Un assistant IA peut sembler “simple” à lancer, une zone de chat, un modèle, quelques documents. En entreprise, c’est rarement le cas. Les meilleurs assistants et chatbots ne gagnent pas parce qu’ils “répondent bien”, mais parce qu’ils **s’intègrent au travail réel**, rendent leurs limites visibles,...
Un assistant IA peut sembler “simple” à lancer, une zone de chat, un modèle, quelques documents. En entreprise, c’est rarement le cas. Les meilleurs assistants et chatbots ne gagnent pas parce qu’ils “répondent bien”, mais parce qu’ils s’intègrent au travail réel, rendent leurs limites visibles, et déclenchent des actions fiables (sans créer de nouveaux risques).
Ce guide d’AI design aborde l’UX spécifique aux assistants et chatbots en contexte pro, avec des patterns concrets pour concevoir la confiance, l’action, l’accessibilité et la mesure.
L’UX traditionnelle conçoit des parcours déterministes : des écrans, des formulaires, des règles. Avec un assistant basé sur un LLM, l’interface devient probabiliste :
L’utilisateur formule son besoin en langage naturel (souvent flou).
Le système doit interpréter l’intention, choisir une stratégie et générer une réponse.
La qualité varie selon le contexte, les données disponibles, et la formulation.
Conséquence : en AI design, la mission UX n’est pas seulement de “rendre l’interface agréable”. Elle est de réduire l’incertitude et de rendre le produit “pilotable” : attentes, garde-fous, récupération d’erreur, traçabilité, et KPI.
Si vous voulez poser les bases UX/UI côté vocabulaire et méthodes, la fiche lexique Impulse Lab sur l’UX/UI est un bon rappel.
Beaucoup de projets échouent dès le début à cause d’une erreur de format : on déploie un chatbot “généraliste” alors que le besoin est une aide au travail dans un outil, ou inversement.
Voici une grille simple, utile en cadrage produit.
Format | Où il vit | À quoi il sert | UX dominante | Risque principal |
|---|---|---|---|---|
Chatbot (web, support) | Site, helpdesk, WhatsApp, etc. | Répondre, guider, qualifier | Couverture d’intentions, escalade | “Réponses polies mais inutiles” |
Assistant interne (knowledge) | Intranet, Slack/Teams, portail | Retrouver l’info, résumer, aider à décider | Confiance, sources, contexte | Hallucinations + info obsolète |
Copilot outillé (actions) | Dans l’outil métier (CRM, ERP) | Exécuter des tâches via outils (tool-calling) | Confirmation, contrôle, audit | Actions incorrectes, coûts, sécurité |
Agent semi-autonome | Orchestrateur + outils | Enchaîner des étapes (workflow) | Gouvernance, supervision | Erreurs silencieuses + dérive |
Pour clarifier les termes côté produit, vous pouvez aussi relire la définition lexique d’agent IA et de chatbot.
Avant d’ouvrir Figma, votre meilleur levier UX est un cadrage d’intention très concret.
Un assistant pro doit produire un output exploitable : une réponse sourcée, un brouillon, une action dans un outil, une décision avec options, ou un transfert vers un humain. Si l’output est vague, l’UX le sera aussi.
Décrivez, pour 5 à 10 scénarios réels :
Le déclencheur (ex. “client demande un remboursement”)
Le contexte disponible (données, historique, base de connaissances)
Le résultat attendu (ex. “politique de remboursement + étape suivante + lien interne”)
Le garde-fou (ex. “si montant > X, validation manager”)
En AI design, un contrat explicite réduit la frustration :
Ce que l’assistant sait faire (liste courte)
Ce qu’il ne fait pas (et pourquoi)
Ce qu’il fait en cas de doute (question, source, escalade)
Ce contrat doit être visible : onboarding, placeholder du champ, exemples, et “help” contextuel.
En entreprise, l’UX d’un assistant est d’abord une UX de confiance. Sans confiance, adoption faible. Avec une confiance injustifiée, risque élevé.
Indiquer le niveau de certitude : “Je ne suis pas sûr”, “Je n’ai pas trouvé dans vos sources internes”, “Voici ce que dit la procédure X”.
Afficher les sources quand c’est possible (extraits, liens, date de mise à jour). Les assistants de type RAG (retrieval-augmented generation) sont faits pour ça. Voir la définition de RAG.
Tracer le périmètre : “Je réponds à partir de votre base Support (articles internes), pas à partir de votre CRM”.
Proposer une alternative : “Je peux créer un ticket” ou “Je peux escalader à un agent”.
L’utilisateur suppose souvent que “le bot se souvient”. En entreprise, c’est précisément là que naissent les problèmes.
Bon AI design :
expliquer ce qui est mémorisé (session, préférences, historique)
rendre la mémoire éditable (effacer, corriger)
éviter la “fausse personnalisation” (qui donne l’impression d’une surveillance)
Sur la conformité, gardez un principe simple : minimiser les données et expliciter l’usage. La CNIL publie régulièrement des recommandations utiles sur les données personnelles et la conformité.
Un assistant qui “parle” mais ne fait rien crée vite de la friction. À l’inverse, un assistant qui agit sans contrôle est dangereux.
Le bon compromis UX pour beaucoup de PME et scale-ups : chat + actions guidées.
Réponses structurées : au lieu d’un bloc de texte, utilisez des cartes (résumé, étapes, champs).
Boutons d’actions : “Créer un ticket”, “Pré-remplir un email”, “Ouvrir la fiche client”, “Générer une synthèse”.
Prévisualisation avant exécution : l’utilisateur valide ce qui va être envoyé ou modifié.
