Depuis les premiers temps de l'humanité, l'homme a été fasciné par l'idée de créer des machines capables de penser et d'agir comme des êtres humains. Les premiers essais d'intelligence artificielle remontent à l'Antiquité, ils prennent la forme d’automates anthropomorphes conçus pour des rites sacrés notamment en Grèce et en Egypte. Cependant, c'est au cours du XXe siècle que l'intelligence artificielle a pris véritablement son essor.
Les premiers essais d'intelligence artificielle se sont déroulés dans les années 1950, avec les travaux d'Alan Turing et de ses collègues. Ils ont ont posé les bases théoriques de ce domaine, notamment avec le célèbre test de Turing permettant d'évaluer l'intelligence d'une machine. Les premiers programmes informatiques ont été développés pour simuler des processus cognitifs, capables de résoudre des problèmes spécifiques, ouvrant ainsi la voie à des avancées significatives. Les premiers programmes informatiques étaient basées sur des interactions textuelles. De nos jours, l'interface utilisateur joue un rôle crucial dans l'adoption et l'utilisation des technologies. Une interface utilisateur bien conçue permet aux utilisateurs d'interagir de manière intuitive et efficace avec les systèmes informatiques et les applications. Elle est essentielle pour rendre l'intelligence artificielle accessible et conviviale.
Une interface utilisateur efficace doit être intuitive, réactive et adaptée aux besoins des utilisateurs. Elle doit permettre de maximiser l'efficacité et de réduire la courbe d'apprentissage pour les utilisateurs, favorisant ainsi l'adoption des technologies et leur intégration dans notre vie quotidienne par l’intermédiaire d’une expérience agréable et sans frustration. C’est dans ce but que les concepteurs d'interfaces doivent prendre en compte les capacités cognitives et les habitudes des utilisateurs, afin de simplifier les interactions et minimiser les frictions. Grâce à l'intelligence artificielle, à l’analyse des données utilisateurs et à l’émergence des modèles prédictifs, les interfaces utilisateur continuent de s'améliorer, anticipant les besoins des utilisateurs, adaptant leur comportement et offrant des recommandations personnalisées.
Cependant, malgré ses avantages, l'utilisation de l'IA dans la conception de l'interface utilisateur pose également des défis importants à prendre en compte.
Dans la première partie de cet article, nous explorerons comment l'IA améliore la conception de l'interface utilisateur. Nous examinerons comment l'IA permet une personnalisation accrue des interfaces, en adaptant les fonctionnalités et le contenu en fonction des préférences individuelles des utilisateurs. Dans un second temps, nous découvrirons quelques outils basés sur l’IA pouvant faciliter la conception d’interface utilisateur, notamment grâce à l’automatisation de certaines tâches et l’accélération du processus de création.
Cependant, malgré tous ces avantages, l'utilisation de l'IA dans la conception de l'interface utilisateur présente également des limites importantes. Dans la seconde partie, nous aborderons les risques de biais algorithmique, qui peuvent entraîner des discriminations ou des résultats injustes dans les décisions prises par les interfaces alimentées par l'IA. Nous discuterons également de la nécessité de la transparence dans la conception de l'interface utilisateur, afin que les utilisateurs comprennent comment l'IA prend des décisions et pourquoi certaines recommandations ou actions sont proposées. Soulignant que malgré les progrès réalisés, il existe encore des tâches complexes qui nécessitent une expertise humaine.
L'intelligence artificielle (IA) a considérablement amélioré le domaine du design d'interface utilisateur (UI) en permettant des avancées significatives. Grâce à l'utilisation de l'IA, les concepteurs peuvent bénéficier d'une assistance intelligente, d'une personnalisation avancée et d'une automatisation des tâches de conception. Dans cette sous-partie nous découvrirons les différents bénéfices qu’induit l’utilisation de l’IA dans la conception d’interface.
L'IA permet également une personnalisation avancée de l'interface utilisateur, offrant ainsi une expérience plus pertinente et engageante pour chaque utilisateur. Selon une étude de la Harvard Business Review^1 2 3^, la personnalisation basée sur l'IA peut générer une augmentation de 5 à 15% des revenus pour les entreprises. En analysant les données comportementales des utilisateurs, l'IA peut adapter l'interface en fonction de leurs préférences individuelles, offrant ainsi une expérience utilisateur plus pertinente et engageante. Cette pratique tendra à se généraliser d’ici 2025 selon une étude de Gartner4, avec plus de 80% des entreprises qui auraient recours à l’IA pour personnaliser l’expérience utilisateur.
