Comment les designers peuvent-ils se préparer pour l’avenir ?

Le mois dernier, j'ai eu la chance d'assister au CSS Day à Amsterdam, un événement de deux jours divisé en une journée UI axée sur l'intersection entre design et développement, et une journée CSS, avec des intervenants abordant des sujets CSS plus techniques et approfondis. Les interventions étaient aussi variées que les parcours des intervenants, mais un point commun se dégageait : à l'ère des changements rapides, sommes-nous, en tant que professionnels du produit, équipés pour concevoir en fonction de l'automatisation, du machine learning et de l'IA ?

Que signifie l'automatisation pour les designers ?

Il est difficile de travailler au sein d'une équipe produit qui n'a pas automatisé une partie de son flux de travail au nom de la productivité. Si les machines peuvent se charger des tâches répétitives et lourdes, les designers peuvent se concentrer sur des tâches plus pertinentes. Mais quel impact cela a-t-il sur la façon dont nous utilisons le travail créé par les machines ?

Josh Clark, fondateur du studio de design Big Medium, a suscité l'intérêt du public avec cette même question lors de sa conférence : « L'IA est votre nouveau matériau de conception ». Parmi les avancées technologiques récentes les plus impressionnantes figurent la reconnaissance faciale, la saisie prédictive et la recherche d'images, toutes basées sur l'apprentissage automatique. Mais il est important de garder à l'esprit que toutes ces technologies reposent encore sur du code. L'avantage est qu'elles laissent moins de place à l'erreur. Aucune émotion, attente ou sentiment réel ne vient entraver la fonction pour laquelle elles ont été conçues.

Pourtant, en tant qu'êtres humains, nous partons du principe qu'une défaillance de la reconnaissance faciale signifie que tout le processus est intrinsèquement défectueux. Mais était-ce vraiment le cas ?

Selon Josh, c'est la chose la plus fondamentale à comprendre lorsqu'il s'agit de machines. Ne pas répondre à nos attentes humaines ne signifie pas automatiquement que la technologie elle-même est un échec. Ces technologies étaient, par définition, fondées sur la logique, ce qui soulève la question : la solution d'un robot peut-elle réellement être erronée ?

L'introduction de l'apprentissage automatique dans nos produits n'a jamais eu pour objectif de leur confier tout le travail. Les algorithmes et les solutions logiques doivent simplement fournir aux humains une meilleure compréhension afin de nous permettre de trouver de meilleures solutions, plus rapidement.

Cette compréhension fondamentale de nos utilisateurs nous aide réellement à créer de meilleurs produits. Ceci est peut-être un exemple simple, mais si un ordinateur peut comprendre comment marcher tout seul, il est peut-être temps de commencer à étudier pourquoi et comment ces solutions ont été formées.

Comment concevoir pour un avenir incertain ?

Jared Spool, cofondateur de l'UIE, demande : « Quel est l'enseignement le plus important que vous avez appris hier et quel impact cela aura-t-il sur vos activités futures ?»

En tant que designers et chercheurs, nous devons toujours réfléchir à la manière dont nous concevons les produits pour l'avenir, même si nous répondons aux exigences du design actuel. Un défi de taille, surtout lorsque les choses évoluent aussi vite qu'elles l'ont été au cours de la dernière décennie.

Pour commencer, Jared préconise de revenir sur l'évolution de nos processus de conception.

Vous souvenez-vous de l'époque où l'UX/UI n'était pas une priorité pour beaucoup d'entreprises ? Consultant à une époque où Internet n'était pas encore accessible au grand public, Jared a su orienter de nombreuses entreprises vers une approche prenant en compte l'expérience utilisateur d'un produit.

Cela nous permet également de mieux comprendre l'évolution de l'UX et de l'UI au fil des ans, ce qui pourrait nous donner une meilleure idée de ce que ces concepts représenteront à l'avenir. Jared décrit le « point de basculement de l'UX », avec d'excellentes étapes concrètes pour y parvenir.

Par le passé, les designers devaient se battre pour obtenir une place à la table des négociations. Si aujourd'hui vous ne partez pas d'une position de défense de l'expérience utilisateur (comme c'était le cas il y a dix ans), ils ne sont probablement pas à ce point de basculement. Par conséquent, les designers doivent toujours veiller à ce que le rôle de l'UX évolue au sein de l'entreprise, ainsi qu'à la compréhension de son importance. Lorsqu'une organisation atteint la dernière étape et adopte pleinement la conception UX dans toutes ses activités, elle atteint pleinement le point de basculement de l'UX.

Concevons-nous pour les utilisateurs ou pour nous-mêmes ?

Les gens ne savent pas toujours ce qu'ils veulent, même s'ils pensent le faire. Comme le dit Joe Leech, psychologue UX : « Les gens veulent plus de choix, mais ne peuvent pas les gérer. »

Alors, comment concevoir pour nos utilisateurs, si ceux-ci ne nous disent pas toujours la vérité ? C'est l'une des questions les plus importantes, et une question que des recherches approfondies en UX nous aident à résoudre.

Dans les années 2000, les psychologues Sheena Iyengar et Mark Lepper ont mené une étude sur les choix des consommateurs. Ils se sont rendus dans un supermarché local et ont demandé au magasin de ne vendre que 6 variétés de confiture une semaine, puis 30 variétés la semaine suivante.

Ils ont étudié les quantités de confiture vendues et, à la surprise générale, il y en avait davantage la semaine où il n'y avait que 6 choix. Mais curieusement, lorsqu'on a demandé aux consommateurs quelle semaine ils préféraient, ils ont répondu la semaine où il y avait 30 choix.

En utilisant cette analogie, Joe fait valoir un point difficile à contester : « Un designer qui ne comprend pas la psychologie aura plus de succès qu'un architecte qui ne comprend pas la physique. »

La recherche utilisateur, et ses multiples facettes, aide les équipes à se rapprocher au plus près des besoins fondamentaux des utilisateurs, plutôt que de leurs désirs. Étudier les réponses à plus grande échelle demande plus de travail, mais contribue à poser les bases d'une véritable expérience utilisateur.