Les métiers créatifs sont impactés par les IA génératives. Les métiers de l’UX ne font pas exception, alors comment s’adapter ? Il faut miser sur les compétences pour lesquelles l’IA n’est pas un compétiteur, mais une assistance.

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Les métiers de l’UX Design seront impactés par l’IA

Les métiers créatifs sont bousculés par les IA génératives. La création numérique, que ce soit la création de contenu, mais aussi le design d’interfaces, de produits ou de services numériques, risquent aussi de l’être dans les années à venir. Bien sûr, les IA ne peuvent pas réaliser toutes les activités réalisées par ces professionnels. Et quand elles y parviennent, atteignent-elles le même niveau de qualité ?

Des recherches scientifiques émergent et donnent des éléments de réponse : dans cet exemple (article dans Nature Scientific Report) qui porte sur la capacité de résolution de problème, les humains les plus créatifs continuent à être plus performants que l’IA, par contre l’IA propose tout de même des solutions plus performantes que la moyenne des solutions humaines.

Quoi qu’il en soit, quelle stratégie adopter pour que les professionnels de l’UX ne soient pas dépassés par l’extension des IA génératives ?

Il est possible d’approcher le problème avec scepticisme : “L’IA peut-elle vraiment me replacer ?” Dans les domaines comme celui de l’UX, une telle perspective semble plus éloignée que dans d’autres (rédacteur, graphistes). Mais une telle approche n’est-elle pas imprudente ?

Deux stratégies de compétition

Avec le progrès des systèmes d’IA génératives, il est clair qu’une compétition s’installe dans le champ de la création. Une première stratégie d’adaptation consiste à structurer la compétition autour des niveaux de gamme. Cette compétition existe déjà sous différentes formes (délocalisation dans des pays où le coût du travail est plus faible). L’idée est que l’IA ne pourra produire que du bas de gamme. De fait, elle ne concurrencerait que les acteurs humains s’étant eux-mêmes placés sur ce créneau. Reste à définir les composantes de la qualité qui caractérisent le haut de gamme et que l’IA ne peut atteindre.

Toutefois, nous pouvons supposer que la qualité et la diversité des productions de l’IA génératives vont progresser dans les années à venir, à tel point que la compétition en niveau de gamme ne serait plus pertinente. Dans ce cas-là, la seconde stratégie sera de structurer la compétition en termes de productivité : les créatifs utilisant l’IA de façon collaborative auront une meilleure productivité que l’IA ou l’humain seul. Ici, c’est la collaboration entre l’humain et l’IA qui s’imposera. Reste alors à déterminer la répartition des compétences pour lesquelles le couple humain-IA aura la plus grande valeur ajoutée.

Quelles compétences pour s’adapter ?

Ces deux stratégies, qui vont sans doute cohabiter et se succéder graduellement, posent la même question : qu’elle est la valeur ajoutée proprement humaine dans le processus de conception ?

La collaboration avec l’IA est probablement la plus grande chance de succès sur le long terme. Les concepteurs doivent utiliser l’IA comme outil et non comme un substitut. Même si les prompts de l’IA générative peuvent remplir les cas vides, il faut encore une équipe de conception capable de donner l’architecture globale d’un produit.

John Carmack, célèbre développeur, répond ceci quand on lui demande si le métier de développeur est menacé par l’IA :

Au moins à court terme, cette vision globale du produit, reste fondamentalement humaine. Elle est composée de trois piliers :

  • Compréhension de l’activité de l’utilisateur ;
  • Traduction des besoins en expérience ;
  • Maîtriser le cycle de vie du produit.

Détaillons un peu.

Comprendre l’activité

La première étape de toute conception est de comprendre l’utilisateur, ses besoins, ses buts, ses difficultés… Dans son contexte. Cela nécessite de sortir de son bureau, de rencontrer les utilisateurs, parfois dans leur contexte même. Il faut intégrer des données observationnelles, subjectives et comportementales pour créer une représentation utile de l’utilisateur et de son contexte d’usage.

Mais pourquoi perdre du temps et de l’argent dans ce type d’activités ? Car la compétition est rude sur les produits innovants et elle porte essentiellement sur l’expérience vécue de l’utilisateur. Or, une faiblesse dans l’expérience utilisateur peut créer un désavantage fatal pour un produit. Pour innover, il ne faut pas simplement répéter une recette qui marche. La familiarité est un facteur puissant, mais c’est la différence de proposition de valeur (même subtile) en termes d’expérience qui fait basculer le jeu (c’est ce que l’on appelle, la disruption).

Ce processus d’innovation nécessite une compression humaine et globale de la situation des utilisateurs. Une IA peut certainement fournir des idées de produit, mais trouvera-t-elle le point faible des concurrents ? La différence dans la façon d’aborder le problème qui change tout ? Pour cela, il faut plus qu’une cognition bien faite, il faut observer, s’entretenir, mesurer, comprendre. Ces activités me semblent difficiles, voire impossible à mener, en l’état de la science actuelle, par une IA.

