Nous sommes enfin en 2025 ! Je sais, cet article arrive un peu tard pour vous souhaiter la bonne année, mais je le fais quand même : bonne année 2025 à tous ! Mais ce n’est pas tout. Je suis de retour avec de nouvelles idées, et cette fois, parlons de l’IA, mais sous l’angle de la recherche UX. Oui, je vous vois les UX Researchers ! Aujourd’hui, on va explorer comment l’IA peut améliorer les phases de recherche et comment les UX researchers peuvent tirer parti de cette technologie.
Qu’est-ce que l’UX research ?
Pour la plupart d’entre vous, vous avez sûrement déjà joué le rôle d’UX researcher, de manière volontaire ou non. Pour ceux qui n’ont jamais entendu parler de ce domaine, laissez-moi vous expliquer rapidement ce que cela implique.
Généralement, l’UX researcher, vous le reconnaissez facilement : c’est celui ou celle qui se pose des tonnes de questions, tout le temps, et à longueur de journée. Il/elle n’arrête pas d’embêter le client ou le chef de projet pour obtenir des réponses à ses questions. Mais plus sérieusement, c’est la personne chargée des phases de découverte, de définition et d’idéation.
Mais on le sait tous, en fonction des entreprises et de leur niveau de maturité, la recherche se limite parfois à un entretien avec le client, quelques interviews utilisateurs, la création de personas, un benchmark rapide, et hop, c’est fini.
Sauf qu’en réalité, la recherche, c’est bien plus que ça :
- Analyser des données
- Mener des entretiens
- Réaliser des tests utilisateurs
- Faire des analyses concurrentielles
- Utiliser l’eye-tracking
- Analyser des heatmaps
- Créer des expériences maps et des cartes d’empathie
- Organiser des ateliers focus group avec les parties prenantes
- Faire du shadowing
- Organiser des Design studios
… et bien plus encore !
Comme vous pouvez le constater, les actions sont nombreuses et le métier d’UX researcher est très varié. C’est un rôle essentiel, mais malheureusement pas toujours bien compris par tous.
L’UX research en entreprise
L’UX research, c’est un peu le superhéros discret de l’entreprise. Il optimise l’expérience utilisateur, élimine les points de friction. Il aide à créer des produits plus intuitifs et satisfaisants. Plutôt pratique, non ?
Je me dois de faire la publicité de ce métier, car fréquemment les entreprises préfèrent avoir une ou deux personnes en interne qui jonglent avec toutes les casquettes UI et UX.
Et je pense qu’on peut le dire : c’est très compliqué d’être un expert sur tous les sujets.
Grâce à son approche continue, l’UX research permet à l’entreprise de rester agile et pertinente dans un marché en constante évolution – parce qu’on ne veut pas être celui qui reste coincé dans les années 2000, ça fait tache.
Et puis, il favorise la collaboration entre les équipes, en alignant tout le monde autour des vrais besoins des utilisateurs et en optimisant les décisions stratégiques. Bref, l’UX research, c’est un peu notre meilleur allié pour réussir un produit.
Les bénéfices que l’entreprise tire du travail de l’UX research
L’UX research ne se limite pas à améliorer l’expérience d’un produit ou d’un service. Elle génère également des résultats business concrets et mesurables pour les entreprises. Que ce soit en termes de rentabilité, de fidélisation ou de performance sur le marché, l’UX research a prouvé son efficacité à plusieurs niveaux.
Selon plusieurs études, chaque euro investi dans l’expérience utilisateur peut générer un retour sur investissement allant de 2 € à 100 €. Cette variation dépend des efforts mis en place et de l’intensité de l’engagement avec les utilisateurs. Ce chiffre souligne que les entreprises qui investissent dans l’UX research récoltent des bénéfices financiers considérables, tout en améliorant la satisfaction client.
Les entreprises qui privilégient l’expérience utilisateur surpassent souvent leurs concurrents. Selon une étude de McKinsey, les entreprises les plus performantes en matière d’UX ont surpassé l’indice S&P (Standard & Poor’s) de 35 %.
