Comment utiliser l’IA générative pour le design UX : Jan Mráz, Atheros

• Avr 26 2024
• par Jan Mráz

L’intelligence artificielle (IA) générative a un fort potentiel pour transformer les domaines créatifs. À l’approche de la Journée internationale du design 2024, Jan Mráz, influenceur en design UX/UI et fondateur d’Atheros, une entreprise qui crée des produits d’IA pour les organisations, partage des cas d’usage clés, des conseils et les limites de l’IA générative pour le design UX. 

Posons d’abord le cadre. User experience (UX) design est une niche du design en forte croissance visant à rendre votre produit, service, site web, campagne, etc. plus intuitif et facile à utiliser. 

Formellement, on le définit comme un processus visant à offrir des expériences pertinentes aux utilisatrices et utilisateurs finaux, en impliquant plusieurs aspects de l’image de marque, du design, de l’ergonomie et des fonctionnalités. Toutefois, je préfère le résumer à 3 “comment” essentiels : 

• dans quelle mesure l’interaction avec votre produit est-elle facile et agréable pour vos utilisateurs ; 
• quelle est l’efficacité du parcours pour accomplir l’action que vous souhaitez les voir réaliser ;
• dans quelle mesure l’ensemble de l’expérience de votre marque est-il convivial.

Maintenant, generative AI décrit des algorithmes qui permettent de créer du contenu nouveau, notamment du texte, de l’audio, de la vidéo, des designs, du code, des images, des simulations, etc., et elle pourrait bouleverser notre manière d’aborder les processus créatifs. 

Présentée au grand public sous la forme de ChatGPT, l’IA générative a en réalité de nombreuses applications en design. Des outils comme DALL-E peuvent aider les designers UX à s’attaquer à plusieurs points de friction, notamment le manque de temps, les tâches répétitives et une succession sans fin d’itérations. 

Cas d’usage de l’IA générative en design UX

Voyons quelques scénarios où je trouve l’IA générative utile au travail et les outils avec lesquels j’aime travailler.

1. Générer des interfaces et des mises en page web

Même si le travail des designers UX consiste à résoudre des problèmes et des besoins uniques, il existe encore des tâches répétitives. L’efficacité dans la génération de mises en page est le tout premier aspect du processus de design où je vois une opportunité d’intégrer l’IA. 

Par exemple, les outils d’IA accélèrent l’idéation en user interface (UI) design, comme le wireframing ou la génération de mises en page de base. Vous pouvez toujours utiliser des bibliothèques de composants prédéfinis. Ou vous pouvez essayer Creatie.ai, un outil que je viens de découvrir. Il génère des mises en page complètes à partir de la taille et de l’emplacement du cadre dessiné par le designer. Il vous aidera à définir la structure de base le plus vite possible et à préparer la suite pour des designs au pixel près. 

Pour le choix d’images et d’illustrations en UI design, les modèles et outils d’IA comme Midjourney, Kittl ou Spline AI pour la génération 3D permettent de produire des visuels cohérents pour toute interface, site web ou application. Ils offrent aussi des fonctions avancées pour des retouches rapides, comme supprimer l’arrière-plan, modifier les couleurs d’une image ou améliorer la qualité. 

En web design, des éléments comme les mises en page et les design systems peuvent aussi devenir assez répétitifs. Des outils pratiques comme Framer AI ou 10web.io vont au-delà des classiques éditeurs de sites no-code. Ils intègrent des modèles d’IA générative, permettant de créer toute une mise en page web, ses visuels et son texte avec un seul prompt, sans besoin d’implémentation de code supplémentaire.

Gagner en efficacité sur la génération de mises en page peut être crucial dans un contexte professionnel au rythme soutenu, surtout pour les startups. Les outils d’IA générative vous aident à ébaucher une maquette rapide et sommaire en un rien de temps, et à concentrer vos efforts sur des problèmes mal décrits et peu structurés. C’est là la plus grande valeur ajoutée des designers. 

2.  Personnalisation et retours précoces

L’IA générative offre aussi un immense potentiel pour des interfaces personnalisées, en proposant des expériences sur mesure adaptées aux préférences de chacune et chacun. Une large sélection d’outils d’IA générative non spécifiques au design, axés sur le texte, comme ChatGPT ou Gemini, peut aider à créer des contenus à la fois à grande échelle et personnalisés, comme des descriptions de produits, des articles de blog ou de la microcopie UX.

