Et si la recherche UX devait s'accélérer plutôt que de ralentir le développement IA ? L'article explore comment intégrer l'insight utilisateur en continu dans les cycles de développement IA, au lieu d'attendre la fin pour tester. Angle rare : la recherche comme accélérateur, pas comme goulet d'étranglement.

Une synthèse complète de la cartographie de parcours clients, avec cas d'usage concrets et méthodes testées. Idéal pour les designers qui veulent passer de la théorie à la pratique lundi matin, sans prise de tête.

Pourquoi les utilisateurs refusent de partager leurs données même quand c'est bénéfique ? La théorie des perspectives (Kahneman) explique comment le risque perçu d'une perte surpasse le gain espéré. Application directe à la conception de formulaires de consentement.

Au-delà du hype IA, cinq principes concrets : contrôle utilisateur, transparence des limites, gestion des erreurs gracieuse, apprentissage du contexte, récupération sans friction. Cadre solide pour évaluer si un agent IA fait vraiment sens.

Pour sortir du piège des portefeuilles UX gonflés artificiellement : structurer l'étude de cas avec quatre labels clairs (problème réel, contrainte vraie, décision de conception, résultat mesuré). Moins de bluff, plus de crédibilité.

Et si la recherche UX devait s'accélérer plutôt que de ralentir le développement IA ? L'article explore comment intégrer l'insight utilisateur en continu dans les cycles de développement IA, au lieu d'attendre la fin pour tester. Angle rare : la recherche comme accélérateur, pas comme goulet d'étranglement.

Une synthèse complète de la cartographie de parcours clients, avec cas d'usage concrets et méthodes testées. Idéal pour les designers qui veulent passer de la théorie à la pratique lundi matin, sans prise de tête.

Et si le vrai problème n'était pas que les interfaces ne comprennent pas nos intentions, mais que nous avons arrêté de les concevoir pour ça. Un angle concis sur la différence entre prédiction et compréhension.

Un designer trace l'histoire d'une convention UI apparemment anodine. En remontant aux origines, on découvre comment une contrainte technique d'il y a 20 ans s'est cristallisée en pattern universel, et pourquoi cette règle mérite aujourd'hui d'être questionnée.

Un nouvel espace où les entreprises publient directement dans ChatGPT. Pour les designers, la question brûle : comment structurer une fiche d'information dans un contexte où l'interface n'est pas qu'un écran, mais une conversation ? Les données de clics et mentions ouvrent aussi un débat sur la mesure de l'engagement en IA.

Pourquoi les utilisateurs refusent de partager leurs données même quand c'est bénéfique ? La théorie des perspectives (Kahneman) explique comment le risque perçu d'une perte surpasse le gain espéré. Application directe à la conception de formulaires de consentement.

Au-delà du hype IA, cinq principes concrets : contrôle utilisateur, transparence des limites, gestion des erreurs gracieuse, apprentissage du contexte, récupération sans friction. Cadre solide pour évaluer si un agent IA fait vraiment sens.

Un guide actionnable qui propose des solutions concrètes pour réduire la friction sur mobile. Bonus : basé sur des cas réels avec améliorations mesurables.

Les trappes de conception ne sont plus un problème d'éthique personnelle, elles deviennent légales. Utile pour comprendre comment la réglementation redessine les contraintes de design et oblige à repenser les motifs d'interaction.

L'expérience client se fragmente. Les assistants IA personnels des utilisateurs deviennent des interlocuteurs directs. Comment les équipes de service pensent-elles l'UX quand l'agent IA du client parle à l'agent IA de l'entreprise ?