Comment garantir une Expérience Utilisateur fluide et intuitive, grâce au potentiel de l’Intelligence Artificielle ? L’analyse comparative de 14 outils d’IA commerciaux a permis à l’équipe de la Direction de la Recherche et de l’Innovation Technologique de Berger-Levrault d’identifier 8 règles essentielles classées en 3 thèmes principaux pour créer un assistant IA qui offre une expérience utilisateur optimale :
Les capacités du système regroupent l’ensemble des fonctionnalités de l’IA et son rôle auprès de l’utilisateur. Une IA efficace commence par une bonne compréhension de ce qu’elle peut faire. Il est essentiel de poser des repères clairs dès le départ pour que l’utilisateur sache comment interagir avec elle, et ce qu’il peut en attendre.
Dès son arrivée dans l’interface, l’utilisateur doit comprendre clairement le rôle de l’IA qu’il utilise.
Une phrase d’introduction concise, bien visible, permet d’instaurer ce cadre de manière simple et efficace, tout en encourageant les utilisateurs et utilisatrices à en prendre connaissance.
Présenter l’IA comme un assistant professionnel — et non comme une entité omnisciente — met l’accent sur la collaboration, ce qui favorise une relation de confiance.
Pour éviter toute attente irréaliste, il est essentiel de rendre explicite le domaine d’expertise de l’assistant IA et de bien délimiter son périmètre d’action. Cela permet de prévenir les frustrations potentielles.
L’assistant IA n’est pas là pour tout faire à la place de l’utilisateur, mais pour lui simplifier certaines tâches et lui apporter un soutien ciblé et pertinent.
Pour que l’IA soit pleinement adoptée, il est essentiel que les utilisateurs aient une bonne compréhension de ses capacités. Ces dernières doivent être rendues visibles et explicites, sous forme de fonctionnalités ou d’outils facilement repérables dans l’interface. Les possibilités offertes par l’IA doivent être immédiatement compréhensibles, afin de susciter naturellement l’envie de les utiliser.
Une manière simple et efficace d’y parvenir consiste à proposer des exemples concrets : questions types, suggestions d’usage, boutons d’action contextualisés… Ces éléments agissent comme des repères qui facilitent les premiers essais. C’est particulièrement pertinent pour les IA conversationnelles, telles que Google Gemini ou Microsoft Copilot, où les suggestions de requêtes aident à révéler le champ d’action de l’outil. En rendant les capacités de l’IA plus tangibles, ces exemples réduisent la crainte de se tromper et encouragent l’utilisateur à expérimenter librement, dans un environnement rassurant.
Une interface d’IA est d’autant plus facile à adopter qu’elle repose sur des repères déjà connus. Lorsqu’elle reprend les codes visuels et fonctionnels de systèmes familiers – comme un moteur de recherche, une messagerie ou un menu classique –, elle réduit la courbe d’apprentissage. Moins il y a de nouveauté dans la forme, plus l’utilisateur se sent à l’aise pour explorer le fond.
Nous sommes tous habitués à interagir avec certains modèles d’interface, qu’il s’agisse de navigateurs web ou d’applications de messagerie comme SMS, WhatsApp ou Messenger. Reproduire ces logiques d’interaction dans une interface IA permet de gagner du temps, de rassurer l’utilisateur, et de l’aider à comprendre ce qu’il peut faire et comment le faire.
L’exemple de Perplexity illustre bien cette approche : en s’inspirant volontairement d’un moteur de recherche, l’outil suggère immédiatement à l’utilisateur qu’il est conçu pour l’aider à explorer des informations en ligne. La familiarité visuelle facilite la prise en main.
La confiance est un prérequis essentiel pour que l’IA soit utilisée de manière active et durable. Pour l’instaurer, il ne suffit pas que l’outil fonctionne : l’utilisateur doit comprendre sur quoi reposent les réponses qui lui sont proposées.
Afficher les sources – qu’il s’agisse de documents, de données ou de références précises – permet de rendre les résultats plus transparents et compréhensibles. Ce lien direct entre la réponse et sa source renforce la fiabilité de l’outil, sans complexifier l’interface.
Voici 2 bonnes pratiques qui permettent d’intégrer cette dimension de manière efficace, en renforçant la clarté des informations et la confiance, sans nuire à l’expérience utilisateur.
