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  • Je propose une courte contribution pour une histoire récente des IA génératives (et quelques questions à se poser). Je veux montrer ici que les IA génératives font partie d’un système plus large qui s’est structuré depuis plus de vingt ans dans l’écosystème du numérique, avec l’économie de l’attention et l’expérience utilisateur en toile de fond.

    Photo by Steve Johnson on Unsplash

    Les IA génératives se sont récemment imposées comme vedettes dans le champ du numérique avec la mise en ligne de ChatGPT. Difficile, aujourd’hui, de ne pas inclure une IA dans une appli ou un service qui se voudrait innovant ! Au-delà du phénomène récent, quelles sont les dynamiques à l’œuvre depuis deux décennies ?

    Algorithme cherche données… désespérément

    Ce retour en force de l’IA dans le champ médiatique peut surprendre tant ce domaine était tombé dans une forme de désuétude pour le grand public, cantonné à un vague souvenir de science-fiction. Cela ne signifie pas que la recherche dans le domaine de l’IA soit restée inactive, mais la diversité des approches en même temps qu’une révision à la baisse de leurs ambitions a contribué à rendre le concept moins saillant.

    Il existe en effet de différentes formes d’IA. Les IA génératives sont fondées sur une approche dite connexionnistes. Ces IA apprennent à généraliser un comportement (souvent une classification) depuis une base d’entraînement vers de nouveaux stimuli qui n’ont encore jamais été rencontrés. La capacité d’apprentissage de ces IA est fondée sur un système d’unités (parfois appelé des neurones formels, car simplifié) connectées les unes aux autres et dont la force de relation est modifiée en fonction des apprentissages réalisés lors de l’entraînement.

    Cette technologie semble fondamentalement nouvelle : les outils comme ChatGPT donnent l’impression d’interagir avec une forme d’IA anthropomorphique et créative, ce qui fait forte impression sur les utilisateurs !

    Pourtant, les fondements de l’approche connexionniste sont plutôt anciens : leur ancêtre, le perceptron de Frank Rosenblatt date de 1957 ! Malgré des recherches continues, ces modèles vont peiner à s’imposer (sauf dans certains domaines comme la vision artificielle).

    Fondamentalement, ces systèmes sont limités par la quantité de données qui peut leur être donné comme entraînement. De plus, leur capacité d’apprentissage dépend de leur structure qui peut nécessite une grande capacité de calcul pour les modèles les plus complexes.

    Bien que le modèle particulier d’apprentissage sur lequel est fondé GPT soit un développement plutôt récent, la popularité récente de ces formes d’IA ne peut s’expliquer seulement par une découverte inattendue.

    Le succès de ces technologies est dû à l’aboutissement d’une évolution du numérique qui s’est mise en place depuis une vingtaine d’années.

    Le tournant de l’UX

    Comme je l’ai dit plus haut, les deux facteurs limitants de ces systèmes sont la puissance de calcul et le jeu de donnée utilisé pour l’entraînement. Il ne fait aucun doute que la puissance de calcul augmente constamment, tirée par des industries très consommatrices comme le jeu vidéo.

    Ce qui va faire sauter le verrou des données est la modification profonde des usages du numérique au tournant des années 2000. Or, que s’est-il passé au tournant des années 2000 ?

    1. L’apparition des moteurs de recherche (fin 90)
    2. L’avènement du Web 2.0 (fin 90 / début 2000)
    3. Les premiers réseaux sociaux (courant 2000)
    4. Les smartphones (courant 2000)

    Que nous disent ces évolutions : le numérique se centre depuis les années 2000 sur l’échange de contenus, la mobilité et la collecte de données. Dès lors, le numérique est devenu le centre de ce que l’on peut appeler une économie de l’attention dont le moteur est la collecte des données utilisateurs.

    En parallèle, sont apparues les sciences des données qui théorisent et organisent le process industriel d’exploitation de ces données.

    Enfin, l’essor de l’expérience utilisateur (UX, USer eXperience) s’est imposé comme doctrine de conception. L’expérience utilisateur ne s’intéresse pas uniquement à la facilité d’usage (sujet classique de l’ergonomie et de l’utilisabilité) mais aussi aux émotions et aux motivations.

    L’expérience utilisateur devient le moyen évident de capter l’attention de l’utilisateur et donc de favoriser la collecte de données qui en retour pourra améliorer cette expérience… mais pas seulement.

    Aujourd’hui, l’exploitation des données personnelles pour des fins publicitaires est bien documentée. C’est moins le cas pour ce qui est du rôle des pratiques de conception sur la collecte de données à des fins d’entraînement d’IA.

