Au-delà de l'IA générative : libérer tout le potentiel de la conception UX dans les produits basés sur l'IA

Imaginez un paysage de l'IA où les expériences ne sont pas seulement guidées par des algorithmes, mais façonnées par une conception centrée sur l'humain. L'UX ne se contente pas d'affiner les résultats de l'IA, mais informe ses fondations mêmes, guidant les systèmes pour qu'ils soient plus intuitifs, éthiques et centrés sur l'utilisateur dès le départ.

C'est la promesse de l'UX dans la conception de produits d'IA - une chance d'aller au-delà des données brutes et de l'automatisation pour créer des expériences basées sur l'IA qui ne sont pas seulement fonctionnelles, mais aussi significatives, transparentes et profondément humaines.

Ce blog explore la manière dont l'UX peut transformer les produits pilotés par l'IA, en s'assurant qu'ils sont techniquement efficaces et réellement conviviaux. Il se penche sur les principes de conception de systèmes d'IA compréhensibles, adaptables et émotionnellement résonnants.

Il énumère en outre des lignes directrices essentielles pour les concepteurs UX qui naviguent dans le paysage évolutif de l'IA - créant des produits où l'IA et l'intuition humaine fonctionnent ensemble de manière transparente pour produire un impact réel.

"Récemment, les concepteurs UX ont eu tendance à se concentrer principalement sur la maîtrise des outils d'IA pour gagner en efficacité. Cependant, le véritable pouvoir de l'IA ne réside pas seulement dans l'accélération des processus, mais dans la résolution de problèmes complexes et la fourniture d' expériences utilisateurexceptionnelles. En tant que concepteurs UX, nous devons nous orienter vers l'utilisation de l'IA pour comprendre le comportement des utilisateurs, personnaliser les interactions et anticiper les besoins des utilisateurs de manière proactive."

Importance de la recherche utilisateur en matière d'IA : Combler le fossé entre les personnes et les ordinateurs

La recherche sur l'utilisation de l'IA nous permet de comprendre l'interaction dynamique entre les utilisateurs et les systèmes intelligents. Contrairement à la recherche traditionnelle qui se concentre uniquement sur le comportement humain, la recherche sur les utilisateurs de l'IA se penche sur les subtilités de l'interaction entre les personnes et les produits de l'IA. Il s'agit d'examiner non seulement les préférences et les problèmes des utilisateurs, mais aussi la manière dont les algorithmes d'IA interprètent les données des utilisateurs et y répondent.

L'homme et l'ordinateur sont-ils dans la même catégorie ?

Il est essentiel d'adopter une approche centrée sur l'humain pour la recherche sur les utilisateurs de l'IA, en tenant compte des capacités de l'IA et des nuances de la cognition et du comportement humains. En comprenant l'interaction unique entre les personnes et les ordinateurs, les concepteurs UX peuvent créer des expériences qui semblent intuitives, fluides et autonomes. Les concepteurs peuvent tirer parti de l'IA pour comprendre les interactions entre les utilisateurs et les systèmes et analyser l'efficacité d'un chatbot dans une application de service à la clientèle.

La recherche traditionnelle sur les utilisateurs se concentre sur les préférences des clients, les points de douleur et la satisfaction à l'égard des interactions de service. En revanche, la recherche sur l'IA va plus loin, en analysant les interactions des utilisateurs avec les chatbots et la manière dont l'IA interprète les données et y répond. Comprenons mieux cela à l'aide d'un exemple. Prenons le cas de James, qui utilise une application de covoiturage alimentée par l'IA pour se rendre au travail tous les jours. Il s'arrête parfois dans son café préféré en chemin. Si le système ne tient pas compte de ses habitudes de déplacement, il doit adapter son itinéraire de temps en temps, ce qui le frustre.

La recherche traditionnelle sur les utilisateurs pourrait se concentrer sur l'identification du fait que les utilisateurs veulent des suggestions d'itinéraires rapides et précises. Cependant, la recherche sur l'utilisation de l'IA va plus loin et révèle que James attend du système qu'il apprenne de ses habitudes et prédise ses préférences. Les chercheurs ont découvert que l'algorithme d'IA donne la priorité à l'itinéraire le plus court sans tenir compte des déviations basées sur le comportement de l'utilisateur. En analysant les données d'interaction, ils ont identifié le besoin d'une fonction d'apprentissage personnalisé dans le système. Le système est continuellement amélioré pour reconnaître et s'adapter à des modèles tels que les cafés préférés de James. En outre, une boucle de rétroaction est introduite, permettant aux utilisateurs d'affiner directement les prédictions de l'IA.

Désormais, lorsque James ouvre l'application, celle-ci lui suggère automatiquement son itinéraire préféré, y compris l'arrêt au café les jours où il s'y rend habituellement. Cette amélioration ne se contente pas de rationaliser l'expérience utilisateur ; elle renforce la confiance et l'engagement en alignant les capacités de l'IA sur les attentes de James, comblant ainsi le fossé entre les habitudes humaines et la logique de la machine.

