Design IA : quatre orientations qui redéfinissent le secteur

Une vision diversifiée du design IA

Lorsque l'on parle de "design IA", le terme peut évoquer des concepts très variés selon les personnes. Pour certains, cela signifie utiliser l'intelligence artificielle pour générer des variations de composants dans un système de design. Pour d'autres, il s'agit de concevoir une interface de chat ou de structurer des données pour qu'un agent IA puisse les analyser. D'autres encore imaginent définir le comportement d'un modèle de langage. Ces différentes interprétations se reflètent dans les offres d'emploi, les publications sur LinkedIn et les discussions lors de conférences. Une personne peut déclarer : "Nous devons définir notre stratégie de design IA", et bien que tout le monde acquiesce, chacun imagine quelque chose de complètement différent. Six mois plus tard, la frustration s'installe car l'initiative de design IA ne correspond pas aux attentes initiales.

La conversation autour de l'IA et du design s'est diversifiée. Ce qui était autrefois un sujet unique, bien que vague, s'est scindé en au moins quatre orientations distinctes. Chacune de ces orientations se concentre sur un type de travail de design différent, s'inscrit dans des structures organisationnelles variées et utilise différentes définitions de ce à quoi ressemble un "bon" design. La plupart des équipes sont préparées pour une seule de ces orientations, confuses quant à celle qu'elles adoptent, ou tentent de jongler entre toutes sans s'en rendre compte.

La métaphore de la voiture et du moteur

Pour mieux comprendre ces orientations, une métaphore utile est celle de la voiture et du moteur. Un modèle d'IA est comparable à un moteur, une technologie puissante et complexe. Des entreprises comme Anthropic et OpenAI vendent ces moteurs directement aux développeurs via leurs API. Cependant, la plupart des utilisateurs expérimentent l'IA à travers une "voiture" : le tableau de bord, le volant, la ceinture de sécurité — toutes les parties qui transforment une capacité brute en quelque chose de conduisible. Les utilisateurs se soucient peu du fonctionnement interne du moteur, tant qu'il les amène à destination.

Les quatre modes de travail en design IA peuvent être mappés à une voiture : le produit, l'utilisateur, le modèle et l'infrastructure. Il est intéressant de noter que cette image est elle-même un exemple de design avec l'IA : elle a nécessité de nombreuses itérations dans ChatGPT pour être produite, probablement plus de temps que de la dessiner à la main, bien qu'une version simplifiée.

Les quatre significations du "design IA"

Laura Costantino a esquissé une version précoce de ce cadre dans une publication LinkedIn. J'ai pris une direction différente en retravaillant l'une des catégories et en développant le reste.

1. Concevoir avec l'IA

Dans cette orientation, vous êtes le conducteur. Vous êtes celui qui est derrière le volant. C'est l'orientation à laquelle la plupart des gens pensent en premier. Vous utilisez l'IA dans votre processus de design : pour générer des idées, créer des prototypes, rédiger des textes, construire des mood boards, effectuer des recherches concurrentielles ou critiquer votre propre travail. Les outils IA sont vos véhicules, et vous les utilisez pour aller plus loin, plus vite.

C'est ici que la plupart des designers se trouvent actuellement, et il n'y a rien de mal à cela. L'IA en tant qu'outil transforme la manière dont le travail de design est réalisé. Des étapes entières de flux de travail qui prenaient des heures se font désormais en quelques minutes.

Le piège est de considérer ce type de travail comme l'unique facette du "design IA". La direction déclare "nous intégrons l'IA dans notre pratique de design" et ce qu'elle entend par là, c'est "nos designers utilisent maintenant Claude Code". Bien que ce type de design IA soit un bon début, il ignore toutes les autres manières dont l'IA redéfinit les opportunités de design au sein de l'organisation.

2. Concevoir des produits IA

Vous êtes le fabricant. Vous construisez la voiture (ou vous fixez l'IA sur une voiture déjà en mouvement). Ici, vous concevez le produit ou l'interface qui fournit des capacités IA aux utilisateurs : le tableau de bord, le volant et la ceinture de sécurité. Tout ce qui transforme un moteur puissant en quelque chose que les gens peuvent conduire sans comprendre la combustion.

Ce type de travail peut être réalisé de deux manières :

• Les produits natifs IA où l'ensemble du produit est l'expérience IA : Claude, Perplexity, Cursor, ChatGPT ou Midjourney. Vous concevez la voiture depuis le début. Il n'existe aucun produit existant à intégrer. Chaque décision de design façonne la manière dont quelqu'un expérimente la capacité IA elle-même.

• Les fonctionnalités IA intégrées dans des produits existants représentent un défi de design différent : Notion AI, Smart Compose dans Gmail ou un résumeur IA dans votre outil de réunion. Vous ajoutez un nouveau composant à une voiture déjà sur la route — une voiture avec des motifs existants, une navigation existante et des attentes utilisateurs existantes. L'IA doit s'intégrer dans quelque chose.

Ces types de travail impliquent des défis de design différents avec des obstacles variés. Pour les produits natifs IA, la difficulté réside dans le fait qu'il n'existe pas de modèles mentaux établis sur lesquels s'appuyer : vous enseignez de nouveaux paradigmes à l'utilisateur. Pour les fonctionnalités IA dans des produits existants, le défi est de connecter naturellement et de manière significative la fonctionnalité IA au reste de l'expérience, même si personne ne l'a demandée.