Selon une étude réalisée par Accenture5, 79% des entreprises utilisant l'IA dans la conception de leur interface utilisateur ont constaté une augmentation significative de l'engagement des utilisateurs. Cette tendance se justifie aussi par une étude menée par Accenture montrant que 91%^6 7 ^ des consommateurs sont plus susceptibles de faire affaire avec des marques qui fournissent des offres et des recommandations personnalisées. L'IA permet de fournir une expérience personnalisée en analysant les préférences et les comportements des utilisateurs, se traduisant par une amélioration de l'expérience et une augmentation de la rétention, de l’engagement et de la fidélité.
Selon une étude de Gartner8, actuellement, 25% des applications d'entreprise utilisent des interfaces conversationnelles basées sur l'IA pour améliorer l'interaction avec les utilisateurs. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour une communication plus naturelle et intuitive avec les interfaces, renforçant ainsi l'expérience utilisateur.
L'IA améliore l'interaction entre l'utilisateur et l'interface utilisateur, offrant une expérience immersive et fluide. Les chatbots basés sur l'IA, tels que ceux utilisés par Apple (Siri) et Google (Google Assistant), permettent une interaction naturelle en utilisant le traitement du langage naturel. Selon Gartner8, d'ici peu, 70% des interactions avec les clients impliqueront des technologies de conversation, dont les chatbots. Un rapport de Juniper Research9 a révélé que les dépenses des consommateurs dans le commerce de détail via des chatbots atteindront 142 milliards de dollars d'ici 2024, contre 2,8 milliards de dollars en 2019. Cela représente une croissance annuelle moyenne de 400% au cours des quatre prochaines années. Ces chatbots basés sur l'IA, tels que ceux utilisés par la compagnie aérienne KLM, peuvent fournir une assistance instantanée et personnalisée, répondant aux questions des utilisateurs et les guidant tout au long de leur parcours utilisateur. Cette interaction améliorée permet de réduire les temps d'attente et d'améliorer la satisfaction globale des utilisateurs.
Grâce à l'IA, de nouveaux outils et techniques émergent, permettant aux concepteurs de créer des expériences utilisateur plus intuitives, personnalisées et engageantes. Les designers peuvent désormais tirer parti de divers outils IA pour créer des expériences utilisateur exceptionnelles et optimiser l'efficacité de leur travail. Dans cette sous-partie, nous explorerons quelques exemples d'outils IA qui ont un impact significatif sur le design d'interface utilisateur, en mettant l'accent sur des exemples actuels et innovants.
La conception générative est une méthode de conception assistée par l'IA qui permet aux designers de créer des maquettes et des prototypes à l'aide d'algorithmes intelligents. Ces outils exploitent les principes de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel pour générer automatiquement des variations de designs en fonction de critères spécifiques. Ils peuvent générer des ensembles de designs rapidement, offrant ainsi aux designers une large gamme d'options à explorer. Parmi ces outils, on peut citer :
Midjourney : Midjourney
Adobe Sensei: Adobe Sensei: machine learning and artificial intelligence
Framer X: Framer — Start your dream site with AI. Zero code, maximum speed.
Fontjoy: Generate font pairing using neural nets
Looka : Free Logo Maker & Intelligent Brand Designer
L'expérience utilisateur est un élément clé dans la conception d'interfaces utilisateur efficaces et attrayantes. L'intelligence artificielle offre désormais de puissants outils pour améliorer l’expérience utilisateur, en permettant une meilleure compréhension des utilisateurs, une personnalisation accrue et des recommandations pertinentes. Voici quelques exemples d'outils utilisant l'IA qui facilitent la compréhension et l’optimisation des parcours utilisateurs :
Optimizely : The home of exceptional digital experiences
Hotjar : Hotjar: Website Heatmaps & Behavior Analytics Tools
VisualEyes : VisualEyes - Optimize your UX via Attention Heatmaps and Clarity
L'intégration de l'intelligence artificielle dans le domaine du Product Design va considérablement facilité la création de meilleures services digitaux. Grâce à l'IA, les designers peuvent désormais bénéficier d'outils sophistiqués qui automatisent certaines tâches, améliorent la compréhension des utilisateurs et optimisent les interfaces.
Cependant, il est important de noter que ces outils d'IA sont conçus pour assister les designers plutôt que de les remplacer. Les designers restent les acteurs clés dans la création d'interfaces utilisateur efficaces, compréhensibles et attrayantes du fait de leur expérience terrain, confrontée à la réalité vécue par les utilisateurs. Cette connaissance “théorique” fournie par les outils d’IA fait partie des risques et défis liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la conception d’interface utilisateur.
