Les design systems ont été créés pour faire passer à l’échelle la conception manuelle d’interfaces. Ils sont désormais de la matière première pour l’IA : le travailleur idéal pour analyser les composants, rédiger les spécifications et déplacer des boîtes identiques partout. Un travailleur qui ne se plaint jamais des parties ennuyeuses de tout ce processus.
Maintenant, ça commence à les tuer.
Imaginez créer encore un énième formulaire qui ressemble à tous les autres (salut la loi de Jakob !). C’est aussi rafraîchissant que de cliquer frénétiquement sur « Accepter » sur les bannières de cookies.
Vous pouvez créer un design system avec l’IA, développer un tableau de bord complexe, puis vous rendre compte que plus personne n’en a vraiment besoin.
L’IA a fini par se mordre la queue en matière d’interfaces utilisateur génératives.
En bref : il s’est remplacé lui-même.
Nous faisions comme si tout le monde avait besoin d’un système
Avant d’aller plus loin, je dois te prévenir : ce que je vais dire va être extrêmement controversé.
Quelque chose qui peut bouleverser votre monde. Posez-vous cette question :
Qui promeut le plus l’utilisation des systèmes de design ?
Les entreprises qui créent des outils pour construire des design systems. Ou les influenceurs qu’elles paient pour le faire.
C’est simple : si vous avez quelque chose à entretenir sur le long terme, ils gagnent de l’argent. Et la plupart des systèmes nécessitent beaucoup de personnes.
Les grands acteurs comme Figma présentent les design systems comme le niveau ultime de productivité. En réalité, ils vendent surtout des licences de collaboration. Plus il y en a, mieux c’est.
C’est pour cela, selon moi, que l’idée selon laquelle « tout le monde a besoin d’un design system » est née : pour continuer à injecter de l’argent dans les outils.
Faire en sorte qu’un grand nombre de personnes retravaillent sans cesse les mêmes formulaires ennuyeux, dans le vain espoir d’obtenir de la cohérence et de gagner du temps.
Plutôt malin.
Mais les systèmes sont…
Avant de dégainer votre fidèle fourche, je reconnais qu’il existe des situations où les design systems sont nécessaires. Elles ne représentent toutefois qu’une petite partie du design.
La plupart des conceptions fonctionneront tout aussi bien avec un guide de style.Un simple ensemble de règles principales. Même si tout le reste devient légèrement incohérent, ces règles principales maintiendront l’ensemble cohérent.
Et à en juger par la mauvaise qualité de la plupart des designs actuels, on dirait que même ces efforts de cohérence ne fonctionnent pas.
Nous avons obtenu des outils meilleurs, plus rapides et plus intelligents, et pourtant on a l’impression que TOUT est en train de se désagréger.
Quand je pense à des systèmes cohérents et évolutifs, et à ce qu’ils produisent, c’est surtout à ceci que je pense :
L’autel de la constance
On présentait autrefois les design systems comme un moyen de gagner du temps et de réduire les coûts. Quiconque a essayé d’en mettre un en place (un vrai) se rend vite compte que c’est souvent exactement l’inverse.
Vous payez PLUS d’argent et passez PLUS de temps à gérer le système. Cela vous empêche aussi souvent d’innover en ajoutant des contraintes supplémentaires.
Tout cela au nom de la cohérence. Quand vous n’économisez ni argent ni temps, vous avez au moins une interface cohérente, non ?
Bien sûr. Mais as-tu aussi remarqué que tout se ressemble beaucoup maintenant ? Je ne parle pas ici de la loi de Jakob.
Je veux dire, quand tu regardes tous les systèmes complexes, ce sont toujours une sorte de combo shadcn/tailwind.
Vous entretenez et gérez un système qui ressemble à celui de plusieurs autres marques. Mais oui, il est cohérent.
Constamment ennuyeux. Et si seulement ce n’était que ça. Beaucoup n’arrivent même pas à appliquer leurs propres systèmes dans des aspects pourtant importants de l’expérience utilisateur. Prenez par exemple cette fenêtre modale d’Orange pour activer les appels Wi-Fi sur l’iPhone.
