Développer avec l'IA : Au-delà de l'UX
Je me souviens quand l'UX était roi. On passait des heures à peaufiner des interfaces, mais aujourd'hui, tout tourne autour de la qualité de sortie de l'IA. Le jeu a changé, et si vous êtes encore coincé sur l'UX, vous manquez le coche. En tant que développeur, je le vois à chaque étape : on est passé de systèmes déterministes à des systèmes non déterministes, et ça change toute la donne. Il faut adopter une mentalité expérimentale, impliquer les utilisateurs en interne et collaborer davantage. Les ingénieurs jouent un rôle central dans ce nouveau paradigme, surtout quand il s'agit de gérer les biais de l'IA. Alors, plongeons dans ce sujet brûlant et voyons comment cela impacte notre gestion de produit.
Je me souviens du temps où l'UX était le sommet de la pyramide. On passait des heures à fignoler chaque pixel des interfaces. Mais aujourd'hui, tout a changé. La qualité de la sortie de l'IA est devenue l'enjeu principal. Si vous êtes encore focalisé sur l'UX, vous manquez clairement quelque chose. Dans notre domaine, on est passé des systèmes déterministes, où tout était prévisible, à des systèmes non déterministes qui nécessitent une approche expérimentale. J'ai dû adapter ma manière de travailler : multiplier les tests internes, impliquer les utilisateurs dès le début, et surtout, collaborer en continu avec d'autres départements. Les ingénieurs ne sont plus seulement des exécutants, mais des acteurs clés dans la gestion de produit. Gérer les biais de l'IA est un défi constant. Alors, comment tout cela impacte-t-il notre quotidien ? C'est ce que je vous propose d'explorer ensemble.
Du UX à la Qualité de Sortie de l'IA
Autrefois, tout tournait autour du design UX. On peaufinait chaque détail pour garantir une expérience utilisateur parfaite. Mais aujourd'hui, avec l'arrivée de l'IA, la qualité des outputs prend le dessus. J'ai vu cette transition dans mon propre travail : on ne parle plus de pixels mais de tokens. Et croyez-moi, un bon design ne compensera jamais une sortie IA médiocre. Je vise toujours une précision de 95%, un seuil que je considère comme non-négociable pour lancer un produit IA.
Attention cependant : se concentrer uniquement sur le UX peut vous faire perdre de vue l'essentiel. J'ai vu des projets échouer parce qu'ils n'ont pas pris en compte l'importance de la performance de l'IA. Mon conseil ? Équilibrez toujours le design et la fonctionnalité.
- Priorisez la qualité de sortie de l'IA.
- Fixez un seuil de précision à 95%.
- Méfiez-vous de négliger la performance IA au profit du design UX.
Adopter les Systèmes Non-Deterministes
Passer des systèmes déterministes aux systèmes non-déterministes, c'est un peu comme passer d'une voiture automatique à une boîte manuelle. Vous devez comprendre le rôle du hasard et des probabilités dans les sorties IA. Ce n'est pas évident, mais cela ouvre une flexibilité incroyable. J'ai dû réajuster mes attentes et accepter un seuil de précision de 80% pour certaines fonctionnalités IA.
Les systèmes non-déterministes exigent des tests plus robustes. Chaque fois que je travaille sur un nouveau modèle, je consacre du temps à des tests exhaustifs pour m'assurer que nous atteignons les résultats escomptés. Cela demande plus de ressources, mais le jeu en vaut la chandelle.
- Comprenez le rôle du hasard dans les systèmes IA.
- Acceptez un seuil de précision de 80% pour certaines fonctionnalités.
- Préparez-vous à des tests plus poussés.
Adopter une Mentalité Expérimentale
Dans le développement de produits IA, être prêt à expérimenter est essentiel. Personnellement, je mène jusqu'à 12 expériences en parallèle. Cela peut sembler fou, mais c'est indispensable pour obtenir des résultats statistiquement significatifs. J'utilise des "dogfood users" au sein de notre équipe pour tester les nouvelles fonctionnalités avant de les publier.
Mais attention à ne pas vous enliser dans l'analyse. Fixez des objectifs clairs pour chaque expérience et ne perdez pas de temps avec des hypothèses interminables.
- Menez plusieurs expériences simultanément.
- Utilisez des résultats significatifs pour guider vos décisions.
- Évitez l'"analyse paralysis" en fixant des objectifs clairs.
Gestion de Produit Collaborative
Je suis passé d'une gestion de produit hiérarchique à une approche collaborative. Cela signifie impliquer les ingénieurs dès les premières étapes du développement. Croyez-moi, c'est un changement radical mais nécessaire. La communication et la collaboration sont clés pour le succès des projets IA.
Un avertissement cependant : assurez-vous que tous les membres de l'équipe comprennent les limitations de l'IA. Sinon, vous risquez de créer des attentes irréalistes qui peuvent nuire au projet.
- Adoptez une approche collaborative de la gestion de produit.
- Impliquez les ingénieurs dès le début du processus.
- Assurez-vous que l'équipe comprend les limitations de l'IA.
Établir le 'Barème de Non-Embarras'
Avant de sortir un produit IA, je m'assure toujours qu'il passe le test du 'barème de non-embarras'. Cela signifie atteindre un niveau de confiance de 90 à 95% avant de le proposer à un public plus large. Obtenir des retours utilisateurs est crucial pour affiner le produit.
Mais attention, ne vous précipitez pas sur le marché sans un test interne approfondi. J'ai vu des produits échouer car ils ont été lancés prématurément. Mieux vaut être sûr que désolé.
- Atteignez un niveau de confiance de 90-95% avant la sortie.
- Utilisez les retours utilisateurs pour améliorer le produit.
- Méfiez-vous des lancements précipités.
Alors, je me suis lancé dans cette transition de l'UX vers la qualité de sortie de l'IA, et franchement, ça secoue les habitudes. D'abord, tu dois vraiment t'habituer à bosser avec des systèmes non-déterministes. Oublie la précision absolue, ici c'est l'expérimentation qui prime. Ensuite, la gestion de produit devient une affaire collective. On doit tous collaborer pour placer la barre du 'non-embarras' assez haut et garantir le succès du développement de l'IA. Ne te repose pas sur tes lauriers : vise 95% de précision pour ton IA, mais sache que tu peux aller en production à 80%. Et puis, monte une douzaine d'expériences en parallèle, c'est là que tu trouveras les vraies pépites.
L'avenir, il est clairement dans ce changement de paradigme. Prêt à remettre en question ta façon de développer tes produits ? Fais participer tes ingénieurs et tes utilisateurs dès aujourd'hui. Pour creuser plus, mate la vidéo originelle, c'est du bon boulot : YouTube.
Questions Fréquentes
Thibault Le Balier
Co-fondateur & CTO
Issu de l'écosystème startup tech, Thibault a développé une expertise en architecture de solutions IA qu'il met aujourd'hui au service de grands groupes (Atos, BNP Paribas, beta.gouv). Il intervient sur deux axes : la maîtrise des déploiements IA (LLM locaux, sécurisation MCP) et l'optimisation des coûts d'inférence (offloading, compression, gestion des tokens).
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