L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de produire en quelques minutes ce qui demandait parfois plusieurs jours de travail. Mais gagner du temps signifie-t-il nécessairement mieux concevoir ?
Chez Suricats, nous avons choisi de nous poser une question simple : quand avons-nous réellement intérêt à utiliser l’IA, et quand vaut-il mieux mobiliser notre intelligence humaine ?
Pour y répondre, notre cercle Design a engagé une réflexion collective afin de définir les usages pertinents de l’IA dans nos métiers, sans sacrifier la qualité de nos productions, nos compétences ni nos engagements.
Pourquoi questionner nos usages de l’IA ?
Chez Suricats, nous défendons un design utile, inclusif et responsable, qui crée de la valeur tout en limitant son impact.
L’arrivée de l’IA générative bouleverse nos pratiques. Recherche accélérée, synthèse d’entretiens, génération d’interfaces, prototypage rapide : les opportunités sont nombreuses.
Mais ces gains s’accompagnent de nouveaux risques : standardisation des créations, biais, confidentialité des données, impacts environnementaux ou encore perte progressive de savoir-faire.
À force de déléguer certaines tâches, ne risque-t-on pas de perdre notre capacité à les réaliser, mais aussi à évaluer la pertinence des résultats produits ?
Notre ambition n’est donc ni de rejeter l’IA ni de l’adopter systématiquement, mais de construire un usage raisonné, fondé sur une analyse des bénéfices et des risques.
Notre méthode : évaluer l’IA à chaque étape du design
Pour dépasser les intuitions, nous avons décomposé notre processus de conception en 12 grandes phases, de la veille à la transmission des livrables, en passant par la recherche utilisateur, l’idéation et le prototypage.
Pour chacune, nous avons étudié les tâches susceptibles d’être assistées par l’IA à travers quatre critères :
- L’efficience : quel gain de temps réel ?
- La complexité : quel effort de mise en œuvre et de contrôle ?
- La sécurité : quels risques pour les données ?
- Les compétences : quel risque de perte de savoir-faire ?
Cette grille nous permet de distinguer les usages recommandés, ceux nécessitant un encadrement et ceux dont la pertinence reste à questionner.
L’objectif : disposer d’un cadre d’aide à la décision adapté à nos pratiques et à la maturité de nos équipes.
Nos premiers constats : le gain de temps ne fait pas tout
Notre analyse révèle un paradoxe : les activités où l’IA promet les gains de temps les plus importants sont souvent celles présentant les risques les plus élevés de perte de compétences.
La veille, par exemple, constitue un usage intéressant : l’IA accélère l’exploration et la structuration des informations, tout en laissant au designer le travail d’interprétation.
La recherche utilisateur demande davantage de précautions. Si l’IA facilite la synthèse des entretiens, elle ne remplace ni l’empathie, ni la compréhension des situations, ni le regard critique du designer. La confidentialité des données représente également un enjeu important.
La conception d’interfaces illustre encore davantage ce dilemme. Notre analyse évalue le gain de temps potentiel à 5/5, mais le risque de perte de compétences à 4,3/5.Comment un designer junior peut-il développer son œil, sa maîtrise de l’ergonomie ou sa capacité à concevoir un design system s’il délègue systématiquement ces tâches à l’IA ?
Ces résultats nous ont conduits à formuler un principe :
Le designer initie, l’IA décline.
Le designer définit l’intention, la structure, le concept et les choix de conception. L’IA peut ensuite aider à explorer des variantes, décliner des contenus ou accélérer leur mise en forme.
Ce principe ne signifie pas que l’IA doit être cantonnée à l’exécution. Elle peut aussi nourrir la réflexion et challenger nos idées. Mais le designer doit conserver la maîtrise des décisions.
Il faut également savoir renoncer à l’IA lorsque sa mise en œuvre demande plus d’efforts que le travail lui-même, ou lorsqu’une approche traditionnelle est plus simple et plus sobre.
Le bon outil n’est pas nécessairement le plus innovant, mais celui qui apporte le plus de valeur au regard de ses coûts et de ses risques.
Une démarche applicable à bien d’autres métiers
Si nous avons commencé par le design, cette réflexion concerne de nombreux métiers : développement, conseil, gestion de projet, communication, marketing…
Pour chacun, il serait possible de décomposer les activités, d’évaluer les gains et les risques de l’IA, puis de définir un cadre d’utilisation pertinent.
Cette approche ouvre surtout une question essentielle pour les entreprises et les fonctions RH : comment maintenir et développer les compétences lorsque l’IA réalise les tâches qui permettaient auparavant de les acquérir ?
L’apprentissage d’un métier passe par la pratique, les erreurs et l’expérience. Si les collaborateurs délèguent trop tôt certaines activités, comment développeront-ils l’expertise nécessaire pour challenger les productions de l’IA ?
Les organisations devront probablement adapter leurs parcours de formation et différencier les usages autorisés selon l’expérience, les compétences et la nature des missions.
Car on ne peut pas exercer un regard critique sur un travail dont on ne maîtrise plus les fondamentaux.
Vers une utilisation plus mature de l’IA
Notre démarche nous enseigne finalement que bien utiliser l’IA, c’est aussi savoir quand ne pas l’utiliser.
La maturité d’une organisation ne devrait pas se mesurer au nombre d’outils déployés ou de tâches automatisées, mais à sa capacité à faire des choix éclairés.
Cela implique de clarifier les objectifs, de mesurer les gains réels, de vérifier les productions, de maîtriser les risques et de préserver les compétences humaines.
Chez Suricats, cette première analyse constitue le point de départ d’une réflexion plus large sur la transformation de nos métiers.
Car la véritable question n’est pas de savoir tout ce que l’IA peut faire à notre place, mais ce que nous avons intérêt à lui confier, et ce que nous voulons continuer à savoir faire nous-mêmes.
