Guide IA & UX : Comment utiliser l'IA dans l'UX Design et l'UX Research ?
Sommaire :
Vous l'avez sûrement déjà remarquée au moins une fois : cette icône en forme d'étoile ✨ , symbole de l'IA (Intelligence Artificielle), qui s'intègre de plus en plus sur les sites web. Que ce soit pour les chatbots, la génération d'idées ou les barres de recherche, et bien d'autres applications encore. L'IA transforme notre manière d'interagir avec le numérique. Depuis quelques années, l'intelligence artificielle s'immisce progressivement dans notre quotidien et le monde du digital, révolutionnant ainsi le paysage de l’UX Design et de la recherche utilisateur.
Découvrons les nombreuses applications de l'IA dans l'UX Design et l'UX Research.
L'impact de l'intelligence artificielle (IA) pour l'UX
L'arrivée de l'intelligence artificielle a marqué un tournant décisif dans de nombreux domaines. En effet, depuis le lancement de ChatGPT en 2022, ainsi que des outils comme "Bard" de Google (aujourd’hui remplacé par Gemini) et "Copilot" de Microsoft, l’IA est devenue une tendance incontournable et un argument marketing de poids pour de nombreuses entreprises. Les moteurs de recherche ont rapidement intégré des fonctionnalités d'IA pour améliorer l'expérience utilisateur et la pertinence des résultats, révolutionnant ainsi la manière dont nous interagissons avec la technologie. Ce bouleversement profond continue d’évoluer, s’intégrant de plus en plus dans notre quotidien
L'IA transforme progressivement tous les secteurs, et l'UX/UI ne fait pas exception. L'intégration de l'IA dans les méthodes UX/UI offre de nombreux avantages, mais elle doit être utilisée avec modération et discernement. À travers cet article, nous allons vous montrer les raisons pour lesquelles l'IA est appliquée dans les méthodes UX/UI, ses bénéfices, ses limites, et comment elle peut être mise en œuvre de manière efficace.
Adobe fireflies
Les diverses possibilités avec l'IA dans l'UX/UI design
a) Génération d’image
L'une des applications les plus prometteuses et utilisé de l'IA dans le design est la génération d'images à partir de simples prompts textuels. Des outils de plus en plus sophistiqués, tels qu'Adobe Firefly, DALL-E 3, Craiyon, Leonardo AI, Canva AI et Bing Image Creator, permettent de créer rapidement des visuels adaptés aux besoins spécifiques d'un projet. Ces solutions offrent également l'avantage de générer des images libres de droits, ce qui facilite leur utilisation selon le domaine et les exigences du site.
Elle permet aux designers de gagner du temps en évitant de passer par des banques d'images traditionnelles ou des processus de création manuelle. Ces visuels sur mesure permettent de mieux projeter les clients dans les maquettes, que ce soit pour un site e-commerce, une application ou une plateforme corporate.
Avis : Globalement, tous ces outils sont performants, mais pour tirer le meilleur parti de ces technologies, il est important de bien maîtriser l’art de la rédaction des prompts. La qualité du résultat dépend beaucoup de la précision de votre prompt (la taille, la qualité de la photo, etc.). Pour atteindre le niveau de détail et de spécificité souhaité, il est donc essentiel de réfléchir aux mots et aux expressions à utiliser pour qu'ils vous génèrent ce que vous souhaitez, en faisant référence à des styles (par exemple : steampunk, synthwave, art déco, etc.). Plus votre demande est floue, moins l'image générée sera conforme à vos attentes.
b) Aide à l’arborescence et à la hiérarchisation des éléments d’un site
Avant de concevoir un site web, il est essentiel de bien structurer son arborescence et de définir la hiérarchisation des informations. L’IA peut apporter une assistance dans cette étape de projet de refonte d’un site e-commerce par exemple.
Elle peut vous aider dans l’audit d’un site existant et évaluer sa pertinence de l’arborescence en fonction des objectifs commerciaux et des attentes des utilisateurs. Cela peut inclure l'analyse des données de trafic, des parcours utilisateurs et des taux de conversion pour identifier les points de friction.
Une fois l’audit réalisé, l'IA peut également vous proposer une arborescence optimisée avant la conception de votre site. Cela vous permettra de structurer le site de manière logique et efficace.
