L'IA au service du Design et de l'UX : un catalyseur d'innovation

Margaux Membré 14 janv. 2026

Je l'avoue : il y a encore quelques mois, j'étais plutôt frileuse face à l'intelligence artificielle.

Dans mon esprit, l'IA était un outil réservé aux développeurs et aux équipes tech, certainement pas quelque chose qui pourrait transformer ma pratique du design au quotidien.

Je me disais : "Je fais de l'UX, je travaille avec des humains, pour des humains. L'IA, c'est pour ceux qui codent, pas pour moi."

Force est de constater que j'avais tort.

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle s'est discrètement mais profondément intégrée dans mon workflow. Non pas comme un remplacement de mes compétences, mais comme un amplificateur qui me permet d'aller plus loin, plus vite, et parfois même dans des directions que je n'aurais pas explorées seule.

Dans ma pratique quotidienne, j'ai intégré plusieurs outils qui ont considérablement changé ma façon de travailler :

L'IA de Miro m'a permis d'extraire des informations précieuses de mes tests utilisateurs et de générer des wireframes directement à partir des résultats d'ateliers collaboratifs.
Stitch, Lovable et Figma Make m'accompagnent dans la phase de conception pour trouver l'inspiration et explorer des mises en page innovantes.
Des assistants comme ChatGPT ou Claude pourraient également m'aider à préparer des protocoles de recherche et à analyser des retours d'entretiens utilisateurs… Des pratiques que j'aimerais intégrer prochainement.

Ce qui a changé ? Mon rapport au temps, ma créativité, et paradoxalement, ma capacité à me concentrer sur ce qui compte vraiment : comprendre les utilisateurs et créer des expériences qui résolvent leurs problèmes.

Alors, comment l'IA transforme-t-elle concrètement le métier de designer UX/UI en 2025 ? Voici mon retour d'expérience et les tendances que j'observe.

Note : Cet article mentionne de nombreux outils que je n'ai pas testés personnellement. Néanmoins, ils me semblent intéressants et pertinents pour notre métier, et me donnent envie de les explorer davantage.

L'IA pour la recherche utilisateur : comprendre en profondeur

Préparation des protocoles de test

Les assistants IA comme ChatGPT, Claude ou Gemini peuvent devenir de précieux alliés pour préparer des protocoles de test rigoureux. Ils permettent de :

Générer des questions pertinentes pour des entretiens utilisateurs
Optimiser la formulation des questions pour éviter les biais
Suggérer des tâches appropriées en fonction des objectifs de recherche
Transformer des questions qualitatives en questions quantitatives adaptées

Des outils spécialisés comme Typeform, Maze ou Startquestion intègrent également l'IA pour améliorer la qualité des questionnaires.

Analyse rapide des retours utilisateurs

L'analyse des verbatims et des retours d'entretiens utilisateurs représente traditionnellement une tâche longue et laborieuse.L'IA transforme radicalement cette étape en permettant de traiter de grandes quantités de données en quelques minutes plutôt qu'en heures ou en jours.

L'IA de Miro peut permettre d'extraire rapidement les thématiques récurrentes des tests utilisateurs, d'identifier les points de friction majeurs et de segmenter les retours par profil d'utilisateur. Cette capacité d'analyse accélérée permet de réagir rapidement et d'ajuster les conceptions en conséquence.Bien que mon test ait été concluant, j'ai conscience que ces outils et les IA qui les composent sont encore perfectibles. Mais les usages qu'ils proposent me semblent très prometteurs pour le futur.

Des outils comme Dovetail, Notably, Looppanel ou Condens vont encore plus loin en proposant :

La transcription automatique (et parfois la traduction) des entretiens audio/vidéo
La génération de résumés et d'insights clés
Le tracking automatique de thèmes récurrents dans l'immensité des données
L'anonymisation facilitée (floutage vidéo automatique)

J'ai eu l'occasion d'utiliser Condens, qui s'est révélé excellent pour générer des résumés pertinents et mettre en valeur les insights clés de mes recherches. J'ai également entendu parler d'Odaptos pour la transcription et l'extraction d'insights à partir de vidéos ou d'audios, mais je n'ai pas encore eu l'occasion de le tester.

Identification des patterns comportementaux

L'IA peut repérer les points de friction et segmenter les utilisateurs de manière fine, un gain de temps considérable pour orienter la conception. En analysant les comportements, elle permet de créer des personas précis et de cartographier des parcours utilisateurs basés sur des données réelles plutôt que sur des suppositions.

Des outils comme VisualEyes utilisent même des modèles prédictifs pour simuler les parcours visuels des utilisateurs sur vos designs, identifiant ainsi les zones de focus et les points d'attention avant même de réaliser des tests réels.

L'IA dans la phase de conception : accélérer la création

Génération rapide de concepts et wireframes

L'une des révolutions majeures apportées par l'IA concerne la rapidité de prototypage. Des outils comme Relume, Visily ou encore Galileo permettent de générer des wireframes fonctionnels à partir de simples descriptions textuelles ou de croquis, réduisant drastiquement le temps consacré à cette étape préliminaire.