    Entre la mise en ligne de ChatGPT en 2022 et les débuts du Web 2.0, un système cohérent (industriel) s’est mis en place : d’abord facilitation de l’échange de contenu et la captation de données utilisateur ; ensuite, instauration d’une économie de l’attention dans laquelle l’expérience utilisateur est le moyen de capter l’attention des utilisateurs ; enfin exploiter massivement ces données dans une optique de développement d’IA fondées sur l’apprentissage automatique.

    Remettre l’utilisateur au centre de l’UX

    Que les pratiques de conception centrées sur l’UX et l’exploitation des données utilisateurs permettent de créer de meilleurs produits (fondés sur l’IA ou non) est une bonne chose.

    Au-delà des régulations qui commencent à émerger (RGPD, DSA), ou la réflexion éthique de plus en plus présente, il faut se demander comment les pratiques de conceptions peuvent aider l’utilisateur à regagner le contrôle de sa sphère informationnelle.

    La question que je me pose est donc plus du côté des utilisateurs : comment rendre accessibles et compréhensibles les transactions qui sont souvent largement invisibles ?

    Le manque de culture numérique, l’usage massif de dark patterns et la difficulté d’utilisabilité des outils technologiques sont autant d’obstacles pour une utilisation lucide et un partage équitable de la valeur des données qui émergent de ce système d’interaction.

    Les spécialistes du comportement humain ont un rôle à jouer pour lever ces freins en travaillant sur une cybersécurité centrée sur l’humain en visant ces différents aspects :

    • Sensibilisation et formation à la sécurité de l’information ;
    • Utilisabilité, accessibilité et explicabilité des produits impliquant la sécurité de l’information ;
    • Identification et développement de contremesures face aux dark pattenrs.

    Les questions de confiance numérique ne se limitent plus aux services SI et aux organisations : chaque individu possède sa propre sphère informationnelle et les actes hostiles se multiplient tandis que de nouvelles menaces apparaîtront mécaniquement avec les nouveaux usages (XR, métavers, cryptos, IA). Plus que jamais, l’UX (innovateurs, designers, chercheurs) a un rôle à jouer pour remettre l’humain au centre de ses systèmes !

  • EN RÉSUMÉ :

    • La démarche centrée utilisateur s’intègre parfois difficilement avec les méthodes agiles ou lean ;
    • Les sources d’inefficacité ne sont pas forcément liées à une difficulté de définition de l’UX ou de répétition des tâches ;
    • Elles pourraient être dues à une difficulté dans la gestion du processus de production et de valorisation des données utilisateur ;
    • Je propose d’étudier l’UX comme une doctrine de gestion des connaissances au sein de l’organisation.

    Je viens d’assister à la soutenance de mémoire d’une étudiante dont j’ai été le tuteur pédagogique pour son alternance. Son travail de recherche-action portait sur la standardisation des méthodologies liées à la conception centrée utilisateur dans une entreprise (un grand groupe mutualiste français) qui utilise déjà une organisation lean et agile. Au-delà de la qualité remarquable de ce travail, l’importance et la récurrence des questions posées m’incitent à pousser ma réflexion sur l’UX dans l’entreprise et donc sur la meilleure façon d’enseigner.

    Photo de Isaac Smith depuis Unsplash.

    UX, Agile et Lean : incompatibles ?

    Cette entreprise a pris à bras-le-corps, depuis plusieurs années, la question de l’innovation numérique, y compris pour ses outils métiers. Elle a développé plusieurs agences internes orientées vers l’innovation numérique et s’investit dans la démarche d’augmentation de la qualité de l’expérience utilisateur.

    Une question récurrente que les équipes de cette entreprise se posent, et qui n’est pas spécifique à leur entreprise, est de faire collaborer de plusieurs spécialistes de l’UX (designers d’interfaces ou d’expérience, ergonomes, etc.) provenant de formations diverses et assumant des rôles complémentaires.

    Cette diversité de pratiques autour de l’UX cadre mal avec l’agilité (boucle courte, concentrées sur des livrables incrémentaux) et le lean (standardisation, élimination de l’inefficacité).

    De façon générale, la conception centrée utilisateur, bien que suivant des cycles itératifs, n’est pas forcément concentrée sur la livraison incrémentale de fonctionnalités, certaines boucles peuvent durer plus longtemps qu’un sprint et peuvent impliquer une grande différence d’approches sur la question de l’UX.

    Alors l’UX est-elle incompatible avec le lean et l’agile ?

    Définir l’UX n’est pas le centre du problème

    La première vague de réflexions sur l’UX a porté sur la définition du concept (qu’est-ce que l’expérience utilisateur ?) et du rôle de l’UX designer qui découle de la première définition. Beaucoup a été dit que ce que pourrait être l’UX. Le rôle de l’UX designer s’est précisé et a été agrémenté de nouveaux rôles.