Vous pouvez également brainstormer des idées d'arborescence en discutant avec un modèle d'IA (ex chatGPT) qui peut proposer différentes structures basées sur des données et des informations que vous fournissez. Cela peut inclure des questions telles que :
“Comment devrais-je organiser les catégories sur mon site de sport ?”
“Quelles sous-catégories seraient pertinentes pour mon site de mode ?”
“Comment optimiser la navigation pour un site de services ?”
Il existe diverses alternatives à ChatGPT, plus ou moins performantes, qui permettent d'obtenir des pistes pour l'avancement de votre projet.
c) Génération de maquette/wireframe UX/UI + variante
De plus en plus de plateforme/site comme Uizard ou Genius sont capables de créer rapidement des interfaces à partir de simples descriptions ou d’idées de conception. En plus de générer une version initiale du design, vous pouvez également lui demander de lui faire des variantes du design du site en fonction des besoins spécifiques, comme des modifications de style, de couleur, ou d'agencement.
Uizard, par exemple, offre la possibilité de digitaliser des wireframes dessinés à la main en quelques secondes.
Avis : Il est important de garder à l'esprit que les suggestions restent souvent très similaires. Bien qu'ils puissent inspirer, ces designs ont tendance à manquer d'originalité et se basent sur modèles préexistants. Néanmoins, cela n'empêche pas au designer de les adapter à sa propre vision tout en gagnant du temps.
d) Focus sur Figma
Avec Figma et FigJam, les designers disposent d'une suite d'outils puissants intégrant des fonctionnalités d'intelligence artificielle qui révolutionnent leur façon de travailler (voir les 9 meilleurs outils pour l'UX). Voici quelques exemples de l’intégration de IA sur l’outil :
- Génération automatique de maquettes : Création rapide de maquettes et de ressources sans intervention manuelle.
- Automatisation des tâches répétitives : Simplification des tâches comme le renommage des calques et la suppression d’arrière-plans.
- Recherche visuelle : Découverte instantanée de designs similaires et d'éléments pertinents.
- Visualisation d'idées complexes : Outils de brainstorming et d’organisation pour clarifier des concepts.
- Organisation des feedbacks : Facilitation de la collaboration entre les membres de l'équipe pour recueillir et traiter les retours.
source : https://www.figma.com/fr-fr/ai/
Et côté IA et UX Research ?
L’intelligence artificielle offre également de nombreuses possibilités dans le domaine de la recherche UX, facilitant la création de protocoles de test, l’analyse des résultats et le résumé des retranscriptions.
a) Traitement de volumes importants de données utilisateurs
L'un des principaux avantages de l'IA est sa capacité à traiter rapidement et efficacement d'importants volumes de données et ainsi économiser des heures de traitement manuel des données. Dans le contexte de la recherche UX, cela signifie que les équipes peuvent analyser des feedbacks de testeurs ou d'utilisateurs en quelques minutes, plutôt qu'en heures ou jours. Par exemple, lorsqu'une entreprise reçoit des retours d'expérience d'un grand nombre d'utilisateurs sur une interface, l'IA peut agréger et analyser ces données pour en extraire des tendances clés, permettant ainsi aux chercheurs UX de réagir rapidement, vérifier leur hypothèses et d'ajuster leurs conceptions en conséquence.
Exemple : Chatgpt peut analyser les commentaires des utilisateurs et extraire des insights clés en termes de comportements et de préférences. En posant des questions ciblées, les équipes UX peuvent utiliser cet outil pour identifier rapidement les points de friction, les fonctionnalités appréciées et celles qui nécessitent des améliorations.
Analyse des verbatims
Elle a également la capacité de pouvoir analyser les verbatims de vos testeurs, en identifiant les sémantiques et des mots-clés afin de voir en un coup d'œil l’émotion ressentie.
Par exemple, des outils comme Condens ou Dovetail utilisent l'analyse sémantique pour extraire des sentiments et des thèmes clés à partir de grands volumes de feedback utilisateur, facilitant ainsi l'identification des problèmes récurrents et des opportunités d'amélioration.
Condens - création de “tag” en fonction des propos évoqués par un testeur
Avis : En dehors du cadre de l'UX, elle pourrait apporter des avantages significatifs dans des domaines comme le service après-vente (SAV) et la gestion des avis clients, où les enjeux sont majeurs. En comprenant mieux les besoins des clients, les entreprises peuvent résoudre les problèmes plus rapidement, anticiper leurs attentes futures et ainsi améliorer constamment l’expérience utilisateur. Dans ce contexte, on pourrait imaginer que l’IA traiterait les retours des clients concernant les problèmes rencontrés avec des produits ou des services, identifiant ainsi les préoccupations les plus fréquentes. Cela aiderait les équipes à regrouper les problématiques et à assurer une meilleure gestion.