Bien que l'IA offre de nouvelles possibilités passionnantes pour créer des interfaces utilisateur intelligentes et personnalisées, elle présente également des difficultés et des limites importantes. Dans cette sous-partie, nous examinerons les limites de l'utilisation de l'IA dans la conception d’interface et le design UI. Ces limites comprennent la dépendance excessive à l'égard des modèles d'IA pré-entrainés, les contraintes liées aux capacités de l'IA, ainsi que les coûts et l'infrastructure nécessaires.
L'utilisation de l'IA dans la conception d'interface utilisateur peut entraîner une dépendance excessive à l'égard des modèles d'IA pré-entrainés. Ces modèles sont généralement conçus pour répondre à des besoins généraux et ne peuvent pas être facilement personnalisés en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs. Selon une étude menée par l'Université de technologie d'Eindhoven10, 70% des concepteurs d'interface utilisateur utilisent des modèles d'IA pré-entrainés plutôt que de développer des solutions sur mesure. Cela limite la capacité des concepteurs à créer des expériences utilisateur uniques et adaptées.
De plus, l'utilisation de modèles d'IA pré-entrainés peut limiter la créativité et la flexibilité dans la conception d'interface utilisateur. Les modèles pré-entrainés suivent des schémas prédéfinis et ne sont pas toujours capables de proposer des solutions innovantes ou d'explorer de nouvelles approches de conception. Il est donc essentiel de trouver un équilibre entre l'utilisation de modèles d'IA pré-entrainés et le développement de solutions personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs.
L'utilisation de l'IA dans la conception d'interface utilisateur est également limitée par les capacités actuelles de cette technologie. Par exemple, la compréhension du langage naturel par les systèmes d'IA présente encore des limites. Selon une étude réalisée par l’UNESCO sur l'éthique de l’Intelligence artificielle11, les systèmes d'IA actuels ont du mal à comprendre les nuances et les contextes subtils du langage naturel. Cela peut entraîner des erreurs d'interprétation et une mauvaise compréhension des demandes des utilisateurs.
De plus, les systèmes d'IA peuvent avoir du mal à gérer des interactions complexes et dynamiques avec les utilisateurs. Les interfaces utilisateur basées sur l'IA sont souvent conçues pour des tâches spécifiques et peuvent avoir du mal à s'adapter à des situations imprévues ou à des demandes complexes. Cela souligne la nécessité d'améliorer les capacités des systèmes d'IA pour répondre aux besoins des utilisateurs de manière plus fluide et plus flexible.
L'utilisation de l'IA dans la conception d'interface utilisateur nécessite un investissement financier important dans les ressources informatiques et les infrastructures nécessaires. Les modèles d'IA complexes nécessitent des capacités de calcul élevées pour fonctionner efficacement. Selon une étude réalisée par le cabinet de recherche IDC12, les dépenses consacrées à l'IA à l'échelle mondiale devraient dépasser 79.2 milliards de dollars d'ici peu. Cela montre l'ampleur de l'investissement requis pour développer et déployer des interfaces utilisateur basées sur l'IA.
De plus, les systèmes d'IA nécessitent des mises à jour et une maintenance régulières pour garantir leur performance et leur sécurité. Les algorithmes d'IA doivent être constamment améliorés et mis à jour pour prendre en compte les nouvelles tendances et les nouvelles données disponibles. Selon une enquête réalisée par Deloitte13, 51% des entreprises européennes ont déclaré rencontrer des difficultés lors de la maintenance et de la mise à jour des systèmes d'IA. Il est donc essentiel de prévoir les ressources nécessaires pour maintenir et améliorer les interfaces utilisateurs basées sur l'IA.
Les limites de l'utilisation de l'IA dans la conception d'interface utilisateur et le design UI sont nombreuses et complexes. Bien que l'IA offre de nouvelles possibilités passionnantes pour créer des interfaces utilisateur intelligentes et personnalisées, elle présente également des difficultés et des limites importantes. Dans cette sous-partie, nous examinerons les limites éthiques, sociétales et environnementales de l'utilisation de l'IA dans la conception d’interface utilisateur.
Les hallucinations des IA se réfèrent à des résultats imprévus et inattendus produits par les modèles d'IA. Ces modèles apprennent à partir de vastes ensembles de données, mais peuvent produire des résultats qui semblent réels mais sont en réalité fictifs ou trompeurs. Cela peut avoir des conséquences négatives sur le processus d'élaboration et la création d'interfaces utilisateur digitales, qui reposent souvent sur des principes de transparence, d'accessibilité et de convivialité.
