Quand on parle d’**AI and design**, beaucoup d’équipes pensent d’abord interface, prompts et maquettes. En réalité, le sujet est plus large (et plus exigeant) : il s’agit de **concevoir un système probabiliste** qui doit produire une valeur mesurable, dans un workflow existant, avec des risques (don...
Quand on parle d’AI and design, beaucoup d’équipes pensent d’abord interface, prompts et maquettes. En réalité, le sujet est plus large (et plus exigeant) : il s’agit de concevoir un système probabiliste qui doit produire une valeur mesurable, dans un workflow existant, avec des risques (données, erreurs, conformité) à maîtriser.
Si vous dirigez une PME ou une scale-up, l’objectif n’est pas de “faire un POC IA”, mais de cadrer un cas d’usage rentable, prototyper vite sans vous enfermer, puis prouver le ROI avec des KPI simples et une instrumentation minimale.
Un bon cadrage “AI + design” ressemble plus à une fiche produit qu’à une note de R&D. Vous cherchez à réduire l’incertitude sur 4 points : utilité, faisabilité, risque, mesure.
Avant de dessiner quoi que ce soit, clarifiez :
Qui fait la tâche aujourd’hui (rôle, niveau d’expertise, contexte) ?
Quelle tâche fréquente coûte du temps, de l’argent, ou crée un risque qualité ?
Quel résultat “acceptable” (pas “parfait”) suffit à créer de la valeur ?
Ensuite, choisissez un format qui colle au besoin :
Copilot (l’IA propose, l’humain décide) : idéal quand l’erreur coûte cher.
Automatisation avec validation (l’IA prépare, l’humain valide) : bon compromis ROI/risque.
Automatisation sans validation : seulement si le domaine est stable et contrôlable.
Agent (l’IA agit via des outils) : puissant, mais nécessite garde-fous, logs et idempotence.
Pour approfondir la logique “format vs risque”, vous pouvez compléter avec notre ressource sur l’AI design (UX) pour assistants et chatbots, puis revenir ici sur la partie cadrage et ROI.
En design classique, on spécifie des écrans. En IA, on doit spécifier un contrat d’usage :
Entrées autorisées (types de demandes, données acceptées).
Sorties attendues (format, ton, structure, degré d’explication).
Sources de vérité (documents, CRM, base articles, ERP).
Comportements en cas d’incertitude (questions de clarification, refus, escalade).
Ce contrat réduit les malentendus, facilite le prototypage et protège votre ROI (moins d’itérations “au hasard”).
Deux erreurs fréquentes tuent les projets AI and design :
Concevoir une expérience “magique” qui suppose des données introuvables.
Découvrir trop tard que les données ne peuvent pas être utilisées ainsi (RGPD, confidentialité, AI Act selon le cas).
En France et UE, gardez un réflexe simple : minimisation des données, finalité claire, contrôle des accès, traçabilité. Pour les cadres généraux, vous pouvez vous appuyer sur le NIST AI Risk Management Framework et les principes du règlement européen AI Act (niveau de risque, obligations associées).
Élément | Ce qu’il faut décider | Exemple (illustratif) |
|---|---|---|
Objectif business | Quel levier (marge, temps, revenu, risque) ? | Réduire le temps de traitement support |
Utilisateurs | Qui l’utilise, où, quand ? | Agents support N1, pic 9h-18h |
Tâches ciblées | 1 à 3 tâches fréquentes | Résumer un ticket, proposer une réponse, taguer |
Données | Quelles sources fiables ? | Base articles, historique tickets |
Contraintes | Sécurité, RGPD, exigences internes | Pas de données sensibles dans le prompt |
KPI + baseline | Mesure avant / après | AHT, taux de résolution, CSAT |
Garde-fous | Limites, escalade, validation | Handoff humain si confiance faible |
Cette fiche devient votre “brief” de prototype et évite la dérive de scope.
Le prototypage AI and design n’est pas seulement visuel. Il doit prouver 3 choses :
L’expérience est utilisable (UX, confiance, friction).
