Alors que l’IA démocratise le développement de produits, le design permet de sortir du lot. Mais à quoi ressemble un « bon » design, et qu’est-ce que cela signifie pour notre métier ?
Partager Qu'est-ce qu'un bon design à l'ère de l'IA ?
Illustrations de Jiyung Lee
Tout comme l'arrivée de l'iPhone en 2007 a marqué le début d'une nouvelle ère de conception axée sur le mobile, l'IA souligne ce que nous savons être vrai : il faut du temps et une bonne dose d'expérimentation pour découvrir les modèles de design qui permettront de libérer tout le potentiel d'une nouvelle technologie. Au début de l'ère mobile, de nombreuses entreprises se contentaient de transposer leurs expériences de bureau existantes sur des écrans plus petits dans une course à l'adaptation. Aujourd'hui, nous nous trouvons à un point d'inflexion similaire. Nous observons déjà un afflux de chatbots simples et de solutions basées sur des modèles qui, bien que légèrement maladroits, débordent de potentiel. En tant que designers, il nous appartient de libérer ce potentiel grâce à des interactions riches, des gestes intuitifs et des modèles adaptés au support, comme nous l'avons fait pour le mobile.
La capacité de l'IA à générer du code, des designs et même des applications entières à partir de simples invites permettra aux équipes de passer du concept à la création plus rapidement que jamais, tout en invitant un plus grand nombre de personnes à participer à ce processus. À l'avenir, le design jouera un rôle encore plus important pour faire ressortir ces produits. Mais à quoi ressemble un bon design à l'ère de l'IA ? Et comment guider une équipe dans cette voie alors que la technologie évolue si rapidement ?
Chez Figma, nous examinons activement ces questions. Nous pensons que l'IA représente une formidable opportunité pour les designers, mais pour réaliser son plein potentiel, il faudra une compréhension approfondie de ce qui fait un bon design. Au lieu de suivre les dernières tendances ou de créer pour le simple plaisir de la technologie, nous devrions ancrer notre travail dans les principes immuables de notre métier : l'empathie, la créativité et la volonté de répondre aux besoins concrets des utilisateurs.
Dans les perspectives suivantes de nos designers, nous explorons ces questions et partageons nos réflexions sur l'avenir du design à l'ère de l'IA. De l'établissement de bases algorithmiques à l'imagination de nouveaux modèles de co-création, nous examinons comment nous créons des produits alimentés par l'IA qui ne se contentent pas d'automatiser le design, mais l'améliorent, et nous expliquons pourquoi nous pensons que le rôle du designer, quelle que soit la façon dont il évolue, est plus important que jamais.
La codification des principes fondamentaux d'un bon design
Lorsque nous avons commencé à développer notre fonctionnalité d'IA pour générer une première ébauche d'interface utilisateur à l'aide de systèmes de design, nous savions que nous devions enseigner à l'IA les mécanismes d'un bon design. Pour cela, nous avons notamment dû exprimer notre propre définition du terme « bon ». Comme de nombreux autres produits d'IA, Make Designs utilise de manière créative de grands modèles de langage (LLM) pour effectuer des tâches. Basés sur le texte par nature, les LLM sont extrêmement utiles pour des tâches comme l'écriture ou le codage, qui sont orientées texte, mais il faut plus pour qu'un LLM produise un bon travail visuel, tel que le design de l'interface utilisateur.
Nous nous sommes rapidement rendu compte que nous ne pouvions pas nous contenter d'un ensemble de règles de design exhaustives. Non seulement il est impossible de définir chaque détail de ce qu'est le « bon » dans des directives finies, mais même si nous le pouvions, les limites de jetons font qu'il est techniquement impossible de fournir à l'IA un ensemble monstrueux de règles. Au lieu de cela, nous avons dû réduire les principes d'un bon design à un ensemble restreint, mais puissant de lignes directrices qui s'appliquent généralement à toutes les UI.
