Avec l’adoption de ChatGPT par le grand public en 2023, une croyance s’est rapidement répandue : l’IA serait responsable du grand remplacement.
Et depuis deux ans, les articles et les publications sur les réseaux sociaux ne cessent de parler de la révolution de l’IA. C’est devenu LE sujet incontournable qui est sur toutes les lèvres et sur toutes les plateformes.
Peu importe le domaine, tout le monde évoque l’intelligence artificielle parce que ça révolutionne tous les métiers et tous les domaines. Personne n’y échappe.
Du coup je vois passer des tonnes d’articles et de posts sur Linkedin, mes collègues et nos clients en discutent, le Premier ministre Français en parle à la télé. Même ma mère et mes neveux en parlent.
Mais en tant que professionnel de l’UX, je pense que les questions que nous devons nous poser sont : l’intelligence artificielle va-t-elle réellement nous remplacer ? Comment fonctionne-t-elle et comment pouvons-nous l’utiliser ? Quelles sont les solutions qui existent pour les méthodologies UX et qui fonctionnent réellement (pas de bullshit de baguette magique déceptive) ? Vont-elles protéger les données que je lui injecte ? …
Autant de questions essentielles qui nécessitent d’être creusées pour comprendre l’impact de l’IA sur notre métier.
Mais aujourd’hui j’aimerais concentrer cet article sur un sujet en particulier du métier d’UX : les tests utilisateurs.
Pour pouvoir faire un statut sur ce qui existe et comment l’IA se positionne dans cette méthodologie.
Déjà, pourquoi est-ce qu’on fait des tests utilisateurs ?
Les tests utilisateurs sont essentiels pour qu’une entreprise puisse rencontrer, observer et comprendre ses clients.
Et je pense que tous les UX designers, services designers, product designers, UX researchers, UX/UI designers… qui nous lisent aujourd’hui seront d’accord avec moi : c’est une des étapes les plus enrichissantes et les plus nécessaires.
Soit pour découvrir les besoins et affiner notre compréhension, ou bien pour confronter nos conceptions avec de vrais utilisateurs. Le crash test ultime pour s’assurer que ce que nous avons conçu fonctionne.
Parce que oui, nous, les UX et les UI, sommes aussi humains. Nous concevons au mieux et avec un maximum d’expertise, un minimum de biais … mais nous ne sommes pas les utilisateurs finaux.
Pendant des tests, on va toujours être surpris par certains comportements que l’on avait pas anticipés, découvrir des choses inattendues, parfois constater que les chemins empruntés ne sont pas du tout ceux qu’on a pensé, on peut aussi voir que le parcours est plus complexe en situation réelle … Bref, des enseignements à la pelle qui nous font réfléchir.
C’est pourquoi nous UX, allons construire tout un processus de tests pour obtenir les informations dont nous avons besoin et avec le plus d’exactitude :
- Définir les objectifs du test, recruter les participants et établir le protocole (scénario, hypothèses, questions, méthodologies d’entretiens…)
- Faire passer les tests pour observer les comportements utilisateurs, recueillir leurs verbatims et leurs notes, prendre des notes et poser des questions.
- Analyser les résultats en profondeur, en tirer des données quantitatives et qualitatives et ajuster/améliorer le produit testé.
Ce processus nécessite rigueur, temps et expertise humaine pour être construit correctement afin d’obtenir les informations que l’on recherche.
Car tout comme une IA, si on ne pose pas la bonne question, les réponses peuvent être complètement faussées.
Ok mais et l’IA là-dedans, comment elle nous aide dans les tests utilisateurs ?
En réalité, elle peut être présente à chacune des étapes que j’ai cité ci-dessus :
- L’élaboration des protocoles de test
- La création de questions qui évitent les biais cognitifs pour éviter d’orienter les réponses des utilisateurs
- Des questions complémentaires pour creuser une réponse donnée par un testeur
- Le recrutement de participants
- La simulation de comportements utilisateurs
- Analyser le comportement des utilisateurs, repérer les points de friction et soumettre des idées d’amélioration
Il faut la voir comme un super assistant qui nous fait gagner du temps et qui nous évite des pièges.
Mais attention spoiler, non l’IA n’est pas du tout prête à nous remplacer.
