De Gstack à Claude en passant par Figma AI, les nouvelles méthodes de travail des designers et les défis concrets qui subsistent encore
Un article qui analyse les changements concrets du travail des designers aux côtés de l’IA.
La vitesse des outils a augmenté, mais l’amélioration réelle de l’efficacité au travail reste en deçà des attentes.
Utilisation de l’IA dans la phase de définition du problème :
• Skill Gstack : workflow basé sur Claude Code dévoilé par Garry Tan de Y Combinator
(structure de manière systématique des questions comme « Quel problème résout-on ? » et « Pourquoi est-ce important ? »)
• Superpowers : approche fondée sur la psychologie pour explorer en profondeur les comportements des utilisateurs et les processus de prise de décision
-> l’IA joue moins le rôle de substitut à la réflexion que celui de partenaire pour structurer rapidement des problèmes complexes
Utilisation de l’IA dans la phase d’élaboration des solutions :
• Intégration de ChatGPT et Figma : conversion automatique d’exigences textuelles en organigrammes basés sur FigJam
• Figma First Draft : génération rapide de wireframes mobiles lorsqu’un prompt précis est fourni
• Figma Agent : au-delà de la simple génération, joue le rôle de relecteur IA en proposant des retours design et des suggestions de modification
• Make an Image : génération et édition d’images à partir de prompts directement dans Figma
Limites qui freinent le gain de vitesse perçu :
• La création de brouillons s’est accélérée, mais parvenir au livrable final demande toujours du temps pour la relecture, la vérification de cohérence et le contrôle de l’uniformité de marque
• Problème de cohérence dans les designs générés par l’IA : même avec le même prompt, les résultats diffèrent à chaque fois, ce qui limite leur utilisation comme livrables finaux
• Les organisations ont besoin de temps pour absorber les outils d’IA : des contraintes opérationnelles comme les enjeux de sécurité ou, dans le cas des institutions financières, la séparation des réseaux retardent l’adoption
Évaluation globale : l’IA est utile pour générer des brouillons et structurer les problèmes, mais dans les domaines de la cohérence du design et des ajustements fins, le jugement et la sensibilité humains restent essentiels. À l’avenir, la génération de designs IA cohérents fondés sur des design systems s’impose comme un enjeu clé.
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