- Les designers d’interface explorent de nouvelles expériences utilisateur inédites
- Comme aux débuts des interfaces tactiles sur mobile, nous sommes dans une phase où tout le monde expérimente et apprend à collaborer avec l’IA
- Dès qu’un petit cas de réussite apparaît, l’ensemble du secteur l’adopte presque immédiatement
- En examinant plusieurs modèles innovants qui définissent les interfaces IA, on peut tenter d’anticiper la direction à venir
1. Le paradigme conversationnel (ChatGPT)
- Idée clé : les humains peuvent exprimer facilement des idées complexes par la conversation
- Impact : la conversation s’est imposée comme l’axe fondamental de l’interaction humain-IA
- Quand GPT n’existait que dans une console pour développeurs, son adoption grand public restait limitée
- Le passage à une approche conversationnelle naturelle a suscité un intérêt explosif
- Les interactions fondées sur la conversation ont de fortes chances de continuer à jouer un rôle majeur à l’avenir
2. La transparence des sources (Perplexity)
- Idée clé : sans sources explicites, il est difficile pour les utilisateurs de faire confiance aux réponses de l’IA et de les vérifier
- Impact : dans les outils d’IA dotés de fonctions de recherche et d’investigation, la citation des sources est devenue une exigence de base
- Aux débuts de ChatGPT, l’absence d’indication sur l’origine des informations posait problème
- Perplexity a renforcé la fiabilité des réponses d’IA en affichant des sources en temps réel
- Ce modèle se diffuse rapidement dans divers outils de recherche IA
3. L’intégration créative (Claude Artifacts)
- Idée clé : au-delà de la simple génération de texte dans une conversation, il est possible de produire des livrables structurés et réutilisables
- Impact : l’IA ne se limite plus à générer des idées, elle permet des workflows créatifs où elle produit directement des résultats exploitables
- Avec Artifacts, il était possible de générer via la conversation avec l’IA des livrables immédiatement utilisables
- Cela offre une expérience où l’IA occupe une place centrale dès la phase d’idéation et affine le résultat avec l’utilisateur au fil de l’échange
- À l’avenir, ce type de processus de génération conversationnelle devrait davantage se développer via son intégration à d’autres outils ou plateformes
4. Les interactions naturelles (saisie vocale)
- Idée clé : parler à voix haute permet de transmettre un contexte bien plus riche que la saisie au clavier
- Impact : l’IA peut comprendre immédiatement un éventail d’informations plus large, et l’utilisateur peut développer ses idées plus librement
- Les anciens assistants vocaux étant peu fiables, les attentes vis-à-vis de la saisie vocale étaient faibles
- Mais le niveau de reconnaissance vocale de l’IA s’est amélioré, au point de permettre de transmettre rapidement un véritable « flux de pensée »
- Comme il est plus facile de brainstormer ainsi qu’en écrivant, cette approche attire l’attention comme une compétence créative de nouvelle génération
5. L’intégration au workflow (Cursor IDE)
- Idée clé : intégrer profondément l’IA dans l’environnement de travail habituel des utilisateurs peut démultiplier la productivité
- Impact : l’IDE combine l’écriture de code et la conversation avec l’IA pour offrir une nouvelle expérience de développement
- Dans Cursor IDE, l’IA peut accéder directement au système de fichiers et appliquer immédiatement ses résultats au code
- Quand des blocages viennent d’une mauvaise compréhension du codebase existant, l’IA peut les expliquer sur-le-champ et accélérer le développement
- Les sorties sont fournies sous une forme immédiatement exploitable, ce qui réduit les étapes supplémentaires de copier-coller
6. Les fonctions d’assistance périphériques (bouton Grok sur X)
- Idée clé : il est utile que l’utilisateur puisse obtenir immédiatement l’aide de l’IA lorsqu’il ne comprend pas une information
- Impact : la capacité à interpréter en temps réel l’immense volume d’informations en ligne et à en saisir le contexte devient centrale
- Un bouton Grok est apparu dans le fil X (Twitter), permettant d’obtenir instantanément des informations supplémentaires sur une publication
- L’IA peut analyser immédiatement l’intention d’un post ou son contexte de fond
- Cette approche pourrait à terme s’étendre à l’ensemble du web, voire évoluer vers des fonctions d’assistance au niveau du système d’exploitation
7. La transparence du processus (Deepseek)
- Idée clé : rendre visible le raisonnement de l’IA aide les utilisateurs à mieux comprendre et à mieux faire confiance au résultat
- Impact : en montrant comment l’IA réfléchit, on permet aux humains de vérifier directement les idées intermédiaires ou la logique suivie
- Le modèle R1 de Deepseek a fait parler de lui en exposant la « pensée » de l’IA
- En voyant le processus de réflexion intermédiaire de l’IA, l’utilisateur peut écarter les éléments inutiles ou erronés
- À l’avenir, l’exposition du raisonnement ne sera peut-être pas indispensable, mais elle deviendra au minimum une option consultable à la demande
8. La mise en attente de l’interface (Midjourney)
- Idée clé : se concentrer sur la mise en œuvre de la technologie de base et retarder la construction de l’interface peut aussi être un choix stratégique
- Impact : l’accent est d’abord mis sur l’amélioration de la qualité du modèle d’IA lui-même afin d’apporter une valeur claire aux utilisateurs
- Bien qu’il s’agisse d’un outil de création visuelle, il a d’abord été intégré à Discord sans UI séparée
- Cette approche a permis de concentrer les ressources de développement sur l’amélioration du modèle tout en recueillant rapidement les retours immédiats de la communauté
- Aujourd’hui, Midjourney dispose d’une UI web, mais cette stratégie initiale a servi de tremplin à son succès
Réflexion finale
- Les huit cas ci-dessus constituent des tournants majeurs dans une nouvelle ère de collaboration entre humains et IA
- Ce sont tous des choix de design issus d’expérimentations audacieuses, qui se sont rapidement diffusés pour devenir des standards du secteur
- L’approche conversationnelle, l’intégration aux workflows créatifs ou encore l’exposition du raisonnement du modèle font toutes progresser la collaboration avec l’IA
- C’est précisément le moment où designers, développeurs et créateurs peuvent définir ensemble les interfaces IA
- Il est passionnant d’imaginer quels nouveaux modèles apparaîtront et quelles innovations nous construirons ensuite
1 commentaires
J’aime beaucoup ce genre de contenu.
Hier, j’ai essayé
chat.qwenlm.ai, et l’interface de sélection du modèle m’a paru réussie.À côté de la sélection du modèle, il y a un bouton pour le comparer à d’autres modèles ; quand on clique dessus, une combobox de sélection de modèle s’ajoute en bas.
À ce moment-là, si l’on pose une question, les réponses s’affichent séparément dans les encadrés correspondant à chaque modèle.