Cela peut potentiellement être vu par des millions de nouveaux utilisateurs d’iPhone. Orange dispose d’un système de design plutôt réussi.
Je le sais parce que j’ai fait quelques designs pour eux à l’époque. Mais où est ce design system ici ? Exactement.
Les applications sont des outils conçus pour résoudre des problèmes
L’argument contraire le plus répandu est que les applications devraient être ennuyeuses. Elles devraient être fonctionnelles et épurées, afin que vous puissiez accomplir votre tâche rapidement.
Mais as-tu regardé ton temps d’écran récemment ? La plupart des gens passent entre 5 et 9 heures chaque jour sur leur téléphone. Si c’était vraiment productif, ils devraient accomplir une quantité folle de choses, non ?
Les applications ne sont plus de simples outils. Ce sont des expériences censées combler les vides dans nos vies. On s’ennuie, alors on fait défiler ce fil à l’infini. Puis on passe à cet autre fil parce qu’il a des vidéos verticales. Puis à celui-ci parce qu’il regorge de polémiques écrites.
Nous n’utilisons pas les applications pour accomplir des tâches. Nous les utilisons pour nous éloigner des choses.
Les tableaux de bord ont été utilisés pour vendre des systèmes de design
Un tableau de bord est un élément visuel accrocheur pour vendre différents types de boîtes. La plupart des interfaces sont, d’une manière ou d’une autre, des formulaires.
C’est ennuyeux !
Un tableau de bord regroupe plusieurs types de données différents avec des graphiques et des diagrammes souvent inutiles, et a fière allure.
Pendant un certain temps, les designers se sont acharnés à apprendre la conception de tableaux de bord. À utiliser des design systems. À maîtriser les variantes, les variables, les composants, les tokens.
Peu de gens se demandent vraiment si c’est même pertinent. Un tableau de bord a-t-il du sens ? Pourquoi existe-t-il ?
Qui s’en soucie ? Empilons juste des boîtes identiques toute la journée. Quand j’ai enregistré ce sketch « Triste vie de designer », je n’aurais jamais imaginé à quel point il serait prophétique.
Les humbles débuts des tableaux de bord
Tout a commencé avec les données. Les ordinateurs étaient vraiment doués pour en traiter d’énormes quantités. Nous, en tant qu’êtres humains, n’étions cependant pas très bons pour les interpréter.
Alors les dieux du design de Microsoft ont créé Excel. À partir de là, tout le monde peut saisir des données, coder quelques formules en macro, et ces données sont visualisées. C’est comme de la magie, mais avec Clippy qui saute hors du chapeau.
Vous obtenez un joli graphique en secteurs qui peut suivre vos ventes de tartes dans votre boutique de tartes pendant l’automne. La tarte à la citrouille peut apparaître en orange assorti sur le graphique.
Vingt ans plus tard, tout le design est soit une interface de chatbot, soit un tableau de bord. Ou une interface de chatbot qui crée des tableaux de bord pour vous.
Charge cognitive vs intention
La plupart des tableaux de bord sont un parfait exemple d’interface à forte charge cognitive. Certes, certains se contentent de deux grands chiffres au milieu, ce qui ménage un peu plus le cerveau.
Les tableaux de bord partent du principe que vous savez déjà ce que vous cherchez. Les systèmes d’IA vous demandent pourquoi vous cherchez, et répondent plutôt à cette question. Assommer les gens avec un mur de graphiques et de tableaux ne résoudra pas le problème.
Cela fait évoluer le paradigme UX d’un modèle fondé sur l’exploration vers un modèle fondé sur l’intention.
Nous ne recevons que ce dont nous avons vraiment besoin à chaque instant.
Le changement ne consiste pas à vous offrir un nouveau tableau de bord, même meilleur. Il s’agit de vous apporter une réponse ou des conseils plus rapidement.
Ça se termine maintenant
Certains disent que l’avenir sera entièrement fait de chatbots. D’autres disent que ce sera la voix. Pour ma part, je pencherais plutôt pour des expériences contextuelles.
Si vous y réfléchissez, un tableau de bord est une façon d’organiser des données. Mais avez-vous vraiment besoin de toutes ces données en même temps ?
