Évaluez et améliorez votre niveau en UX, même si vous n’êtes pas UX designer !
L’UX, ce sont aussi et surtout des bonnes bases théoriques. Que beaucoup ne connaissent pas.
En avoir la connaissance, c’est pouvoir s’assurer les fondamentaux de la compréhension de l’expérience utilisateur et pouvoir faire de meilleurs choix lorsqu’il s’agit de travailler sur un projet numérique.
Dans le cadre de nos formations, nous avons pensé qu’il vous serait utile de pouvoir vous évaluer vous même en répondant à un questionnaire rapide de 20 questions/réponses qui vous aideront à y voir plus clair.
Pourquoi améliorer son niveau d’UX même si vous n’êtes pas UX Designer ?
Il est important d’évaluer son niveau en UX (expérience utilisateur) même si l’on n’est pas un UX Designer pour plusieurs raisons :
Sensibilisation à l’importance de l’UX : Comprendre les principes de l’UX sensibilise les individus à l’importance de créer des produits et des services conviviaux. Cela permet à toute l’équipe de travailler vers un objectif commun d’amélioration de l’expérience utilisateur.
Amélioration de la communication : Si vous travaillez avec des UX Designers, il est essentiel de comprendre leur langage et leurs concepts. Cela facilite la communication et la collaboration au sein de l’équipe.
Contribution à l’UX : Même si vous n’êtes pas un UX Designer, vous pouvez influencer l’expérience utilisateur d’un produit ou d’un service. Vous pouvez identifier des problèmes d’UX, suggérer des améliorations et contribuer à la création d’une expérience plus conviviale.
Rentabilité : Une meilleure UX peut entraîner une plus grande satisfaction des clients, ce qui peut se traduire par une augmentation des ventes et une fidélisation accrue. Comprendre les principes de l’UX peut contribuer à maximiser la rentabilité de l’entreprise.
Développement professionnel : Apprendre et évaluer vos compétences en UX peut constituer un atout dans votre carrière, en particulier si vous travaillez dans des domaines liés à la conception, au développement de produits ou aux services.
Anticipation des tendances : L’UX évolue constamment avec les avancées technologiques et les attentes des utilisateurs. En évaluant régulièrement votre niveau en UX, vous pouvez rester à jour avec les tendances actuelles et futures, ce qui peut être bénéfique pour votre entreprise.
Résolution de problèmes : Les compétences en UX sont souvent liées à la résolution de problèmes, à la créativité et à la pensée critique. Ces compétences peuvent être utiles dans de nombreux aspects de la vie professionnelle et personnelle.
En résumé, même si vous n’êtes pas un UX Designer, évaluer son niveau en UX est important car cela favorise la sensibilisation, la collaboration, la contribution à l’expérience utilisateur, la rentabilité, le développement professionnel, la capacité à anticiper les tendances et la résolution de problèmes. Une meilleure compréhension de l’UX peut avoir un impact positif sur votre travail et sur la satisfaction de vos clients ou utilisateurs.
En ergonomie, il existe plusieurs façons d’analyser une interface.
On peut faire appel à des utilisateurs finaux et effectuer un test utilisateur. Mais on peut aussi se baser sur des grilles de critères, comme celle de Bastien et Scapin, qui est la plus connue en France.
Les critères de Bastien et Scapin, également connus sous le nom de critères ergonomiques de Bastien et Scapin, sont une liste de 17 principes ou critères utilisés en ergonomie, regroupé en 8 catégories, pour évaluer l’utilisabilité d’un produit interactif, tel qu’un site web, un logiciel ou une application. Ces critères ont été développés par les chercheurs français Marc Bastien et Dominique Scapin dans les années 1990.
Ces critères ont pour objectif d’évaluer la qualité de l’interaction entre l’utilisateur et le produit interactif, en mettant l’accent sur l’efficacité, l’efficience et la satisfaction de l’utilisateur.
Voici leur liste :
Le guidage
Ce critère fait référence à l’aptitude du système interactif à fournir des informations et des indications claires pour guider l’utilisateur tout au long de son parcours d’interaction avec le produit.
Il se subdivise en 6 critères.
Incitation
Groupement / Distinction entre Items
Groupement / Distinction par la localisation
Groupement / Distinction par le format
Feedback Immédiat
Lisibilité
La charge de Travail
Ce critère fait référence à l’effort cognitif ou physique que l’utilisateur doit fournir pour accomplir une tâche spécifique en interagissant avec le produit interactif. Il s’agit de l’évaluation de la quantité de ressources mentales, attentionnelles ou physiques que l’utilisateur doit mobiliser pour utiliser le produit de manière efficace.
Il se subdivise en 4 critères.
Brièveté
Concision
Actions Minimales
Densité Informationnelle
Le contrôle Explicite
Ce critère se rapporte à la capacité du système interactif à permettre à l’utilisateur d’exercer un contrôle clair et direct sur l’interaction avec le produit.
Il se subdivise en 2 critères.
Actions Explicites
Contrôle Utilisateur
L’adaptabilité
Ce critère se réfère à la capacité du système interactif à s’adapter aux différents profils d’utilisateurs, aux divers contextes d’utilisation et aux différentes tâches ou situations auxquelles il peut être confronté.
Il se subdivise en 2 critères.
Flexibilité
Prise en compte de l’expérience de l’utilisateur
La gestion des Erreurs
Ce critère se rapporte à la capacité du système interactif à détecter, signaler et gérer efficacement les erreurs commises par les utilisateurs lors de leur interaction avec le produit.
Il se subdivise en 3 critères.
Protection contre les Erreurs
Qualité des Messages d’Erreurs
Correction des Erreurs
L’homogénéité / Cohérence
L’homogénéité se réfère à la similitude et à la cohérence des éléments de l’interface utilisateur à travers le produit interactif. Cela signifie que les différentes parties du produit, telles que les pages, les écrans ou les sections, devraient être conçues d’une manière uniforme, avec des éléments visuels et interactifs cohérents.
La cohérence, bien que liée à l’homogénéité, se réfère spécifiquement à la stabilité et à la prédictibilité des interactions dans le produit interactif. Cela signifie que les actions, les fonctionnalités et les résultats doivent être cohérents et prévisibles pour les utilisateurs, en fonction de leur expérience antérieure avec le produit et d’autres produits similaires.
La signifiance des codes et des dénominations
Ce critère se rapporte à l’aptitude du système interactif à utiliser des symboles, des icônes, des termes et des dénominations qui sont compréhensibles et significatifs pour les utilisateurs cibles.
La compatibilité
Ce critère se réfère à la capacité du produit interactif à fonctionner de manière harmonieuse et sans conflit avec d’autres systèmes, environnements ou technologies existants ou prévus.
En résumé
Ces critères fournissent un cadre d’évaluation pour les concepteurs et les évaluateurs d’interfaces utilisateur afin de s’assurer que le produit est convivial, facile à utiliser et satisfaisant pour les utilisateurs.