Cette automatisation libère un temps précieux que nous pouvons réinvestir dans la réflexion stratégique, la compréhension approfondie des problématiques utilisateurs et l'exploration créative, des domaines où la valeur ajoutée humaine reste irremplaçable.

Inspiration et exploration créative

L'IA ne se contente pas d'automatiser, elle repousse également les frontières de la créativité. Les algorithmes génératifs proposent rapidement de multiples variations d'un même concept, permettant d'explorer des territoires créatifs que nous n'aurions peut-être pas envisagés spontanément.

Dans mon expérience avec Stitch, Lovable et UX Magic, j'ai découvert des approches de mise en page auxquelles je n'aurais pas pensé naturellement. Je travaille beaucoup sur des outils métiers, et je manque parfois d'inspirations ou d'exemples sur les manières d'arranger et de hiérarchiser les informations. Je ne suis jamais les résultats des IAs à la lettre, mais ils me donnent des pistes précieuses et me permettent de me débloquer quand je me retrouve face à une page blanche.

L'IA pour l'optimisation continue

Tests d'utilisabilité automatisés

L'intelligence artificielle offre la possibilité d'automatiser certains tests d'utilisabilité en simulant de manière réaliste les interactions utilisateur. Des outils comme SyntheticUsers génèrent des utilisateurs "synthétiques" qui simulent des comportements réalistes, permettant de tester et d'affiner les designs sans nécessiter systématiquement des tests utilisateurs réels.

Cette approche ne remplace pas les tests avec de vrais utilisateurs, mais elle permet d'identifier rapidement des problèmes évidents avant d'investir dans des sessions de test plus coûteuses.

Analyse comportementale en temps réel

Les outils d'analytics intégrant l'IA, comme Hotjar AI, Contentsquare ou Amplitude, analysent des milliards d'interactions pour fournir des insights très poussés sur l'engagement, les zones d'attention et les irritants UX.Ces données permettent d'optimiser continuellement l'expérience sans attendre des cycles de recherche formels.

Personnalisation de l'expérience

L'IA permet aujourd'hui de créer des interfaces adaptatives qui s'ajustent dynamiquement aux capacités et préférences de chaque utilisateur, rendant l'expérience plus inclusive sans compromettre la qualité globale du design.Cette personnalisation en temps réel transforme l'accessibilité d'une contrainte réglementaire en une réelle opportunité d'innovation.

Concrètement, comment ça marche ?

Plusieurs types d'outils permettent aujourd'hui d'automatiser les vérifications d'accessibilité :

Les outils de test automatisés analysent votre code et vos interfaces pour détecter les non-conformités aux normes WCAG (Web Content Accessibility Guidelines). Parmi les plus utilisés :

Axe DevTools : Extension de navigateur (Chrome, Firefox, Edge) qui effectue des tests automatisés et identifie les violations d'accessibilité directement dans le code.
WAVE : Outil gratuit de WebAIM qui propose une évaluation visuelle de l'accessibilité avec des extensions pour navigateurs.
Pa11y : Solution open-source qui s'intègre dans les pipelines de développement (CI/CD) pour tester automatiquement à chaque déploiement.

Les outils d'analyse en continu surveillent votre site en permanence :

AccessScan (accessiWay) : Utilise l'IA pour scanner les sites web et générer des rapports PDF détaillés sur les problèmes d'accessibilité.
Siteimprove : Classe les problèmes par ordre de priorité et fournit des graphiques historiques pour suivre l'évolution.
EqualWeb : Combine correction automatique par IA et intervention d'experts humains.

Les vérificateurs spécialisés se concentrent sur des aspects précis :

Color Contrast Analyzer : Vérifie que les contrastes texte/fond respectent les normes WCAG (rapport de 4,5:1 minimum pour le niveau AA).
WhoCanUse : Simule comment vos combinaisons de couleurs apparaissent aux personnes avec différentes déficiences visuelles.

Les correcteurs automatiques vont plus loin en tentant de résoudre les problèmes :

AccessiBe et UserWay : Widgets qui corrigent automatiquement certaines violations d'accessibilité en arrière-plan (attributs ARIA, rôles, erreurs de clés d'accès).

Important à noter : Selon le W3C (World Wide Web Consortium), les tests automatisés ne peuvent détecter qu'environ 25% des problèmes d'accessibilité*. Une évaluation humaine reste indispensable pour :

Vérifier la pertinence des textes alternatifs des images.
Tester l'accessibilité au clavier.
Valider la clarté et la cohérence du contenu.
Utiliser des technologies d'assistance comme les lecteurs d'écran.

La meilleure approche combine donc outils automatisés (pour détecter rapidement les problèmes techniques) et audits manuels par des experts en accessibilité (pour évaluer l'expérience réelle).