Interpréter le besoin en termes d’expérience

Comprendre le besoin n’est pas suffisant, il faut l’exprimer, c’est-à-dire le traduire, dans une expérience que les concepteurs veulent faire vivre à l’utilisateur. L’expérience utilisateur est un concept difficile à cerner. De nombreuses théories s’y sont frottées. Le consensus qui ressort de ces différentes approches :

  • L’UX d’un produit est définie par l’ensemble des qualités perçues par l’utilisateur ;
  • Les qualités d’un produit sont diverses et doivent s’intégrer de façon cohérente ;
  • Différents métiers contribuent à différentes qualités, leur contribution doit donc s’articuler.

Il n’est pas possible d’être compétent dans tous les domaines. Mais, on peut être expert d’un domaine et avoir des connaissances transversales des autres spécialités. Cela renvoie à la notion de profil de compétence en T où la barre verticale représente l’expertise principale d’un individu et la barre horizontale la richesse de ses connaissances transversales.

Avoir cette approche transversale permet d’avoir une vision globale et partagé du produit. Cela facilite le travail collaboratif (comprendre ce que font les autres) et permet d’avoir une vision intégrée du produit. Enfin, une spécialisation trop rigide favorise l’obsolescence des compétences face aux évolutions technologiques.

Maîtriser le cycle de conception

Le processus de conception centrée sur l’utilisateur est complexe par définition. Ce processus vise à réunir l’équipe de conception autour de la représentation la plus juste de l’utilisateur et de son activité. Cela implique de coordonner les différentes activités de recherche, de conception et de tests autour de cette représentation.

Une difficulté est d’articuler des activités de nature différentes, s’étendant sur des échelles de temps plus ou moins longues. Il faut aussi faire travailler ensemble des professionnels qui n’ont pas le même langage et qui n’ont pas la même perception du temps.

Il faut donc parfois convaincre de la patience de l’approche centrée sur l’utilisateur, obtenir des moyens financiers et humains. Mais il faut également faire des choix à des niveaux stratégiques et tactiques.

Le processus de conception centrée sur l’utilisateur peut être vu comme un processus de réduction de l’incertitude. Au début du projet, l’incertitude est élevée, car le manque d’informations sur l’utilisateur rend la définition d’une solution hasardeuse. Tout au long du projet, l’accumulation de connaissances permet d’affiner la solution proposée. Plus loin dans le cycle de vie du produit, les questions posées porteront essentiellement sur des optimisations du comportement des utilisateurs vis-à-vis de composantes de l’expérience (A/B testing sur une couleur de bouton par exemple).

Cette évolution suppose une démarche de questionnement sous forme de tests d’hypothèse. La généralité du questionnement diminue avec l’incertitude. Or, ce qui permet de diminuer l’incertitude, c’est la confrontation des hypothèses aux données.

Diriger le processus de conception centrée sur l’utilisateur de façon stratégique, c’est savoir poser les bonnes questions, faire des hypothèses et les mettre à l’épreuve grâce aux données utilisateurs. Cela suppose de bien connaître les méthodes UX et d’utiliser les plus pertinentes tout au long du projet, en fonction du questionnement. La tactique nécessite d’adapter constamment son questionnement et les méthodes utilisées, vis-à-vis des nouvelles données et des contraintes du projet.

Ne pas subir la technologie

Ces trois compétences (compréhension, expression et orchestration) sont celles qui, d’une part, permettent de faire la différence entre le haut et le bras de gamme, et d’autre part, qui donnent un principe directeur pour la collaboration avec l’IA : intégrer l’IA dans un cadre plus large.

En résumé, pour rester pertinent face à l’IA, les pros de l’UX peuvent :

  1. Développer une maîtrise des méthodes de recherche utilisateur. Une connaissance approfondie de ces méthodes est un atout, car c’est une compétence qui n’est pas concurrencée par les IA ;
  2. Se former dans un contexte interdisciplinaire et éviter la sur-spécialisation qui rend votre profil rigide et donc fragile face aux évolutions technologiques ;
  3. Ne pas se limiter aux compétences instrumentales, mais développer son profil l’animation du processus de conception centrée utilisateur, fondée sur une utilisation constante des données.

Les formations actuelles doivent donc mettre l’accent sur ces trois compétences au-delà des compétences instrumentales. L’UX est souvent résumé aux compétences instrumentales (conception de maquette, tests), en négligeant parfois les objectifs plus globaux de la conception d’un produit ce qui nécessite des compétences de recherche et de stratégie.

Enfin, l’interdisciplinarité et la mise en valeur de profils en T sont plus que jamais un atout dans un monde technologique qui évolue de façon rapide et incertaine.

Il a beaucoup à faire à l’intersection de l’UX et de l’IA. Des nouveaux services permettront d’intégrer de plus en plus de créations automatisées, mais comment optimiser cette collaboration ? Si les IA génératives devenaient prépondérantes dans les usages grand public, il faudrait revisiter les classiques de l’UX au regard d’un paradigme d’interaction qui tranche avec plusieurs décennies de design d’interfaces graphiques !

Je ne m’inquiète pas pour le futur des spécialistes de l’UX ! Il faut étudier et saisir les opportunités.