Plus précisément en UX design, en analysant les comportements et préférences, l’IA générative peut prédire les actions futures et suggérer de manière proactive des options d’interface. Par exemple, une plateforme e-commerce pourrait anticiper les produits qu’une personne est susceptible d’acheter et les mettre en avant, fluidifiant ainsi l’expérience d’achat. 

Attentioninsight.com ou neuronsinc.com sont mes outils de prédilection pour cela. Les designers peuvent insérer des liens vers des fichiers Figma ou des sites et applications en ligne pour obtenir des enseignements comportementaux riches et visualiser clairement les écarts de performance. Cela permet de s’affranchir de la collecte de données utilisateurs et d’obtenir des retours initiaux très tôt. 

Voici comment je l’ai utilisé dans l’un de mes projets. En réalisant tôt des tests A/B de cartes de chaleur (heatmaps) sur deux prototypes Figma, j’ai comparé deux mises en page de page de paiement pour un projet e-commerce. L’un des éléments clés était une bannière “livraison gratuite” plus grande, placée plus en évidence à côté du bouton d’appel à l’action. Résultat : la variante gagnante a obtenu 8,4 % de conversions en plus sur le site en ligne.

3. S’inspirer des données

L’IA est une source d’inspiration essentielle pour les designers UX. Elle peut analyser d’immenses jeux de données, extraire des tendances et générer des rapports pour la recherche initiale. Par exemple, même avec un simple prompt sur ChatGPT ou Gemini, une ou un designer junior peut trouver des données secondaires pour la recherche UX, des idées de définition de personas ou des explications de diverses méthodes de design.

L’IA générative est aussi très utile pour composer des moodboards en classant les images selon les styles et les palettes de couleurs. En outre, l’IA peut fournir des statistiques en temps réel pour éclairer les décisions et stimuler la créativité en offrant insights et analyses, afin de façonner des expériences numériques innovantes.

L’IA générative peut-elle remplacer un designer UX ?

C’est la question à un million de dollars. J’entends souvent des aspirantes et aspirants designers UX qui s’inquiètent de l’avenir proche du travail en UX/UI. Avec un choix si vaste d’outils créatifs et la montée en puissance de l’IA, on pourrait croire que la place des designers UX humains se réduit de jour en jour. Personnellement, je ne le pense pas — et voici pourquoi.

• Les bases vs la sophistication. Les designers UX peuvent tirer parti de l’IA générative en intégrant des outils directement dans leur flux de travail, sans remplacer l’ensemble du processus. Dans la plupart des cas, l’IA fournit des fondamentaux de niveau junior pour des designs fluides et conviviaux, mais c’est une ou un designer expérimenté qui peut créer une UX réellement solide, reflétant les spécificités de la marque et les comportements des utilisateurs.

• Structure vs navigation dans le chaos. L’IA sait résoudre des problèmes bien structurés. Or, la plupart des défis de design s’inscrivent dans des contextes non structurés. Chaque entreprise évolue avec des ressources, des secteurs et des problématiques utilisateurs différents. C’est là que les dimensions humaines entrent en jeu. Par exemple, résoudre des parcours comme l’onboarding après l’inscription sur un SaaS peut bénéficier de l’IA pour analyser des documents, mais il faut une intervention humaine pour concevoir des spécificités comme la sécurité/le processus de paiement. 

• Standardisation vs différenciation. Les outils d’IA peuvent générer des designs et des mises en page à partir des données sur lesquelles ils ont été entraînés. Autrement dit, ils livreront un résultat standardisé que certaines personnes jugeront fade. Un regard humain, sensible à l’attrait émotionnel, est indispensable pour une UX différenciante. 

En résumé, l’IA générative peut changer la donne pour les designers UX en accélérant les tâches répétitives et les itérations, libérant du temps pour la créativité et l’apport singulier. Elle met toutefois au défi les profils juniors d’élever leur niveau et de trouver des moyens de créer de la valeur ajoutée. 

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Cet article a été traduit par une intelligence artificielle et peut contenir des imprécisions. Consultez la version originale en anglais.

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