Et re-spoiler : elle n’est pas infaillible et nécessite des vérifications humaines ! Car en réalité, son nom porte à confusion. Elle n’est pas “intelligente” dans le sens où elle va pouvoir réfléchir, exprimer des idées … c’est un robot, une machine qui exécute une tâche qu’on lui a assigné.
Les outils IA qui pourraient vous intéresser
Je précise que mon but dans cette section n’est pas de faire la promotion d’un outil en particulier, mais plutôt de vous présenter des options existantes sur des plateformes bien connues (ou un peu moins) des UX.
Il existe énormément d’outils différents sur le marché et je ne peux malheureusement pas faire une liste exhaustive. Mais je voulais vous faire une première overview rapide de quelques outils qui existent et qui intègrent l’IA.
User Testing et Maze
Ce sont deux plateformes concurrentes qui permettent d’organiser des tests modérés (en call en direct avec le testeur) ou non-modérés (réalisé en autonomie par le testeur).
Sur les deux outils, on peut recueillir des retours en temps réel de vrais utilisateurs sur des sites web, applications ou prototypes. Elles aident à visualiser les parcours et les clics, tout en fournissant des vidéos, graphiques, annotations et analyses détaillées des interactions des testeurs avec votre produit.
C’est d’ailleurs au niveau des analyses que leurs IA (Maze / User Testing) vont être très intéressantes. Elles vont permettre de :
- Dégager des insights automatiquement des réponses audio des utilisateurs ainsi que de leurs réponses dans les questionnaires. Analysant donc un large volume de données et fournissant un résumé.
- Établir un transcript automatique des vidéos
- Détecter des points de frictions
- Analyser pour vous les émotions ressenties par les utilisateurs.
Bref, elles aident à extraire rapidement et facilement des insights précieux des tests utilisateurs.
Maze a aussi (il faut le dire) des spécificités en plus comparé à User Testing.
Leur IA va aussi vous aider dans :
- La construction du protocole de test. En vous proposant des reformulations de questions, incluant des recommandations évitant des biais cognitifs. Ce qui est particulièrement intéressant pour éviter des réponses influencées.
- Lors du test, car si vous êtes en situation où l’utilisateur les effectue en autonomie, leur AI peut poser des questions complémentaires s’ il détecte un besoin d’aller plus loin. C’est-à-dire, imaginons le testeur donne une réponse peut détaillée et vague, l’IA peut déceler qu’il faut creuser et poser une à 3 autres questions pour obtenir plus de détails.
Hotjar
Qui appartient à Contentsquare, est un outil à la base d’analytics et de rapports. Permettant d’analyser les comportements des utilisateurs sur le site, aidant à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site web ou application. Il offre des fonctionnalités comme des heatmaps (cartes de chaleur), des enregistrements de sessions, des sondages et des retours d’utilisateurs.
Leur IA est par contre uniquement concentrée sur les enquêtes. Elle va permettre de :
- Construire toute seule une enquête complète. Vous devez uniquement lui dire quel est l’objectif de votre sondage, et elle va vous proposer toutes les questions à poser à vos utilisateurs.
- Ensuite une fois les données collectées, elle peut générer un rapport résumé automatique avec : les insights principaux, des verbatims et même des suggestions d’améliorations.
Kameleoon
Vous permet de faire des A/B testing alimentées par l’IA. Elle permet d’adapter le parcours client en temps réel afin d’optimiser l’engagement et la conversion. Grâce à Kameleoon, vous pouvez créer des variantes de pages sur recommandations de l’IA, utiliser des informations prédictives pour optimiser les campagnes, et l’IA fournit également des rapports de données pour analyser l’impact des tests sur différentes audiences.
Leur IA analyse les données comportementales et contextuelles des visiteurs pour les segmenter en temps réel, identifiant ainsi leur intention de conversion. Cette segmentation dynamique permet de cibler les audiences avec une grande précision.
Uizard
C’est un peu comme Figma ou Sketch, mais avec automatisé grâce à l’intégration de l’IA. Et donc de créer des designs et des prototypes en quelques secondes. Éditables sur base de feedbacks et d’itérations.
En gros l’IA va permettre de :
- Transformer des croquis de wireframe en écrans.
- Ou décrire ce que l’on souhaite comme écrans à partir d’un prompt dans un chatbot et lui se charge de créer les écrans et les prototypes, et ce sans avoir à écrire une seule ligne de code. C’est particulièrement pratique lors des sprints design, permettant de tester rapidement une fonctionnalité ou un MVP.
