L’IA prendra-t-elle le contrôle de l’UX?
Donc, une fois que nous avons terminé nos recherches, regardons ce que l’IA peut faire dans les phases de conception. Alors que certains considèrent le design comme «créatif», seules certaines parties (interface utilisateur et micro-interactions) peuvent être créatives de quelque manière que ce soit.
Le reste utilise les bonnes pratiques et la recherche pour créer les flux et les wireframes avec très peu d’espace pour toute créativité. Après tout, le principe est que cela fonctionne, non innovant mais inutile.
Étape 3 – Diagrammes de flux
Des organigrammes peuvent être pré-générés à partir de notre exercice de tri des cartes. Si nous ne l’avons pas fait, alors il est probablement préférable qu’un humain fasse les branches principales du diagramme de flux.
Toutes les sous-branches peuvent ensuite être pré-remplies par l’IA sur la base de modèles similaires. Par exemple, des diagrammes de flux pour des parties assez évidentes du flux comme la connexion ou l’enregistrement peuvent souvent être entièrement générés par la machine.
Étape 4 – Wireframes
Les wireframes basse fidélité sont un peu difficiles, mais si le diagramme de flux existe déjà, chaque nœud peut être développé en wireframe.
Les plus faciles – une fois de plus, ils peuvent être préremplis et prêts pour un ajustement humain. Des flux plus complexes nécessiteraient que l’IA apprenne de nombreuses manières différentes de réaliser une tâche similaire, par exemple:
L’utilisateur achète un produit à partir d’une application. Pour bien comprendre le processus, nous devons replacer le contexte de l’IA sur la façon dont ce processus peut être différent. Alors, comparons-le à des milliers d’autres applications de commerce électronique et voyons. Bien sûr, ces entreprises ne nous donneront pas leurs données, nous pouvons simplement donner à notre robot une carte de crédit et le laisser acheter des choses dans chacun des magasins, puis ignorer cette dernière étape de confirmation.
Ça va bien sûr un peu loin et ce n’est pas vraiment un bon choix pour l’instant;)
Pourtant, beaucoup de wireframing (en particulier les plus évidents) peuvent simplement être générés. Et si nous ajoutons suffisamment de flux existants (sous forme de wireframes) au système, il peut proposer un processus de vérification (processus entier) pour nous afin que nous puissions seulement l’ajuster, au lieu de construire chaque filaire à partir de zéro.
Étape 5 – Conceptions haute fidélité
Avec la conception d’interface utilisateur, il existe deux façons possibles ici. Si nous parlons de ce « style » vraiment créatif et spécifique au produit par lequel les gens se souviendront du produit, il est probablement préférable de laisser un humain (avec un bon œil le faire).
Et si nous voulons quelque chose de «délicieux», nous pouvons demander à l’IA d’analyser d’autres conceptions délicieuses sur Dribbble et d’essayer de les reproduire. Mais cela conduirait à ce que tous les projets soient presque identiques, car la machine n’innovait pas. Il utiliserait simplement ce qui est déjà populaire, comme ces innombrables exemples de Neumorphism conçus par l’IA sur Dribbble (je ne crois toujours pas que les vrais humains en aient fait autant 😉
Mais même dans ce cas, l’IA peut aider en identifiant les désalignements de la grille (même ceux à 1 point), en comptant le nombre de polices sur les plans de travail et dans le document, etc.
Il peut également vérifier l’alignement « optique » du texte sur les boutons, car c’est en quelque sorte l’un des éléments les plus problématiques de toute interface utilisateur.
Étape 5.5 – Conception de systèmes + IA
Cependant, pour tous les produits «pilotés par les données», qui sont lourds de tableaux de bord, de tableaux et de graphiques, l’IA peut utiliser un système de conception pour générer des représentations parfaites et haute fidélité de ces systèmes.
Si nous lui fournissons un ensemble de directives (ce qui est certainement un système de conception) et des structures filaires qu’il pourrait comprendre, la plupart du processus peut devenir automatisé. Il s’agit essentiellement de placer des blocs préfabriqués sur une toile et de tout garder dans la grille. Ce processus est assez ennuyeux et répétitif pour un humain, mais l’IA pourrait le faire en quelques secondes.
