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L’Intelligence Artificielle au service de l’UX Design de votre site Web

29 avril 2024
UX Design
L’intelligence artificielle (IA) s’est imposée dans de nombreux domaines, et l’UX Design n’est pas épargné. Mais comment l’IA peut-elle contribuer à l’amélioration de l’expérience utilisateur d’un site Web ?


Impossible de passer à côté de l’intelligence artificielle (IA), c’est LE sujet du moment dont tout le monde parle quel que soit le secteur d’activité. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Pour quels avantages et quelles limites ? Et quel impact sur l’expérience utilisateur (UX Design) ?

Dans cet article, nous allons faire le point sur cette avancée technologique et vous découvrirez comment l’appliquer dans une démarche de Design Thinking.

Sur cette illustration, la représentation de l'IA dans UX design.

Intelligence Artificielle, une nouvelle ère

Nous faisons face à une nouvelle ère, un moment historique face auquel chacun est libre de choisir sa position : spectateur ou acteur. Ce nouveau souffle soulève déjà de nombreux questionnements et inquiétudes. Peut-être avez-vous déjà entendu cette phrase : « AI will not replace you but the person using AI will » (l'intelligence artificielle ne vous remplacera pas au travail mais quelqu’un qui l’utilise oui).

Nous pensons justement chez Adimeo que l’intelligence artificielle ne se substituera pas à l’humain mais lui permettra au contraire d’alléger ses tâches les plus lourdes ou les plus fastidieuses afin qu’il gagne en efficacité et efficience.

Cependant face au surplus d’informations et à toutes les IA proposées, comment ne pas perdre la tête, lesquelles choisir et comment les utiliser à bon escient ?

 

À la découverte de l’Intelligence Artificielle

Revenons tout d’abord aux prémices de l’intelligence artificielle qui commence en 1950 avec la création du premier ordinateur à neurones. En 1959 arrive le terme « Machine Learning » qui donne aux ordinateur la capacité d’apprendre depuis des données. Les algorithmes apprennent de manière autonome à effectuer une tâche particulière. Suivi de près par le « Deep learning » en 1989, avec un usage de réseaux de neurones qui ingèrent de la donnée et prennent des décisions. Les algorithmes deviennent capables d’imiter le comportement humain. Et c’est en 1997 lorsque la machine bat le champion du monde d’échecs Gary Kasparov qu’elle marque un vrai tournant dans l’histoire de l’IA !

Une boîte à outils

L’intelligence artificielle la plus utilisée actuellement est celle dit « faible » qui s’apparente à une boîte à outils. Il s’agit d’un système capable de réaliser une seule tâche de manière quasi parfaite sans supervision humaine.

Dans l’exemple de la boîte à outil, chacun joue son propre rôle. L’humain est aux commandes et décide de l’utilisation et de la régulation de l’outil qu’il manœuvre. Il peut s’employer à utiliser un marteau qui plantera bien mieux que son poing mais qui ne pourra pas se métamorphoser par magie pour se transformer en perceuse. Chaque IA comporte sa propre fonction pour laquelle elle a été conçue.

Les différents types d’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle fait partie de notre quotidien depuis déjà un moment et se présente sous différentes formes que l’on pourrait classer en trois catégories :

  • Recommandations : les algorithmes proposent du contenu personnalisé en lien avec les préférences des utilisateurs. Par exemple, nous pouvons citer : Amazon, Netflix, Twitter, etc.
  • Chatbot & Assistants virtuels : grâce à l’intégration de l’IA, ces interfaces conversationnelles gagnent en performance. En exemple, vous avez : Alexa, Siri, les chatbots sur les site Web, etc.
  • Reconnaissance faciale : utilise plusieurs technologies pour analyser le visage d’une personne en vue de l’identifier. Cette IA est présente, par exemple, sur les réseaux sociaux, les applications de partages de photos, etc.