    Malgré les progrès, que ce soit dans le champ académique ou dans le champ professionnel, l’UX reste un concept très large sur lequel aucun consensus théorique n’a pu vraiment émerger.

    Tenter de définir l’UX est certes difficile et peut-être même impossible. En effet, l’expérience utilisateur est un phénomène émergent dépendant de l’ensemble du système composé par les contextes de conception et d’usage.

    En clair, il n’y a pas de théorie de l’expérience utilisateur.

    Il existe des modèles comme les trois niveaux de design de D. Norman, le modèle de J.J. Garrett ou encore le modèle VPTCS de Gateau et Sloïm ou le modèle opposant les qualités hédoniques et pragmatiques d’Hassenzahl. Ces modèles ont chacun leur utilité (expliquer, analyser, mesurer).

    Ce ne sont pas des théories à proprement parler.

    Pourquoi ? Car ces modèles ne permettent pas de produire des hypothèses réfutables, c’est-à-dire de prédire des observables. Il n’y a aucunes variables manipulables dans ces modèles qui permettent de prédire l’expérience d’un utilisateur même dans un contexte relativement bien défini.

    Si l’expérience utilisateur est un phénomène qui émerge de l’usage, il n’est pas en notre pouvoir de la manipuler directement. En revanche, le processus par lequel nous visons une bonne expérience utilisateur, lui, est dans les mains des concepteurs.

    L’UX un processus centré sur les données

    Une fois admis que l’expérience utilisateur est un objet complexe et émergent, autrement dit difficile à maîtriser du fait du grand nombre de facteurs et de l’incertitude intrinsèque à tout processus d’innovation, il faut changer de problématique.

    L’UX est l’objectif visé et ne peut être atteint par une méthode simple mobilisant une discipline bien définie. Il faut maîtriser le processus. En effet, la question des compétences opérationnelles de l’UX a tendance à passer aujourd’hui en arrière-plan : les formations, les méthodes, les théories sont relativement explicitées et maîtrisées dans leur mise en œuvre.

    L’enjeu que j’observe le plus souvent est la difficulté d’assemblage de ces différents aspects et l’orchestration des activités dans la temporalité du projet et de l’organisation. Dans un autre texte, j’ai proposé une structuration du processus UX fondé sur les types d’activités de l’UX (le modèle 5U expliqué dans cet article et élaboré plus avant dans celui-ci).

    Pour répondre à cet enjeu, il faut un rôle qui dépasse les compétences opérationnelles : un rôle qui nécessiterait une vision globale des activités liées au cycle de conception centré utilisateur, mais aussi une capacité d’organisation à court et à long terme de ces activités.

    Cette fonction d’orchestrateur est indispensable pour que l’UX et le lean puisse faire du sens ensemble. C’est en fait aux niveaux élevés de maturité UX que l’UX et le lean se rencontrent.

    Si l’on se réfère au modèle de maturité de J. Nielson, on observe facilement que les différentes étapes sont caractérisées par la production et l’intégration croissante de données utilisateur.

    Le lean est une approche rationaliste fondant sur le progrès continu, la chasse au gaspillage et sur l’intelligence collective : or l’UX, pratiquée à un haut niveau de maturité, vise justement à produire en continu des données et à les intégrer aux cycles de conception.

    Naturalisme et cybernétique du Lean UX

    Le processus UX est d’abord d’inspiration naturaliste : intégrer les données utilisateurs dans la conception d’un produit est une question de survie. Les organisations existent dans un milieu compétitif et leurs produits leur permettent d’assurer leur pérennité.

    Or, si les produits ne correspondent aux attentes de leur cible, elles se trouvent inadaptées à leur environnement et risquent d’être remplacés par une organisation qui s’adapte mieux aux attentes du marché.

    Finalement, la maturité UX est une augmentation progressive de la capacité d’une organisation à comprendre son environnement, du point de vue de sa clientèle, et donc d’augmenter son adaptation. Dans un environnement où l’économie de l’attention règne, la compréhension de la compétition ne suffit pas.

    C’est donc la capacité d’apprentissage de l’organisation dont il est question : l’UX est un processus visant à construire des connaissances à propos de l’utilisateur car sa perception et ses réactions sont essentielles à la survie de l’organisation.

    Ensuite, le processus UX est d’inspiration cybernétique. L’apprentissage est orienté vers un but ; or, l’atteinte de ce but est incertaine car elle nécessite de comprendre un environnement complexe et changeant.