Cette différence de performance montre que l’UX research n’est pas seulement un avantage en termes de satisfaction client, mais aussi un facteur de différenciation sur un marché de plus en plus compétitif. En offrant une meilleure expérience, ces entreprises attirent plus de clients, augmentent leur fidélité et renforcent leur position sur le marché.
L’IA et la recherche
Enfin, on va parler de l’IA, car je sais que vous lisez cet article pour ça. Mais je me devais de rendre ses lettres de noblesse à l’UX Research, ce métier est trop passionnant pour ne pas être mis en lumière.
Mais l’IA, qu’est-ce que c’est ?
Pour ne pas avoir à faire un copier-coller de ma définition de l’IA dans mon article précédent “L’IA tue les tests utilisateurs classiques ou elle les optimise ?” voici un court résumé de ce qu’est l’IA : L’IA (intelligence artificielle) vise à imiter certaines capacités humaines telles que la compréhension du langage, la reconnaissance d’images, la prise de décisions et l’apprentissage à partir de données. Elle est omniprésente dans la vie quotidienne, des assistants vocaux (Siri, Alexa) et des smartphones (reconnaissance faciale) à l’aide au diagnostic médical et à la personnalisation des traitements.
L’IA est également utilisée dans les voitures autonomes, les systèmes de navigation comme Waze, et même dans les loisirs pour générer des œuvres artistiques ou assister à la création visuelle. En somme, l’IA est devenue une extension de notre quotidien, similaire au rôle du smartphone dans nos vies.
L’IA peut faire de la recherche ?
L’IA, c’est un peu notre coéquipier super efficace, c’est notre R2-D2.
Elle est là pour automatiser les tâches, analyser les données et découvrir des modèles, ce qui permet aux chercheurs de se concentrer sur des informations plus profondes et des décisions stratégiques (en gros, elle fait tout le travail ennuyeux pendant qu’on peut être créatif, réfléchir à des idées brillantes…).
Mais attention, l’IA n’est pas là pour prendre notre place ! Elle doit être vue comme un point de départ, pas comme un remplaçant de notre expertise humaine.
Voici comment l’IA aide nos UX researcher :
- Automatisation des tâches de recherche : Simplifie le recrutement des participants, la planification de la recherche et l’organisation des données, réduisant les efforts manuels.
- Transcription et analyse des entretiens : Transcrit les entretiens en temps réel, met en évidence les thèmes clés et génère des résumés.
- Amélioration de l’accessibilité des données : Organise de grands volumes de données, les rendant facilement consultables et récupérables.
- Génération de rapports de recherche : Résume les informations dans des rapports et des présentations visuelles pour une meilleure communication des résultats.
- Traitement des réponses aux enquêtes : Accélère l’analyse en catégorisant les réponses ouvertes, identifiant les sentiments et résumant les points clés.
Les outils IA qui peuvent intervenir dans la recherche
Voici une liste non exhaustive des outils présents sur le marché pour améliorer la recherche UX.
Bénéfices :
- Génération de contenu : ChatGPT peut créer des personas, des énoncés de problèmes et des histoires d’utilisateurs, accélérant ainsi les phases de découverte et de spécification.
- Assistance à la rédaction : Il aide à rédiger des copies d’assistance utilisateur et à générer des données réalistes pour les prototypes.
Limites :
- Compréhension contextuelle : ChatGPT peut manquer de nuances dans l’interprétation des contextes spécifiques, ce qui peut affecter la pertinence du contenu généré.
- Dépendance aux données d’entrée : La qualité des réponses dépend fortement des prompts fournis, nécessitant une formulation précise pour obtenir des résultats utiles.
Bénéfices :
- Tests utilisateurs automatisés : Maze facilite les tests non modérés en ligne, permettant aux chercheurs de recueillir des feedbacks sur des prototypes sans supervision directe.
- Analyses approfondies : L’outil génère des heatmaps et des analyses de sentiment, aidant à identifier les points de friction et les émotions des utilisateurs.
Limites :
- Absence de modération humaine : L’absence de supervision peut conduire à des interprétations erronées des tâches par les utilisateurs, affectant la qualité des données recueillies.