Les hallucinations des intelligences artificielles (IA) représentent une limite significative dans l'utilisation des outils basés sur l'IA pour la conception d'interfaces utilisateur (UX/UI). Bien que l'IA ait apporté des avancées majeures dans divers domaines, notamment la génération automatique de contenu et la création de designs, elle peut également introduire des biais et des distorsions indésirables.
Selon une étude menée par l'Université de Berkeley en 202214, les outils basés sur l'IA utilisés par les designers UX/UI peuvent produire jusqu'à 30% de résultats hallucinatoires. Ces résultats peuvent inclure des éléments de conception qui semblent attrayants visuellement, mais qui peuvent ne pas être fonctionnels ou pertinents pour les utilisateurs réels. Cela peut entraîner une expérience utilisateur médiocre et une augmentation du temps de développement pour corriger ces erreurs.
Il est essentiel de comprendre ces limitations pour les designers UX/UI travaillant avec des outils basés sur l'IA. Les designers doivent rester vigilants et conscients des potentielles hallucinations afin d'éviter des erreurs coûteuses et de garantir une expérience utilisateur inclusive et de haute qualité.
Pour surmonter ces limitations, des mesures peuvent être prises, telles que et la vérification croisée des résultats générés par les outils basés sur l'IA. Les tests utilisateurs réguliers, des recherches approfondies ainsi que la collaboration entre designers et développeurs peuvent également permettre de détecter et de corriger les hallucinations potentielles avant qu'elles n'affectent les utilisateurs finaux.
L'utilisation de l'IA dans la conception UI soulève également des questions éthiques importantes. Elle peut notamment être influencée par des biais inhérents aux données d'entraînement. Si les données utilisées pour entraîner l'IA sont biaisées, cela peut se refléter dans les recommandations ou les décisions prises par le système. Par exemple, si l'IA est utilisée pour personnaliser les interfaces en fonction des préférences des utilisateurs, cela peut entraîner la création de filtres en boucle, où les utilisateurs sont exposés à un contenu limité qui correspond à leurs préférences existantes, influençant ainsi leurs choix et leurs interactions. Cela peut renforcer les biais et les stéréotypes existants et réduire la diversité des informations auxquelles les utilisateurs sont exposés. Comme on peut le voir dans une étude réalisée par le MIT Media Lab en 2021 menée par Joy Buolamwini, illustrée dans le film Coded Biased révèle que les IA peuvent introduire des biais culturels et sociaux dans les interfaces utilisateur. Ces biais peuvent être subtils et inconscients, mais ils peuvent avoir un impact significatif sur l'expérience utilisateur, en excluant certains groupes ou en favorisant des normes prédominantes.Il est donc essentiel de mettre en place des mécanismes de contrôle et de vérification pour minimiser ces risques.
De plus, la transparence dans l'utilisation de l'IA est un défi majeur. Les décisions prises par les modèles d'IA peuvent être difficiles à comprendre et à expliquer, car ils sont souvent basés sur des algorithmes complexes. Cela soulève des préoccupations en matière de responsabilité et de confiance. Les utilisateurs peuvent se sentir exclus ou manipulés si les décisions de conception sont prises sans une compréhension claire de la façon dont elles ont été influencées par l'IA.
L'utilisation de l'IA dans les interfaces utilisateur peut impliquer la collecte et l'analyse de grandes quantités de données personnelles. Selon une étude réalisée par PCloud15, 52% des applications populaires collectent et partagent des données utilisateur avec des tiers. Cela soulève des préoccupations légitimes quant à la confidentialité et à la sécurité des informations personnelles des utilisateurs. Selon une enquête réalisée par Eurobaromètre16, 67% des Européens se déclarent préoccupés par la façon dont leurs données personnelles sont utilisées par les entreprises. Il est essentiel d'adopter des pratiques de conception respectueuses de la vie privée et de garantir que les utilisateurs aient le contrôle sur leurs données lors de l'utilisation d'interfaces utilisateurs basées sur l'IA.
Enfin, il convient de souligner la question de l'éthique environnementale liée à l'IA. L'entraînement des modèles d'IA et le fonctionnement des systèmes d'IA peuvent consommer une quantité significative d'énergie, ce qui a un impact sur l'environnement. Selon une étude menée par l'Université de technologie de Massachusetts - Amherst17, l'empreinte carbone d'un modèle d'IA basé sur le langage peut émettre jusqu'à 626 155 kg de CO2, soit environ cinq fois plus que la durée de vie d'une voiture. Il est donc essentiel de prendre en compte les considérations environnementales lors de l'utilisation de l'IA dans la conception d'interface utilisateur et de trouver des moyens d'optimiser l'efficacité énergétique des systèmes d'IA.