    Il n’y a donc pas de méthode permettant d’atteindre le but à coup sûr : l’organisation doit se doter de capteurs, de modèles et de moyen de tester ces modèles.

    Autrement dit, les activités UX ont pour but soit de produire des hypothèses de conception soit des données permettant de les conforter ou de les infirmer. L’orchestration du processus centré sur l’UX a pour but de générer des données permettant de tester les hypothèses de conception et d’en proposer de nouvelles.

    Le processus est donc cybernétique, car cette exploration heuristique vise à réduire l’incertitude et à s’approcher d’un niveau d’adaptation suffisante pour survivre dans l’environnement de l’organisation.

    Dans ce cadre, les blocages et les frictions décrites au début de l’article sont liés à un frein dans la production et l’exploitation des données.

    Cette double approche naturaliste et cybernétique ouvre à une doctrine plus organisationnelle de l’UX : il s’agit d’une doctrine de gestion des connaissances.

    De l’expérience à l’intelligence utilisateur (Intel.U)

    L’intelligence économique vise à connaître ses concurrents. Dans un environnement où les utilisateurs peuvent facilement changer de comportement il faut une intelligence utilisateur.

    L’expérience utilisateur à jouer un rôle marquant dans l’histoire de l’innovation en affirmant le rôle central de l’utilisateur et la complexité du phénomène. Le concept a ouvert la voie à une vision des produits sur un marché hautement concurrentiel fondé sur l’attention.

    Finalement, les différents apports disciplinaires de l’UX sont fondés sur des disciplines déjà bien ancrées : marketing, ergonomie, anthropologie, design, etc.

    Toutefois, le concept lui-même n’est pas suffisant pour éclaire la démarche. En fin de compte, l’essentiel de l’UX est dans la production constante de données nourrissant le processus d’innovation par tests d’hypothèses. Ce processus conduit à une réduction progressive de l’incertitude.

    L’ensemble de ce processus est une doctrine de gestion des connaissances : la réduction de l’incertitude se traduit par la production et l’intégration de connaissances à propos des usages au sein de l’organisation.

    Je suis persuadé que les prochaines étapes dans la recherche, l’enseignement et les pratiques de l’UX doivent s’orienter vers ces processus de capitalisation des connaissances.

  • Dans un autre article, j’ai proposé d’envisager la maturité UX à travers un cadre basé sur cinq piliers UX : le modèle 5U. Selon ce modèle, la maturité UX ne peut être atteinte que si la boucle complète englobant la stratégie, la recherche, la conception et les tests est maîtrisée. Dans cet article, j’ai donné quelques indications sur les outils et les compétences à prendre en compte dans chaque phase du processus UX.

    Le modèle de maturité UX 5U.

    Maintenant, j’aimerais aller plus loin sur certains aspects plus spécifiques de ce modèle. Tout d’abord, ce modèle pourrait être lu selon deux axes orthogonaux : les idées et les données. Ensuite, ces deux axes peuvent être utilisés pour mieux comprendre ce qui caractérise les différentes étapes du processus UX.

    Les deux principaux matériaux de l’UX : les idées et les données

    Tout d’abord, le modèle 5U permet d’identifier les deux principaux matériaux utilisés dans le processus UX : les idées et les données. Divisons la figure en deux axes orthogonaux. L’horizontale est l’axe des données, et la verticale est l’axe des idées.

    Le modèle original comporte deux axes orthogonaux, représentant les deux matières premières du processus UX : les idées et les données.

    Ensuite, approfondissons chacune de ces dimensions.

    L’axe des idées est de s’opposer à la stratégie et au design UX. Les deux concernent des concepts, c’est-à-dire des créations humaines qui sont, par essence, des hypothèses. Ce sont des hypothèses sur la façon dont le produit et les utilisateurs vont travailler ensemble. La stratégie est par nature abstraite ; il s’agit de cas d’utilisation, d’opportunités de marché, de modèles commerciaux ou de MVP. En revanche, le design est concret, car il vise à incarner la vision abstraite de la stratégie et à la transformer en un design tangible. À la fin de la phase de conception, nous recevons des maquettes, des wireframes et des prototypes.

    L’axe des données est à l’opposé de la recherche UX et des tests utilisateurs. Les deux visent à tester les hypothèses de l’équipe de projet. Ils ne le font pas au même niveau, cependant. La recherche UX fait le lien entre la stratégie et la conception en construisant une présentation de l’activité, des tâches, du contexte et des objectifs réels des utilisateurs. Ces données sont susceptibles d’être qualitatives et de représenter des situations réelles. En revanche, les données recueillies lors de la phase de test des utilisateurs sont susceptibles d’être quantitatives afin de tester les hypothèses de conception par rapport aux attentes d’utilisation réelles.

