Conception axée sur l’expérience d’utilisateur
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L’expérience de l’utilisateur (EU) est un terme délicat car il peut être utilisé à la fois au sens large et au sens étroit :
- Certains utilisent l’EU pour désigner l’ensemble du processus de conception qui vise à améliorer l’expérience de l’utilisateur.
- D’autres utilisent l’EU pour faire référence à la recherche des utilisateurs ou aux essais de convivialité ou aux aspects de conception d’interaction de l’interface.
L’AI est une partie du processus de conception et elle est donc souvent chapeautée par l’EU.
Même s’il ne s’agit que d’une partie parmi un certain nombre d’autres éléments comme la recherche sur la conception, les essais de convivialité, la conception de l’interface et de l’interaction, l’IA est le fondement d’une bonne conception.
Les architectes de l’information travaillent à créer des structures de contenu utilisables à partir d’ensembles complexes d’information. Pour ce faire, ils utilisent de nombreuses méthodes de conception centrées sur l’utilisateur, comme des tests de convivialité, des recherches et des créations personnalisées et des diagrammes de flux d’utilisateurs (pour n’en nommer que quelques-uns). [...] L’EU s’appuie sur les fondements de l’AI dans le but de faire passer cette expérience au niveau supérieur, tant sur le plan créatif qu’émotionnel.
L’AI constitue le squelette de tout projet de conception. Les éléments visuels, la fonctionnalité, l’interaction et la navigation sont conçus selon les principes de l’architecture de l’information. Le fait est que même des éléments de contenu convaincants et une conception puissante de l’interface utilisateur peuvent échouer sans une AI appropriée. Le contenu non organisé rend la navigation difficile et non explicite, de sorte que les utilisateurs peuvent facilement se perdre et se sentir agacés. Si les utilisateurs font face à une première mauvaise interaction, ils peuvent ne pas donner une seconde chance à votre produit.
La façon dont cela affecte l’AI
L’ambiguïté du terme EU peut créer des problèmes pour l’AI des façons suivantes :
- Une organisation ou un projet peut faire appel à une personne ou à une équipe de spécialistes de l’EU pour travailler à un projet de conception en supposant que l’intelligence artificielle fait partie de l’ensemble d’expertise lorsque ce n’est pas le cas.
- La popularité du terme EU peut faire oublier aux décideurs que l’AI est une partie essentielle du processus de conception.
De plus, les tests d’EU peuvent introduire involontairement un biais, ce qui pourrait avoir une incidence sur les recommandations faites concernant l’AI du site ou du contenu.
Les éléments inclus dans les études de tri des fiches influent sur les résultats. Évitez les biais en choisissant des éléments qui représentent proportionnellement vos offres.
Il n’est pas facile de rédiger des tâches pour un test de convivialité. Comme tout chercheur expérimenté peut vous le dire, la façon dont la tâche est rédigée a une incidence directe sur le succès de l’étude. Si vous donnez de mauvaises instructions aux participants à l’étude, vous pouvez les biaiser et changer complètement le résultat de l’étude. Au mieux, vous n’apprendrez pas grand-chose et l’étude ne reflétera pas très bien l’utilisation en situation réelle. Au pire, vos « conclusions » seront directement trompeuses et vous feront empirer le produit, plutôt que de l’améliorer.
L’effet de faux consensus fait référence à la tendance des gens à supposer que les autres partagent leurs croyances et se comporteront de la même façon dans un contexte donné. Cette hypothèse peut amener les professionnels de l’EU à prendre de mauvaises décisions de conception. Reconnaissez votre vulnérabilité et établissez des contrôles.
Les concepteurs sont vulnérables aux mêmes préjugés cognitifs que les utilisateurs. Le contexte dans lequel vous présentez un problème peut fausser vos choix de conception.
À retenir
- Lorsque des disciplines et des expertises spécifiques comme l’AI sont absorbées par des termes ambigus comme l’EU, les projets numériques risquent de se construire sur des terrains fragiles, sans une structure adéquate et un fondement durable.
- Sans créer d’espace distinct pour l’AI dans les conversations, la dotation et les flux de travail, un projet d’EU pourrait recueillir toutes les bonnes recherches, générer des solutions possibles et même les mettre à l’essai avec le tri de fiches, mais ne pas tenir compte des perspectives et des principes qui relient des systèmes d’information disparates de façon significative.
- Il ne suffit pas d’identifier la langue de vos utilisateurs par la recherche et le tri des fiches, puis de construire un système à partir de là. Pour créer un système cohérent, un architecte de l’information doit analyser ces données et faire des choix et des décisions en matière d’étiquetage et de structure qui reflètent le contenu de l’ensemble du système (ce qu’un utilisateur n’est jamais capable de voir, car on ne lui donne qu’un petit aperçu du contenu).
- Les utilisateurs devraient avoir une voix, mais vous ne pouvez pas construire des systèmes cohérents fondés sur une vision étroite d’un problème par un utilisateur.
- Vous avez besoin d’une perspective qui devrait être appliquée par l’intermédiaire de l’AI.
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