- On peut aussi lui injecter un screenshot et un image que lui va déconstruire en composants que l’on va pouvoir bouger et agencer. Assez fou.
Cette plateforme est plutôt liée au UI, mais je voulais vous la présenter parce que sa construction est basée sur des tests utilisateurs et permet maintenant d’optimiser les interfaces avant d’aller en tests.
En gros, leur IA a été alimentée avec plus de 20 ans de recherches en neurosciences et eye tracking, qui permettent d’établir des bases solides sur les comportements humains et la manière dont nous analysons des écrans, nous prenons des décisions …
Pour que, maintenant, cette même IA soit capable de pouvoir analyser vos écrans et vous prédire le comportement des utilisateurs sur ce que vous avez conçu. Sans tests utilisateurs nécessaires à ce stade. Neurons va pouvoir vous indiquer :
- quelles parties du contenu attireront le plus l’attention des utilisateurs via de heatmaps.
- la charge cognitive demandée par l’écran
- le focus et l’engagement
- mais aussi la mémorisation.
Et ce tout en vous indiquant où se positionne vos écrans par rapport aux normes du marché.
De plus, la plateforme fournit des recommandations basées sur l’IA pour améliorer les performances des supports visuels. Oui parce que ce n’est pas uniquement des interfaces, ça peut également être des contenus marketing, publicitaires …
Mais soyons clairs, l’IA est encore très LOIN de nous remplacer
Comme vous l’avez constaté, de nombreux outils s’appuient déjà sur l’IA.
Mais il n’existe toujours pas de plateforme révolutionnaire capable de tout faire à notre place pour les tests utilisateurs.
D’abord, parce que les solutions actuelles manquent de nuance et de profondeur dans l’analyse et la compréhension des comportements. Oui l’IA peut bien repérer les clics, les déplacements et même les micro-interactions, mais quand il s’agit de comprendre pourquoi un utilisateur choisit de cliquer à un endroit plutôt qu’à un autre… là, l’IA commence à se gratter la tête. Il serait top que l’IA puisse capter l’intention derrière chaque geste, un peu comme si elle devenait notre assistant psychologue. Mais ce n’est pas pour tout de suite, l’IA reste une machine.
Et surtout, pour le moment elle est encore incapable qu’on lui dise : voilà le site à tester. Fais-le.
Elle est incapable de comprendre le secteur, les objectifs des utilisateurs et leurs différences … et pouvoir prétendre être un être humain pour simuler des centaines de variations et de finesses, différences de nos comportements de façon à tester en autonomie totale.
Ensuite, niveau personnalisation, l’IA a encore du chemin à faire. Pour l’instant, elle est excellente pour traiter des grandes quantités de données, mais quand il s’agit de s’adapter au contexte spécifique de chacun des utilisateurs, on peut encore entendre des erreurs d’interprétation.
Et, soyons honnêtes, il y a aussi cette histoire de créativité. L’IA peut générer des insights basés sur des données, mais elle manque souvent de cette petite touche créative, de cette idée qui surgit après une conversation avec un utilisateur ou une observation imprévue.
Conclusion… Cette IA qu’on nous vend comme une baguette magique, qui fait tout à notre place : elle n’existe pas. C’est un mythe.
L’IA est déjà un superbe assistant qui facilite certaines tâches, analyse des masses de données, peut prédire sur base de modèles et offre un autre point de vue sur certains éléments.
Que ce soit pour l’aide à la création de parcours lors des ateliers de design sprint, ou l’analyse de sondages, de vidéos et de questionnaires, l’IA est un appui solide.
C’est un véritable atout, particulièrement utile pour ceux qui manquent de budget, et elle fera gagner du temps à beaucoup d’entre nous.
Mais elle ne remplace pas les êtres humains. Experts métiers ou utilisateurs.
Nous devons encore être là pour cadrer, imaginer, superviser, corriger et, parfois, expliquer à mon IA que l’humain n’est pas une simple ligne de code.
Par contre, peut-être qu’un jour dans le futur, cela changera. Qu’avec tous les investissements qu’ils effectuent dans ces technologies, on se retrouvera avec des robots capables de réfléchir, de ressentir des émotions et être créatifs. Comme dans iRobot (pour les jeunes générations, c’est un must watch à mettre sur votre liste).
Erwan Nisas, UX designer chez UX-Republic
