Principes d'UX pour les logiciels professionnels intégrant de l'IA

L’intelligence artificielle est de plus en plus intégrée dans les logiciels professionnels, offrant des gains en efficacité, en précision et en automatisation. Cependant, pour que ces logiciels soient réellement utiles et acceptés par les utilisateurs, il est essentiel de respecter certains principes d'expérience utilisateur (UX). Voici quelques principes clés pour concevoir des logiciels professionnels basés sur l'IA, avec l'objectif de renforcer la confiance, l’efficacité et la transparence.

1. Respecter la responsabilité et le rôle de l’utilisateur

Les algorithmes d’IA ne sont pas parfaits ; ils font des erreurs et nécessitent souvent des ajustements. L’utilisateur, qui est responsable des décisions prises à partir des résultats fournis par l’IA, doit donc être informé, soutenu et capable de superviser les résultats de l’algorithme.

• Supervision des résultats : Tout processus métier fondé sur l'IA doit offrir à l'utilisateur un moyen de surveiller et de corriger les résultats via des dashboards paramétrables. Ces outils de suivi permettent de détecter rapidement les erreurs et d’apporter des ajustements au besoin.

• Transparence des données : L’utilisateur doit comprendre quelles données ont été utilisées par l’algorithmepour générer un résultat. Cette transparence est cruciale pour lui permettre de vérifier la pertinence des informations et d’identifier des données potentiellement manquantes ou erronées.

• Saisie et correction des données : Dans de nombreux systèmes d’information, il manque parfois des données nécessaires au bon fonctionnement des algorithmes. Pour y remédier, le logiciel doit inclure des écrans de saisie paramétrables pour que l'utilisateur puisse ajouter ou corriger les données si nécessaire.

• Score de confiance et estimation de l’erreur : Pour une prise de décision éclairée, l’utilisateur doit pouvoir consulter un score de confiance ou une estimation de l’erreur associée au résultat de l’IA. De plus, le système doit signaler lorsqu'il opère hors de sa zone de fonctionnement nominale, par exemple, lorsque les données traitées sont significativement différentes des données d'entraînement.

• Explicabilité des résultats : L’utilisateur, souvent tenu de justifier les décisions issues de l’IA, doit recevoir des explications compréhensibles sur les résultats. Cette explicabilité est particulièrement importante lorsque le logiciel propose des recommandations ou des décisions automatisées.

• Influence sur les résultats en masse : Pour éviter que l’utilisateur ait à corriger chaque résultat individuellement, le logiciel doit fournir des outils permettant d’influencer en masse les résultats dans une direction souhaitée. Cela simplifie les ajustements et optimise l’efficacité du travail de l’utilisateur.

2. Penser la performance durable

Une IA efficace aujourd’hui peut devenir obsolète demain si elle n’est pas conçue pour s’adapter aux changements. L’évolution des données et des environnements d’utilisation impose une attention particulière à la performance durabledes logiciels intégrant l’IA.

• Alignement des métriques sur les résultats métier : La mesure utilisée pour évaluer la performance de l’algorithme doit être étroitement corrélée aux KPI métier que l’entreprise souhaite améliorer. Une métrique déconnectée des objectifs réels peut conduire à des résultats satisfaisants sur le papier mais inefficaces en pratique.

• Gestion du drift des données : Les données des entreprises évoluent naturellement au fil du temps, un phénomène connu sous le nom de "drift". Pour garantir la pertinence des modèles de machine learning, il est nécessaire de programmer un réapprentissage régulier des modèles, afin de les ajuster aux nouvelles données et réalités.

• Possibilité de désactivation en cas de besoin : Dans certaines situations exceptionnelles, il peut être prudent de prévoir un mode "débrayable", permettant de désactiver temporairement le système d’IA si le contexte d’utilisation change radicalement (par exemple, pendant une crise telle que la COVID-19). Ce dispositif garantit que l’IA ne compromet pas la performance métier en période de perturbation.

L’utilisateur au centre : IA explicable et contrôlable

Ces principes de design illustrent un point essentiel : dans les logiciels professionnels intégrant de l'IA, le choix de l’algorithme ne doit pas uniquement viser la performance brute. Il doit aussi prendre en compte la capacité de l’IA à fournir des explications compréhensibles et des moyens d’influence aux utilisateurs.

L’IA doit rester un outil contrôlé et supervisé par l’utilisateur, plutôt qu’une "boîte noire" dont les décisions ne peuvent être remises en question. Les systèmes d'IA conçus pour fonctionner sans supervision humaine sont, dans le meilleur des cas, des outils limités… et, dans le pire des cas, des outils dangereux. La supervision humaine reste indispensable pour garantir des décisions justes, adaptées et éthiques.

Conclusion : L'importance d'une IA responsable et centrée utilisateur

L’intégration de l’IA dans les logiciels professionnels ouvre des perspectives fantastiques, mais elle impose également des responsabilités nouvelles. En concevant des logiciels qui respectent ces principes d'UX, les entreprises peuvent déployer des solutions IA qui améliorent non seulement la performance, mais aussi l'expérience utilisateur, la transparence et la sécurité.

En plaçant l’utilisateur et la performance durable au cœur de la conception, les logiciels d’IA peuvent ainsi remplir leur promesse : apporter une réelle valeur ajoutée aux entreprises, tout en garantissant un contrôle et une compréhension complète de l’outil.