    Espaces problèmes et solutions

    Lorsque les différentes activités du processus UX travaillent ensemble, elles forment des zones plus grandes.

    Du côté droit, la stratégie, la recherche et le design explorent l’espace du problème ; Sur le côté gauche, la conception, les tests et la stratégie explorent l’espace des solutions.

    Sur le côté droit du modèle 5U, l’arc de stratégie, de recherche et de conception forme la zone d’exploration de l’espace problème. La première étape du processus UX consiste à comprendre le problème que le produit va résoudre. Cela dépend du modèle commercial, de l’analyse du marché et de l’activité des utilisateurs. L’idéation abstraite et concrète travaille ensemble avec des données sur le contexte réel des utilisateurs.

    Sur le côté gauche du modèle, l’arc de conception, de test et de stratégie forme la zone d’exploration de l’espace de solution. Une fois que l’équipe a découvert et formalisé le problème que le produit prétend résoudre, les activités UX se concentrent sur la génération de prototypes et leur test. La stratégie recevra les commentaires des tests pour éventuellement recadrer les activités de l’espace problème pour la prochaine itération.

    Pensée convergente vs pensée divergente

    La pensée convergente et la pensée divergente sont deux styles cognitifs opposés pour aborder les activités de résolution de problèmes. La pensée divergente est associée à la créativité. Il s’agit de générer des solutions alternatives à un problème spécifique. En revanche, la pensée convergente ne consiste pas à générer des solutions potentielles, mais plutôt à trouver la bonne. La pensée convergente est censée être plus analytique et rechercher des preuves plutôt que l’originalité.

    La pensée divergente et convergente est complémentaire. La pensée convergente se produit lors de la transition des idées aux données, et la pensée divergente se produit lors de la transition des données aux idées.

    Le processus UX implique les deux. Encore une fois, nous pouvons mapper cela au modèle 5U. Tout d’abord, entre stratégie et recherche, l’équipe projet doit passer de l’idéation stratégique initiale à la recherche utilisateur, en collectant des données réelles sur le terrain. Dans ce cas, le processus suit une pensée congruente. Les idées générées par la stratégie doivent être testées par le processus de collecte de données réelles sur les utilisateurs.

    Ensuite, l’équipe passe de la recherche à la conception. Dans ce cas, le processus utilise une pensée divergente. Les données inspirent de nouveaux modèles de conception, de storyboard et de narration. Ensuite, l’équipe passe de la conception aux tests ; C’est encore une fois une pensée convergente. Les idées mises en œuvre dès la phase de conception doivent être testées avec les utilisateurs. Enfin, la collecte de données en phase de test nous permet de nous orienter à nouveau vers la stratégie. Les données inspirent à nouveau de nouvelles idées pour affiner le produit potentiel.

    Conception de produits vs conception d’interface

    La moitié supérieure du modèle 5U est formée par les domaines des tests, de la stratégie et de la recherche. Cet arc forme la zone de conception du produit, dans laquelle l’équipe se concentre sur la conception de la proposition de valeur du produit et des propriétés souhaitées pour répondre aux attentes du marché et des utilisateurs.

    Sur la partie supérieure, les tests, la stratégie et la recherche sont concernés par les attributs du produit ; En bas, la recherche, la conception et les tests concernent l’interface du produit.

    La moitié inférieure du modèle est formée par les phases de recherche, de conception et de test. Cette zone constitue la zone de conception de l’interface. L’interface est ici définie comme l’ensemble des attributs et propriétés tangibles que le produit présente à l’utilisateur. L’interface ne se limite pas aux boutons, aux polices ou aux couleurs, il s’agit de permettre la communication et la compréhension du système : comment ce système pourrait-il m’aider ? Quel est l’état actuel du système ? Que puis-je en faire ? Etc.

    Dimension temporelle

    Toutes ces activités n’ont pas le même poids tout au long du cycle de vie de la conception du projet.

    Dans cette figure, la transparence exprime l’importance relative de chaque activité UX tout au long du cycle de vie du produit.

    Au début du projet, il est important d’explorer les opportunités, de mener des études sur le terrain et de collecter des données qualitatives afin de définir le problème que l’équipe souhaite résoudre. Ce processus est important, car au début du processus, l’incertitude est élevée et les activités de l’espace des problèmes visent à réduire cette incertitude. Dans les contrats, la conception et le test des solutions seront plus courts ou même sautés au stade le plus précoce.

