La question posée change la perspective habituelle : au lieu de demander comment l'IA peut servir le design, cet article renverse l'angle et explore ce qu'un designer gagne à comprendre les contraintes des systèmes IA. Un pont rare entre deux mondes qui parlent peu ensemble.

La distinction est fine mais décisive : les designers utilisent l'IA comme outil de création (Figma + Claude) sans repenser les interfaces pour les systèmes IA eux-mêmes. Cet article expose le décalage entre l'optimisation du flux de travail designer et l'absence de vrai design pour les agents.

Plutôt que de théoriser sur l'IA en recherche utilisateur, cet article propose une liste concrète d'outils spécifiques à connecter et des cas d'usage actionnables. C'est du pragmatisme rare dans un sujet souvent resté abstrait.

La distinction est fine mais décisive : les designers utilisent l'IA comme outil de création (Figma + Claude) sans repenser les interfaces pour les systèmes IA eux-mêmes. Cet article expose le décalage entre l'optimisation du flux de travail designer et l'absence de vrai design pour les agents.

La question posée change la perspective habituelle : au lieu de demander comment l'IA peut servir le design, cet article renverse l'angle et explore ce qu'un designer gagne à comprendre les contraintes des systèmes IA. Un pont rare entre deux mondes qui parlent peu ensemble.

Un angle rare sur la documentation de design. Plutôt que de figer des règles, l'auteur propose de capturer le raisonnement derrière les décisions pour que les designers futurs comprennent le contexte, pas juste l'output. Ça change tout pour la transmission dans les équipes.

Une publication minimaliste qui dissèque le HTML et l'accessibilité sémantique sans théorie creuse. Chaque numéro se concentre sur des détails ignorés qui ont pourtant un impact réel sur l'expérience. C'est de la recherche appliquée avec les mains dans le markup.

Une contre-attaque pertinente au mythe du « code facile, tout est dans le design ». Le message peut sembler technique, mais le fond parle directement aux designers qui collaborent : c'est une invitation à respecter la complexité de l'exécution et à ne pas réduire le travail du développeur à de la simple implémentation.

Un projet collectif qui cartographie comment les produits avec agents IA devraient être conçus pour que les utilisateurs comprennent ce qu'ils font réellement. Moins un article qu'une ressource collaborative. Le vrai travail : montrer que l'transparence n'est pas un extra, c'est du core design.

Une exploration des effets inattendus du délai dans les systèmes interactifs. Au lieu de traiter le délai comme un problème technique isolé, l'auteur montre comment il affecte le comportement utilisateur et la dynamique de l'interface. Utile pour repenser l'affordance et le feedback.

Un produit conçu sans comprendre les vrais besoins des utilisateurs. Atlas montre comment une belle interface et une technologie impressionnante ne suffisent pas si le design de produit oublie la question basique : pourquoi quelqu'un choisirait-il cet outil plutôt qu'un autre ?

Démêle trois pratiques souvent confondues. Le dogfooding (utiliser son propre produit) n'est pas de la recherche utilisateur, mais trop de petits projets pensent s'en dispenser parce qu'ils testent en interne. Le tri est simple et applicable lundi.

Plutôt que de théoriser sur l'IA en recherche utilisateur, cet article propose une liste concrète d'outils spécifiques à connecter et des cas d'usage actionnables. C'est du pragmatisme rare dans un sujet souvent resté abstrait.