Le système est suffisamment fiable sur des cas représentatifs.
La mesure est possible (events, logs, coût, qualité).
Prototype | Quand l’utiliser | Avantage | Limite |
|---|---|---|---|
Wizard-of-Oz (humain derrière) | Tester l’UX et l’acceptation | Très rapide, peu de tech | Ne mesure pas la qualité modèle |
Prototype LLM “prompté” | Explorer la valeur d’une aide rédactionnelle | Setup rapide, itérations rapides | Risque d’illusion si non instrumenté |
Prototype RAG minimal | Besoin de réponses sourcées (support, knowledge) | Réduit les hallucinations | Demande un corpus propre |
Prototype “actions” (tool-calling) | Besoin d’agir (CRM, ticketing, ERP) | Mesure le vrai gain opérationnel | Exige garde-fous et logs |
Le bon réflexe : prototyper le workflow, pas juste le chat. Si l’IA produit une réponse mais que personne ne l’utilise, votre ROI est nul.
Pour éviter les démos trompeuses, construisez un jeu de scénarios :
30 à 80 cas réalistes (issus de tickets, emails, demandes internes).
Une définition de “réponse acceptable” (critères simples).
Un marquage des cas à risque (juridique, données sensibles, décision critique).
Cela devient votre “golden set” de test. Vous itérez dessus à chaque version.
Pour le design, restez frugal :
Maquettez le flux (dans votre outil habituel, par exemple Figma) uniquement pour valider l’interaction : où l’IA intervient, ce que l’utilisateur peut corriger, comment on escalade.
Ajoutez des patterns de confiance : sources, “je ne sais pas”, confirmation avant action, historique clair.
Une règle utile : si votre prototype ne prévoit pas l’échec, il n’est pas prêt.
Même en prototype, prévoyez :
Un identifiant de session, un identifiant d’utilisateur (ou rôle), un identifiant de tâche.
Des logs structurés (entrée, sortie, sources, latence, coût d’inférence si possible).
Le résultat côté métier (ex. ticket résolu, RDV pris, document validé).
Sans cela, vous aurez de “l’usage”, mais pas de preuve.
L’objectif n’est pas de mesurer 50 métriques. C’est de relier un usage IA à un résultat business de manière crédible.
Vous pouvez partir d’une formule opérationnelle :
ROI (%) = (Gains nets sur une période – Coûts totaux) / Coûts totaux × 100
Avec :
Gains nets = temps économisé (valorisé), coûts évités, revenu incrémental, baisse du risque (quand quantifiable).
Coûts totaux = build/intégration + licences/modèles + exploitation (monitoring, mise à jour connaissance, support) + formation/adoption.
Le piège classique est d’oublier l’exploitation. Une IA utile en production est un mini-produit.
Avant de déployer, mesurez 1 à 2 semaines :
Volume (tickets, demandes, dossiers).
Temps (AHT, délai, temps de recherche).
Qualité (taux d’erreur, réouverture, escalades).
Sans baseline, vous ne saurez pas si l’IA a créé un gain ou si l’équipe a juste “fait autrement”.
Couche | Question | Exemples de KPI |
|---|---|---|
Business | Est-ce que ça crée de la valeur ? | économies € / mois, revenu incrémental, payback |
Process | Est-ce que le workflow s’améliore ? | temps de cycle, AHT, taux de réouverture |
Expérience | Est-ce que les gens l’adoptent correctement ? | task success, taux d’édition, handoff humain |
Technique | Est-ce que c’est stable et maîtrisé ? | latence, coût par tâche, taux d’erreur, groundedness (si RAG) |
En pratique, choisissez :
1 North Star KPI (ex. temps moyen de traitement, conversion, délai de réponse).
2 KPI de support (ex. taux de résolution, volume traité).
1 à 2 garde-fous (ex. taux d’erreur, escalades, incidents).
Si vous voulez un cadre plus large de KPI IA, notre article “AI chatbots: KPI” va plus loin sur la logique d’instrumentation (utile même hors chatbot) : AI chatbots: KPIs essentiels pour prouver le ROI.