Si le résultat était un fichier qu’un outil de conception ordinaire peut lire, un concepteur humain peut effectuer des ajustements «créatifs», mais encore une fois – la plupart du travail serait effectué ici.
Pour des travaux plus créatifs comme des pages de destination ou des applications non génériques très spécifiques, je pense que nous serons sûrs de supposer que les humains feront toujours un bien meilleur travail. Il y avait un démarrage d’IA qui était censé générer de magnifiques conceptions de sites Web sans aucune intervention de l’utilisateur (mais pas à partir de modèles non plus). Ça a échoué.
Étape 6 – Prototypage
Tout comme avec les organigrammes, le prototypage est un peu plus difficile. Principalement parce que l’IA prendra un peu plus de temps pour saisir le contexte d’actions très similaires, conduisant à des résultats différents.
Sur un écran, le bouton «suivant» peut faire une chose, mais sur un autre écran, l’action peut être complètement différente.
Un prototypage précis et de bas niveau serait donc trop compliqué pour faire confiance à l’IA. Il y aurait trop de corrections nécessaires, et bien sûr vous pouvez enseigner l’IA en la corrigeant, mais dans le cas de dizaines sinon de centaines d’éléments réticulés entre eux, il peut s’avérer assez difficile de bien faire.
Cela peut cependant fonctionner pour un système ou une application très simple, car bien sûr, encore une fois, ces flux évidents peuvent également être automatisés dans la partie prototypage. Savoir comment fonctionne un flux typique « oublié mon mot de passe » (en supposant que vous ne vous êtes pas encore rendu sans mot de passe), l’IA peut le reproduire avec une précision assez élevée.
Étape 7 – Micro-interactions / transitions
Je pense que l’animation et l’interaction seront l’une des dernières parties du design à succomber aux machines. Twitter pour se rafraîchir (mon exemple préféré) est quelque chose que l’IA aurait pu trouver par accident peut-être.
Mais tous les moments de «petits délices» issus de belles transitions et micro-interactions sont très fortement liés à notre monde physique. Avec des sensations de rétroaction haptique pendant que nous activons une option, ou même le fait qu’il nous faut du temps pour glisser avec notre doigt.
Et lorsque nous le faisons, «sentons-nous» que la fenêtre vole sur le côté lorsque nous glissons? Beaucoup de ces délicieux moments sont encore à découvrir, mais je crois que ce seront les humains qui les découvriront, car même un changement d’une milliseconde dans une animation peut transformer ce que nous ressentons à ce sujet.
Toutes les choses qui ajoutent cette touche personnelle et ce style à un produit ne seront probablement pas remplacées par l’IA. Les gens adorent ces éléments (en particulier les illustrations dédiées) car ils rendent le produit beaucoup plus facile à mémoriser et à associer. La plupart des produits numériques utilisant des principes esthétiques très similaires, un style visuel dédié à ces éléments «personnels» peut faire ressortir le produit.
Il existe bien sûr des pièces humaines prédéfinies et des bibliothèques d’illustrations populaires. L’IA pourrait les utiliser pour générer des images pour nous en quelques secondes. Nous pourrions lui apprendre quelle émotion vient de quelle position du personnage ou de ses membres.
Mais ce n’est pas pareil. Je pense que les illustrations génériques et pré-faites ont l’effet inverse. Plus ils deviennent populaires, plus ils ressemblent à utiliser le même modèle de stock et prétendent qu’elle travaille dans notre entreprise.
Nous aurons besoin d’illustrateurs, de photographes et de modèles à l’avenir.
Il ne fait aucun doute que l’IA transformera le monde. Bien que nous ne sachions toujours pas si ces changements seront finalement bons, la plupart d’entre eux nous feront gagner beaucoup de temps. J’ai déjà mentionné que de nombreuses personnes perdaient leur objectif de vie en raison de vacances permanentes.
Mais les tâches ennuyeuses et répétitives devraient être automatisées, et je pense que bon nombre de ces processus peuvent être entièrement ou partiellement repris par l’IA dans un avenir proche.
Mais chaque fois que nous avons besoin d’une pensée créative ou d’une idée vraiment innovante, elle viendra toujours de nous – les humains. La bonne chose est qu’avec l’intelligence artificielle éliminant toutes les tâches ennuyeuses de l’équation, nous pouvons nous concentrer sur encore plus d’innovation et faire avancer l’industrie!