Si vous n’êtes pas UX designer, devez-vous vous y connaître en UX ? Devez-vous comprendre absolument comment se construisent les interfaces ou bien comment les utilisateurs d’une app ou d’un site se comportent ?
Dans cet article, je vous explique pourquoi vous et vos collaborateurs vous devriez vous former à l’UX, même si vous ne voulez pas faire de l’UX.
Si vous êtes dans le domaine du marketing, du développement informatique, ou si même, votre fonction ne vous amène pas au quotidien à réfléchir sur des problèmes d’expérience client, mais que vous êtes quand même au contact de réflexions en rapport avec le digital, avez-vous besoin de notions d’UX pour exercer votre métier ?
J’ai personnellement la conviction que oui. Que pouvoir comprendre en en ayant les bases les notions particulières qui font qu’une interface sont bonnes ou mauvaises pourront vous aider à mieux accomplir votre job.
La raison essentielle ? Parce que l’UX est devenu un enjeu incontournable du digital, mais ça n’est pas tout…
Parce que l’expérience utilisateur est devenue centrale dans la réussite des projets digitaux. Il ne suffit pas de savoir développer un bon produit numérique, il faut aussi qu’il soit facile à prendre en main par ses utilisateurs et que ceux-ci parviennent à accomplir facilement ce qu’ils doivent faire pour en assurer le succès.
Or, si vous n’avez que des notions éparses de l’UX et de la conception centrée utilisateur, vous ne pourrez pas saisir les notions et les enjeux principaux d’un projet digital. Vous continuerez à commettre les mêmes erreurs que d’habitude.
Les 5 erreurs classiques de l’UX faites par les non UX
Erreur n°1 : Se baser sur le bon sens
Ce qui est l’erreur la plus courante dans ce domaine. On se base sur ses convictions, on croit qu’elles sont les bonnes, alors, qu’en réalité, elles ne sont que la résultante de votre expérience personnelle, pas de celles d’un ensemble de personnes, dont les compétences et les habitudes ne sont pas du tout les mêmes que les votres. Vous baser sur votre bon sens revient à penser que tout le monde agit comme vous : ce qui est faux et ne vous permet que d’aborder 5% d’un problème d’UX.
Se baser sur le bon sens revient à n’aborder que 5% d’un problème
Dans la vraie vie, il n’y a pas qu’un utilisateur. Souvent, les designers sont amenés à travailler sur des systèmes qui comptent des dizaines de milliers d’utilisateurs, parfois plus. Au sein de ces groupes, il y a une infinité de profils, de comportements, ayant tous des habitudes plus ou moins différentes. On doit donc créer une ergonomie qui puisse satisfaire au mieux à tous ces profils. Et ça, c’est vraiment difficile. A tel point que, parfois, il faut créer plusieurs interfaces pour un même produit ou même service…
Erreur n°2 : Avoir des préjugés sur ses utilisateurs
Je crois que c’est un des pires travers que l’on a quand on a une connaissance limitée de l’UX. Penser que les personnes âgées sont nulles ou que les jeunes sont des génies de l’interaction.
Ou même, penser, de manière générale, que ses utilisateurs sont des incapables.
Un utilisateur peut être très à l’aise dans un environnement, et très mal à l’aise dans un autre environnement.
La réalité est beaucoup plus nuancée et complexe que cela. Un utilisateur n’est bon que par rapport à un système donné, mais il peut être mauvais sur un autre système. Par exemple, je me souviendrai toujours de ce jeune gamer qui trouvait trop facile un centre commercial en 3D, parce qu’il avait l’impression de jouer sur un mauvais jeu, et que ça lui rendait l’expérience insupportable…
tandis qu’une vieille dame se débrouillait bien mieux que lui, parce que l’interface était somme toute simple et correspondait bien à ses habitudes.
Faire de l’UX, c’est déjà comprendre ça.
Erreur n°3 : Confondre l’esthétique d’une interface avec son efficience
L’efficience, c’est la notion d’efficacité d’une interface par rapport à un utilisateur…
On a très souvent tendance à confondre une interface que l’on trouve jolie, sympathique, correspondant à nos goûts personnels, avec une bonne interface…
Ce qui est beau ne crée pas forcément une bonne UX
Or, ça n’est pas parce qu’une page est bien présentée qu’elle répond bien aux exigences des utilisateurs… C’est même souvent très trompeur…
La preuve, ces magnifiques pages animées créés par des designers d’interaction qui produisent des effets merveilleux, mais qui se révèlent à l’usage usants, inutiles et lourd. Bref, ça n’est pas parce que vous trouvez ça beau que ça procure une bonne UX.
Erreur n°4 : Croire que l’UX, c’est magique et ça permet de faire exploser son chiffre d’affaires
Je lis tellement de posts sur les résultats miracles de l’UX.
Des boutons qui augmentent le taux de transfo de 400%.
Des formulaires simplifiés qui augmentent le nombre de leads.
Etc.
L’UX n’est pas une potion magique, mais une médecine douce
J’en ai déjà fait un post récemment. Non l’UX ne va pas vous rendre riche (ou rendre la société de vos actionnaires plus riches). Il existe très peu de cas où l’amélioration de l’UX améliore drastiquement la conversion d’un site ecommerce.
On pourrait dire une chose de l’UX, c’est qu’elle est une médecine douce… On l’instille à petite dose et elle travaille en longueur dans le temps sur votre site ou votre app… Et c’est aussi pour ça qu’elle est si difficile à mesurer.
Erreur n°5 : Se fier tel quel aux trucs et astuces des réseaux sociaux
Vous en avez déjà vu tellement… des listes de trucs et astuces qui vous garantiront une meilleure UX.
Alors, certes, la plupart ne sont pas faux… mais ils oublient une chose : une bonne ergonomie ne l’est que dans un contexte donné et en fonction de ses utilisateurs. Ce qui être bon là, peut ne pas l’être ici.
D’où la complexité de l’UX designer… S’inspirer de ce qui a déjà été fait, mais sans jamais copier… Et tester systématiquement.
Alors pourquoi se former à l’UX finalement ?
Parce que justement, trop de gens amenés à travailler sur des projets numériques commettent ce genre d’erreur, se trompent et ont de mauvaises croyances.
Résultat : les dialogues qu’ils engagent avec les vraies UX designers sont compliqués, biaisés, et souvent conduisent à de mauvaises décisions, à cause de nombreuses incompréhensions.
En vous formant à minima à l’UX, cela vous permettra de mieux comprendre ce qu’est vraiment l’UX… A quoi ça sert ? Et comment bien l’utiliser dans vos projets avec ses différents intervenants.
👉 Vous baserez vos points de vue non plus sur l’intuition, mais sur l’observation.
👉 Vous arrêtez d’avoir des pensées toutes faites sur vos utilisateurs.
👉 Vous éviterez de vous précipiter trop vite sur des solutions trop faciles.
👉 Vous ne vous laisserez plus avoir par l’apparence des choses.