Cela m'a ramené à l'époque où j'enseignais le design. Lorsque vous enseignez, vous êtes obligé de déconstruire votre propre compréhension intuitive en quelques principes clairs que quelqu'un d'autre peut utiliser. Le véritable défi réside dans la recherche de règles qui soient claires, concrètes et instructives, tout en étant fiables pour n'importe quel cas d'utilisation. Ces deux critères sont souvent contradictoires, d'où la difficulté de ce processus de déconstruction. Des instructions telles que « toujours placer l'action principale en bas d'un écran » ou « toujours mesurer par incréments de 8 px » atteignent cet équilibre : elles sont suffisamment spécifiques pour être applicables dans la pratique, mais suffisamment universelles pour être utiles pour presque toutes les interfaces utilisateur que quelqu'un pourrait vouloir créer. En nous concentrant sur la communication à l'IA de ces vérités de design à fort effet de levier, nous avons pu améliorer considérablement la qualité des résultats de Figma AI en l'espace de quelques semaines seulement.
Les sites Web et les applications peuvent sembler infiniment variés, mais nous avons constaté que presque tous les logiciels que nous utilisons peuvent être réduits à quelques mises en page de base. Bien que cela ait suscité un débat sur l'homogénéité dans l'industrie du design, nous devons également nous rappeler que ces modèles familiers aident les gens à se familiariser avec la technologie et à s'y retrouver. En laissant notre fonctionnalité Make Designs maîtriser d'abord ces compositions fondamentales, plutôt que des permutations sans fin, nous avons pu établir une base solide. Cette base algorithmique est la nouvelle ligne de départ de la création. Comme l'IA produira toujours l'approche standard, la plus conventionnelle, il appartiendra également au designer d'apporter de nouvelles idées. Après tout, une IA entraînée sur le passé ne peut pas inventer l'avenir.
Renforcement de la boucle entre le design et le code
À mesure que les outils d'IA prennent en charge les workflows des designers et des ingénieurs, leurs compétences de base évolueront pour répondre aux exigences de ce nouveau paradigme. Les designers peuvent acquérir davantage de connaissances techniques pour mieux comprendre les capacités et les limites des outils d'IA, tandis que les ingénieurs peuvent acquérir une meilleure compréhension des principes de design pour créer des solutions plus centrées sur l'utilisateur. Si les résultats finaux peuvent se ressembler, la manière d'y parvenir deviendra de plus en plus efficace et collaborative.
Ce rôle est similaire à celui de l'ingénieur de conception d'aujourd'hui. Dans de nombreux cas, un « ingénieur de conception » était au départ un designer qui souhaitait développer ses idées, ou un ingénieur qui souhaitait améliorer l'apparence de son UI. Il a pris le temps de développer de nouvelles compétences, en se tournant vers l'autre discipline. À l'avenir, je vois un plus grand nombre d'entre nous évoluer vers cet archétype de « créateur de produits » aux multiples facettes, des individus créatifs qui peuvent tirer parti de l'IA pour concrétiser leurs visions avec facilité et fluidité. Mais même si les frontières entre les disciplines s'estompent, je crois qu'il y aura toujours une place pour des rôles et des compétences spécialisés. Les designers continueront à créer des expériences utilisateur exceptionnelles, tandis que les ingénieurs se concentreront sur la construction de systèmes robustes et évolutifs. L'IA peut aider en générant des suggestions de mise en page ou des extraits de code, mais l'orientation créative finale et la mise en œuvre technique dépendront toujours de l'expertise humaine. À mesure que l'IA s'intègre davantage dans ce processus, nous pouvons nous attendre à plus de fluidité entre design et développement.
Le pouvoir du pragmatisme
Pour moi, un bon design à l'ère de l'IA consiste à utiliser les technologies actuelles de manière pragmatique et impactante. Il y a tellement de choses à portée de main avec ce que l'IA peut faire de manière fiable à l'heure actuelle. La recherche est l'exemple parfait. Vous passez un temps fou à chercher les bons éléments : fouiller dans les fichiers, demander des liens à vos collègues, essayer de trouver le composant ou la ressource dont vous avez besoin. Grâce à la recherche assistée par l'IA, vous pouvez retrouver instantanément ce dont vous avez besoin en le décrivant simplement. La recherche visuelle va encore plus loin en vous permettant de localiser un design spécifique au sein de votre organisation en téléchargeant simplement une capture d'écran.
