Améliorer la communication en design UX avec l'IA

Les praticiens de l'expérience utilisateur (UXPs) font face à de nouveaux défis lorsqu'ils travaillent avec de l'intelligence artificielle (IA) dans le design. Cette étude examine comment ils partagent leurs idées sur l'IA lorsqu'ils ont une expérience pratique avec des outils IA. On a impliqué 27 UXPs dans une activité de design où ils ont créé une présentation sur une application alimentée par l'IA. Ils ont utilisé un outil de formation IA simple pour les aider dans cette tâche. En regardant leurs présentations et en discutant avec eux après, on a appris que travailler avec l'IA les aidait à mieux communiquer avec leurs partenaires techniques, même s'ils avaient encore du mal à expliquer certaines idées sur l'IA. Les UXPs ont noté des bénéfices et des risques importants de l'utilisation de l'IA dans leurs designs et ont suggéré des moyens d'améliorer à la fois l'expérience utilisateur et le développement de l'IA. On propose aussi des idées sur la façon dont les outils de design et d'IA peuvent aider différentes équipes à collaborer lors de la création d'expériences IA centrées sur l'utilisateur.

#Importance de la Communication dans le Design

Pour les UXPs, parler de design est essentiel. Ils créent généralement plusieurs versions d'un design avant de rencontrer d'autres personnes, comme des clients et des chefs de produits, pour discuter et affiner leurs idées. Ces réunions, appelées Critiques de design, sont cruciales pour s'assurer que tout le monde comprend le design. Les UXPs apportent des croquis en basse fidélité dans un espace partagé pour discuter des concepts et écarter les mauvaises idées. Ils donnent des retours constructifs sur le travail des autres et réfléchissent à des moyens d'améliorer les futures versions.

Récemment, une nouvelle pratique est apparue, appelée la passation aux développeurs. Cela se produit lorsque les UXPs passent leurs designs aux développeurs de logiciels. Ce processus peut poser des problèmes car les UXPs travaillent sur des designs d'interface visuelle, tandis que les développeurs travaillent avec du code. La communauté du design croit qu'une meilleure communication sur la technologie en tant que matériel de design peut aider à résoudre ces problèmes.

Avec les avancées de l'IA, il y a de nouvelles opportunités pour les UXPs de s'engager avec l'IA en tant que matériel de design. Cependant, ils rencontrent souvent des défis en matière de design avec l'IA. Ces défis incluent la compréhension de ce que l'IA peut et ne peut pas faire, comment construire la confiance des utilisateurs, gérer les résultats potentiellement nuisibles et apprendre les concepts de base de la science des données. Des efforts récents ont examiné des outils et des processus pour aider les UXPs à faire face à ces défis. Certains nouveaux outils pour non-experts ont rendu le travail avec l'IA plus gérable.

Malgré l'intérêt croissant dans ce domaine, peu de recherches ont exploré comment les UXPs communiquent sur l'IA dans des contextes similaires aux critiques de design. On pense que comprendre cette communication est crucial pour améliorer la façon dont les UXPs travaillent avec l'IA pour deux raisons principales. D'abord, les critiques sont une partie fondamentale de la pratique du design et sont importantes pour favoriser le partage des connaissances, surtout dans les projets IA où plusieurs experts doivent collaborer. Ensuite, bien que des études antérieures aient identifié les outils utilisés par les UXPs et leurs homologues techniques, l'accent n'était pas mis sur des contextes de type critique.

#Aperçu de l'Étude

Pour remédier à ces lacunes, on a mené une étude de design avec 27 UXPs dans un environnement réel. On leur a demandé de créer des designs en basse fidélité d'une application de classification d'images alimentée par l'IA et de développer une présentation pour leur équipe. Ils avaient accès à un outil de formation IA simple pour expérimenter l'IA dans leur processus de design. Après l'activité, on a interviewé les participants pour recueillir leurs réflexions.

