'utilisateur, qui n'a plus besoin de visiter plusieurs sites pour obtenir les informations nécessaires.
Il s'oriente vers le travail et se déplace entre les sources de lui-même. Le travail de visite d'une douzaine de sites, de lecture de chacun et de mise en relation de ce qu'ils signifient — le coût cognitif exact que la loi de Jakob cherchait à réduire — est désormais presque entièrement absorbé par l'agent. L'utilisateur déclare le résultat ; l'interprétation se fait hors de vue.
La transformation des attentes des utilisateurs
Le nombre de surfaces que chaque utilisateur touche directement diminue, car l'assistant devient la surface commune. L'utilisateur déclare le résultat souhaité, et l'assistant effectue le travail en arrière-plan.
La disparition de certaines interfaces
Parfois, une surface ne se réduit pas à l'assistant, mais disparaît complètement. Les agents peuvent effectuer des tâches en arrière-plan, comme classer des e-mails ou reprogrammer des réunions, sans nécessiter d'interaction directe de l'utilisateur.
Une surface ne se réduit pas toujours à l'assistant — parfois, elle n'apparaît jamais, car le travail est devenu ambiant. Un agent surveillant votre boîte de réception classe le reçu, signale le renouvellement et reprogramme la réunion en arrière-plan, et la première fois que vous en entendez parler, c'est un résumé après coup, si tant est que cela arrive.
Actions à entreprendre pour les entreprises
- Cartographier le parcours utilisateur : Identifier les étapes du parcours utilisateur qui se déroulent dans un assistant et celles qui restent dans le produit.
- Observer les débuts des tâches : Noter les moments où l'on se tourne vers un assistant avant une application traditionnelle pour comprendre les attentes des utilisateurs.
- Réévaluer les métriques de succès : Abandonner les métriques basées sur le temps passé dans l'application, car l'assistant peut accomplir les tâches plus efficacement.
Lorsque l'attention se concentre sur l'assistant, les conventions que les utilisateurs portent se concentrent également avec elle.
L'importance des conventions centrées sur l'assistant
La loi de Jakob souligne l'importance des points de référence. Lorsque les utilisateurs passent leur temps dans un assistant, celui-ci devient le modèle de référence. Les interactions en langage clair et les réponses contextuelles deviennent la norme, et les utilisateurs s'attendent à ce que les systèmes fonctionnent de cette manière.
Lorsque le temps est passé dans un assistant, l'ensemble de référence devient l'assistant.
L'adaptation des entreprises aux nouvelles attentes
Les entreprises doivent apprendre ces nouvelles conventions pour concevoir des systèmes qui répondent aux attentes des utilisateurs. Cela implique de travailler directement avec des assistants comme Claude ou ChatGPT pour comprendre les modèles d'interaction et ajuster leurs fonctionnalités en conséquence.
C'est le point — les assistants deviennent le par défaut dans de nombreux cas, ce qui aide à l'adoption.
Ne pas réinventer la roue
La boîte de demande en langage clair est devenue une convention. Les entreprises doivent éviter de réinventer cette interface et se concentrer sur l'amélioration de l'expérience utilisateur en respectant ces nouvelles normes.
J'ai appelé l'entrée en langage clair la boîte de demande dans des écrits précédents ; le point plus large est que la boîte de demande n'est plus un modèle parmi d'autres. Elle devient le modèle — le point d'entrée par lequel une part croissante des tâches passe.
C'est la loi de Jakob faisant exactement ce qu'elle a toujours fait. C'est juste que l'endroit où les utilisateurs passent leur temps s'est consolidé, donc les attentes se sont consolidées avec elle.