La recherche assistée par l'IA a également le potentiel de donner un nouveau souffle aux innombrables explorations de design qui ne voient jamais le jour. De nombreux travaux précieux finissent dans le « cimetière du design » et ne sont plus jamais consultés ni référencés. Mais grâce à la puissance de l'IA, tout ce travail peut être facilement récupéré, servir de source d'inspiration ou contribuer à débloquer votre créativité. En facilitant l'accès et l'apprentissage à partir des travaux antérieurs, l'IA permet aux designers de passer moins de temps à chercher et plus de temps à se concentrer sur l'essence de notre métier : aller plus loin dans le peaufinage et offrir des expériences mieux informées et plus transparentes.
La clé est d'intégrer l'IA à nos processus existants de manière réfléchie et progressive. Au lieu de chercher à tout prix à mettre au point un « assistant IA » omniscient alors que la technologie n'est pas encore vraiment prête, nous devrions nous concentrer sur la valeur que l'IA peut fournir de manière fiable dès maintenant. Des fonctionnalités telles que la recherche assistée par l'IA et le renommage automatisé des calques peuvent sembler insignifiantes, mais elles ont le potentiel d'apporter des avantages concrets et tangibles à nos processus de travail quotidiens. En commençant par ce qui fonctionne de manière fiable et en apprenant rapidement par itération, nous pouvons laisser le rôle de l'IA s'étendre régulièrement au rythme de l'évolution de ses capacités au fil du temps. Cette approche progressive ouvre la voie à des applications d'IA plus avancées à l'avenir, en veillant à ne pas aller trop loin et à ne pas risquer d'être déçus à court terme.
Appui sur un modèle de co-création
Cet article fait partie de The Prompt, un magazine en ligne conçu par Chloe Scheffe et imprimé par Figma.
Mon équipe revient sans cesse sur cette idée de « co-création ». Plutôt que des outils cloisonnés qui produisent des résultats sans contexte, nous avons besoin d'une IA qui anticipe intelligemment nos besoins et s'adapte de manière complémentaire. Ce qu'il faut retenir, c'est que l'IA ne sera utile que dans la mesure où elle est consciente de ce que vous faites au quotidien. Pour l'instant, nous compensons en invitant les utilisateurs à fournir davantage de contexte, mais nous avons besoin d'une IA qui connaisse de manière proactive nos objectifs spécifiques, nos systèmes de design établis, nos travaux antérieurs et le contexte de nos projets.
Ce type de design ne se contente pas de servir. Il collabore, offrant un modèle de co-création où l'outil enrichit votre processus créatif au lieu de simplement l'automatiser. Par exemple, au lieu de tout créer à partir de zéro, l'IA doit améliorer les choses au fur et à mesure que vous travaillez, un peu comme Copilot de GitHub aide les développeurs. Elle ne doit pas faire le travail à votre place, mais travailler avec vous pour donner vie à vos idées. Cette approche nous permet de passer du rôle de simple utilisateur à celui de créateur, en collaborant avec une IA qui comprend et soutient réellement nos workflows.
Imaginez que vous venez de terminer une session de planification dans FigJam, où une IA peut instantanément saisir les notes de réunion, les priorités et les actions marquées sur vos tableaux. À partir de là, elle pourrait suggérer intelligemment « Créer une feuille de route visualisant ces initiatives du T3 » ou « Rédiger un diaporama résumant les points clés ». Elle intégrerait alors ces résultats avec les styles, méthodes et langages visuels spécifiques de votre équipe en indexant vos travaux antérieurs. Il ne s'agit pas de régurgiter des modèles génériques, mais d'étendre la méthode de travail spécifique de votre équipe.
Découvrez le reste de The Prompt, un magazine disponible en ligne et dans le Figma Store en édition limitée.
