Un angle rarement exploré : comment le choix des récompenses influe sur la qualité des données collectées. Pas juste « comment faire participer », mais « comment faire participer les bonnes personnes de façon durable ».

Démonte l'idée que « écouter l'utilisateur » suffit. Montre pourquoi l'empathie sans observation concrète devient de la projection. Court et tranchant.

Inverse la logique classique du prototypage : avec l'IA, la ligne entre exploration et mise en production s'efface. Pose une vraie question sur la responsabilité du designer face aux artefacts qu'il génère.

Distingue clairement entre ajouter un bouton « réviser » et rethink l'architecture entière du système pour que l'humain ne soit pas une exception. Concret pour ceux qui prototypent avec l'IA.

Contraire productif aux tendances du moment. Argue que chercher du signal dans le bruit via l'IA peut détruire de la clarté. Utile pour tempérer les ardeurs de ceux qui mettent de l'IA partout.

Un angle rarement exploré : comment le choix des récompenses influe sur la qualité des données collectées. Pas juste « comment faire participer », mais « comment faire participer les bonnes personnes de façon durable ».

Un diagnostic clair sur la crise de confiance du secteur. Plutôt que de parler de tendances ou de chiffres, l'article identifie les vrais blocages : absence de transparence, authenticité fabriquée, algorithmes opaques. Le design des interfaces d'influence reproduit ces problèmes ou pourrait les résoudre.

Les agents IA qui agissent autonomement changent la donne pour les designers. Comment penser l'interface quand ce n'est plus l'utilisateur qui commande, mais une entité logicielle qui décide et exécute ? L'article capture ce moment où la relation designer-utilisateur devient designer-agent-utilisateur.

Débat fondamental pour les designers français et européens : jusqu'où une réglementation peut imposer des contraintes sans étouffer l'expérience utilisateur ? La question mérite plus qu'une réponse binaire.

Étudier comment un jeu crée une dépendance quotidienne par le design d'interface, c'est comprendre les mécaniques que chaque app de productivité ou réseau social voudrait copier. L'angle : les patterns invisibles qui transforment une tâche en habitude.

Au lieu de designer pour des états déterministes, les interfaces IA exigent d'intégrer l'incertitude comme composant de base. C'est un shift majeur : montrer des scores de confiance, des alternatives pondérées, des degrés de certitude. Le matériau est différent quand l'IA ne promet plus, elle suggère.

Un cas concret : comment utiliser Claude pour générer et itérer sur des animations de chargement, avec les briefs, les retours, les ajustements. Intéressant pour voir comment les outils IA changent le workflow créatif plutôt que simplement l'automatiser.

Qwant construit une alternative aux moteurs dominants en proposant un accès transparent au web pour l'IA. L'angle pertinent ici : comprendre comment les moteurs de recherche deviennent des composants d'infrastructure pour les produits IA, et quelles implications ça a sur la façon de concevoir des expériences qui dépendent de sources externes.

Au-delà du buzz, un guide technique sur comment le design du toucher change l'expérience. Microsoft expose les patterns, les pièges, les gains en accessibilité. La multimodalité n'est pas une mode : c'est une exigence de conception qui démultiplie les couches de feedback.

La question paraît simple, la réponse complique tout. Aaron Gustafson démêle pourquoi les systèmes IA échouent à respecter les normes d'accessibilité les plus basiques, et surtout : à qui la faute ? Un vrai cas pratique pour designers qui intègrent de l'IA dans leurs produits.