L’Intelligence Artificielle générative

Celle qui fait beaucoup parler d’elle ces dernières années c’est l’intelligence artificielle générative qui permet la création de contenu de manière indépendante. À la différence des précédentes IA qui concentrent leurs tâches sur la résolution de problèmes, la classification ou la prédiction, celle-ci a été conçue dans le but de produire des données ressemblant à celles créées par les humains que ce soit sous forme de texte, d’images, de vidéos ou bien de musique. Elle vise à reproduire la capacité cognitive humaine de manière polyvalente et globale.

L’intelligence artificielle générative est scindée en deux catégories :

  • L’IA textuelle qui est capable de générer du texte en réponse à des prompts, avec des outils comme : ChatGPT, Gemini, etc.
  • L’IA multimédia qui génère, via un prompt, des images, des vidéos ou encore de la musique, avec par exemple des outils tels que DALL-E (images), Midjourney (images), Stable Diffusion (images), Lumen5 (vidéo), Beatoven (musique), etc.

Exemple photo généré par DALL-E (Rencontre entre lIA et lUX).Exemple de photo généré par Dall-E

Afin d’utiliser ces outils de la manière la plus efficiente possible quelques points clés doivent cependant être respectés pour obtenir des résultats cohérents :

  1. Poser et établir un contexte avec un maximum d’informations ;
  2. Être directif dans ses formulations de prompt ;
  3. Aller à l’essentiel ;
  4. Favoriser dans la mesure du possible la version payante de ChatGPT qui permet d’accéder aux fonctionnalités plus avancées et d’obtenir un contenu personnalisé selon son type de profil.

Grâce à cela, ces outils se révèleront être des vrais leviers de gain de temps !

Quand l’IA rencontre le Design Thinking

La méthodologie du Design Thinking de Nielsen Norman Group comporte 6 phases. Dans le cadre des outils d’intelligence artificielle nous allons les restreindre et s’intéresser plus particulièrement à 5 phases : empathie, définir, idéation, prototyper et tester. Nous laisserons de côté la dernière phase d’implémentation.

La phase d’empathie

La phase d’empathie permet de s’acclimater à l’écosystème, de s’immerger dans un univers et domaine que l’on ne connaît pas forcément et de comprendre les utilisateurs.

Les outils qui peuvent être utilisés durant cette phase sont ChatGPT ou Gemini. Ces deux outils sont capables de répondre aisément aux situations suivantes :

  • Compréhension d’un sujet/domaine spécifique et de ses utilisateurs
    Exemple de prompt : « Liste-moi les points de douleurs que peut rencontrer un utilisateur salarié lorsqu’il utilise l’intranet de son entreprise » ;
  • Expliquer des termes complexes
    Exemple de prompt : « Peux-tu expliquer le terme « user journey » à un client qui possède une faible maturité digitale en utilisant des analogies et des exemples auxquels il peut se référer ? » ;
  • Analyser et résumer un contenu
    Exemple de prompt : « Résume-moi dans un court texte composé de 5 points principaux le contenu affiché ci-dessous/dessus » ;
  • Trouver une fonctionnalité spécifique pour inspiration
    Exemple de prompt : « Liste-moi des plateformes qui proposent la fonctionnalité de reconnaissance vocale ».

La phase de définition du besoin

La phase de définition du besoin permet de faire ressortir un ou plusieurs besoins à partir des informations récoltées dans la phase précédente et de les traiter pour former un point de vue utilisateur.

Ici, vous pouvez à nouveau utiliser ChatGPT ou Gemini, mais d’autres outils existent comme FigJam AI et Miro AI. Dans cette phase, l’idée est se mettre à la place de l’utilisateur pour mieux cerner ses besoins. Donc, voici des exemples de prompts que vous pouvez renseigner dans les outils :

  • Compréhension les besoins utilisateurs
    Exemple de prompt : « Liste-moi les « Job-to-be-done » pour l’application mobile d’un musée européen basé sur la fonctionnalité de réservation de billets en ligne » ;
  • Questionner et/ou créer un parcours
    Exemple de prompt : « Quel est le parcours d’un utilisateur qui cherche à effectuer un virement depuis son site bancaire » ;
  • Interroger sur les bonnes pratiques
    Exemple de prompt : « Sur la page d’accueil de l’application mobile d’une mutuelle, quelles sont les informations les plus souvent affichées ? » ;
  • Résumer et trier des notes en les organisant par « pattern » (groupes) Fonction native sur certaines applications type Figjam et Miro.