En travaillant sur l’une de nos startups, nous avons développé en parallèle un chatbot connecté à notre base de données. Ce chatbot peut désormais interroger directement les données et présenter TOUTES les corrélations possibles.
Il génère même des graphiques et des diagrammes. Au lieu d’un tableau de bord figé avec des tableaux de données, vous obtenez simplement ce dont vous avez besoin sur le moment, sans superflu.
Le mieux, c’est que vous ne soyez jamais perdu. Vous pouvez même demander au bot quelles données du mois dernier sont pertinentes pour la croissance et obtenir exactement ce dont vous avez besoin.
Et il a été réalisé à l’aide du système de conception générique basé sur l’IA.
On avait toujours besoin de personnes intelligentes pour relier les points comme avant, elles disposaient simplement d’une couche de présentation des données plus agréable avec laquelle travailler.
Cela ne nécessite aucune maintenance des composants. Pas d’équipes de design system. Personne ne sait ni ne se soucie de ce que sont les variantes et les tokens ici. Nous obtenons simplement un résultat. Le système est générique mais entièrement géré par l’IA.
Coût réduit de l’analyse
Les tableaux de bord reposaient sur des hypothèses et sur la loi des moyennes. Il fallait toujours des personnes compétentes pour relier les points comme auparavant ; elles disposaient simplement d’une couche de présentation des données plus agréable à utiliser.
À présent, cette tâche est externalisée vers des LLM. Mais peut-on faire confiance au raisonnement de l’IA pour relier ces points entre eux ?
Ce serait une question pertinente dans un monde idéal. Un monde où les grands cabinets de conseil n’utilisent pas Chat GPT pour rédiger l’intégralité des rapports qu’ils vendent des millions.
Dans notre monde, le vrai monde, nous voulons que les machines deviennent trèèès intelligentes. Qu’elles nous disent quoi faire. Ou mieux encore, qu’elles le comprennent toutes seules et le fassent automatiquement pour nous.
Le changement qui est en train de se produire n’est pas vraiment technologique. Il est psychologique. Avant, nous comptions sur des personnes pour analyser les données des tableaux de bord et en tirer des enseignements.
Allons-nous maintenant faire confiance à l’IA pour faire cela à notre place ? Je dirais très probablement, parce que les gens sont déjà devenus trop à l’aise pour envisager seulement les alternatives.
Il ne s’agit pas de l’IA qui remplace les tableaux de bord. Il s’agit du fait que nous externalisons la curiosité elle-même au profit des métriques.
Les tableaux de bord ne sont pas morts
Elles ont évolué pour devenir une conversation.
Les design systems n’ont plus vraiment d’argument visuel de vente. Sans tableaux de bord, quel truc tape-à-l’œil allez-vous montrer pour vendre l’idée ? Un formulaire de connexion ? Franchement…
Ceux qui ont encore des équipes chargées de gérer leurs design systems envisagent eux aussi de passer à une bibliothèque de composants entièrement basée sur l’IA, sans aucune intervention humaine.
Plus les entreprises adoptent les interfaces génératives, moins il sera nécessaire d’avoir de véritables équipes de design system.
Tout cet apprentissage sur les composants, les variantes et les jetons aura peut-être été vain, finalement.
Les tableaux de bord générés par l’IA ne disparaissent pas parce qu’ils sont difficiles.
Elles disparaissent parce qu’elles sont trop faciles. Quand quelque chose devient sans effort à produire, il perd aussi de sa valeur.
L’avenir des interfaces
L’UI revient à ses origines, avec un immense besoin de petits produits émotionnels et passionnés, offrant des expériences magnifiques intégrées dès la conception.
Je dis bon débarras ! Le travail systémique était la chose la plus insipide et ennuyeuse qu’on puisse imaginer. Il faisait en sorte que la plupart des designs se ressemblent tous et donnent la même impression. Comme des copies bon marché.
Les designers devraient désormais orienter leur attention vers l’expression dans le design d’interface. Vers la beauté, l’originalité et le sens du détail.
Les prochaines grandes interfaces ne seront pas des tableaux de bord.
Il y aura des moments.