Les experts de Palo IT abordent avec la communauté de Laptop le rôle des Designers dans la conception de produits et services utilisant de l'intelligence artificielle.
Les grandes questions :
1/ Comment Design et Data Science permettent d’appréhender l’Innovation sous un angle utile, responsable et viable ?
2/ Quel rôle le duo Data Scientist et l’UX designer peuvent jouer dans cette gouvernance de l’innovation ?
Nous allons parler des voitures autonomes axées sur la performance technologique et la sécurité, mais qui occultent les problématiques de ré-aménagement des villes (espace, encombrement, mobilité au sens large)... Messenger qui foisonne de chatbots, mais qui sont pour la plupart sans valeur avec des informations parfois inutiles et souvent inadéquates... Google Home qui nous intrigue, mais que l’on oublie au bout de 3 semaines, le contenu étant encore limité !
Depuis longtemps, les entreprises innovent par les technologies, avec un focus business, les Labs conçoivent des POCs qui ont du mal à trouver leur cible... laissant de côté la question de la pertinence et de la pérennité des usages.
Ce sera l’occasion de comprendre ensemble, comment réconcilier innovations et technologies au bénéfice de l'expérience utilisateur.
Data science et Ux design [MEET UP Palo IT / Le LAPTOP]
1. UX Designers + Data scientists
pour des services
responsables
Design thinking et UX | nbide@palo-it.com |rhaddad@palo-it.com
Raja Haddad & Nadège Bide
2. Cabinet de conseil & réalisation spécialisé en :
● Design centré sur l’Humain,
● Développement Agile de logiciels
● Transformation des entreprises qui innovent
chez
nanaparci
Raja Haddad
Data scientist
Nadège Bide
Head of
Innovation by Design
3. PASSÉ
Le Design,
c’est joli !
PRÉSENT
Le Design
cela marche
mieux !
PASSÉ
Analyse de
données :
machine learning,
clustering...
PRÉSENT
Une même
discipline
regroupée dans la
Data Science…
et le deep learning
(GPU powered)
FUTUR
Des algorithmes
encore + rapides
et pertinents
qui changent notre
façon de vivre en
rencontrant leurs
usages
=
des expériences
exceptionnelles
4. AU MENU CE SOIR...
Intro
Définitions
- AI & Data Science / usages / prérequis
- Design Thinking et UX / objectifs & démarche / designer à partir de data
Etude de cas : smart UX
- La voiture autonome
- Google Home
Smart design et éthique
DS et UX : comment travailler ensemble ?
- Pourquoi ?
- Comment ?
Conclusion
5. “Les produits à succès ne viennent pas seulement de
fonctionnalités intelligentes ou sexy de conception d'écran.
Ils viennent d'équipes qui comprennent les enjeux des
clients et utilisateurs.
Ils viennent d'équipes qui font preuve d'empathie face à
leurs défis.
Ils viennent d’équipes qui peuvent imaginer de meilleures
solutions [..] en utilisant la technologie qu'il font aussi
évoluer.”
Jeff Patton - Fondateur de Patton & Associates - Auteur de User Story Mapping
8. C’est l'extraction de connaissances à partir de
données brutes. Dans le but d’aider à prendre une
décision ou à déclencher une action.
La Data Science c’est quoi ?
10. Source : Olivier Ezratti “Les avancées de l’intelligence artificielle“
11. L’Intelligence Artificielle c’est quoi ?
L'intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial
Intelligence) consiste à mettre en œuvre un certain nombre
de techniques visant à permettre aux machines d'imiter une
forme d'intelligence réelle. DATA
SCIENCE
Intelligence Artificielle
Machine Learning
Deep
Learning
“L’IA est un Calcul Informatique capable de simuler
des tâches humaines sans présager de ce qu’est
l’intelligence”
Patrick Laffitte,
Head of Data Science @Palo IT
12. Exemples d’IA ?
Jeux
● Deep Blue (IBM) : les échecs
● AlphaGo (Google) : Go
La médecine
● WATSON (IBM)
Les véhicules autonomes
● Uber, Google...