Confirmation explicite pour toute action irréversible.
Les assistants peuvent répéter une action si la latence est longue, si l’utilisateur réessaie, ou si l’orchestration “retry”. Même sans entrer dans l’architecture, l’UX doit prévoir :
un statut clair (“action en cours”, “terminée”, “échouée”)
un historique des actions
une protection contre les doublons (“déjà envoyé il y a 2 min”)
Cela devient encore plus important quand l’assistant est intégré à plusieurs outils. Impulse Lab travaille justement sur l’intégration avec les outils existants et l’automatisation, pour que l’IA ne reste pas un écran isolé.
En AI design, les erreurs ne sont pas un cas marginal, elles font partie du produit.
Type d’échec | Symptôme côté utilisateur | Réponse UX attendue | Exemple de garde-fou |
|---|---|---|---|
Manque d’info | Réponse vague | Poser une question ciblée, proposer options | “De quel produit parle-t-on ?” |
Incertitude / contradiction | Réponses incohérentes | Afficher le doute, citer sources, demander validation | “Procédure A et B divergent, que souhaitez-vous appliquer ?” |
Erreur critique | Action risquée | Bloquer, escalader, exiger confirmation forte | “Montant élevé, validation requise” |
Évitez les erreurs génériques (“Une erreur est survenue”). Un bon assistant doit dire :
ce qui s’est passé (sans jargon)
ce qu’il peut faire maintenant
ce que l’utilisateur peut faire
si un humain est requis
Les interfaces conversationnelles semblent “simples”, mais elles peuvent devenir difficiles à utiliser : focus clavier, lectures d’écran, contrastes, états dynamiques, timing.
Réflexes d’AI design accessibles :
rendre les états lisibles (chargement, résultat, erreur)
garantir la navigation clavier (boutons, suggestions)
éviter que les messages “push” cassent la lecture
proposer des alternatives au texte long (résumés, étapes)
Pour une checklist plus large (WCAG, outils de test, bonnes pratiques), la fiche Impulse Lab sur l’accessibilité web est une base pratique.
Tester un assistant comme une UI classique (maquettes statiques) ne suffit pas. Il faut tester des conversations, des résultats, et des actions.
Boucle 1 (qualitative) : tests utilisateurs sur 10 à 20 scénarios. Objectif : comprendre le langage, les blocages, le besoin de contrôle.
Boucle 2 (évaluations réplicables) : construire un “jeu d’évaluation” (golden set) de questions et réponses attendues, pour mesurer l’évolution.
Boucle 3 (production) : instrumentation, suivi des erreurs, et itération hebdomadaire.
Impulse Lab a l’habitude de livrer en cycles courts (cadence hebdomadaire). Cette cadence est particulièrement adaptée à l’AI design, car l’UX et la qualité se construisent par itérations et mesures.
Étape | Artifact UX | Test recommandé | Signal de succès |
|---|---|---|---|
Cadrage | Scénarios, contrat assistant | Revue métier + risques | Scénarios “fréquents” validés |
Prototype | Scripts + maquettes conversationnelles | Tests utilisateurs guidés | L’utilisateur atteint l’output attendu |
MVP | Assistant connecté aux sources | Golden set + tests en situation | Stabilité, sources, faible taux d’escalade “injustifiée” |
Pilote | Déploiement limité | KPI adoption + qualité + coûts | Gains mesurables, erreurs sous contrôle |
Pour cadrer proprement les prompts et les comportements, la fiche sur le prompt engineering peut aider, mais gardez en tête qu’un bon assistant ne se “sauve” pas au prompt. Il se conçoit en UX + données + intégrations.
À mesure que vous scalez, l’assistant ne doit pas dépendre de “la personne qui sait parler au modèle”. Il faut standardiser.
Éléments typiques d’un design system conversationnel :
Ton et style (niveau de formalité, phrases courtes, interdits)
Templates de réponses (résumé, étapes, next action)
États UI (chargement, streaming, erreur, action en cours)
Composants (sources, citations, boutons, formulaires)
Règles d’escalade (quand passer à l’humain)
Si vos designers travaillent dans Figma, le lexique Impulse Lab sur Figma peut être utile pour structurer composants et versions avec l’équipe dev.
Sans mesure, vous aurez des débats sans fin sur “ça répond bien”. Avec mesure, vous pilotez.
Quelques métriques UX souvent actionnables (à adapter au cas) :
Taux de résolution (sans humain) vs taux d’escalade
Temps jusqu’à l’output (ex. réponse exploitable, action créée)
Taux de reformulation (l’utilisateur répète sa question)
Taux de correction (l’utilisateur modifie le brouillon)
Satisfaction post-interaction (simple, 1 question)
Pour une approche orientée ROI et instrumentation, vous pouvez aussi lire l’article Impulse Lab sur les KPI d’un chatbot IA.
Si vous êtes une PME ou une scale-up, votre avantage n’est pas de viser “un assistant universel”. C’est de livrer vite un assistant utile sur 1 à 2 parcours fréquents, puis d’industrialiser : sources fiables, intégrations actionnables, UX de confiance, et mesure.
Chez Impulse Lab, l’approche typique pour ce type de sujet combine :
Audit d’opportunités IA (cadrage, risques, priorisation)
Conception et développement sur mesure (web + IA)
Intégration à vos outils
Formation pour l’adoption au point d’usage
Si vous voulez sécuriser un assistant (ou refondre un chatbot déjà en place) avec une UX orientée action, conformité et ROI, vous pouvez démarrer par un échange via Impulse Lab.
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Leonard
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