MonkeyLearn : un outil d'analyse de texte basé sur l'IA qui permet aux équipes de traiter de grandes quantités de feedbacks textuels provenant d'enquêtes ou d'avis clients. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des mots-clés, des sentiments et des thèmes dominants, facilitant ainsi l'identification des problèmes récurrents et des opportunités d'amélioration.
b) Création de protocole et identification des biais dans les tâches & questions
En fonction de l’objectif de votre étude qualitative ou quantitative, vous pouvez demander à un outil de prompt de vous aider à rédiger votre protocole de test ou bien de l’optimiser (voir notre article sur 25 exemples de questions pour votre protocole de test). Par exemple, elle peut évaluer l’efficacité des questions posées (des tâches, des questions ouvertes/fermées etc…), le temps de réponse des participants, et les tâches réalisées. En se basant sur ces données, l’IA propose des modifications pour améliorer la clarté et la pertinence des questions, garantissant ainsi que chaque test recueille des insights exploitables.
Exemple Chatgpt : générer une question quantitative à partir d’une question formulée pour des études qualitatives.
c) Retranscription, résumé des verbatims et analyse
L'analyse manuelle des verbatims de chaque participant lors des entretiens peut s'avérer une tâche longue et laborieuse pour un UX researcher. Cette démarche nécessite non seulement une attention méticuleuse aux détails
Intégrer l’intelligence artificielle dans ce processus permet de transformer cette tâche ardue en un exercice beaucoup plus fluide et efficace. Elle permet d’automatiser la transcription des entretiens, en fournissant des résumés clairs et concis qui mettent en lumière les émotions exprimées par les participants. En extrayant des mots-clés, des thèmes récurrents et des sentiments, l’IA aide les experts UX à identifier rapidement les points de friction et les moments clés qui méritent une attention particulière.
d) Analyse de l'étude et recommandations
Une fois les données des entretiens recueillies et analysées, il est essentiel de tirer des tendances à partir des verbatims pour synthétiser les résultats. Cette étape vise à dégager des insights et à formuler des recommandations. L’analyse repose sur l’identification des tendances clés, des points de friction et des opportunités d’amélioration, ce qui permet d’orienter efficacement les décisions de conception.
L’IA peut identifier des thèmes récurrents et extraire des sentiments en quelques secondes. Cela permet aux chercheurs de
- Repérer rapidement les tendances : Par exemple, si plusieurs utilisateurs mentionnent des frustrations avec une fonctionnalité spécifique, l'IA peut signaler cette tendance, facilitant ainsi la priorisation des problèmes à résoudre.
Analyser des volumes de données importants : Que ce soit des entretiens, des questionnaires ou des retours d’utilisateurs, l’IA peut traiter de grandes quantités de données de manière efficace, permettant une vue d’ensemble rapide.
Les limites de l'IA dans l'UX/UI
-> Ne se substitue pas à l'humain
Bien qu’elle soit extrêmement utile, elle ne peut se substituer aux compétences humaines. Elle n'est pas en mesure de percevoir et d'adapter les émotions et les motivations avec la même finesse qu'un être humain.
L'analyse doit être nuancée et approfondie par des experts humains capables de prendre en compte les différentes variables et nuances dans les analyses générées par l'IA.
Par conséquent, elle doit être utilisée comme un outil complémentaire plutôt que comme une solution autonome. Les interactions humaines apportent une profondeur et une compréhension contextuelle que l'IA ne peut pas reproduire.
-> Manque de sens de l'initiative
Comme nous le savons, l'IA manque de sens de l’initiative et elle est limitée par les données et les algorithmes sur lesquels elle est basée. Ainsi, pour les tâches nécessitant résolution de problèmes, de la curiosité, de la stratégie ou de la créativité humaine, l’intervention humaine reste indispensable. Par exemple, les UX/UI designers doivent souvent penser de manière innovante et adapter ou ajuster leurs approches en fonction des besoins changeants des utilisateurs — une flexibilité que l'IA ne possède pas et heureusement !