Et si tout ça ne vous suffit pas, alors suivez la formation que je donne et qui vous donnera toutes les clés pour pouvoir parler et comprendre l’UX presque comme un vrai pro 😉
La politique RSE des entreprises est une attente grandissante des consommateurs, mais celle-ci n’est pas toujours bien mise en valeur.
Avoir une politique RSE, c’est bien.
Le faire savoir, c’est mieux.
Et bien le faire savoir, c’est encore mieux !
L’année dernière, on a testé plus de 30 sites et sur la plupart, la politique RSE était mal affichée, mal présentée. Dans cet article, nous allons voir comment bien présenter sa politique RSE.
Les erreurs que nous avons le plus fréquemment rencontrées
Chaque années, nous conduisons plusieurs dizaines de tests utilisateurs UX sur les sites de nos clients. Bien que nous n’analysions pas expressément l’affichage de leur politique RSE, il se dégage pourtant souvent les mêmes défauts, spontanément remontés par nos testeurs.
Erreur #1 : La politique RSE est cachée.
La politique RSE ne doit pas être cachée ni montrée trop ostentoirrement. Mais un des défauts que nous avons rencontrés est qu’elle est souvent mise en bas de page. Cela la rend presque invisible. Même si les utilisateurs peuvent penser à aller la chercher là, il semble tout de même important de la placer plus haut dans la page, voire ne pas hésiter à la mettre dans le menu principal, car c’est une information qui a tendance à être de plus en plus recherchée et qui va influencer positivement votre visiteur vis à vis de votre société.
Sur le site de Promod, la politique RSE est affichée directement dans le menu principal de navigation. Très visibles dans la version desktop, il faut cependant ouvrir le menu, dans la version mobile, pour la voir. Elle y occupe une place importante.
Erreur #2 : Les termes utilisées sont trop marketés
Comme pour tout en UX, mieux vaut éviter les termes marketés, que ce soit pour le nom de votre politique RSE ou même par l’emploi de termes explicatifs dont la signification risque de ne pas apparaître clairement.
Deux conseils :
-> Ne donnez pas à votre politique RSE un nom « marketing »… pour faire chic ou stylé 🙂 Mieux vaut employer un terme que tout le monde reconnait et comprend que d’essayer d’être à la mode. Cela réduira, en outre, le risque d’être soupçonné de greenwashing.
-> N’inventez pas non plus de « faux label »… un de nos clients avait cru bon d’inventer un terme synonyme de RSE que les utilisateurs auraient pu assimiler à un label officiel… or, ça n’était pas le cas. Et ce choix a été assez mal interprété par les utilisateurs du site qui y voyaient une tentative de tromperie.
Erreur #3 : Le site n’explique pas assez ce qu’est la RSE
Si le terme RSE se rapporte pour vous à des choses claires et précises, n’imaginez pas que ça soit la même chose pour vos clients. Le terme RSE lui même n’est pas forcément connu ou reconnu.
Faites preuve de pédagogie : n’hésitez pas à consacrer une page ou plusieurs pour expliquer ce que concrètement votre politique RSE signifie.
Prenez vraiment du recul et mettez-vous vraiment à la place de vos clients pour produire des contenus qui vont répondre à leurs interrogations.
Et si, dans certains domaines (habillement, par exemple), il est facile de s’imaginer ce que peut être une politique RSE, dans d’autres, ça peut être moins évident. Un de nos clients dans l’assurance expliquait en long et en large sa politique RSE, mais ces explications étaient assimilées à du greenwashing car les visiteurs du site n’imaginaient pas bien le lien entre assurance et RSE.
Dans les pages produits, de nombreuses explications sont données en toute transparence. Les produits RSE sont clairement identifiés par la marque Promod for Good
Erreur #4 : Les indications visuelles de la RSE ne sont pas assez explicites
Il existe pléthore de logos, de symboles, de labels à l’appui des politiques RSE, mais ceux-ci ne sont pas tous forcément lisibles pour vos clients.
Dans nos tests, souvent ces logos étaient mal compris ou mal placés.
Par exemple, dans les fiches produits, ils sont souvent noyés au milieu d’autres éléments d’information.
Ils se sont également pas reliés à des notices explicatives qui permettent de mieux les comprendre.
Pour que ceux-ci orientent vraiment vos utilisateurs, vous devez donc prendre soin :
De bien les isoler visuellement dans les fiches produits et de les positionner à un endroit où ils prennent sens par rapport à votre descriptif
De bien les expliciter avec un court texte les accompagnant, mais également un lien renvoyant vers une définition et des explications plus précises.
Tresecodesign affiche clairement sur chacune de ses fiches produit, à côté du prix, l’indice d’ecoimpact
52% des ecommerçants mettent la RSE en tête de leurs priorités d’investissement
D’après une récente étude de la FEVAD, c’est vraiment l’investissement prioritaire pour les grands ecommerçants. Or, si ces entreprises ont très bien compris la nécessité de se moderniser et d’être plus respectueuses de l’environnement, beaucoup, comme nous l’avons vu, tâtonnent dans leur manière de mettre en lumière cette politique RSE.
Alors que c’est une réelle demande sociétale, il est donc primordial de mettre en œuvre des bonnes pratiques pour que les clients et utilisateurs de ces sites soient clairement informés de cette politique.
Nous ne saurions que vous recommander de jauger votre démarche RSE en intégrant à vos études utilisateurs des questions afférentes à ce sujet.
Conclusion : faites la démarche RSE de votre démarche RSE
La meilleure des règles à adopter, c’est d’être soi même dans une démarche RSE pour afficher votre démarche RSE : transparence, honnêteté, clarté, écodesign seront vos maître mots dans la conception et le design de vos pages RSE.
Et si cela est vital pour vous, n’hésitez pas à faire une étude en ligne ou en présentiel auprès de vos clients et prospects afin de bien comprendre dans le détail comment vous pouvez encore mieux les guider et les renseigner dans leur désir d’améliorer le sort de notre société.
Une étude menée par 2 chercheurs du Massachussets Institute of Technology (MIT) s’est intéressée à la manière dont chatGPT, l’IA de génération de textes, pouvait augmenter la productivité au travail. Les résultats, à découvrir, ci-dessous, sont édifiants !
Image générée avec Midjourney. Prompt : « thousands of yellow robots typing on typewriter –ar 16:9«
Les IA génératives ne peuvent pas tout et ne sont pas la solution à tous les problèmes
On va sans doute bientôt commencer à déchanter des IA génératives, une fois passé l’effet de stupeur.
Car si chatGPT, Midjourney et consorts nous impressionnent par leur capacité à imiter des fonctions cognitives humaines, il n’en reste pas moins que ces outils restent très difficiles à maîtriser et ne permettent pas d’arriver à des productions finies et commercialisables. Il faut toujours retoucher ou corriger les résultats qu’ils sont capables de sortir.
Impossible d’utiliser aucun des deux directement en production.
Avez-vous déjà réussi à obtenir exactement ce que vous vouliez avec Midjourney ?
Pas moi. Et ça n’est pas faute d’avoir essayé.