    Lorsque le projet est plus avancé, l’incertitude diminue. Les données qualitatives et les longues études de terrain ne sont plus nécessaires. Au lieu de cela, les activités axées sur l’espace des solutions seront plus importantes : le prototypage de petits aspects du produit et son test rapide grâce à une méthodologie quantitative ciblée occuperont la majorité du processus UX (par exemple, les tests A/B systématiques).

    Au début du projet, la maturité UX est encore plus critique qu’au début. Cela ne veut pas dire que ce n’est pas important par la suite, mais que la maturité UX a un impact plus fort sur la façon dont le projet va se développer. En particulier dans les premières étapes du projet, la collaboration interfonctionnelle et la détermination à mettre en œuvre un processus UX complet limiteront considérablement l’évolution du projet.

    Conclusion

    Les modèles 5U prennent en compte les différents aspects du processus UX dans les équipes de projet et les organisations. Il est également utile d’identifier les forces et les faiblesses du processus actuel sous différents angles.

    Mon objectif lorsque j’ai construit ce modèle était d’obtenir un cadre de maturité UX propre et simple pour former les futurs professionnels de l’UX, leur donnant une longueur d’avance dans le processus. Je pense que ce modèle pourrait également aider les équipes et les organisations.

    Bien trop souvent, dans les organisations éducatives ou commerciales, l’UX est réduite à ses composantes de conception. Ce qui, à son tour, retarde la progression de la maturité UX, car il sous-estime le travail réel nécessaire pour atteindre un processus entièrement fonctionnel centré sur l’utilisateur.

  • L’expérience utilisateur (UX) n’a pas réussi à s’établir comme un concept scientifique. Malgré la popularité du terme dans le champ des pratiques et plusieurs tentatives de formalisation, la notion reste vague, presque par définition. À vouloir tout englober, difficile de proposer une définition exhaustive de l’objet. Si l’objet “UX” ne peut être décrit de façon exhaustive, peut-être que le processus pourrait l’être.

    Photo by UX Indonesia on Unsplash

    Depuis les années 2000, l’idée de concevoir pour une expérience globale a clairement augmenté en popularité et est devenu légitime dans l’industrie du design de produits numériques. Pour pratique le design UX, il n’est pas nécessaire d’avoir une théorie scientifique. Les théories sont tout au plus des boites à outils.

    Pourtant, la difficulté de cerner le concept questionne les formations : comment transmettre un socle de connaissances spéicifique et fiable sur l’UX. La montée en popularité du domaine à susciter des recherches pour formaliser ce que pourrait être une expérience utilisateur, mais finalement sommes-nous arrivés à cet idéal ?

    Malgré quelques tentatives remarquables de formalisation théorique, il reste surtout la question des méthodes de mesures (qui a dit : “ l’UX c’est ce que mesure mon test ?”) et des pratiques professionnelles et de formation assez diversifiées.

    Soit les premières formalisations étaient tellement puissantes qu’il n’y a plus rien à dire ou à chercher. Soit le sujet n’est pas là : l’expérience, pour être étudiée scientifiquement en elle-même, doit-être décomposé en phénomène plus facile à attaquer.

    Au final, quel est le problème ?

    Une théorie de l’UX devrait permettre d’augmenter les chances de succès d’un produit. Si l’on ne peut se mettre d’accord sur l’objet, que ce soit les qualités du produit ou la perception que l’utilisateur en a, il ne reste que le processus de conception qui pourrait être formalisé.

    Pour structurer notre compréhension et l’enseignement du processus UX, je propose de le décompresser en cinq volets. Il s’agit du modèle 5U :

    • Maturité UX
    • Stratégie UX
    • Recherche Utilisateur
    • Design UX
    • Tests Utilisateurs

    Chaque “U” pourrait correspondre à une étape du processus centrée utilisateur, ou a une activité, voir un poste particulier. Ce qui est important est de considérer l’ensemble.

    Je détaille les différents “ingrédients” ci-dessous.

    La maturité

    La maturité UX est la tâche aveugle du processus.

    Il semble évident que votre capacité à être bon en UX nécessite une certaine culture organisationnelle autour de celle-ci. En même temps, si votre processus ne permet pas d’atteindre de bons résultats en termes d’UX, vous n’avez peut-être pas la bonne culture. Mais si vous n’avez pas la “culture UX” suffisante, comment pouvez-vous identifier l’origine du problème ?

    Qu’est-ce que la maturité UX ? C’est l’évolution progressive d’une organisation vers le développement plus abouti de la prise en compte de l’utilisateur et de son expérience dans son interaction avec le produit.

    J. Nielsen propose un modèle foncé sur sept étapes séquentielles. Les premières étapes consistent principalement à augmenter la considération et le budget associé au processus de conception centré sur l’utilisateur. Les dernières étapes, elles, concernent la façon dont l’expérience utilisateur devient progressivement le cœur de la stratégie de l’entreprise.

