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UX Designers + Data scientists
pour des services
responsables
Design thinking et UX | nbide@palo-it.com |rhaddad@palo-it.com
Raja Haddad & Nadège Bide
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
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
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
“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
Data science et Ux design [MEET UP Palo IT / Le LAPTOP]
Définitions
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 ?
Data science et Ux design [MEET UP Palo IT / Le LAPTOP]
Source : Olivier Ezratti “Les avancées de l’intelligence artificielle“
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
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)
DATA
SCIENCE
Data Science
Artificial
Intelligence
Machine
Learning
DATA
SCIENCE
Artificial Intelligence
Data Science
Machine
Learning
OU
?
● 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
QU’EST-CE QUE LE DESIGN
Design
=
dessein / dessin
Mettre en forme (dessin)
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La forme au service de la fonction
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L’IMPACT DU DESIGN
Niveau 2 : optimiser l’engagement des
usagers et l'impact émotionnel du
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Niveau 1 : se focaliser sur la
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(utile & utilisable)
Remix de la Pyramide de Maslow
VALEUR AJOUTÉE
Focus
sur les
fonctions
Focus
sur
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Sens
Plaisir
Confort
Fiabilité
Utilisabilité
Etat Général
du Problème
Problème
Spécifique
Solution
Spécifique
Phase de
RECHERCHE
utilisateur &
existant
Phase
CADRAGE
Problématique
business et
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“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”
Etude de cas : Smart UX
Data science et Ux design [MEET UP Palo IT / Le LAPTOP]
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Ce que l’AI apporte à la voiture de demain
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Exemple 2 : Google Home
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Data
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From black page to world stage by Cheril Platz
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Talking with machines ? Voice UI and conversation design
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  • 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”
  • 18. Etude de cas : Smart UX
  • 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)
  • 24. Smart design et éthique
  • 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 ?
  • 28. DS et UX : comment travailler ensemble ?
  • 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
  • 34. L’intelligence des applications est la clé de leurs survies dans les années à venir. OMG ! Il a lu dans mes pensées !
  • 35. TRAVAILLONS ENSEMBLE POUR ÊTRE PLUS FORTS ! DES QUESTIONS ?
  • 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