La phase d’idéation

Avec une problématique clairement définie, on peut enclencher la phase d’idéation afin de réfléchir aux solutions potentielles en faisant émerger de nouvelles idées grâce à l’intelligence collective.

Les outils qui peuvent être utilisés dans cette phase sont : ChatGPT, Gemini, FigJam AI, Miro AI, Galileo AI et Uizard. Ici, ces outils sont considérés davantage comme des « partenaires » que vous pouvez solliciter pour :

  • ChatGPT ou Gemini ;
    • Suggestions d’icebreaker et d’ateliers ;
    • Propositions de solutions innovantes ;
    • Identification de trous dans les processus grâce à la génération d’une checklist à suivre ;
  • Figjam AI ou Miro AI ;
    • Obtenir des templates ;
    • Générer des cartes mentales ;
    • Synthétiser, résumer, organiser et trier des notes ;
    • Créer des images ;
  • Galileo AI ;
    • Génération des maquettes UI modifiables par la suite sur Figma (À noter qu’il n’est actuellement pas encore disponible) ;
  • Uizard ;
    • 1ère esquisse de maquettes pour un brief créatif ou dans le cas d’un atelier d’idéation type « Six-to-one » ;
    • Exploration de différents formats de rendus.

Grâce à ces partenaires d’idéation vous pourrez lancer une première phase d’exploration que ce soit pour du brainstorming ou encore des rendus créatifs.
À lire également notre article : « Exemples d'ateliers pour une démarche UX réussie ».

La phase de prototypage

La phase de prototypage va nous permettre de donner vie aux idées, révélées durant la phase d’idéation, afin de mesurer leur potentiel.

Magician, Uizard, Galileo AI, DALL-E, Midjourney, Adobe Sensei, Kroma AI, ChatGPT et Gemini sont les outils qui peuvent être utilisés durant la phase de prototypage. Grâce à ces outils vous pourrez :

  • Magician ;
    • Génération d’icônes et visuels ;
    • « Copywritting » pour remplacer une phrase tout en maintenant le contexte ;
  • Uizard ;
    • Génération de maquettes à partir d’un prompt ou d’une image ;
    • Collaboration en simultanée d’une équipe ;
  • Galileo AI ;
    • Génération de maquettes dans un esprit template avant l’adaptation selon les contraintes de sa propre charte graphique (À noter qu’il n’est actuellement pas encore disponible) ;
  • DALL-E, Midjourney, Adobe Sensei ou Kroma AI ;
    • Génération d’images ;
    • Modification et travail des visuels ;
    • Suggestions d’interfaces, d’assets et d’animations ;
    • Création de palettes de couleurs ;
  • ChatGPT ou Gemini ;
    • « UX Writing » (écriture et reformulation des textes).

Seule ombre au tableau pour DALL-E et Midjourney, la capacité à reproduire un texte en visuel (qu’il s’agisse d’une simple lettre, un mot ou bien une phrase). Ce point sera sûrement bientôt résolu lors des prochaines évolutions.

La liste proposée ci-dessus est évidemment non exhaustive et il existe une large gamme d’outils qui pourront vous aider durant cette phase de conception de wireframes et de maquettes graphiques.

La phase de test

Afin que le service proposé soit le plus user-centric possible, une phase de test est primordiale. C’est à ce moment-là que la solution est testée par des utilisateurs et dépasse le cadre de la fiction. Grâce à elle, on pourra obtenir des retours constructifs qui nous permettront de faire les itérations nécessaires sur nos prototypes.