    La volonté, faire de la conception pour et avec l’utilisateur n’est pas suffisante : vous devez faire des recherches, tester des hypothèses, et articuler tous ces composants de manière plus difficile avec une stratégie.

    Pour résumer, la maturité UX est le premier U de la liste : c’est le plus essentiel, car c’est le facteur limitant pour tout le reste du processus. C’est probablement aussi le plus difficile à atteindre.

    Outils à prendre en compte : données de retour sur investissement en rapport avec l’UX, exemples de success story, lean UX.

    Domaine d’expertise : leadership, connaissance de l’organisation, gestion de projet, interdisciplinarité.

    La stratégie

    La stratégie consiste à fixer des objectifs, à définir des indicateurs de réussite et seuils de réussite.

    Si vous n’avez pas de stratégie, d’autres en choisiront une pour vous. Mais qu’est-ce que la stratégie UX ? Il s’agit d’aligner les objectifs de conception de l’expérience avec les objectifs de l’entreprise. Le succès n’est pas simplement la réalisation d’une expérience agréable, mais plutôt une expérience qui a un impact, qui fait qu’un produit se démarque.

    La création d’un produit est destiné à changer la façon avec lesquels les gens vivent leur vie, pour le meilleur.

    Le succès d’un produit est toujours une modification du comportement des utilisateurs cibles.

    L’innovation émerge d’une vision et d’une mission donnée au produit. Une bonne expérience n’émerge pas seulement d’une vision, elle doit prendre ses sources dans la compréhension de l’activité réelle des utilisateurs.

    Au final, l’impact d’une insertion pour l’entreprise se traduit par l’apparition de comportements spécifiques (achat, abonnement, visites, etc.) qui correspondent au modèle économique du produit (ventes, abonnements, publicité, etc.).

    Atteindre ces objectifs n’est pas possible en une seule étape : il faut une feuille de route afin de hiérarchiser les fonctionnalités et d’organiser les activités UX ultérieures.

    Enfin, la stratégie UX est une hypothèse sur les modèles mentaux des utilisateurs. Cette hypothèse doit être testée, et les activités de conception nécessitent d’être confrontées avec les données réelles de l’utilisateur pour rester pertinentes, à la fois pour l’utilisateur et pour l’organisation.

    Outils à prendre en compte : proposition de valeur, document de vision, mission, elevator pitch, canevas MVP ou Lean, roadmap produit.

    Domaine d’expertise : marketing, stratégie d’entreprise, conception de produits

    La recherche

    Avant d’exister, le produit est surtout une idée : une solution potentielle à un problème d’utilisateur. Fondamentalement, le premier concept d’un produit est une hypothèse.

    Vous faites l’hypothèse que les utilisateurs ont un problème spécifique et que votre produit est une solution à celui-ci.

    Cependant, même les bonnes idées ne sont souvent pas vraies lorsqu’elles sortent de l’imagination d’un créateur.

    En revanche, le processus UX nécessite de « sortir des bureaux » (principe GOOB) : vous devez rencontrer les utilisateurs, collecter des données à leur sujet à l’aide de méthodologies sélectionnées et enfin analyser les données pour informer les décisions de conception.

    La recherche utilisateur consiste à comprendre l’activité des utilisateurs : quels objectifs essaient-ils d’atteindre ? Quelles tâches et quels outils utilisent-ils ? Dans quel contexte social et individuel ? Quel est le résultat de ces comportements ?

    Les chercheurs sur les utilisateurs réduisent l’incertitude en répondant à des questions clés sur les hypothèses commerciales. Il existe de nombreuses méthodes : la qualité des données et leurs analyses sont fondamentales pour obtenir des résultats pertinents.

    Outils à prendre en compte : entretiens, focus group, observation sur le terrain, enquêtes contextuelles et sondages.

    Domaine d’expertise : sciences sociales telles que l’ethnologie, la sociologie et la psychologie, le marketing et les statistiques.

    Le design

    Les informations issues de la recherche utilisateur sont prises en compte dans le processus de conception. Les activités de conception donnent une forme vivante aux concepts de la stratégie et aux données de la recherche.

    Les concepteurs mettront en œuvre des prototypes de différents types. Le principe clé ici est de diminuer le coût de l’erreur. Un prototype est une hypothèse de conception : cette conception particulière conviendra à cet utilisateur cible afin de répondre à ce besoin spécifique.

    Ce qui fait que l’utilisateur réagit positivement au produit, c’est la qualité. La conception d’un produit, c’est intégrer des qualités attendues qui vont faire réagir positivement l’utilisateur.