Astronomie
● Détection des exoplanètes (Kepler-90i)
14. ● Les data
● Bien définir les objectifs à atteindre
● Définir les métriques pour valider l’approche
● Un connaisseur du métier pour faire les itérations
● Le client comprenne qu’un Data Scientist n’est pas un magicien
⇒ Un UX Designer
LES PRÉ-REQUIS POUR UN DATA-SCIENTIST
15. QU’EST-CE QUE LE DESIGN
Design
=
dessein / dessin
Mettre en forme (dessin)
une intention (dessein)
La forme au service de la fonction
= affordance
16. L’IMPACT DU DESIGN
Niveau 2 : optimiser l’engagement des
usagers et l'impact émotionnel du
service
Niveau 1 : se focaliser sur la
performance du service proposé
(utile & utilisable)
Remix de la Pyramide de Maslow
VALEUR AJOUTÉE
Focus
sur les
fonctions
Focus
sur
l'expérience
Sens
Plaisir
Confort
Fiabilité
Utilisabilité
17. Etat Général
du Problème
Problème
Spécifique
Solution
Spécifique
Phase de
RECHERCHE
utilisateur &
existant
Phase
CADRAGE
Problématique
business et
besoins
Phase
CREATIVE
Solutions et
“sketching”
Prototypage
feedback
itération
LA DÉMARCHE DESIGN de PALO IT issue du design thinking
DÉCOUVRIR
Comprendre le
contexte,
entrer en
empathie avec
vos utilisateurs
DÉFINIR
Questionner,
prioriser, identifier
les vraies
opportunités
DÉVELOPPER
Brainstormer,
identifier les
bonnes idées, les
prioriser, décider
DÉLIVRER
Itérer, s’inscrire
dans une
logique
d’amélioration
continue et de
“fast delivery”
20. Exemple 1 : la voiture autonome
Ce que l’AI apporte à la voiture de demain
● Exploitation des différents capteurs pour éviter les obstacles
● Prise une décision en fonction de l’environnement et du
code de la route
Mais innover dans le domaine des transports ce n'est pas “juste” concevoir la voiture de demain !
C'est aussi :
● Résoudre les besoins de mobilité (#MaaS = Mobility as a Service), de sécurité, les problèmes
d'engorgement des villes
● Penser aux rues/villes en tant que ressources (la voiture est un moyen pas une fin)
● Passer de la notion de (voiture) “possession” au (véhicule de) “service”
21. Ex. de solutions Smart UX
● Services à la demande (adaptés aux cycles de vie, à l'heure, aux situations, au calendrier...)
● Routes autonomes (fixes, semi-flexibles,) ou smart roads (en fonction du trafic... )
22. Ce que l’AI apporte aux NUI
● La reconnaissance et l’analyse de la parole
● Répondre à une question simple
Les points de vigilance “usages” :
● Affordance → pas d’interface : quel mode d’emploi
? (on-boarding)
● Identifier les points de frictions que la voix peut
soulager : handicap, mains prises, appareillé
verrouillé ou éloigné, mauvaise vision, pas d’écran,
tâches récurrentes,
● Quel type d'interaction : conversation ou Q&A ?
● Attention aux conversations croisées
● Le B2C vs/ B2B
Exemple 2 : Google Home “ How do I use
something that doesn’t
exist ? ”
23. Exemple 2 : Google Home
Ex. de solutions Smart UX
● Core habit loop passer d’un Iot
semi-intelligent à super intelligent →
apprentissage
● Storytelling : imaginer une histoire
pour créer l’expérience (attention à
l’humour)
25. D’ici 2020…
l’IA devrait détruire 1,8 millions d’emplois
mais
en créer 2,3 millions...
selon Gartner
26. Nouveau défi
Combiner service d'exception grâce au prédictif
qu'amène l'interprétation des données
+
Le Respect des données privées de l’utilisateur
Prends garde à la RGPD
Et l’éthique dans tout cela ?