Les limites et précautions à prendre

L'IA comme outil, pas comme solution miracle

Malgré tous ces avantages, il est crucial de maintenir un regard critique. Dans ma propre expérience avec certains outils de transcription IA, j'ai constaté que l'énergie déployée à corriger les transcriptions pouvait parfois dépasser le gain de temps initial.L'IA doit rester un outil d'appoint, pas un pilote automatique.

Le risque de perte de compétences essentielles

À trop s'appuyer sur des solutions automatisées, nous risquons de perdre certaines compétences clés : observation fine, prototypage manuel, tests en conditions réelles.Ces compétences fondamentales restent la base de notre expertise.

Les questions éthiques et de confidentialité

L'utilisation de l'IA soulève des questions importantes sur la protection des données utilisateurs, les biais algorithmiques potentiels et la transparence des décisions de design.Nous devons rester vigilants sur ces aspects éthiques, notamment pour nos clients.

L'impact écologique : une question qui me préoccupe

Je me pose toujours beaucoup de questions sur mon utilisation de l'IA pour la planète. Les chiffres sont vertigineux et me poussent à réfléchir à chacune de mes requêtes :

Une simple requête à une IA générative consomme environ 10 fois plus d'électricité qu'une recherche Google classique*
L'entraînement de modèles comme GPT-3 a généré l'équivalent de 626 000 kg de CO₂, soit environ 71,9 tours de la Terre en voiture*
Google a consommé environ 30 millions de mètres cubes d'eau en 2024 (l'équivalent de 12 000 piscines olympiques), avec une augmentation de 28% par rapport à 2023*
Microsoft a vu ses émissions augmenter de 29% entre 2020 et 2023 suite au développement de ses infrastructures pour l'IA*

Le numérique représente déjà entre 3 et 4% des émissions mondiales de gaz à effet de serre, et l'Agence internationale de l'Énergie anticipe une multiplication par 10 de la consommation d'électricité du secteur de l'IA entre 2023 et 2026*.

Face à ces chiffres, je m'interroge constamment : chaque utilisation de l'IA est-elle vraiment nécessaire ? Ne pourrais-je pas réaliser cette tâche autrement ?Ces questions doivent rester au cœur de nos pratiques professionnelles.

La créativité humaine irremplaçable

Notre valeur réside dans notre capacité à innover, à faire preuve d'empathie, à comprendre les problématiques vécues pour y trouver des solutions pertinentes, et à créer des expériences émotionnellement résonnantes.Ces qualités essentielles nous distinguent et restent irremplaçables par l'IA.

Conclusion

Si on m'avait dit il y a un an que l'IA deviendrait un allié important dans ma pratique du design, j'aurais été sceptique.Pourtant, aujourd'hui, elle est devenue un élément significatif de mon workflow.

L'intelligence artificielle a transformé ma façon de travailler : plus rapide sur les tâches répétitives, plus créative dans la phase d'exploration, plus rigoureuse dans l'analyse des retours utilisateurs.En automatisant ce qui peut l'être, elle libère du temps pour ce qui compte vraiment : comprendre les utilisateurs, réfléchir aux enjeux stratégiques et concevoir des expériences qui font vraiment la différence.

Dans ma pratique quotidienne, l'IA m'a permis d'extraire rapidement des insights avec Miro AI, d'explorer de nouvelles pistes créatives avec Stitch, Lovable, et UX Magic, et de découvrir des approches de hiérarchisation de l'information que je n'aurais pas envisagées seule.Des outils comme Condens m'ont également aidée à synthétiser efficacement mes recherches utilisateurs.

Mais attention : l'IA reste un outil, pas une solution miracle.Elle ne remplacera jamais l'empathie, la sensibilité et la créativité humaine qui sont au cœur de notre métier.Elle ne nous dispense pas de parler aux utilisateurs, de tester nos hypothèses, de remettre en question nos propres biais.Et elle nous oblige à nous interroger sur son impact écologique à chaque utilisation.

Ce qui a vraiment changé pour moi, c'est ma posture : je suis passée de "l'IA, ce n'est pas pour moi" à "comment puis-je utiliser l'IA intelligemment pour être une meilleure designer ?".Et cette question, chaque designer devrait se la poser en 2025.

C'est aussi grâce à Ippon Technologies que mon regard sur l'IA a changé. Mes collègues designers, produit et agilistes m'ont fait découvrir des outils, m'ont permis d'essayer des choses, et m'ont parfois directement fait des démonstrations qui ont éveillé ma curiosité.Cette dynamique collective d'exploration et de partage a été essentielle dans mon évolution avec l’IA.

Comme le soulignait Jakob Nielsen : "Vous ne perdrez pas votre emploi à cause de l'IA, mais à cause de quelqu'un qui utilise l'IA mieux que vous."L'enjeu n'est donc pas de résister à cette évolution, mais de l'embrasser intelligemment, en conservant ce qui fait notre valeur unique.

L'avenir du design UX/UI ne sera ni entièrement humain, ni entièrement automatisé : il sera une collaboration intelligente entre l'expertise humaine et la puissance de l'IA. Et cette collaboration commence par oser essayer.

Article écrit en collaboration avec Claude, IA créée par Anthropic.

Sources :