Même avec la version 5, les images ont de nombreux défauts… et il est absolument impossible d’en maîtriser précisément le contenu. Par exemple, écrire un texte dans Midjourney est quasiment impossible.
Il ne faut donc pas se laisser impressionner et prendre ces outils pour ce qu’ils sont : des outils exploratoires, capable de produire rapidement de l’image ou du texte, mais sans se leurrer sur la qualité et la précision de ce qui est fourni.
Autrement dit, on risque d’aller vers de grandes désillusions si on s’imagine que ces outils vont être la solution miracle à tout un tas de problèmes.
Quelques exemples
Chatbots : le modèle GPT ne permet pas de guider la conversation… on ne peut pas le laisser entre les mains d’une personne sans courir le risque de le voir partir vers des dialogues sans queue ni tête sans aucun rapport avec le contexte
Description de produits : ne rêvez pas. ChatGPT ne va pas inventer des descriptions de produits géniales… les approximations seront courantes… et vous risquez surtout de vous retrouver avec des textes fades, plats et récurrents. Il faudra toujours les retoucher.
Interactivité : les agents conversationnels dont on nous avait promis monts et merveilles ont fait un flop total… leur limite assez évidentes ne seront pas corrigées par chatGPT… Par exemple, il n’est pas plus simple de faire une recherche en langage naturelle que de leur faire avec des filtres dans une liste produit… Non, le langage naturel n’est pas la solution à tous les problèmes d’interface, loin de là !
Photos : pour l’heure, je ne vois absolument pas comment on peut générer des photos produits avec Midjourney. Même en y injectant des photos originales, il produit toujours des images déformées, non conformes à l’originale… et, encore une fois, dont les paramètres sont très aléatoires… Et qu’on ne me dise pas : « Oui, mais il suffit de connaître les secrets des prompts… » C’est faux ! Il demeure actuellement, quelque soit le prompt, une part assez grande d’aléatoire dans le résultat produit. Et quand on sait comment fonctionne l’algorithme de Midjourney, il y a peu d’espoir pour que ça s’améliore vraiment, sans le recours à d’autres algorithmes… et on en n’est pas encore là.
Faut-il ne pas rêver ?
Si ! Mais il ne faut pas délirer… il existe des opportunités énormes avec les IA génératives pour changer nos méthodes de travail… mais il reste encore difficile d’appliquer ces algorithmes dans des process standardisés, exploitables, prédictibles… exactement tout ce dont a besoin une entreprise humaine pour fonctionner.
Pour l’heure, quelques entreprises se sont lancées dans l’exploitation de ces algorithmes… au premier chef Walmart (lire ici comment Walmart expérimente chatGPT), et il sera très intéressant de les suivre pour commencer à comprendre ce qui aura de l’intérêt ou pas…
Walmart vient d’annoncer sur son blog la refonte de son application et de la homepage de son site.
Selon son directeur du ecommerce, Tom Ward, l’objectif était de la rendre plus engageante, mais aussi de coller plus aux habitudes des utilisateurs.
« Nous améliorons la façon dont nos clients peuvent explorer les allées sans fin de Walmart.com avec un nouveau look élégant et une expérience qui offre une façon plus attrayante de parcourir et de découvrir notre incroyable assortiment.
Qu’est-ce qui change ? En quoi est-ce mieux ?
Pour résumer, l’apparence de l’app et de la nouvelle HP tendent vers la simplification de l’apparence.
La nouvelle HP sur la version desktop semble plus esthétique, grâce au jeu de couleurs sur le fond des blocs
Moins de choses visibles à l’écran
C’est ce qui ressort en premier. On a moins d’informations à l’écran et l’apparence des contenus est plus homogène : moins de tailles de typo, moins de différents types de bloc. Des blocs plus grands et plus espacés donnent aussi l’impression d’une réduction d’information.
Une apparence plus esthétique
Conséquence de la simplification, la nouvelle interface est plus esthétique. Plus facile à appréhender du regard, elle nous parait plus belle.
Mais un deuxième facteur joue aussi, c’est l’utilisation d’harmonies colorées. Les différentes pages d’accueil ont toutes un ton uniforme dans différents camaïeux de couleurs. Ce choix réduit la charge cognitive de l’utilisateur pour parcourir l’écran et rend sa vie plus facile
Une incitation au scroll
Conséquence de la simplification : les contenus occupant plus de places, l’utilisateur est obligé de scroller plus. Mais cela n’est vraiment pas un problème aujourd’hui, le scroll vertical étant de plus en plus communément répandu, grâce aux réseaux sociaux. C’est une façon de se rapprocher de ses utilisateurs en collant plus à leurs pratiques et habitudes.
L’ancienne version de la HP sur desktop paraît bien archaïque d’un seul coup !
Qu’est-ce qu’on en retient ?
-> un petit changement plutôt qu’une refonte complète
Les grand sites comme Walmart ne font pas de refonte complète. Le risque de mécontentement est trop grand et trop difficile à gérer. Ici, la nouveauté est minime et le retour en arrière peut facilement être fait en cas de trop mauvaises réactions des clients.
-> un pas de plus vers la simplicité
La tendance n’est pas neuve, mais elle se confirme ici, avec la chasse à l’embonpoint, aux pages trop lourdes, trop surchargées auxquelles nous avait souvent habitués la grande distribution. C’est à comparer avec Auchan et Carrefour, qui ont au moins 3 ans de retard en la matière.
-> Un souci marqué pour l’esthétique
Oui, l’esthétique est un facteur d’utilisabilité. Et même s’il est difficile de « faire de l’art » avec un site de grande distribution, n’empêche que l’on peut arriver à autre chose que la reproduction d’un prospectus de promotions. En revanche, difficile de dire si cela est plus efficace, commercialement parlant.
Faut-il s’en inspirer ?
On a déjà parlé en long en large sur ce blog de savoir s’il faut ou pas copier les grandes marques –> voir l’article
En UX, il n’y a pas de recettes toute faite, hormis sur des best-practices mineurs. En général, offrir une interface conviviale, simple, esthétique, correspondant à sa marque et ses clients ne peut pas être simplement l’application d’une copie des meilleurs.
Il faut donc toujours avoir plusieurs préoccupations pour réussir :
👉 Savoir clairement définir les objectifs de chaque page et de chaque parcours sur son site : taux de rebond ? D’engagement ? Etc. ?
👉 Savoir transformer ces objectifs en indicateurs objectifs
👉 Creuser le détail des comportements utilisateurs avec des tests utilisateurs
👉 Designer/prototype, retester si l’enjeu est important
AB tester avant la mise en production, mais, mieux encore, proposer des interfaces personnalisées pour chaque cohorte de visiteurs.
Wexperience a déjà accompagné plus de 150 clients dans le domaine du ecommerce. Vous avez un projet d’optimisation de l’UX sur votre site ou app, prenons rendez-vous !
Après 3 ans d’absence (cause covid), c’est le retour du NCD et il change de nom pour faire place au « Speed your Business », une première édition qui aura lieu le jeudi 15 juin 2023 à Euratechnologies Lille.
