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L'impact de l'IA sur le design : une nouvelle ère de défis
À l'ère de l'intelligence artificielle, les designers sont confrontés à un défi de taille : intégrer une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs dans des systèmes alimentés par l'IA. Pour que ces systèmes soient à la fois utiles et utilisables, il est crucial de définir des critères d'évaluation clairs.
Les choix de design dans les systèmes d'IA générative
Prenons l'exemple d'une interaction avec un grand modèle de langage. Lorsqu'un utilisateur demande : « Quel temps fait-il aujourd'hui ? », la réponse de l'IA peut varier considérablement. Elle peut fournir une réponse détaillée, mentionnant des températures précises et des ressentis, ou une réponse succincte comme « Il fait beau ! ». Une autre possibilité est une prévision de pluie avec 30 % de chances, une probabilité qui, bien que techniquement faible, est suffisamment significative pour être communiquée.
Ces exemples montrent que l'IA prend des décisions de design sur les informations à inclure et leur présentation. Le défi pour les designers est d'influencer ces décisions pour qu'elles répondent au mieux aux besoins des utilisateurs, en s'appuyant sur des recherches approfondies et une compréhension des attentes des utilisateurs cibles.
De la détermination à la probabilité : un changement de paradigme
Traditionnellement, les spécifications de design sont utilisées pour guider le développement de systèmes non alimentés par l'IA. Les designers s'attendent à ce que les ingénieurs et les équipes d'assurance qualité suivent ces spécifications pour coder des comportements précis, validés par des tests.
Des outils comme Figma ont facilité ce processus en permettant la génération automatique de certains types de code et de tests d'interface utilisateur. Cependant, avec l'IA, le passage des systèmes déterministes aux systèmes probabilistes modifie cette dynamique. Les designers doivent désormais collaborer plus étroitement avec les ingénieurs pour s'assurer que les systèmes d'IA se comportent de manière à répondre aux attentes des utilisateurs, tout en naviguant dans les incertitudes inhérentes aux systèmes probabilistes.