Pour cette dernière phase de la méthodologie du Design Thinking, vous pouvez utiliser ces deux outils, Odaptos et Attention Insight, pour :

  • Odaptos ;
    • Analyser les émotions des participants lors des sessions de test en identifiant les moments clés de leurs émotions (voix et visage) ;
    • Faciliter le travail de retranscription et d’analyse vidéo ;
  • Attention Insight ;
    • Créer des cartes de chaleur permettant de visualiser les zones d’attention des participants.

De même que pour les phases précédentes, d’autres outils sont à votre disposition qui vous permettront d’optimiser vos sessions de test. Soyez curieux, fouillez et testez !
Poursuivez votre lecture avec notre article : « Les bonnes pratiques des tests utilisateur ».

Quelles sont les limites de l’Intelligence Artificielle dans l’UX Design ?

Bien que l’intelligence artificielle dispose de nombreux atouts, il est crucial de s’intéresser aussi de plus près aux failles qu’elle comporte. Nous avons dressé une liste non exhaustive de ses limites :

  • Manque d’inclusivité et de design éthique
    Les IA ne sont pas neutres. En effet leurs données à partir desquelles elles sont entraînées ont suscité de nombreux débats en raison de leurs dérives sexistes ou racistes.
    Les algorithmes étant créés par l’humain ils sont le reflet et le miroir de nos propres biais ;
  • Surplus et véracité de l’information
    Une sélection est à faire parmi la quantité d’idées générées par les IA.
    Attraper et détecter les « hallucinations » qui peuvent berner les personnes les moins aguerries ;
  • Légitimité de la source des données
    Certaines données sont limitées dans le temps et l’accès à des données historiques n’est pas possible.
    Ne remplace pas une recherche utilisateur qualitative ;
  • Aucune réglementation ni régulation
    De nombreux organismes travaillent actuellement autour d’une réglementation et d’une régulation afin de s’assurer de la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs ;
  • Ne se substitue pas à l’humain
    N’est pas programmée pour s’adapter aux émotions et/ou motivations humaines.
    Ne comporte pas de sens de l’initiative et ne peut pas gérer de conflits ;
  • Savoir-faire unique
    Tel un outil il ne peut combiner plusieurs compétences (résolution, problème, curiosité, stratégie, créativité, etc.).

C’est en restant réaliste et en prenant en compte ces différentes limites que l’intelligence artificielle sera en mesure de vous apporter un maximum en termes de productivité et d’efficience.

Que retenir de l’usage des IA dans l’UX Design ?

L’intelligence artificielle a pris une place prépondérante dans notre société et elle ne va cesser de grandir. Actuellement invention, elle ne demande qu’à se transformer en innovation afin d’être adoptée par le grand public.

Elle ne remplace pas complètement, ni ne peut exister sans l’humain et son expertise. Face à cela on peut décider de rester spectateur de cette expansion ou bien acteur en participant à ce mouvement afin d’apprivoiser et tenter de mieux comprendre les IA. La très large gamme d’outils mise à notre disposition permet à chaque secteur de se sentir concerné.

Afin d’exploiter au maximum le potentiel des IA, il est nécessaire de fournir de la donnée structurée (poser le contexte) et de bien prendre en compte les limites de l’outil. Les systèmes d’IA ne sont pas infaillibles ni parfaits mais peuvent permettre de faciliter grandement le travail de l’humain sur plusieurs points :

  • Rapidité et efficience : en automatisant les processus et analysant de larges données, l’humain peut se concentrer sur des aspects plus critiques qui nécessite son propre jugement ;
  • Personnalisation : les solutions deviennent plus personnalisées en adéquation avec les profils relevés et personnalisables par l’utilisateur ;
  • Innovation et créativité : émergence de nouvelles idées qui auraient nécessité sûrement plus de temps en atelier ou en brainstorming ;

Le travail conjoint avec une IA soulève plusieurs enjeux, il doit rester responsable, éthique et transparent en veillant à ce que l’expérience utilisateur demeure au centre des préoccupations des designers.

Si cela est respecté, il sera alors possible d’utiliser les IA comme partenaires afin d’optimiser chacune des phases du Design Thinking (empathie, définir, idéation, prototyper et tester).

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Cordelia Houel-Parent
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