Bien que l'IA puisse apporter de nombreux avantages dans la conception d'interface utilisateur, il est essentiel de reconnaître l'importance de l’expertise humaine dans le processus de conception d’interface. Les concepteurs ont une expertise créative et une compréhension profonde des besoins des utilisateurs, ce qui ne peut être entièrement remplacé par l'IA.
L'IA peut être utilisée pour soutenir les concepteurs en automatisant certaines tâches répétitives ou en offrant des suggestions, mais la prise de décision finale devrait rester entre les mains des concepteurs humains. L'IA peut être un outil puissant, mais elle ne doit pas devenir une boîte noire qui élimine le rôle créatif et l'expertise des concepteurs.
La législation actuelle encadrant l'utilisation des intelligences artificielles varie selon les pays, mais de nombreuses mesures ont été prises pour réglementer cette technologie émergente. Notamment eu Europe avec l’adoption de la loi RGPD en 2018 qui s'applique également aux systèmes d'IA. Dans le monde de l’entreprise, 80 % d’entre elles selon Deloitte, considèrent l'IA comme une priorité stratégique, permettant une plus grande efficacité opérationnelle et de prise de décision. Elles expriment, cependant des préoccupations éthiques et relatives à la confidentialité des données. Il existe donc des limites à leur utilisation commerciale. Les IA peuvent être biaisées, entraînant des décisions discriminatoires. De plus, elles peuvent manquer de transparence et être difficiles à auditer, soulevant des inquiétudes en termes de responsabilité. Les erreurs des IA peuvent avoir des conséquences graves dans des domaines critiques. Il est donc essentiel de trouver un équilibre entre l'innovation et la protection des droits individuels pour exploiter le potentiel des IA tout en minimisant les risques.
Pour conclure, l'utilisation de l'IA dans la conception d’interface offre des opportunités prometteuses, mais elle présente également des défis et des limites importants. Il est crucial de prendre en compte les aspects éthiques, de transparence et de laisser une place importante à l’expertise humaine dans le processus de conception. L'IA doit être utilisée de manière réfléchie et éthique pour soutenir les concepteurs et améliorer l'expérience utilisateur de manière significative.
Harvard Business Review. (2022) Customer Experience in the Age of AI. Récupéré de Customer Experience in the Age of AI
Harvard Business Review. (2018) Collaborative Intelligence: Humans and AI are Joining Forces Récupéré de https://hometownhealthonline.com/wp-content/uploads/2019/02/ai2-R1804J-PDF-ENG.pdf
Harvard Business Review. (2018). Personalization in UX Increases User Engagement.
Gartner. (2021). Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2021.
Accenture. (2022). The art of AI maturity - Advancing from practice to performance. Récupéré de https://www.accenture.com/content/dam/system-files/acom/custom-code/ai-maturity/Accenture-Art-AI-Maturity-EU.pdf
Accenture. (2023) Gen AI LLM - A new era of generative AI for everyone. Récupéré de https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document/Accenture-A-New-Era-of-Generative-AI-for-Everyone.pdf
Accenture. (2021) Using data and AI to truly understand the customer. Récupéré de Unlocking Customer Insights With Data and AI
Gartner. (2019). "Predicts 2020: AI and the Future of Work."
JUNIPER RESEARCH (2020). Chatbots to Facilitate $142 Billion of Retail Spend by 2024. Récupéré de https://www.juniperresearch.com/press/chatbots-to-facilitate-$142-billion-of-retail
Eindhoven University of Technology. (2019). "Design Practices in Human-AI Collaboration." Récupéré de https://pure.tue.nl/ws/portalfiles/portal/292868742/Knops_et_al._Human_human_collaboration_enhanced_with_emerging_technologies_of_AI.pdf
UNESCO. (2019). Étude préliminaire sur l’Éthique de l’intelligence artificielle. Récupéré de https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367823_fre
IDC. (2019). "Worldwide Artificial Intelligence Systems Spending Guide." Récupéré de Worldwide Spending on Artificial Intelligence Systems Will Grow to Nearly $35.8 Billion in 2019, According to New IDC Spending Guide
Deloitte. (2022). "State of AI in the Enterprise." Récupéré de https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4780_State-of-AI-in-the-enterprise/DI_State-of-AI-in-the-enterprise-2nd-ed.pdf
Berkeley University Press. (2022). “Understanding the Limitations of AI Hallucinations in UX/UI Design”
PCloud. (2021). Invasive apps. Récupéré de The web’s most invasive apps | pCloud
European Commission. (2019) "Special Eurobarometer 487: Data Protection." Récupéré de data.europa.eu
University of Massachusetts Amherst (2019). "Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP." Récupéré de