3. Concevoir pour les agents IA

Vous êtes l'ingénieur civil. Vous concevez les autoroutes et créez l'infrastructure dont les agents ont besoin pour fonctionner. Cela peut sembler un départ de l'expérience utilisateur. Restez avec moi.

Dans ce type de travail, vous concevez du contenu, des données ou des interactions que les agents IA (et non les humains) liront, analyseront ou sur lesquelles ils agiront. Vous construisez l'infrastructure que les systèmes autonomes naviguent. Si les agents IA sont les voitures autonomes, vous concevez les routes, les panneaux de signalisation et les marquages de voie. Les agents IA sont vos utilisateurs.

Cela peut signifier structurer les données produits afin qu'un agent d'achat puisse comparer des options au nom d'un utilisateur, rédiger des instructions qu'un assistant IA suivra, ou optimiser le contenu pour la recherche et la découverte par IA plutôt que (ou en plus de) la recherche et la découverte humaines.

Une partie de cette infrastructure ne sera même pas lisible par les humains. Un panneau de signalisation conçu pour des véhicules contrôlés par IA pourrait encoder des informations de manière à ce qu'aucun conducteur humain ne puisse les analyser — des données transmises par radio ou intégrées dans des parties non visibles du spectre. L'"utilisateur" de ce panneau est un agent, et les contraintes de design sont totalement différentes.

Concevoir pour les agents IA est important car cela implique des décisions de design. Quelles données sont exposées ? Comment sont-elles structurées ? Que peut faire un agent par rapport à ce qui nécessite une confirmation humaine ? Ces éléments façonnent l'expérience utilisateur finale tout autant qu'une interface, ils sont juste à un niveau d'éloignement.

4. Concevoir l'IA

Vous êtes le mécanicien. Vous accordez le moteur. Vous aidez à décider quel type de moteur c'est et ce pour quoi il est construit.

Dans ce type de travail, vous aidez à façonner le modèle : son comportement, ses critères d'évaluation et ses principes. Vous travaillez aux côtés des ingénieurs pour définir ce que l'IA fait, comment elle réagit et où elle trace la ligne.

Par exemple, vous pourriez définir des critères d'évaluation pour tester si les résultats du modèle répondent à des normes de qualité, collaborer avec des ingénieurs pour affiner les données, ou établir les principes qui guident les tests adversariaux — ce que le modèle devrait refuser, où il devrait exprimer de l'incertitude, et comment il devrait peser des instructions concurrentes.

Jusqu'à présent, l'industrie a traité ces activités comme un travail purement technique, mais ce ne sont pas que cela. Elles impliquent des décisions de design. Les designers ne sont pas les seuls à pouvoir prendre ces décisions (un éthicien, un rédacteur ou un psychologue pourraient chacun contribuer), mais les designers sont formés pour les intégrer dans une expérience cohérente et les tester par rapport aux besoins des utilisateurs. Nous commençons tout juste à voir des offres d'emploi qui reconnaissent cette force.

Où en est le domaine actuellement ?

Ces quatre types de travail en "design IA" ne sont pas mutuellement exclusifs. Un seul designer peut travailler sur deux ou trois d'entre eux en un mois. Toutes les organisations n'ont pas besoin des quatre non plus. Une entreprise construisant sur un LLM prêt à l'emploi via une API peut n'avoir besoin que des deux premiers (concevoir avec l'IA et concevoir des produits IA). Les troisième et quatrième orientations deviennent pertinentes à mesure que la relation d'une organisation avec l'IA se complexifie – par exemple, parce qu'elle construit une infrastructure orientée agents ou un LLM interne.

Ce qui les rend distincts, c'est que chacune implique de concevoir pour un type de comportement fondamentalement différent : le comportement humain avec des outils, le comportement humain avec des interfaces IA, le comportement des agents au sein de l'infrastructure, et le comportement du modèle lui-même. Des comportements différents nécessitent différents types d'expertise.

Mon propos n'est pas de dire que vous devez choisir un seul chemin. C'est que chaque orientation développe un type d'expertise différent, et cette expertise s'approfondit avec le temps. Par exemple, plus vous passez de temps à concevoir des produits IA, mieux vous devenez dans ce travail.

Comprendre quel type de design IA vous développez en expertise est important car le marché évolue rapidement. Actuellement, peu de designers ont une expérience approfondie dans plusieurs orientations. Cependant, cette fenêtre ne restera pas ouverte longtemps. Dans un an, de nombreux designers auront une expérience significative en IA. Ceux qui approfondissent une direction spécifique maintenant auront un avantage considérable sur ceux qui restent largement "adjacents à l'IA".

Voici où en est le domaine actuellement :

• La distribution des designers à travers les quatre types de travail en design IA. La plupart des designers aujourd'hui conçoivent avec l'IA, une minorité croissante conçoit des produits IA, et seulement un petit groupe conçoit pour les agents IA ou conçoit l'IA elle-même. La demande pour ces deux derniers croît beaucoup plus rapidement que l'offre de designers capables de les réaliser.

• La plupart des designers aujourd'hui utilisent l'IA comme un outil dans leur flux de travail. Un nombre croissant conçoit des produits IA et...