L’utilisateur doit pouvoir comprendre sur quoi reposent les réponses fournies. Afficher les sources ayant servi à générer une réponse renforce la transparence, tout en donnant à chacun les moyens de vérifier l’information.
L’idéal est de présenter ces sources de manière contextuelle, juste après la réponse, en indiquant clairement leur origine. Lorsque cela est pertinent, un lien vers le document complet doit être proposé, pour permettre à l’utilisateur d’approfondir si nécessaire.
Cette transparence doit rester mesurée : il ne s’agit pas d’encombrer l’interface, mais de faire apparaître les sources uniquement lorsqu’elles sont pertinentes. C’est ce que fait par exemple l’outil Perplexity, en associant à chaque réponse une référence contextuelle, lisible et consultable, sans alourdir l’expérience. Afficher les sources d’une réponse favorise une lecture éclairée des résultats.
Permettre à l’utilisateur de comprendre/lire plus facilement la source qu’il consulte est essentiel. Toutes les sources ne se valent pas en termes de lisibilité. Certaines peuvent être longues ou denses en informations. Dans ce contexte, l’IA joue un rôle précieux : elle peut proposer un résumé clair et concis du document ou mettre en évidence le passage exact qui a servi à formuler la réponse.
Ce type de guidage permet à l’utilisateur de comprendre plus rapidement l’origine de l’information, sans avoir à lire l’intégralité de la source. Par exemple, une IA spécialisée dans le domaine juridique peut synthétiser un article de loi ou contextualiser un jugement, facilitant ainsi la lecture et l’interprétation.
Même lorsqu’un résumé complet n’est pas possible, le fait de surligner la section pertinente d’un document suffit souvent à orienter l’utilisateur. L’objectif est toujours le même : simplifier la lecture et la recherche d’informations dans en les rendant moins complexes et moins chronophages pour l’utilisateur sans sacrifier la rigueur.
Une IA intelligente est aussi une IA qui apprend de ses utilisateurs. Créer des conditions favorables au retour d’expérience permet d’affiner l’outil, d’ajuster ses réponses et de faire évoluer l’interface dans le bon sens.
Les retours utilisateurs jouent un rôle clé dans l’amélioration continue d’un système basé sur l’IA. Ils permettent de faire remonter des impressions concrètes sur la qualité, la clarté ou la fiabilité des réponses, directement auprès des équipes de conception et de développement.
Voici deux règles à suivre pour garantir pour permettre à chaque utilisateur de partager facilement son expérience, sans effort ni perte de temps.
Pour concevoir un système de rétroaction efficace, il est essentiel de se poser trois questions clés :
Réduire le nombre de clics, utiliser un langage simple et adapté, intégrer des pictogrammes pour une meilleure compréhension incitent les utilisateurs à s’exprimer. Un système de feedback ciblé, clair et peu contraignant augmente le taux de réponse des utilisateurs.
Il est essentiel de communiquer l’impact du feedback à chaque étape : à la fois au moment de sa sollicitation et une fois qu’il a été pris en compte. Un message clair et positif affiché au bon moment permet d’encourager la participation sans alourdir l’expérience. Par exemple, à la fin d’une interaction avec l’IA, une phrase comme « Aidez-moi à m’améliorer : que pensez-vous de cette réponse ? » accompagnée d’un formulaire simple facilite l’expression spontanée.
Mais le retour ne s’arrête pas là. Remercier l’utilisateur pour sa contribution et lui montrer qu’elle a un impact concret renforce la relation de confiance. Lorsque c’est possible, mettre en lumière la manière dont les retours influencent les évolutions du système donne du sens à l’ensemble du processus. Cela transforme un simple commentaire en une véritable action collaborative.
L’intelligence artificielle est aujourd’hui un composant à part entière des solutions numériques, conçue pour répondre à des besoins métiers concrets. Pour être utile aux agents de collectivités, aux professionnels de santé ou aux techniciens de maintenance, elle doit s’intégrer naturellement dans leurs usages quotidiens.
Cela suppose une conception des assistants IA centrée sur 3 piliers essentiels :
Chez Berger-Levrault, ces principes structurent le développement des assistants IA intégrés à nos solutions logicielles, comme l’assistant intelligent de WeMagnus.
Assistant intelligent de WeMagnus, solution SaaS tout-en-un qui facilite le quotidien des mairies de moins de 5 000 habitants
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