Un pilote solide ressemble à un test produit :
Un périmètre réduit (1 équipe, 1 canal, 1 type de demande).
Une période courte (2 à 4 semaines).
Un point de comparaison (avant/après, ou équipe A vs équipe B).
Une scorecard de décision : scale, itérer, ou stop.
Si vous devez “argumenter” pendant 3 mois pour prouver l’impact, c’est souvent un signal que le cadrage était trop flou.
AI and design, ce n’est pas seulement “faire joli”, c’est rendre le système sûr et actionnable.
Expliciter les limites : l’IA doit pouvoir dire “je ne sais pas” et proposer une alternative.
Montrer les sources quand c’est un sujet de connaissance (RAG, documents internes).
Prévisualiser avant action (surtout si l’IA déclenche un email, modifie un CRM, crée un ticket).
Logs et audit : indispensable pour comprendre, corriger et justifier.
Les interfaces conversationnelles et copilots doivent rester accessibles : navigation clavier, contraste, structure, alternatives textuelles. Une bonne base est de s’aligner sur les WCAG et d’outiller l’évaluation. Si le sujet est nouveau pour vous, notre lexique sur l’accessibilité web peut servir de point de départ.
Le ROI ne vient pas d’une IA “à côté”. Il vient d’une IA dans le flux : CRM, helpdesk, ERP, documentation, outils internes.
Deux recommandations pragmatiques :
Intégrer au minimum dès le pilote : SSO, permissions, une source de vérité, et une action concrète (ex. créer un ticket, proposer une réponse, taguer).
Livrer chaque semaine : un projet IA se gagne à l’itération, pas au grand soir.
C’est aussi là qu’un audit amont peut éviter beaucoup de perte de temps, en priorisant des quick wins réellement intégrables et mesurables (voir : Audit IA stratégique: cartographier risques et opportunités).
AI and design, c’est plutôt un sujet UX ou un sujet data/tech ? C’est les deux. Le design définit le workflow, la confiance, les garde-fous et l’adoption. La data/tech garantit la fiabilité, l’intégration, la sécurité et le coût. Sans l’un, l’autre ne crée pas de ROI durable.
Quel est le bon périmètre pour un premier prototype ? Un seul rôle utilisateur, 1 à 3 tâches fréquentes, une source de données fiable, et un KPI principal. Si vous ne pouvez pas expliquer le prototype en 30 secondes, il est souvent trop large.
Peut-on mesurer le ROI sans A/B test ? Oui, si vous avez une baseline propre et un périmètre stable (avant/après). Mais dès que le contexte change (saisonnalité, équipe différente), un groupe de contrôle devient très utile.
Quels KPI sont les plus “décisifs” pour une PME ? Ceux qui touchent un levier simple : temps économisé (valorisable), réduction d’erreurs coûteuses, ou revenu incrémental. Les métriques “d’usage” seules (nombre de messages, sessions) ne prouvent pas la valeur.
Quand faut-il passer du prototype à une solution sur mesure ? Quand le cas d’usage est fréquent, que les intégrations deviennent critiques (permissions, actions, traçabilité), ou que la confidentialité et la conformité imposent des contrôles spécifiques. À ce stade, un produit IA doit être exploitable et maintenable.
Si vous avez une idée d’assistant, de copilot ou d’automatisation, mais que vous voulez éviter le piège du POC sans impact, Impulse Lab peut vous accompagner de bout en bout : audit d’opportunité, prototypage instrumenté, intégration à vos outils, puis formation à l’adoption.
Pour démarrer rapidement, vous pouvez :
Lancer un audit IA pour identifier 2 à 4 cas d’usage à ROI court et leurs KPI.
Construire un prototype mesurable en conditions réelles, avec garde-fous.
Industrialiser via une plateforme web et IA sur mesure connectée à votre stack.
Découvrez l’approche sur impulselab.ai et contactez l’équipe pour cadrer un premier pilote orienté résultats.
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Leonard
Co-fondateur
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