27. Est-ce compatible ? Oui à condition de :
● Se poser les bonnes questions :
○ Est-ce que je demanderais les mêmes données à
une personne assise à côté de moi ?
○ Ai-je bien informé l’utilisateur des données que je
collecte réellement ?
○ Suis-je capable à la fin de cartographier toutes les
données collectées et pourquoi je le fais ?
● Toujours lui laisser la possibilité de choisir
● Parfois ajouter de la friction à l'expérience
● Distinguer données individuelles et données de masse
(anonymisables)
● Garder l’esprit critique : subjectivité des hypothèses,
& responsabilité
● Se projeter dans le temps : utilisation du design thinking
& de la narration
Et l’éthique dans tout cela ?
29. ● Un Data Scientist a besoin d’un UX designer pour :
○ rassurer le client vis à vis d’une technologie dont il ignore presque tout
○ faire le lien entre le métier et les data
○ passer le message qu’un data scientist est un détective, pas un magicien !
● Un UX designer a besoin d’un Data Scientist pour :
○ Améliorer/Personnaliser l’expérience utilisateur/le service grâce à la data (étude
des comportements→ design perspectif)
POURQUOI data scientists et designers doivent
travailler ensemble ?
30. COMMENT data scientists et designers peuvent
travailler ensemble ?
IDENTIFIER
les outils, technique/
méthodes grâce à
l’exploitation des data sets
l’analyse du contexte
COMPRENDRE
Technologies & usages
IDENTIFIER les
besoins insatisfaits
IDENTIFIER les sources de
données
PROTOTYPER
&
TESTER
DÉPLOYER
D
S
U
X
LEGENDE
31. Source : Jennifer Romano-Bergstrom Lead of UX Research for Safety Check and Privacy products chez Facebook (FLUPA UXDAYS18-)
NOUS sommes complémentaires
Data
Science
Design
Recherche
UX
32. Source : Ruth Kikin-Gil
DATA
- Amassées/observées :
●
●
- A collecter :
●
●
Quand la data nous permet de travailler autrement
36. NUI
From black page to world stage by Cheril Platz
#echo_look d’Amazon #UXresearch #AI
https://vimeo.com/album/4968628/video/254533851
Words and sounds for a thoughtful home by Jennifer Bush
& Steven Clark
https://interaction18.ixda.org/program/talk-jennifer-bush-
bush-jennifer-steven-clark/?mc_cid=1ed4ed6c4b&mc_eid=f
1bb4b5dda
Talking with machines ? Voice UI and conversation design
by Stuart Reeves
https://interaction18.ixda.org/program/talk-talking-with-m
achines--voice-ui-and-conversation-design-reeves-stuart/?
mc_cid=1ed4ed6c4b&mc_eid=f1bb4b5dda
Prototype the test of vocal interface : http://twinery.org/
Humanity-centered design by Ruth Kikin-Gil
https://interaction18.ixda.org/program/talk-humanity-centere
d-design-kikin-gil-ruth/
Design éthique
The Oppenheimer Moment by Alan Cooper
https://vimeo.com/album/4968628/video/254533098
Design for Privacy & ethics by Fiona Mc Andrew
https://vimeo.com/album/4968628/video/255720097
Designing for the conscious chooser by Venetia Tay
https://vimeo.com/album/4968628/video/255719887
More-Than-Human Centred Design by Anab Jain
https://interaction18.ixda.org/program/keynote--anab-jain/
Innovation technology for a diverse world by Haiyan Zhang
https://vimeo.com/album/4968628/video/254846508
Find out what the internet thinks or knows about you !
Apply Magic Sauce
Ressources pour aller plus loin