La recherche UX produit beaucoup de matière première : enregistrements d’entretiens, notes, réponses à des enquêtes, tickets d’assistance et sessions d’utilisabilité. Transformer cela en résultats est lent, et c’est là que l’IA est le plus utile.
Les utilisations courantes aujourd'hui incluent la transcription automatique, les résumés de sessions individuelles, le regroupement de notes et de réponses à des enquêtes ouvertes par thèmes, ainsi que la recherche simultanée dans plusieurs études. L'IA est également utile pour la préparation : rédaction de guides d'entretien, de questions de sélection et de formulations d'enquête à soumettre à un chercheur.
L'utilisation risquée consiste à remplacer les participants. Certains outils proposent des « utilisateurs synthétiques », des personnages IA qui répondent aux questions de recherche. Ils peuvent vous aider à vous préparer, mais ils répètent ce qui est commun dans leurs données de formation et ne peuvent pas vous dire ce que font réellement vos utilisateurs spécifiques. Considérez-les comme une aide au brainstorming et non comme une preuve.
Les résumés peuvent aussi être erronés. Une IA peut exagérer un thème, passer à côté d’un problème rare mais important ou inventer une citation. Une bonne pratique consiste à relier chaque découverte à des citations ou des clips réels et à lire vous-même un échantillon des données brutes.
La confidentialité compte également. Supprimez les informations personnelles avant d’envoyer des enregistrements ou des transcriptions à un service d’IA et vérifiez que le consentement les couvre. Utilisée avec précaution, l’IA permet aux chercheurs de passer plus de temps avec les utilisateurs, ce qui est la partie la plus importante.