-> Risques d'interprétation erronée
Bien évidemment, le risque zéro n’existe pas, même pour l'intelligence artificielle. Bien que ces outils soient très efficaces pour traiter et analyser des données générales, ils présentent des limites notables. Ils peuvent être moins précis lorsqu'il s'agit d'ensembles de données spécifiques ou de marchés de niche. Leur dépendance aux données d'entraînement signifie qu'ils ont tendance à reproduire ou à s'appuyer sur des informations déjà existantes, ce qui peut restreindre leur capacité à identifier des problèmes uniques ou des comportements atypiques. Cela peut conduire à des interprétations erronées ou à des insights incomplets.
-> Une créativité à nuancer :
L'IA peut effectivement stimuler l'innovation en générant des idées nouvelles et en proposant des solutions qui auraient pris beaucoup plus de temps à émerger lors de sessions de brainstorming
Cependant, il est important de nuancer cette vision. Bien qu’elle soit capable de générer des idées basées sur des données et des modèles préexistants, elle ne possède pas la créativité authentique que l'on retrouve chez les individus. Fonctionnant principalement sur des algorithmes et des schémas préétablis, elle peut avoir du mal à proposer des concepts véritablement originaux ou à sortir des cadres préconçus. En d'autres termes, elle peut créer des variations intéressantes sur des thèmes existants, mais elle n'est pas encore capable de produire des idées radicalement nouvelles ou de concevoir des solutions qui nécessitent une profonde compréhension contextuelle et émotionnelle d'ateliers créatifs.
Utilisation modérée et responsable de l'IA
Pour tirer pleinement parti des capacités de l'IA dans l'UX/UI tout en minimisant les risques, il est essentiel de l'utiliser avec modération et discernement. Voici quelques recommandations pour une utilisation efficace de l'IA dans les méthodes UX/UI :
- Complémentarité : Utilisez l'IA pour compléter les compétences humaines. Combinez les insights générés par l'IA avec l'expertise humaine pour une analyse plus holistique.
- Validation humaine : Validez toujours les insights et recommandations de l'IA avec une évaluation humaine. Cela permet de corriger les erreurs potentielles et d'assurer que les conclusions restent pertinentes et appropriées.
- Formation continue : Toujours se mettre à jour des dernières tendances et évolutions dans le domaine de l'IA. Assurez-vous que les modèles d'IA sont formés avec des données récentes et pertinentes pour améliorer leur précision et leur adaptabilité.
- Modération : Ne vous reposez pas exclusivement sur l'IA pour tous vos projets. Veillez à équilibrer son utilisation avec votre propre analyse pour garantir une approche humaine et nuancée. L'IA peut synthétiser et rassembler des éléments rapidement, mais elle ne possède pas la subtilité d'un expert humain en UX, capable de percevoir les nuances entre les données qualitatives et quantitatives.
Conclusion
On le répète et on insiste sur ce point : bien que l'IA soit extrêmement utile, elle ne possède pas la subtilité d'un expert humain en UX, capable de discerner les nuances entre les éléments qualitatifs et quantitatifs. En revanche, elle excelle dans la synthèse et le regroupement rapide de ces éléments.
Ainsi, en intégrant l'IA dans les méthodes UX/UI de manière réfléchie et modérée, il est possible d'améliorer considérablement l'efficacité et la qualité de vos recherches et de conceptions, tout en préservant les valeurs et les compétences humaines.
Chez UserlynX, nous sommes convaincus que l'intelligence artificielle a le potentiel de transformer la recherche utilisateur de manière significative. Nous suivons de près les avancées rapides de ces technologies. C'est pourquoi nous envisageons de plus en plus à l'intégrer à notre plateforme de tests utilisateurs à distance pour améliorer la collecte et l'analyse des retours d'expérience.
Nous croyons fermement que cette évolution apportera de grands avantages à notre méthode de tests. Même si nous attendons que ces technologies deviennent encore plus précises, nous sommes persuadés qu'elles amélioreront la façon dont nous recueillons et analysons les données des utilisateurs. En alliant notre expertise à la puissance de l'IA, nous pourrons fournir des insights encore plus pertinents, et renforcer l'expérience utilisateur de vos futurs sites.
L'avenir de l'UX est prometteur, et nous sommes impatients de découvrir comment l'IA continuera à façonner ce domaine tout en préservant l'approche humaine qui nous est chère. Donc suivez nous car la plateforme UserlynX va évoluer dans ce sens prochainement.
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