Rejoignez-nous le 15 juin à Lille !
Et voilà ! C’est reparti pour un tour !
Après 3 ans d’absence (cause covid), c’est le retour du NCD ! Le Nord Conversion Day. Souvenez-vous : en 2019, on avait rassemblé plus de 700 personnes dans l’enceinte d’Euratechnologies pour parler d’UX et de ebusiness.
3 ans, ça fait long, mais, rassurez-vous, votre attente va enfin être comblée grâce à un nouveau NCD qui aura lieu à nouveau à Euratechnologies, le 15 juin, à Lille.
Quoi de neuf au programme ?
👉 Le Nord Conversion Day devient le Speed Your Business !
Un événement dédié aux entreprises qui veulent accélérer leur croissance grâce au digital !
Spotify vient de faire une refonte majeure de son app (Spotify’s New Experience Inspires Deeper Discovery and Connection), et c’est très intéressant de voir comment le géant suédois de la musique a répondu à diverses problématiques pour créer encore plus d’engagement sur leur app :
Simplifier l’interface
Se mettre dans les habitudes des nouvelles générations
Augmenter la découvrabilité
Mieux mettre en connexion artistes et fans
Donner plus de possibilités d’expression aux créateurs
Qu’est-ce qui a changé ?
Principalement la manière de naviguer entre les différents contenus (musique, podcasts, livres audio).
Désormais, on a affaire à une interface à la Tiktok (ainsi que beaucoup d’autres l’ont déjà fait) pour s’adapter aux habitudes d’une part grandissante des utilisateurs.
Au lieu d’avoir des listes de contenus, ce sont désormais des extraits de quelques secondes qui peuvent être consultés un par un, puis scrollés… exactement comme sur Tiktok.
L’objectif, d’après Spotify, serait de permettre à ses utilisateurs de pouvoir se faire plus facilement une opinion d’un contenu.
On peut donc écouter le début d’une chanson, d’un podcast ou d’un livre audio sans lancer directement la lecture complète de ce morceau.
Spotify a séparé en 3 sections son interface de découverte : musique, podcasts et livres audios. Les contenus peuvent ensuite être parcourus à la manière de Tiktok
Est-ce que c’est mieux ou moins bien ?
Toujours difficile de juger une interface sans avoir les retours utilisateurs, mais ce qu’on peut dire, c’est que :
C’est une interface qui permet une navigation plus ludique, plus fun, à l’instar de ce qu’on trouve sur les réseaux sociaux
Ça permet effectivement de préécouter chaque contenu et de s’en faire une meilleure opinion
On retrouve des fonctionnalités de partage plus faciles à utiliser
En un sens, c’est mieux. Les longues listes anonymes qui étaient la norme dans la version précédente, ont disparu pour faire place à des listes plus visuelles, plus interactives et ayant un meilleur pouvoir émotionnel.
On a fait notre propre test de la navigation à la Tiktok. Aucune surprise, ça fonctionne bien, et ça permet effectivement de mieux découvrir les contenus.
Devez-vous faire ça ? (Faut-il copier Tiktok ?)
De plus en plus d’apps utilisent le mode de navigation à la Tiktok, même Amazon s’y est mis (lire notre article).
A partir du moment où vous avez des contenus en vidéos/audio et que vous voulez permettre à vos utilisateurs de passer du temps à découvrir des produits, des offres (je pense au voyage, mais aussi au bricolage ou à la beauté), il y a un intérêt à créer une telle interface (avec des contenus qui seront facilement exploitables, en plus, sur les réseaux sociaux, et vice versa).
C’est évidemment un moyen d’accrocher vos visiteurs et d’améliorer votre relation avec eux en créant une expérience basée sur plus d’émotions.
Un moyen de coller aux habitudes des nouvelles générations
Tiktok a beau être dans le viseur des législateurs en Europe et aux Etats-Unis, il n’en reste pas moins que l’application est très populaire et de plus en plus utilisée pour toutes sorte d’usages : divertissement, communication, recherche, découverte, etc.
Et il ne faut pas rester planté sur l’idée que Tiktok est réservé aux jeunes… créée en 2016, l’application est de plus en plus utilisée par des générations plus âgées… notamment celles qui feront les acheteurs/consommateurs de demain. Chaque réseau social a sa génération, et Tiktok (sauf si elle finit par être interdite) sera celle des consommateurs des 10 années à venir.
S’adapter à leurs habitudes est donc primordial. Ne pas le faire présente un risque de passer à côté de millions d’utilisateurs.
Envie de faire votre interface à la Tiktok ?
Si vous souhaitez tester un concept Tiktok, pourquoi ne pas faire une expérimentation ?
Wexperience peut vous accompagner sur ce sujet en :
vous aidant à mettre en place des ateliers créatifs
fabriquant un prototype sur une solution comme UXpin ou en utilisant une plateforme de nocode
Avant la déferlante chatGPT ! Et puisque Maaike est la spécialiste des agents conversationnels, il fallait bien qu’on reparle de ce sujet avec elle. Alors voilà, c’est parti, 3500 mots pour parler d’IA et de génération de texte. Ça vaut le coup de les lire.
Bonjour Maaike, on parle partout de chatGPT sur les réseaux sociaux, et c’est un peu la folie, en fait ! Mais j’ai aussi l’impression qu’on dit tout et n’importe quoi. Et je voudrais éclaircir avec toi, puisque tu es LA spécialiste des agents conversationnels, ce qu’on peut faire et ne pas faire avec chatGPT, et quel parti on peut en tirer ou pas, dans le cadre d’offre de services aux particuliers ou aux professionnels.
Mais avant de démarrer, j’aimerais que tu nous dises en 2 mots ce qu’est chatGPT et comment il fonctionne.
ChatGPT est l’application d’un grand modèle de langage en format de dialogue. Le grand modèle de langage sous-jacent utilisé par ChatGPT est GPT-3 – renforcé par l’utilisation d’ InstructGPT, ajoutant ainsi une couche d’apprentissage supervisé. OpenAI a ainsi optimisé le modèle pour avoir des conversations, et rendre le tout plus performant encore.
GPT est l’abbréviation de Generative Pretrained Transformer, ou plus communément, un modèle qui est entraîné pour générer du contenu – une application concrète de ce que l’on appelle l’IA Générative.
ChatGPT n’est-il qu’un perroquet surdoué ?
Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage? Pour mieux le comprendre, il faut s’intéresser au NLP (Natural Language Processing), qui est un domaine de l’intelligence artificielle qui s’intéresse au traitement du langage naturel (TLN en français). Le propre d’une intelligence artificielle étant qu’il faut un modèle sous-jacent permettant à ce traitement d’avoir lieu. En occurence donc, un modèle de langage. Il existe différents types de modèle de langage dans ce domaine: les modèles statiques et les modèles basé sur des réseaux de neurones.