Grâce à notre analyse, on a découvert que travailler avec l'outil IA a aidé à élargir la compréhension entre les UXPs et les partenaires techniques concernant les designs alimentés par l'IA. Bien que les UXPs aient mentionné des risques et des bénéfices spécifiques de l'IA dans leur travail, ils avaient toujours du mal à communiquer efficacement sur l'IA, en partie à cause de lacunes dans leurs connaissances et des différences dans l'évaluation du succès de l'IA. On introduit le concept de "fidélité" du prototypage pour aider les UXPs à penser aux modèles IA dans leurs designs. De cette façon, ils peuvent améliorer la communication et la collaboration avec les experts techniques. On voit aussi un potentiel à transformer les outils AutoML en espaces où les équipes peuvent partager des idées et des insights en concevant ensemble des systèmes IA.

#Les Défis du Design avec l'IA

Dans un monde où l'IA devient de plus en plus importante, les UXPs rencontrent de nombreux défis pour comprendre les capacités et les limitations de l'IA. Ce manque de connaissance peut entraîner une collaboration rompue entre les équipes de design et d'IA. Les UXPs s'appuient souvent sur des explications provenant d'experts en IA, ce qui peut les laisser incertains quant au rôle réel de l'IA dans leurs projets.

Lorsque les designers UX travaillent avec l'IA, ils se retrouvent souvent éloignés des personnes qui créent les modèles IA. Cet éloignement peut créer plusieurs problèmes. Les designers peuvent avoir du mal à comprendre comment l'IA fonctionnera dans des applications réelles, ce qui peut entraîner des préoccupations éthiques potentielles. Les UXPs doivent avoir une solide connaissance des capacités de l'IA pour créer des expériences utilisateur efficaces.

Pour aborder ces défis, des chercheurs ont développé des lignes directrices pour aider les UXPs à gérer l'IA. Certains outils suggérés combinent prototypage de design avec exploration de l'IA, tandis que d'autres créent des artefacts partagés pour que les équipes envisagent des designs alimentés par l'IA. Il est important de noter que beaucoup de ces outils exigent que les UXPs s'appuient sur des experts en IA pour les aider à comprendre comment appliquer l'IA efficacement à leur travail de design.

Dans notre étude, on visait à donner aux UXPs l'occasion d'expérimenter directement avec les modèles IA, les aidant à mieux comprendre l'IA comme un matériel de design. En faisant cela, on espérait voir comment cette expérience influençait leurs stratégies de communication avec les équipes techniques.

#L'Étude de Design

On a mené une étude de design avec 27 UXPs pour enquêter sur la façon dont ils communiquent sur l'IA en tant que matériel de design. Chaque participant a travaillé sur la création d'une présentation de design en basse fidélité pour une application alimentée par l'IA. Avant l'activité de design, ils ont suivi un tutoriel utilisant Google Teachable Machine, un outil de formation IA simple qui leur a permis d'expérimenter avec l'IA.

Les participants ont été répartis en sessions individuelles de 2 heures, qui comprenaient trois parties principales : un tutoriel, une activité de design et une interview. Dans le tutoriel, les participants ont appris à utiliser Teachable Machine pour entraîner des modèles. Pendant l'activité, ils ont développé leurs designs en fonction d'un prompt pour créer une application mobile pour suivre les habitudes alimentaires avec l'IA. Cette configuration a permis aux participants d'explorer l'utilisation de l'IA dans un contexte familier.

Après l'activité, ils ont été interviewés sur leurs expériences avec Teachable Machine et comment ils ont communiqué leurs idées de design. Les interviews étaient semi-structurées et se concentraient sur les insights tirés de l'outil et des présentations de design des participants.

#Analyse des Résultats

Notre analyse comprenait la révision des présentations de design et des transcriptions d'interviews. On a identifié des thèmes qui ont émergé des expériences des UXPs et de la façon dont ils ont communiqué leurs idées de design.

#Défis de Communication

Un thème récurrent dans nos données était la difficulté de collaboration due aux lacunes de connaissances entre les UXPs et les parties prenantes techniques. Beaucoup de participants ont mentionné qu'ils avaient du mal à communiquer efficacement avec les équipes IA. Ils ont exprimé le désir d'être plus impliqués dans les discussions aux premières étapes du processus de design.

