L’impact de la psychologie du consommateur sur la conception des produits d’IA

• Les interfaces des produits d’IA sont trop complexes, ce qui les rend difficiles à utiliser pour le grand public
  • Le besoin d’interfaces conviviales et intuitives est en hausse
• Appliquer à l’IA la psychologie des utilisateurs (effet IKEA, paradoxe du choix, effet de bandwagon, effet de dotation, technique du pied-dans-la-porte)

Effet IKEA : The IKEA Effect

• L’effet IKEA désigne le phénomène par lequel les utilisateurs accordent plus de valeur à un produit lorsqu’ils participent à sa création
• Il est similaire à la théorie de l’œuf, mais avec une différence
  • Théorie de l’œuf : si le processus est trop facile, l’utilisateur n’a pas l’impression d’avoir contribué
  • Effet IKEA : l’utilisateur accorde davantage de valeur à ce qu’il a fabriqué lui-même
• Implications pour le design des produits d’IA
  • Les produits d’IA doivent mettre l’accent sur la personnalisation
  • Les assistants IA, chatbots, etc. que l’utilisateur peut configurer et personnaliser lui-même peuvent offrir une satisfaction plus élevée
  • Exemple : si une IA de gestion des e-mails peut être configurée selon le style de l’utilisateur, celui-ci la percevra comme plus précieuse

Paradoxe du choix : The Paradox of Choice

• Trop d’options provoquent de l’anxiété, une paralysie du choix et de l’insatisfaction
  • Dans une étude de 2000, lorsque 6 confitures étaient proposées, 30 % des personnes achetaient, mais lorsqu’il y en avait 24, seulement 3 % achetaient
  • Plus il y a d’options, plus les utilisateurs ont du mal à prendre une décision
• Problèmes dans les produits d’IA
  • Les produits d’IA actuels proposent trop d’options, ce qui crée de la confusion chez les utilisateurs
  • Exemple : l’interface de sélection des modèles de Gemini est trop complexe et nuit à l’expérience utilisateur
  • Il faut une fonctionnalité capable de sélectionner automatiquement le modèle optimal
• Exemples de produits d’IA bien conçus
  • Midjourney : un prompt, un seul modèle d’image, 4 résultats proposés → simple et intuitif
  • Granola : une IA de résumé de réunions avec une interface épurée et un minimum d’entrées utilisateur nécessaires
• L’IA doit réduire la charge pour l’utilisateur et offrir une expérience intuitive
  • Plutôt que d’ajouter trop de fonctions et de paramètres, il est important de concevoir des produits qui permettent d’accomplir facilement la tâche voulue

Effet de bandwagon : The Bandwagon Effect

• Effet de bandwagon : phénomène psychologique par lequel les gens suivent ce que font les autres
  • Exemples : danses TikTok, mode des skinny jeans, ALS Ice Bucket Challenge, etc.
  • Dans les startups, cela favorise la croissance virale et les effets de réseau
• Problèmes des produits d’IA
  • La plupart des produits d’IA actuels manquent de fonctions sociales, obligeant les utilisateurs à explorer chacun de leur côté
  • Exemple : ChatGPT manque de fonctionnalités de réseau permettant aux utilisateurs de partager facilement
  • Sur TikTok, la culture du partage de prompts ChatGPT est très active, mais il n’existe pas de fonction officielle pour la prendre en charge
• Les modèles de génération d’images doivent eux aussi être améliorés
  • La fonction "Explore" de Midjourney permet de voir des images populaires, mais manque de fonctionnalités pour voir les contenus générés par mes amis ou mon réseau
• L’IA est actuellement dans un état de "single player"
  • Il est très probable que davantage de fonctionnalités fondées sur le réseau et la collaboration soient ajoutées à l’avenir
  • Il faut concevoir des produits qui permettent aux utilisateurs de partager plus facilement l’information et d’étendre l’expérience d’usage de l’IA à un environnement social