- Dépendance à la qualité du prototype : Des prototypes mal conçus peuvent entraîner des feedbacks peu fiables, limitant l’efficacité des tests.
Bénéfices :
- Transcription et analyse d’entretiens : Looppanel transcrit les entretiens en temps réel, identifie les thèmes clés et génère des résumés, réduisant le temps consacré à l’analyse manuelle.
- Organisation des données : L’outil structure les données de recherche, les rendant facilement consultables et récupérables.
Limites :
- Précision des transcriptions : Des accents forts ou un audio de mauvaise qualité peuvent affecter la précision des transcriptions.
- Interprétation contextuelle : L’IA peut avoir du mal à saisir les nuances contextuelles ou les émotions subtiles exprimées lors des entretiens.
Bénéfices :
- Simulation de comportements : Les utilisateurs synthétiques permettent de modéliser divers comportements sans avoir besoin de participants réels, accélérant ainsi le processus de test.
- Exploration de scénarios variés : Ils permettent d’explorer une large gamme de scénarios utilisateur sans contraintes logistiques.
Limites :
- Manque d’authenticité : Les comportements simulés peuvent ne pas refléter fidèlement les actions des utilisateurs réels, limitant la validité des tests.
- Absence de feedback émotionnel : Les utilisateurs synthétiques ne fournissent pas de réactions émotionnelles, essentielles pour comprendre l’expérience utilisateur complète.
Bénéfices :
- Facilitation de l’idéation : FigJam AI aide à générer des idées, organiser des brainstormings et structurer des sessions de planification, favorisant la collaboration entre les équipes.
- Visualisation des données : Il transforme les données brutes en visualisations compréhensibles, aidant à identifier des tendances et des insights.
Limites :
- Courbe d’apprentissage : Les utilisateurs peuvent nécessiter du temps pour maîtriser pleinement les fonctionnalités de l’outil.
- Dépendance à la connectivité : Une connexion Internet stable est essentielle pour une utilisation optimale, ce qui peut être un inconvénient dans certaines situations.
Bénéfices :
- Recherche d’informations rapide : Perplexity.ai fournit des réponses concises en temps réel, facilitant la collecte d’informations pendant les phases de recherche.
- Fiabilité des sources : Il cite clairement les sources d’information, permettant aux chercheurs de vérifier et d’approfondir les données fournies.
Limites :
- Portée limitée : L’outil est principalement conçu pour la recherche d’informations générales et peut ne pas couvrir des sujets très spécifiques ou techniques.
- Dépendance aux sources disponibles : La qualité des réponses dépend des informations accessibles en ligne, ce qui peut varier en fiabilité et en exhaustivité.
L’IA, c’est génial, mais elle ne va pas résoudre tous nos problèmes, surtout ceux qui relèvent de la magie humaine. Il est donc essentiel de l’utiliser en complément des méthodes traditionnelles pour obtenir des résultats vraiment optimaux.
Conclusion
Dans mes recherches j’ai pu constater que 51% des UX researcher utilisent déjà l’IA dans leurs quotidiens. L’IA est là pour nous épauler dans la collecte et l’analyse de données, tout en laissant la place à notre expertise pour interpréter, questionner et surtout, apporter des solutions créatives et humaines.
L’IA peut analyser rapidement des tonnes de données utilisateurs, repérer des tendances qu’on aurait mises des jours à trouver, et même générer des rapports avec des insights clés. Plutôt pratique, non ?
Elle peut aussi automatiser des tâches comme la transcription des entretiens, ce qui nous fait gagner un temps précieux (parce qu’on sait tous à quel point c’est fastidieux de réécouter des heures de discussion). Et puis, quand il s’agit d’analyser des comportements utilisateurs avec des heatmaps ou de l’eye-tracking, l’IA peut interpréter tout ça en un clin d’œil, nous aidant à comprendre comment les utilisateurs interagissent vraiment avec nos produits.
Donc j’espère que grâce à cet article vous avez pu découvrir de nouveaux outils et que j’ai pu vous ouvrir les yeux sur le rôle et les atouts que l’IA a à nous offrir.
Erwan Nisas, UX designer chez UX-Republic