Certains UXPs ont noté que les processus de travail actuels tendent à être linéaires. Les équipes IA travaillaient sur des algorithmes et la collecte de données avant que les UXPs ne soient invités à améliorer l'interaction utilisateur. Cette approche séquentielle laissait les UXPs se sentir hors du coup. Les participants ont souligné que cette configuration sapait leur capacité à collaborer efficacement avec les équipes techniques, entraînant une méfiance quant à la façon dont l'IA était appliquée dans leurs projets.

#L'Importance de la Précision des Modèles

Un autre aspect critique que les participants ont mis en avant était l'importance de la précision des modèles lors de la communication avec les parties prenantes. Les participants comprenaient que les parties prenantes devaient être informées des performances des modèles, mais avaient du mal à transmettre cette information de manière claire. Bien qu'ils aient mentionné la précision comme un point clé, beaucoup de présentations ne la rapportaient pas directement, se cantonnant souvent à des représentations visuelles comme des graphiques à barres, qui ne reflétaient pas précisément les performances des modèles.

Malgré une forte compréhension de l'importance de la précision, l'incapacité des participants à communiquer cela efficacement a mis en lumière une lacune dans leurs connaissances. À l'avenir, il est nécessaire de développer des outils qui peuvent aider les UXPs à mieux exprimer la performance des modèles.

#Bénéfices de l'Expérience Pratique avec l'IA

L'expérience pratique avec Teachable Machine a été bénéfique pour de nombreux participants. Ils ont constaté qu'explorer l'IA à travers l'outil améliorait leur communication lorsqu'ils discutaient d'idées sur l'IA avec les membres de leur équipe. Certains UXPs ont noté qu'une démonstration en direct de l'outil IA pourrait aider à combler les lacunes de compréhension, leur permettant de montrer les capacités et d'engager des conversations plus productives.

#Suggestions pour l'Amélioration

Sur la base de nos résultats, on a développé des recommandations pour faciliter une meilleure collaboration entre les UXPs et les parties prenantes techniques dans le design IA.

#Mettre l'Accent sur la Fidélité des Modèles IA

Le concept de fidélité des modèles peut aider les UXPs à penser à l'IA de manière similaire à leur approche du prototypage. En traitant les modèles IA comme des prototypes en basse fidélité, les UXPs peuvent communiquer plus efficacement avec leurs homologues techniques. Un modèle en basse fidélité leur permet d'explorer des idées sans nécessiter une version finale polie. Ce concept peut aider les UXPs à recueillir des retours et à itérer sur leurs designs.

#Développer des Outils AutoML Collaboratifs

On propose que les outils AutoML puissent servir d'espaces partagés pour que les équipes interdisciplinaires travaillent ensemble. En permettant aux UXPs de participer au développement et à la formation de modèles IA, ils deviennent plus impliqués dans le processus de design IA. Cet engagement peut aider à réduire les barrières de communication et promouvoir une compréhension partagée parmi les membres de l'équipe.

#Incorporer des Flux Utilisateurs Probabilistes

Étant donné que les applications IA comportent une incertitude inhérente, on recommande d'introduire des flux utilisateurs probabilistes dans les outils de design. Ces flux permettraient aux UXPs de simuler le comportement de l'IA dans leurs prototypes. En faisant cela, les UXPs peuvent rechercher des retours basés sur la variabilité réelle des sorties IA, alignant ainsi les évaluations centrées sur l'utilisateur et sur l'IA.

#Conclusion

Notre étude fournit des insights précieux sur la façon dont les UXPs communiquent l'IA en tant que matériel de design et souligne l'importance de l'expérience pratique avec les outils IA. En travaillant directement avec des modèles IA, les UXPs peuvent améliorer leur compréhension des capacités de l'IA et établir une collaboration plus efficace avec les parties prenantes techniques. Appliquer des concepts comme la fidélité, utiliser des outils AutoML collaboratifs et adopter des flux utilisateurs probabilistes peut aider à combler les lacunes de communication et permettre aux équipes interdisciplinaires de travailler ensemble plus efficacement pour créer des expériences IA centrées sur l'utilisateur. Alors que l'IA continue de devenir un matériel de design vital, ces stratégies seront essentielles pour guider les UXPs et leurs équipes vers des résultats réussis dans leurs projets.