ChatGPT n’a pas de connaissances propres mais crée des réponses basés sur la séquence de mots la plus statistiquement probable
On parlera d’un grand modèle de langage (large language model) dès lors que le modèle de langage ne s’appuie pas uniquement sur un domaine particulier, basé sur un entraînement statique par ‘intents’ mais un modèle qui utilise un ensemble de techniques statistiques et probabilistiques pour déterminer et faire des prédictions sur la séquence de mots la plus probable dans une phrase donnée, basé sur un dataset important de paramètres.
Ce qu’il faut retenir : ChatGPT est un produit capable de comprendre et répondre à des requêtes en langage naturel. L’application utilise un grand modèle de langage, entraîné sur un grand nombre de paramètres, et renforcé par d’autres algorithmes et de la supervision humaine. Elle n’a cependant pas de connaissances propres mais crée des réponses basées sur la séquence de mots la plus statistiquement probable.
Ce qui rend ChatGPT et les autres solutions d’OpenAI si attrayant, est non seulement sa capacité apparente à converser à propos de n’importe quel sujet, mais aussi le fait que l’on peut tous interagir avec, et que justement le modèle est ‘ouvert’.
Alors justement, tu parles de capacité apparente, et c’est vrai que c’est bluffant. On pose une question à chat GPT et il répond comme s’il avait compris la question. Et ça, sur n’importe quel sujet. Mais quand on creuse ensuite un peu le sujet et qu’on pose des questions plus précises ou dans un contexte particulier, on s’aperçoit que les réponses, même si elles sont écrites dans un français impeccable, sont, en réalité, moins cohérentes et comportent des erreurs. Et moi, je me pose tout de suite une question, qui est importante : chatGPT est-il fiable ou raconte-t-il n’importe quoi ?
Se poser la question de la fiabilité de ChatGPT revient à se poser la question de la fiabilité des paramètres sur lesquelles a été entraîné ce modèle.
Ce qu’il faut savoir sur ChatGPT, et ce qui finalement résulte de ce que nous décrivons ci-dessus est qu’il s’agit d’une application avec un modèle de langage entraîné sur de la data existante, un dataset de près de 175 milliards de paramètres! C’est ce qui fait aujourd’hui sa puissance et sa capacité à avoir ‘réponse à tout’. S’agissant d’une forme d’intelligence générative, ChatGPT va utiliser ces paramètres pour prédire, et générer une séquence de mots plausibles en lien avec le sujet proposé.
Avoir réponse à tout ne veut pas dire avoir la bonne réponse à tout…
Avoir réponse à tout ne veut pas dire avoir la bonne réponse à tout… et c’est par ailleurs là, le plus grand piège de ces modèles et applications très performantes: leur capacité à générer des réponses convaincantes avec une facilité déconcertante. La réponse est tellement bien tournée qu’il puisse nous paraître impossible qu’elle soit fausse… Ceci est renforcé par le fait que nous ne percevons pas la source desdites informations et paramètres d’entraînement, ne nous permettant pas de discerner le vrai du faux en s’appuyant sur d’autres paramètres contextuels en notre possession, comme on le ferait lors d’une recherche plus classique où nous avons des éléments à notre disposition permettant de mettre en oeuvre notre esprit critique : source de l’information, site web de provenance, juxtaposition des informations avec d’autres résultats fournis, etc. C’est là toute la différence entre les moteurs de recherche classiques et ChatGPT.
Historiquement, l’homme a toujours cherché à obtenir des réponses à ses questions. Avant l’ère industrielle, cette connaissance se transmettait d’experts à des individus par la parole, le dialogue… Vint ensuite, les encyclopédies, permettant au plus grand nombre de consulter des informations plus ou moins détaillées sur un nombre impressionnant de sujets. Ces encyclopédies étaient traitées en tant que source de la vérité, de fait de l’autorité des experts qui y contribuaient, et de la sélection faite par les auteurs desdites encyclopédies eux-même incarnant une certaine forme d’autorité et de notoriété. Diderot et d’Alembert, notamment, ont écrit sur la théorie de la double validation d’un témoignage pour confirmer sa probabilité. On pourrait donc dire que l’on invente rien… si ce n’est que la digitalisation de cette transmission. Internet s’invite dans les foyers et l’accès à la connaissance se multiplie exponentiellement. Non seulement, l’accès à des informations que l’on pourrait qualifier comme étant ‘de bonne foi’ mais plus généralement, à toute information que quiconque disposant d’un ordinateur souhaite partager. Aujourd’hui, les moteurs de recherche classiques s’enrichissent, avec plus ou moins de succès, d’applications semblables à ChatGPT, comme BARD pour Google et l’Assistant Bing basé lui aussi sur un grand modèle de langage OpenAI (une évolution nldr de ChatGPT). Cependant, la double validation d’un témoignage ou d’une information ne s’appuie plus sur l’expertise, mais sur la récurrence d’une séquence de mots dans le dataset d’entraînement. Il est donc légitime de se poser la question: quid de la véracité des propos tenus par ces assistants? Par ailleurs, Google à l’annonce de BARD en a fait les frais loupant son effet d’annonce en montrant un exemple dont l’information était fausse.
Un réel tournant de la méfiance envers l’ intelligences artificielle vers la confiance parfois un peu trop aveugle…
Ce qui m’interpelle avant tout, c’est la courbe d’adoption fulgurante qu’a connu ChatGPT depuis sa sortie, et le degré de confiance qu’il a inspiré. C’est un réel tournant de la méfiance envers l’ intelligences artificielle vers la confiance parfois un peu trop aveugle… A quoi est-ce dû ?
Tout d’abord au fait que cela passe par une interface conversationnelle. Comme mentionné par Paul Grice dans ses maximes de la conversation, le modèle mental humain d’une conversation contient un principe de qualité. Nous partons inconsciemment du principe que l’autre interlocuteur collabore avec nous pour faire avancer la conversation, avec des informations de qualité – à savoir qui sont vraies selon ses connaissances. Ce pourrait-il donc que nous donnons plus de crédit à ChatGPT et ses informations parce que nous le percevons comme étant le co-participant à une conversation plutôt qu’une source d’information classique que l’on mettrait davantage en question? Il serait intéressant de mener des recherches anthropologiques et des études UXR sur ce point.
A la question donc sur la fiabilité des informations de ChatGPT, on peut donc opposer la réponse suivante:
ChatGPT est entraîné sur un dataset avec de nombreux paramètres augmentant de façon significative la probabilité que les réponses fournies soient plus efficaces que des applications utilisant des modèles de langages précédents.
ChatGPT prédit une séquence de mots et d’informations mais n’a pas conscience du sens profond de ce qui est dit
Ainsi ChatGPT sait que la séquence de ‘Le président de la France’ est statistiquement majoritairement suivi de ‘Emmanuel Macron’ dans son dataset
ChatGPT ne sait cependant pas ce que veut dire qu’est ‘un président’, ‘La France’ ou la personne de Emmanuel Macron.
