Comment l'intelligence artificielle peut aider les designer UX/UI

Par
Antoine
,
le
21/2/2024
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Comment l'IA révolutionne le design UX/UI : perspectives futures et pratiques actuelles

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le design UX/UI marque une révolution dans la manière dont les concepteurs approchent et exécutent leurs projets. L'IA, avec sa capacité à traiter et analyser de vastes quantités de données à une vitesse inégalée, offre beaucoup de possibilités pour améliorer l'expérience utilisateur et optimiser l'interface utilisateur. Nous allons voir dans cet articles sur quels sujets et comment elle peut aider le designer dans son métier.

Histoire de l’intelligence artificielle

Commençons par définir ce qu’est l’intelligence artificielle et son histoire.L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui vise à créer des machines capables de simuler des capacités cognitives humaines, telles que l'apprentissage, la compréhension du langage, la perception sensorielle, et la résolution de problèmes. Depuis ses débuts dans les années 1950, marqués par la conférence de Dartmouth en 1956, qui est considérée comme l'acte de naissance officiel de l'IA, ce domaine a connu plusieurs périodes d'essor et de ralentissement.

Depuis 2022, le domaine de l'intelligence artificielle a connu une croissance exponentielle, caractérisée par des innovations dans le traitement du langage naturel, l'IA générative, et l'automatisation. Ces avancées ont permis de créer des applications plus sophistiquées et interactives, transformant des secteurs variés tels que la santé, l'art et la cybersécurité.Le produit le plus connu du grand public est évidement ChatGPT, mais il y en a d’autres tel que Google Gemini, ou Stable Beluga. Le terme IA (ou AI en anglais) est devenu un buzzword, et beaucoup de questions se posent autour de son utilisation et de son éthique autour.Les dernières avancées spectaculaires observées ces derniers mois sont dans la génération de videos avec notamment OpenAI Sora et Stable Video Diffusion.Cependant concentrons-nous sur son utilisation appliquée au design UX/UI.

Les principales application de l’IA au design UX

Nous allons maintenant examiner les domaines du design UX/UI où l'intelligence artificielle apporte son aide. Étant donné que les innovations évoluent rapidement, nous tenterons d'être exhaustifs.

L’analyse concurrentielle

L'automatisation de l'analyse concurrentielle dans le design UX/UI par l'intelligence artificielle offre aux designers un gain de temps et de précision. Elle permet d'analyser en profondeur et en temps réel les tendances du marché, les stratégies de design des concurrents, et les attentes des utilisateurs. GPT 4, par exemple, peut être utilisé pour effectuer des recherches sur qui sont les concurrent d’un produit spécifique. De plus, avec des capture d’écran, il est capable d’analyser l’interface et en relever les caractéristiques. Cela nécessite d’utiliser les bons prompts, qui peuvent être affinés au fil des projets.

Assistant pour la recherche UX

La recherche UX amène à analyser et traiter de grandes quantités de données, et les modèles de langage peuvent accélérer cette phase. En leur donnant les bonnes informations, ils peuvent être très pertinents dans l’analyse des résultats. GPT-4 est encore un bon outil pour traiter ces données. Il peut, par exemple, synthétiser des prises de notes d’entretiens utilisateurs et réaliser un affinity diagram en un clic. L’analyse quantitative peut être aussi accélérée en utilisant GPT-4 pour réaliser des statistiques des résultats. Ce qui laisse au designer plus de temps pour les interpréter et faire les bons choix. De plus, avec les GPT personnalisables, il est possible de créer des GPT spécialisés pour ce genre de tâche.

Amélioration de la personnalisation

L'intelligence artificielle joue un rôle crucial dans le design UX/UI en permettant une personnalisation profonde de l'expérience utilisateur. En analysant les interactions des utilisateurs, comme le nombre de clics sur une card ou bouton, l'IA dégage des tendances et préférences personnelles. Ce qui facilite la création d'interfaces sur mesure , augmentant l'engagement et la satisfaction. Adobe Target illustre parfaitement cette application de l'IA : cette plateforme utilise l'apprentissage automatique pour adapter en temps réel le contenu et les offres aux comportements individuels des utilisateurs, optimisant ainsi les expériences digitales pour renforcer la fidélisation.

Création d’arborescence

La création d’arborescence bénéficie grandement de l'intégration de l'intelligence artificielle. L'IA peut automatiser et optimiser la création d’arborescence en analysant des données et en identifiant les meilleures structures pour organiser l'information et les parcours utilisateurs. Un exemple pertinent est QoQo.ai, un outil conçu pour assister les designers UX. Grâce à l'IA, QoQo.ai aide à créer des arborescences efficaces en fournissant une vue d'ensemble organisée des personae, incluant leurs objectifs, besoins, et frustrations.

Optimisation de l'interface utilisateur grâce à l'analyse prédictive

L'analyse prédictive peut prédire le comportement futur des utilisateurs en se basant sur des données historiques. Cette capacité permet aux concepteurs d'ajuster et d'optimiser les interfaces utilisateur avant même que des problèmes d'usabilité ne se manifestent. En anticipant les besoins des utilisateurs, les designers peuvent créer des expériences plus intuitives et efficaces. On peut citer comme exemple Google Analytics avec ses fonctionnalités avancées d'analyse prédictive. Google Analytics permet aux concepteurs et aux développeurs de sites web d'analyser le comportement des visiteurs en utilisant des données historiques, ce qui aide à prédire les actions futures des utilisateurs. En exploitant des modèles d'analyse prédictive, tels que les probabilités de conversion ou de rebond, Google Analytics offre des insights précieux sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec le site.

Automatisation du test A/B

Le test A/B est essentiel pour comparer différentes versions d'une page ou d'une application afin de déterminer quelle version offre la meilleure performance. L'IA peut automatiser ce processus, rendant les tests plus rapides et moins sujets aux erreurs humaines. Cela permet une optimisation continue de l'UX/UI basée sur des données réelles, entraînant des améliorations significatives de l'expérience utilisateur. On retrouve encore Adobe Target qui, intégrant l'IA via Adobe Sensei, automatise les tests A/B pour l'optimisation UX/UI, facilitant l'évaluation comparative des performances de différentes versions d'une page ou interface. Cette plateforme permet une personnalisation et une optimisation en temps réel, basées sur le comportement utilisateur, rendant les tests plus précis et moins sujets aux erreurs. L'efficacité des tests A/B est ainsi améliorée, accélérant les améliorations de l'expérience utilisateur sur la base de données concrètes, et aidant à prendre des décisions de design plus éclairées et orientées résultats.

Conclusion

L'IA transforme le domaine du design UX/UI en offrant des outils puissants pour personnaliser l'expérience utilisateur, optimiser les interfaces, et automatiser les processus de conception et de test. L'utilisation stratégique de l'IA dans le design UX/UI non seulement augmente l'efficacité et la productivité des designers mais ouvre également la voie à des innovations en termes d'expériences utilisateur. À mesure que la technologie continue d'évoluer, l'intégration de l'IA dans le design UX/UI promet de transformer encore plus profondément notre façon de concevoir, de développer, et d'interagir avec les technologies digitales.

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