En tant qu’UX/UI designer, l’IA facilite notre manière de créer : génération d’interfaces pour aider à l’idéation, assistance à la rédaction, automatisation de tâches répétitives… Mais elle ne remplace pas la démarche UX. Elle ne peut pas se substituer à l’analyse humaine, à l’intuition du terrain, ou à la sensibilité du design centré utilisateur. À l’image d’un collègue virtuel, l’IA enrichit la démarche UX, à condition d’être bien intégrée.
L’IA au service des designers UX/UI
Avec l’émergence d'outils comme Lovable, Anima ou même au sein de logiciels déjà utilisés au quotidien chez les designers comme Miro ou Figma, l’IA s’invite dans toutes les phases du design :
- Synthèse de recherche : classification de verbatims, détection de tendances dans les retours utilisateurs. Par exemple, Glean.ly automatise l’analyse des données qualitatives.
- Aide à la rédaction : création de contenu, messages d’erreur personnalisés, rédaction de contenus de chatbots conversationnels basées sur des cas d’usages.
- Prototypage accéléré : génération de wireframes ou d’écrans à partir de prompts.
- Tests utilisateurs automatisés : détection de frictions grâce à des outils d’analyse comportementale comme Maze, génération de rapports à partager aux parties prenantes.
- Génération de spécifications et déclinaisons de composants : automatisation des spécifications techniques pour les développeurs, création de variantes de composants UI en fonction des besoins du projet.
Tous ces usages permettent de réduire le temps passé sur des tâches mécaniques ou exploratoires pour libérer de l’espace à ce qui fait la valeur du design : la réflexion, l’analyse et l’expérience.
L’importance de l’UX pour encadrer l’IA
Même si l’IA peut générer des interfaces en quelques secondes, elle ne comprend ni le contexte d’usage ni les émotions. L’IA génère des idées ou des solutions, mais seule l’approche UX permet de vérifier si elles sont viables.
Quel est le rôle de l'UX designer dans ce cas ? Certaines méthodologies reposent sur l’humain, l’échange et l’observation en direct du contexte. Elles permettent de capter des signaux faibles, d’aligner les parties prenantes et de révéler des besoins que les données ne peuvent pas détecter.
- Les entretiens utilisateurs apportent une compréhension des motivations, des frustrations ou des attentes implicites.
- Les ateliers de co-conception font émerger des idées collectives, ancrées dans la réalité des usages.
- Les observations terrain dévoilent les décalages entre intention et usage réel.
- La priorisation UX intègre les contraintes, les arbitrages et les enjeux humains dans une vision stratégique du produit.
Ces méthodes enrichissent l’utilisation de l’IA en lui donnant un cadre d’usage concret, ancré dans le réel.
Utilisée sans cadre, l’IA peut générer des interfaces rapides, mais déconnectées des usages réels. Sans la compréhension du contexte, des irritants ou des contraintes métiers, elle risque de produire des solutions génériques qui ne répondent pas aux objectifs du produit. Le risque de biais algorithmique est aussi assez élevé.
L’UX a donc un rôle clé pour anticiper ces dérives. Elle va permettre de détecter ces biais en amont, d’assurer la pertinence des réponses et de relier chaque solution à une valeur concrète pour l’utilisateur final.
L’UX et l’IA sont des approches complémentaires
L’IA est un copilote : elle accélère, mais c’est le designer qui donne le cap. Le designer devient curateur, facilitateur et stratège de l’expérience. Les deux combinés permettent de créer plus vite et mieux, sans jamais perdre de vue ce qui compte le plus : l’utilisateur.