L’entraînement de ChatGPT se base sur un dataset de 2021 et n’est donc pas au fait de l’évolution de la connaissance et des informations au-delà de cette date. Si La France avait tenu des élections entre cette date et maintenant, désignant une autre personne, l’information ‘Le président de la France est Emmanuel Macron’ serait alors désuète.
La véracité ou non des réponses fournies par ChatGPT est difficile à vérifier dans l’immédiat, car exprimé de façon très habile, sans mention des sources
Grâce au mécanisme d’apprentissage renforcé, l’utilisation du feedback humain, a permis au modèle de langage sous-jacent d’être récompensé ou puni en fonction de l’efficacité perçue par les humains en charge de sa supervision. Note ici que cela pose la question et le risque du biais implicite, lié à la diversité des équipes en charge de ce travail.
On peut donc en conclure que les applications en question fournissent une probable réponse, pas des réponses possibles et encore moins ce que l’on devrait considérer comme la réponse. La combinaison et juxtaposition de différentes sources d’informations lorsque l’on cherche de possibles réponses à une question ou une problématique, ce qui peut inclure ChatGPT ou d’autres applications, me semble donc au jour d’aujourdh’ui l’approche la plus efficace.
On voit partout aujourd’hui sur les réseaux sociaux et dans la presse, des gens qui proposent des utilisations “magiques” de chatGPT : rédaction d’articles pour le SEO, rédaction de fiches produits pour le ecommerce, création de personas pour le marketing, brief d’agence, etc…
On a un peu l’impression que c’est tout et n’importe quoi. Et ça me laisse assez dubitatif, et la question que je me pose aujourd’hui est : quelles véritables applications peut-on faire d’un outil comme chatGPT ou de son algorithme ? Comment peut-on l’employer en étant sûr qu’il ne produise pas des choses fausses, mais que, en même temps, il soit suffisamment précis pour ne pas dire de généralités ? Tu as des exemples en tête ?
Jusqu’ici dans cet article nous avons souligné l’importance de prendre les informations fournies par ChatGPT avec un grain de sel. Cependant, combiné avec l’intelligence humaine, utiliser ChatGPT peut être un outil d’aide à la conception – à condition de toujours garder un œil critique sur ce qui est produit. Ainsi ChatGPT peut:
Être un accélérateur de conception : plutôt que de se morfondre devant la page blanche, ChatGPT peut donner quelques pistes de réflexion autour d’un sujet donné. Comme on dit, il suffit parfois d’une étincelle…
Servir d’assistance pour résumer des textes: ChatGPT vous permet de résumer un texte long en récit concis, et en distiller une possible conversation.
Classifier du texte et catégoriser un dataset: ChatGPT peut prendre un texte et en distiller les points les plus importants, le sentiment prédominant, …
Adapter du contenu à un ton d’expression: ChatGPT permet la reformulation d’un écrit en fonction du ton d’expression défini par une marque
Permettre une visualisation rapide et concise de data: ChatGPT nous permet de visualiser le résultat de 175 milliard de paramètres en quelques phrases. Cependant, ne connaissant pas l’origine de cette data, il faut du discernement humain pour y voir plus clair.
Formuler des hypothèses dans la phase découverte de conception d’un produit ou service
Générer des formulations variées de certains messages, ou textes – en fonction de paramètres précis
Servir de compagnon de code: à savoir, aider à debugger du code ou encore suggérer l’écriture de code (en sachant qu’il y a sûrement quelques erreurs). Le peer review à l’ère de l’ automatisation intelligente…
En sus, dans le domaine du design conversationnel, l’utilisation de ChatGPT peut notamment aider à la:
Découverte de sujets récurrents dans un corpus de données conversationnelles pour informer la conception
Génération de synonymes et d’expressions utilisateurs (training phrases) possibles pour nourrir l’entraînement d’un modèle de langage plus restreint, basé sur des intents.
Génération de dialogues exemples pour mieux guider la conception des conversations clés, et le design pour la longue traîne – à savoir des variations que l’on peinerait à prédire sans source de calcul étendu
Pour la création de persona, le risque de biais et de multiplication des stéréotypes pourrait ainsi se retrouver accéléré de façon significative
Aujourd’hui, la recommandation de certains d’utiliser ChatGPT pour l’écriture d’articles SEO me pose question. Ceci pour plusieurs raisons :
La fiabilité des informations et le manque de référence aux ressources utilisées pour l’écriture de l’article
Se pose nécessairement aussi la question de la propriété intellectuelle et du plagiat
Il existe d’ores et déjà des algorithmes à même de déceler des textes écrits par l’humain des textes générées par des modèles de langage, des watermarks. Ainsi, la génération de textes laisse une trace à travers l’utilisation d’enchaînements prédéfinis et récurrents que l’écriture humaine n’utilise pas, et qui est somme toute plus aléatoire. On peut imaginer que dans le futur, ces articles seraient plutôt penalisés qu’encouragés – les moteurs de recherche ayant toujours donné une certaine préférence au contenu unique.
Faire écrire ses articles SEO-friendly par une intelligence artificielle, revient à répandre des informations non-vérifiées et renforcer des potentielles semi-vérités car cela nourrit le corpus de textes présents en ligne. Un peu comme une fausse rumeur qui se répand.
Puis, imaginons 1000 personnes demandant l’écriture d’un article sur le même sujet… et publiant tous cet article généré par ChatGPT.
Le dataset sur lequel est entraîné ChatGPT est aujourd’hui limité à 2021, se baser sur ce dataset pour la génération d’articles SEO qui se doivent pour certains sujets d’être au fait des dernières évolutions, revient à regurgiter les mêmes articles que des années précédentes.
En ce qui concerne l’aide à la conception, comme la description d’un persona marketing, ou d’un parcours utilisateur, ces sujets tombent pour moi sous l’ombrelle de la formulation d’hypothèses et de l’accélération de la conception. À savoir que l’on ne devrait pas prendre le texte et l’hypothèse généré pour de l’argent comptant. Notamment pour la création de persona, le risque de biais et de multiplication des stéréotypes pourrait ainsi se retrouver accéléré de façon significative. Cependant, cela ne veut pas dire que c’est à jeter à la poubelle – au contraire on peut l’utiliser comme base de réflexion, à valider ou invalider sur le terrain et avec la connaissance des experts métiers.
Cependant, n’oublions pas que ChatGPT est une application avec un modèle sous-jacent, et c’est là où résident les possibilités à plus long terme : sur les modèles de langage et non pas sur l’application en elle même en isolation. Par ailleurs, on peut voir les opportinutés de ces modèles de langage à travers les intégrations que Microsoft en fera à travers sa ligne de produits digitaux, Teams, Edge, notammant allant de la complétion de texte, la génération de variantes, le résumé de contenu ou encore l’assistance à la recherche… le tout de manière conversationnelle. Pour explorer les possibilités des grands modèles de langage, il faut donc prendre un peu de hauteur et se distancier du buzz créé par l’application ChatGPT en elle-même.
En résumé, ChatGPT peut être considéré comme une aide automatisée à la conception qui devra être juxtaposé à des données provenant d’études vérifiées et vérifiables, quantitatives et qualitatives.
