L’intégration de l’intelligence artificielle dans les produits numériques redéfinit nos interactions avec la technologie, enrichissant l’expérience utilisateur et introduisant de nouveaux éléments d’interface. De nouvelles utilisations émergent progressivement, notamment à travers certaines fonctionnalités couramment observées :

  • Génération de contenu : des outils qui assistent les utilisateurs dans la création de textes, d’images ou d’autres médias.
  • Assistants conversationnels : des agents virtuels capables de comprendre et de répondre aux requêtes des utilisateurs en temps réel.
  • Résumés automatiques : des fonctionnalités qui condensent de longues sections de texte en résumés concis.

En observant ces fonctionnalités, certaines bonnes pratiques se dégagent dans l’objectif de faciliter la compréhension et l’utilisation des capacités de l’IA.

 

Guider l’utilisateur dans la découverte de l’IA

L’une des premières problématiques en matière d’expérience utilisateur liée à l’IA est l’accompagnement de l’utilisateur. Comment lui faire comprendre comment interagir avec un modèle d’IA, en particulier lors d’une première utilisation ? Certains composants permettent de faciliter cette découverte :

  • Signaler les fonctionnalités IA : indiquer clairement à l’utilisateur quand il interagit avec une intelligence artificielle : des labels explicites, l’usage d’une iconographie qui se standardise (la fameuse sparkle), la symbolique sous forme de sphère mouvante pour l’IA conversationnelle, l’usage d’un style graphique différencié, etc.
  • Aide contextuelle : fournir des indications en temps réel pour guider l’utilisateur lors de la rédaction d’une requête, de l’utilisation d’un paramètre,… en expliquant les attentes et les possibilités offertes par l’IA.
  • Progressive disclosure : introduire progressivement les capacités de l’IA tout au long du parcours utilisateur, évitant de submerger l’utilisateur dès le départ et favorisant une découverte naturelle des fonctionnalités.

 

 

Aider à soumettre des requêtes bien optimisées

Les fonctionnalités IA nécessitent des entrées spécifiques : texte, voix, images, etc. La manière dont ces entrées sont structurées influence directement la compréhension et la pertinence des réponses. Un design optimal doit non seulement faciliter la saisie, mais aussi éduquer l’utilisateur sur les types de requêtes les plus efficaces.

  • Suggestions : éviter la page blanche en proposant des orientations rédactionnelles ou des exemples concrets, aidant l’utilisateur à formuler des requêtes efficaces.
  • Formulaires préétablis : fournir des structures de champs de texte permettant de remplir l’ensemble des éléments nécessaires pour une réponse pertinente.
  • Choix prédéfinis : limiter les choix des utilisateurs en proposant une liste prédéfinie de champs possibles dans des menus déroulants.

 

Affiner les résultats de l’IA

Une fois une réponse obtenue, les utilisateurs doivent pouvoir affiner ou ajuster les résultats selon leurs besoins. Les outils d’ajustement permettent cette personnalisation, en offrant des options de modification de la requête ou de réglages des paramètres de l’IA.

  • Filtrage : permettre à l’utilisateur de trier ou de sélectionner les résultats en fonction de critères spécifiques, affinant ainsi la pertinence des réponses.
  • Choix du modèle de langage : offrir la possibilité de sélectionner différents modèles d’IA pour tester différentes variantes.
  • Paramètres : fournir des options pour ajuster les paramètres de l’IA, comme le niveau de détail, les détails techniques, le ton de la réponse, le % de matching,…

Garder le contrôle sur l’IA

Si la réponse obtenue n’est pas satisfaisante, les utilisateurs doivent pouvoir être autonomes en pouvant compléter / ajuster les contenus ou en pouvant demander l’exploration d’alternatives.

  • Régénération : offrir la possibilité de générer une nouvelle réponse si la première n’est pas satisfaisante, sans avoir à reformuler entièrement la requête.
  • Variations : proposer différentes versions de la réponse, permettant à l’utilisateur de choisir celle qui correspond le mieux à ses attentes.
  • Mémoire : indiquer si l’IA conserve des informations des interactions précédentes, et permettre à l’utilisateur de gérer cette mémoire.
  • Avant / Après : permettre de voir les effets de l’IA en comparant les résultats avant et après son intervention et de valider ou non la proposition.
  • Double validation : demander à l’utilisateur de valider les informations pré-saisies par l’IA de façon à assurer une validation humaine, notamment sur des fonctionnalités engageantes.

Créer de la confiance

L’acceptabilité de l’IA repose en grande partie sur la confiance que l’utilisateur lui accorde. Les outils doivent être capables de mettre en avant leurs limitations et capacités à produire des résultats parfaits. L’idéal étant de le faire de façon transparente, explicite et d’éthique.

  • Sources : indiquer clairement les origines des informations fournies par l’IA, renforçant la transparence et la crédibilité.
  • Justifier l’attente : informer l’utilisateur sur le processus en cours lors de la génération de la réponse, réduisant l’incertitude et l’attente.
  • Mise en garde : informer l’utilisateur des risques liés à l’interprétation des résultats et la pertinence des réponses.
  • Retour utilisateur : permettre aux utilisateurs de signaler les incohérences ou les erreurs pour améliorer le système.

Conclusion

L’intelligence artificielle doit être perçue comme un outil dont l’expérience utilisateur doit être soigneusement pensée. Le rôle des designers est de créer des interactions où l’IA enrichit réellement l’expérience, tout en restant compréhensible, maîtrisable et rassurante.

Aujourd’hui, il est encore nécessaire d’accompagner les utilisateurs dans la compréhension de ces nouvelles fonctionnalités. Avec ces principes, nous disposons d’une boussole pour concevoir les expériences de demain, même s’il est fort à parier que l’IA va devenir un standard intégré, invisible, ne nécessitant plus d’explication particulière—comme toute technologie qui finit par s’effacer lorsqu’elle est parfaitement adoptée.

En ouverture de ce sujet, il est également important de se poser la question de la nécessité d’intégrer de l’IA dans tous les produits car la tendance actuelle des acteurs de la tech tend à nous imposer l’IA, parfois de façon déraisonné. Nous vous conseillons la lecture d’un article publié sur limitesnumeriques.fr qui questionne sur Comment les entreprises de la tech nous forcent à utiliser l’IA

 

Cet article a été rédigé avec l’aide de l’IA et des ressources très complètes que nous vous conseillons d’aller voir plus encore plus de détail : https://www.shapeof.ai/, https://www.aiuxpatterns.com/, https://teardowns.ai/

 

©Illustration de Berin Holy sur Dribbble.