Le champ d'application de la recherche sur l'utilisation de l'IA

Pour comprendre la portée de la recherche utilisateur en matière d'IA, imaginons une entreprise qui décide d'utiliser un chatbot pour répondre aux questions de ses clients sur ses produits. Dans ce scénario, le champ d'application de la recherche utilisateur en IA comprendrait :

• L'analyse de l'interaction avec l'utilisateur : Les chercheurs observeraient la manière dont les utilisateurs interagissent avec le chatbot, y compris la nature des requêtes, le langage utilisé et le contexte.
  
  
• Évaluation de la réponse de l'algorithme : Simultanément, les chercheurs analyseront la manière dont l'algorithme d'IA interprète les données de l'utilisateur et y répond. Ils examineront la précision des réponses du robot, sa capacité à comprendre les requêtes en langage naturel et son efficacité à fournir des informations ou une assistance pertinentes.
  
  
• Intégration du retour d'information : Les chercheurs recueilleront des informations sur l'expérience des utilisateurs en matière d'interaction avec le chatbot. Cela engloberait non seulement leur niveau de satisfaction, mais aussi leur perception de la compréhension et de l'utilité du chatbot.
  
  

• Amélioration itérative : Sur la base des informations recueillies lors de l'analyse des interactions avec les utilisateurs et de l'évaluation des réponses des algorithmes, les concepteurs et les développeurs améliorent de manière itérative les capacités du chatbot. Il peut s'agir d'affiner les algorithmes de traitement du langage naturel, d'élargir la base de connaissances du robot ou d'améliorer sa capacité à traiter des requêtes complexes.

Paramètres de conception des produits pilotés par l'IA

Examinons les éléments dont les concepteurs doivent tenir compte lorsqu'ils conçoivent des produits à l'aide de l'IA.

Approche de la conception centrée sur l'humain : Lors de la conception de produits pilotés par l'IA, il est essentiel d'impliquer les utilisateurs finaux dans le processus de conception dès le départ, en sollicitant leurs commentaires et en intégrant leurs idées dans le cycle de développement du produit.

En plaçant les besoins et les expériences des utilisateurs au premier plan, les concepteurs peuvent créer des produits pilotés par l'IA qui sont véritablement transformateurs et qui trouvent un écho profond chez les utilisateurs.

Identifier plusieurs paramètres pour la formation et le suivi : Définir des paramètres clairs pour la formation et le suivi des performances du système. Au lieu de se concentrer uniquement sur les mesures de précision, envisagez un éventail plus large de critères qui s'alignent sur les objectifs de l'expérience utilisateur.

Par exemple, des mesures telles que le temps de réponse, l'engagement de l'utilisateur et les taux d'achèvement des tâches peuvent fournir des indications précieuses sur l'efficacité des interactions pilotées par l'IA.

Comprenez les limites de votre ensemble de données et de votre modèle : Les modèles d'IA ne valent que ce que valent les données utilisées pour les entraîner. Les concepteurs UX doivent comprendre les limites de l'ensemble des données et des modèles, y compris les biais et les inexactitudes potentiels.

Effectuez une analyse et une validation approfondies des données pour vous assurer que le système d'IA fonctionne de manière fiable avec des populations d'utilisateurs et des cas d'utilisation variés.

Tester, tester, tester : Les tests font partie intégrante du processus de conception UX, en particulier en ce qui concerne les produits pilotés par l'IA. Les concepteurs doivent effectuer des tests d'utilisabilité rigoureux, des tests A/B et des simulations dans le monde réel pour évaluer l'efficacité des interactions de l'IA et identifier les points à améliorer. Améliorer la conception en fonction des commentaires des utilisateurs et continuer à affiner les algorithmes d'IA afin d'améliorer l'expérience globale de l'utilisateur.

Contrôler et mettre à jour en permanence le système après son déploiement : Le travail ne s'arrête pas une fois que le produit piloté par l'IA est déployé. Le suivi et l'itération continus sont essentiels pour garantir que le système reste efficace et s'adapte à l'évolution des besoins et des préférences des utilisateurs.

Recueillez les commentaires des utilisateurs, analysez les schémas d'utilisation et intégrez de nouvelles données pour affiner les algorithmes d'IA et optimiser l'expérience utilisateur au fil du temps.

"Les concepteurs UX ont une occasion unique de façonner l'avenir des produits pilotés par l'IA en adoptant une approche holistique qui va au-delà de la simple maîtrise des outils. Donner la priorité à la recherche utilisateur en matière d'IA, à la conception centrée sur l'humain et à des facteurs clés tels que les métriques, les limites de données, les tests et le suivi aide les concepteurs à construire des produits d'IA efficaces et transformateurs."

Continuons à repousser les limites du design UX et à exploiter tout le potentiel de l'IA pour créer des expériences qui ravissent, inspirent et responsabilisent les utilisateurs.