Effet de dotation : The Endowment Effect

• Effet de dotation : phénomène psychologique par lequel les gens évaluent davantage les objets qu’ils possèdent que leur valeur réelle
  • Dans une étude de 1990, après avoir attribué aléatoirement des mugs ou des stylos puis offert la possibilité de les échanger,
    une tendance est apparue à accorder plus de valeur à l’objet possédé
• Implications pour les produits d’IA : l’importance de la personnalisation
  • Plus les utilisateurs configurent eux-mêmes le produit et accumulent une expérience personnalisée, plus leur attachement au produit augmente
  • Exemple : si une IA pour l’e-mail apprend le style de l’utilisateur, il devient plus difficile d’y renoncer facilement
  • Si Granola fournit des résumés personnalisés en intégrant les retours de l’utilisateur, celui-ci percevra davantage la valeur du produit
  • Les IA émotionnelles (par ex. chatbots NSFW) deviennent elles aussi plus difficiles à remplacer à mesure que le lien personnel avec l’utilisateur s’approfondit
• Un bon design d’IA doit donner l’impression que "ce produit est fait pour moi"
  • Plus l’IA apprend à partir des données utilisateur pour offrir une expérience personnalisée, plus la fidélité augmente
  • Pour maximiser l’effet de dotation, il faut concevoir des produits d’IA qui s’optimisent de plus en plus pour chaque utilisateur

Technique du pied-dans-la-porte : The Foot-in-the-Door Technique

• Technique du pied-dans-la-porte : stratégie psychologique consistant à faire accepter d’abord une petite demande, puis à amener progressivement à accepter une demande plus importante
  • Dans une étude de 1966, les personnes qui avaient accepté d’installer devant chez elles un petit panneau "Drive Carefully"
    ont aussi plus facilement accepté, deux semaines plus tard, une demande d’installation d’un panneau publicitaire plus grand
  • Les entreprises l’utilisent largement, par exemple via l’essai gratuit puis la conversion en abonnement payant
• Exemples d’application aux produits d’IA
  • La plupart des services d’IA utilisent des modèles premium pour encourager le paiement après un essai gratuit
  • Pour amener de nouveaux comportements d’usage avec l’IA, il est efficace de proposer d’abord de petites fonctionnalités puis d’élargir progressivement
• Exemple de l’IA juridique
  • Si une IA juridique automatise tout le travail dès le départ, cela peut susciter un fort rejet dans un secteur juridique conservateur
  • Il faut donc, au début, aider sur des tâches simples comme la revue de contrats, puis, une fois l’utilisateur familiarisé, étendre vers des fonctions plus puissantes comme la rédaction d’ébauches de documents
• Les produits d’IA doivent amener naturellement les utilisateurs à utiliser des fonctions plus puissantes
  • Il est important de concevoir une progression : proposer d’abord des fonctions sans friction, puis permettre une utilisation plus approfondie au fil du temps

Réflexion finale : le problème de la complexité croissante

• Les produits d’IA actuels sont trop complexes
  • Les équipes produit ont tendance à vouloir exhiber toutes les fonctions et possibilités de l’IA
  • Mais un design maîtrisé offre une meilleure expérience utilisateur
• La frontière entre consommateurs et entreprises devient floue
  • Exemples : Cursor, ElevenLabs, Elicit, GPTZero, Granola, HeyGen, Midjourney, Perplexity, Runway, Suno sont
    adoptés à la fois sur les marchés grand public et en entreprise
  • Pourtant, beaucoup de produits d’IA donnent une impression trop orientée entreprise et manquent de design pensé pour le grand public
• Principes clés de la conception des produits d’IA
  • Les utilisateurs veulent des produits simples : une expérience intuitive est plus importante qu’un trop grand nombre d’options
  • Les fonctions doivent être expliquées clairement : il faut concevoir les produits pour que les utilisateurs comprennent facilement ce qu’ils peuvent faire
  • Il faut guider l’utilisateur vers une extension naturelle de l’usage : concevoir le produit pour permettre un accès progressif à des fonctions plus puissantes
• Conclusion
  • Les produits d’IA doivent offrir une expérience intuitive centrée sur le consommateur
  • Il est important de réduire la complexité, de mettre en avant les fonctions essentielles et de concevoir le produit pour que l’utilisateur s’y adapte naturellement