    Plusieurs cadres de qualité ont été proposés : notamment l’UX Honeycomb de Morville, le modèle de qualifiés pragmatiques et hédoniques de Hassenzhal, les éléments d’UX de Garrett ou encore le modèle de qualité VPTCS Web de Gatteau et Sloïm.

    Les qualités doivent être appréciées par un humain, l’utilisateur. Ils n’existent pas seuls. La psychologie des utilisateurs pourrait aider : D. Norman définir trois niveaux de réponse de l’utilisateur (viscérale, comportementale, réflexive). D’autres modèles, comme celui de Karapanos et de ses collaborateurs, décrivent comment l’expérience utilisateur se construit au cours du temps.

    La plupart des produits numériques constituent des expériences intégrées. Ainsi, une expérience utilisateur supérieure ne peut se matérialiser que lorsque toutes ces qualités sont toutes présentes et valorisées par l’utilisateur. Pour y parvenir, il faut la collaboration d’équipes interdisciplinaires et d’individus ayant un profil de compétence large (profil en T).

    Outils à prendre en compte : personas, croquis et maquettes, parcours utilisateur, cartes d’expérience, moodboard, storyboard, prototypes.

    Domaine d’expertise : design thinking, art, design interactif, architecture de l’information, intersections homme-machine.

    Les tests

    Même si des prototypes ont été traités grâce aux données et aux informations issues de la phase de recherche, cela ne garantit pas qu’ils fonctionneront effectivement avec les utilisateurs. Pour être sûrs qu’un design spécifique fonctionne réellement, nous devons le tester avec des utilisateurs réels. Cette phase implique des méthodologies plus quantitatives que la phase de recherche utilisateur. En effet, alors que la recherche utilisateur vise à explorer les problèmes et les solutions potentiels pour les utilisateurs, les tests utilisateurs consistent à prendre une décision sur l’efficacité d’un design.

    Tout prototype est par essence une hypothèse de conception. Une hypothèse est testée par rapport à des données réelles, à l’aide d’une méthodologie rigoureuse.

    Les questions auxquelles le professionnel de l’UX tente de répondre dans cette phase sont liées à la valeur pragmatique (utilisabilité) ou hédonique (attractivité) réelle du produit lorsqu’il interagit avec lui.

    Cette phase est celle qui répond au final aux questions stratégiques : le produit crée-t-il une meilleure expérience que les concurrents ? Crée-t-il l’expérience spécifique à laquelle il est censé avoir ? Et le comportement des utilisateurs profil de réaliser le modèle économique visé ?

    Outils à prendre en compte : prototypes, tests utilisateurs, protocole voix haute, tests A/B, échelles liées à l’ergonomie et à l’UX, analyse du trafic, eye-tracking.

    Domaine d’expertise : sciences expérimentales, psychologie cognitive et ergonomie, facteurs humains, ingénierie cognitive et de l’utilisabilité

    Et maintenant?

    Itérez, bien sûr !

    Un cycle unique ne permettra pas à l’organisation d’échouer, d’apprendre et de progresser.

    Ce processus ne doit pas être compris comme une séquence rigide. Selon la situation, le projet pourrait rattraper le processus à tout moment.

    Enfin, l’importance de chaque aspect peut évoluer tout au long du cycle de vie du produit. Au début de la conception d’un produit, l’incertitude vis-à-vis des utilisateurs est très élevée. Par conséquent, il est préférable de réaliser des boucles plus étroites entre la recherche et la stratégie. Lorsque le produit s’adapte bien à son public cible, l’incertitude est plus faible et les questionnements vont porter sur des questions d’optimisation des comportements (A/B testing).

    Pour ceux qui débutent dans le champ de l’UX, voici quelques lectures :

    Garrett, J. J. (2010). Les éléments de l’expérience utilisateur : conception centrée sur l’utilisateur pour le web et au-delà. Pearson Éducation. http://www.jjg.net/elements/pdf/elements.pdf

    Gateau, E., & Sloïm, E. (2019, October). VPTCS, un modèle transversal pour la qualité de l’expérience utilisateur. Paris Web. Retrieved January 2022, from https://www.paris-web.fr/2019/conferences/vptcs-un-modele-transversal-pour-la-qualite-de-lexperience-utilisateur.php

    Hassenzahl, M. (2007). Le modèle hédonique/pragmatique de l’expérience utilisateur. Vers un manifeste UX, 10, 2007.

    Karapanos, E., Zimmerman, J., Forlizzi, J., et Martens, J. B. (2009, avril). L’expérience utilisateur dans le temps : un premier cadre. In Actes de la conférence SIGCHI sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques (pp. 729–738).