En résumé, ChatGPT peut être considéré comme une aide automatisée à la conception qui devra être juxtaposé à des données provenant d’études vérifiées et vérifiables, quantitatives et qualitatives. En soi, ChatGPT n’a aucune connaissance propre si ce n’est que l’enchaînement de mots basé sur un modèle probabilistique ( à savoir la probabilité qu’un certain mot sera suivi de tel autre mot pour former une phrase). ChatGPT doit donc être considéré comme un générateur de texte, basé sur des motifs de langage, plutôt qu’un générateur de contenu.
ChatGPT est entraîné sur un dataset de connaissances générales, non spécifique à un domaine spécialisé ou entreprise en particulier. Ainsi, les conditions générales de vente du site e-commerce A peuvent être différentes de celle de e-commerce B. ChatGPT pourrait éventuellement générer des conditions générales tel qu’elles pourraient être conçues théoriquement et en général, mais ne saurait vous indiquer la réalité des conditions générales pour cette marque et ce site e-commerce en particulier. Par ailleurs, ChatGPT n’a pas conscience de la légalité ou non et l’application possible ou non des dites conditions générales.
Cependant, ChatGPT pourrait à contrario générer des questions possibles que les utilisateurs pourraient se poser sur des conditions générales données qui lui seraient fournies, ou, comme pour l’assistant Bing les résumer s’ils sont présents sur le site web de la marque.
Tu es une spécialiste des agents conversationnels. Notre expérience du ecommerce nous a montré qu’en 2022, les gens se tournaient volontiers vers des êtres humains quand ils sont en difficulté sur un site Web. Est-ce que l’on peut imaginer utiliser chatGPT pour créer des chatbots plus intelligents, des assistants qui permettraient de répondre intelligemment aux questions les plus courantes des internautes ?
En effet, dans le e-commerce en particulier, les applications conversationnelles, chatbots, peuvent en règle générale apporter une aide à l’utilisateur, et augmenter les chances de conversion des achats. En effet, quand on regarde de plus près l’abandon de panier dans le cadre de l’e-commerce – le fait de trouver réponse à ses questions, ses doutes, diminue de façon significative les probabilités d’abandon.
Une étude récente réalisée par Forrester, indique ainsi qu’en effet les consommateurs aiment interagir avec des chatbots du fait de leur disponibilité à tout moment, leur capacité à répondre à des questions fréquentes et de fluidifier le parcours d’interaction. Cette même étude nous apprend que 60% des participants portent un regard positif sur leur expérience chatbot. Il reste donc encore une marge de progression assez importante qui pourrait bien être réduite grâce à l’utilisation de grands modèles de langages.
60% des participants portent un regard positif sur leur expérience chatbot
Une des reproches faites aux chatbots actuels n’utilisant pas ces modèles, est leur incapacité de tenir la conversation à multiples tours de paroles ou encore de tenir des conversations plus complexes. L’utilisation de grands modèles de langages, en combinaison avec une logique conversationnelle, et des bases de connaissances propres à une organisation, permettent d’ y remédier, grâce à la combinaison de l’intelligence artificielle avec l’intelligence préexistante de l’organisation, et l’intelligence humaine.
Plus concrètement, le LLM (large language model) peut être utilisé pour répondre de façon fluide à des requêtes complexes. La logique conversationnelle, quant à elle, permet à l’organisation de définir un tunnel de vente avec des étapes de conversion prédéfinies, par exemple. Enfin, l’intégration avec la base de connaissances propre à l’organisation devrait permettre de répondre aux questions des utilisateurs avec des réponses pertinentes et personnalisées à l’utilisateur, plutôt que des réponses générales fournies par le LLM pré-entraîné seul.
Quels conseils donnerais-tu à ceux qui veulent utiliser chatGPT ?
Les modèles de langages gagnent en performance, par ailleurs GPT 4 est d’ores et déjà annoncé avec un dataset d’entraînement exponentiellement plus grand encore que la version utilisée pour ChatGPT – de quoi nous surprendre avec des réponses, sans doute, de plus en plus efficaces.
L’environnement dans lequel nous évoluons change sans cesse, et l’intelligence artificielle est un accélérateur de changement que l’on ne peut ignorer. Malgré une certaine méfiance, somme toute saine, il est aujourd’hui indispensable de s’intéresser au sujet du conversationnel en général, et des grands modèles de langage en particulier, et comment en tirer avantage pour améliorer son expérience client.
Expérimentez, testez, aimez, ou, détestez mais gardez avant tout un oeil critique sur les réponses fournies, avant de les re-utiliser sans réfléchir
Le meilleur moyen donc de s’y mettre est de se renseigner, de rester à l’écoute et s’entourer d’experts de l’IA conversationnelle. Ensuite, se poser la question des éventuelles opportunités à explorer dans le cadre des grands modèles de langage (plutôt que ChatGPT, l’application en elle-même uniquement) pour votre organisation ou vos utilisateurs. Rien ne vaut, effectivement, l’expérimentation. Commencer par identifier un cas d’usage, où répondre à des questions de vos utilisateurs dans l’immédiat, en contexte et de façon personnalisée – ferait une réelle différence et apporterait une réelle valeur ajoutée. Puis posez vous la question, si cela est possible à l’aide de l’utilisation d’une interface conversationnelle simple (sans traitement du langage), ou au contraire, si cela nécessite une intégration profonde avec vos systèmes et une connaissance linguistique étendue. Si la réponse à cette dernière question est ‘oui’, les grands modèles de langage peuvent effectivement vous permettre de concevoir une expérience conversationnelle d’envergure et potentiellement efficace.
Quant à l’utilisation de l’application, ChatGPT, mon conseil est des plus simples : expérimentez, testez, aimez, ou, détestez, mais gardez avant tout un œil critique sur les réponses fournies, avant de les re-utiliser sans réfléchir. Gardez néanmoins l’esprit ouvert aux applications futures possibles, car il n’y a aucun doute que l’interface conversationnelle vient de s’inviter au coeur de l’expérience.
Merci beaucoup, Maaike !
(tous les perroquets de l’article ont été générés par l’IA)
Qui est Maaike Copens ?
Maaike est une experte en conception de produits conversationnels, conférencière et auteure de renommée internationale. Elle possède une solide expérience dans le design conversationnel, travaillant aussi bien avec des startups dans ce domaine qu’avec de grandes marques, en France et à l’international.
Elle possède une expertise particulière en matière de technologie vocale, consultant sur des plateformes telles qu’Amazon Alexa, Google DialogFlow, et bien d’autres. Elle a récemment été reconnue par Amazon comme Alexa Champion.
Maaike est également co-auteur du Voice UX Workbook (en anglais) et auteur de ‘Design Conversationnel’, paru aux Editions Eyrolles.
Maaike travaille activement avec OpenDialog AI – menant leurs équipes de conception dans l’effort de traduire un framework conversationnel, complexe et riche, en une plate-forme agréable, performant et efficace.
