Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
L'Intelligence Artificielle (IA) est un domaine en constante évolution. Elle englobe une variété de techniques et de technologies conçues pour permettre aux ordinateurs de résoudre des problèmes, d'apprendre et de prendre des décisions. Depuis ses débuts en 1943 avec le premier modèle mathématique d'un réseau de neurones, l'IA a connu des avancées spectaculaires. Un moment marquant fut en 1997 lorsque Garry Kasparov, champion du monde d'échecs, fut battu par Deep Blue, le superordinateur conçu par IBM.
Aujourd'hui, la course est lancée pour développer le premier ordinateur quantique viable et commercialisable, avec des entreprises et des chercheurs du monde entier en compétition.
Découvrons les différentes formes d’Intelligence Artificielle existantes.
IA Générale
L'IA générale est conçue pour imiter l'intelligence humaine en résolvant des problèmes complexes. Elle apprend, s'adapte et fonctionne de manière autonome et est capable de gérer une multitude de tâches sans intervention humaine continue.
IA Générative
L'IA générative utilise des modèles de langage étendus (LLM) pour créer de nouveaux contenus à partir de prompts, enrichissant ainsi la communication naturelle entre l'homme et la machine. Cette technologie permet de passer de la simple recherche de contenu à la génération de contenu, mémorisant les interactions passées pour améliorer les interactions futures.
IA Quantique
L'IA quantique exploite les capacités de l'informatique quantique pour traiter des quantités massives de données à une vitesse exponentielle. Cette technologie promet d'améliorer encore davantage l'IA générative en augmentant sa capacité à résoudre des problèmes complexes plus rapidement que les ordinateurs classiques.
Passer de la recherche à la génération
Avec l'IA générative, nous passons d'une recherche de contenu statique à une génération dynamique de contenu basé sur une vaste base de données et des interactions mémorisées. Des outils comme Gemini de Google, ChatGPT d’OpenAI ou encore Claude d'Anthropic, représentent cette nouvelle ère des LLMs. Chacun d’entre eux cherche à traiter un maximum de données en un minimum de temps, tout en s'actualisant en temps réel.
Avec ces nouveaux outils, arrivent de nouveaux usages auxquels les utilisateurs sont confrontés. L'une des problématiques fréquemment rencontrées par les nouveaux utilisateurs d'outils IA est la formulation des prompts. Des systèmes de copilotage ont été développés pour guider l'utilisateur dans cette tâche, rendant l'expérience plus fluide et intuitive. Cette approche conversationnelle permet une meilleure compréhension des besoins utilisateurs, transformant la manière dont nous interagissons avec les machines.
Le métier de Product Designer aujourd’hui
Le métier de Product Designer a toujours été celui de résoudre des problèmes. En collaboration avec l’équipe produit, le Product Designer participe à la définition, à la conception et à la réalisation de solutions, en tenant compte des objectifs business, des technologies et des besoins utilisateurs grâce à une amélioration continue et des méthodes itératives.
Cependant, la réalité du métier a évolué. Le Product Designer est devenu un véritable "homme à tout faire", à qui il est souvent demandé de maîtriser une gamme de compétences variées. Les attentes sont de plus en plus élevées, avec des demandes de spécialisation dans des secteurs spécifiques, rendant le rôle encore plus complexe.
Du fait de ce constat, une question se pose : comment un Product Designer peut-il gagner en productivité ?
Comment gagner en productivité avec les outils d’Intelligence Artificielle lors du processus de Design Thinking ?
De la discovery au prototypage, les 5 étapes du design thinking peuvent prendre plusieurs semaines voire mois !
Avec l'équipe produit, le Product Designer sera amené à utiliser plusieurs outils : Confluence et Airtable pour la gestion de projets, Miro ou Mural pour les ateliers design, Maze pour les tests utilisateurs et bien évidemment Figma pour la conception des interfaces.
L'IA générative change le paradigme de la conception et lui permet de réduire son temps de travail de manière significative.
Par exemple, grâce aux outils IA, il est possible de construire une application en suivant toutes les étapes du design thinking en seulement 2 heures et 47 minutes, contre 10 semaines traditionnellement.
Nous allons vous détailler cela pas à pas.
D'autres outils IA peuvent être utilisés comme :
- Clueify pour les heatmaps
- Vision AI pour l'analyse des émotions
- Jasper AI pour l'UX writing
- DS-GPT pour le design system automatisé
- Appmaster pour le code automatisé et la correction intelligente
Le coût total estimé de ces outils est d’environ 75,29 euros par mois et par personne. Un budget certes conséquent mais à corréler par rapport au gain de temps, à l’amélioration de votre productivité globale et à la qualité du produit final.
Les avantages et inconvénients de l’utilisation des outils IA
Les avantages de l'IA incluent un accès synthétique à la data, la génération rapide de contenus, la comparaison de concepts, la génération de templates de tests, l'automatisation des tests, et l'analyse et l'amélioration de l'UI.
Cependant, il y a aussi des inconvénients : désynchronisation de la data, risques de fake news dans les benchmarks, trop d'outils non liés, absence de personnalisation des parcours, coûts supplémentaires, et la question de savoir si l'on travaille seul(e) ou en équipe.
Quelles évolutions l’IA va apporter au métier de Product Designer ?
Conclusion : L’IA ouvre le champ des possibles
Imaginez pouvoir générer le film de vos rêves grâce aux outils IA de création de vidéos combinés à la puissance de l'ordinateur quantique. La créativité humaine, co évoluant avec ces nouveaux outils, peut atteindre des sommets insoupçonnés. L'IA générative nous offre l'opportunité de redéfinir notre relation avec la technologie, facilitant un copilotage efficace entre humains et machines et permettant ainsi d'extraire la valeur maximale de l'IA à long terme.
En fin de compte, l'IA ne se contente pas de modifier notre approche du design, elle transforme fondamentalement notre manière de travailler et d'interagir avec la technologie. Pour les Product Designers, cela signifie adopter de nouvelles compétences, explorer de nouvelles opportunités et, surtout, réinventer continuellement les façons dont nous résolvons les problèmes et créons de la valeur pour les utilisateurs.
