Interfaces humain-ordinateur, comment en tirer le plus de profit ?

Les interactions homme-machine soulèvent un ensemble de questionnements et de problématiques contemporains d’une époque en pleine transformation numérique. Bien que les nouvelles technologies accompagnent le progrès individuel comme collectif, et soient par ailleurs mises au profit d’une optimisation des processus en entreprise, leur exploitation suppose des champs de réflexion et d’application multiples. En quoi l’ergonomie est-elle déterminante dans la conception des interfaces homme-machine (IHM) ? Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle profitable pour une entreprise ? Une machine peut-elle apprendre de manière autonome ?

L’ergonomie IHM au centre de l’expérience utilisateur

L’approche ergonomique a pour mission de concevoir des interfaces homme-machine accessibles, efficaces et agréables pour les utilisateurs finaux. La maîtrise des méthodes ergonomiques favorise donc la conception d'interfaces web et logicielles dites « user-centric ». La construction d’une expérience utilisateur (UX) relève d’un processus complexe qui se base avant tout sur des données comportementales relatives à l’utilisateur : son profil, ses habitudes, ses besoins, ses désirs etc.

Afin d'augmenter l'utilisabilité des interfaces, les professionnels qui la conçoivent (ingénieurs, développeurs, ergonomes, designers...) travaillent en synergie en tenant compte de la modélisation des utilisateurs et des tâches. Ils définissent pour cela des personas et schématisent des parcours de navigation fluides. L’efficience d’une interface réside dans la pertinence de son architecture, de ses fonctionnalités et de ses contenus. Qu’il s’agisse d’un site Internet, d’une application mobile ou de tous autres systèmes interagissant avec l’homme, l’ergonomie doit permettre à l’utilisateur de réaliser son objectif le plus simplement possible.

Intégration de l’intelligence artificielle, un virage stratégique

L'intelligence artificielle (IA) vient bouleverser et réinventer les modèles d'affaires. Réservoir d'opportunités, elle accompagne l'émergence d'une nouvelle industrie avec la donnée comme matière première. Si le « data » est susceptible d'apporter une réelle valeur ajoutée en entreprise, encore faut-il savoir l'exploiter à bon escient. En effet la valorisation et la transformation des données constituent un défi d'envergure au vu des possibilités qui en résultent. L'essentiel est donc d'être capable d'élaborer une stratégie claire avant d'espérer générer des profits mesurables grâce au data.

L’IA fait dorénavant partie de notre quotidien, on la retrouve par exemple dans les fonctions de reconnaissance vocale, ou encore avec les assistants virtuels - « chatbots ». Les robots-conseillers sont aujourd’hui utilisés dans de nombreux secteurs. Une banque peut ainsi proposer une assistance client automatisée par l’intermédiaire d’un robot conversationnel conçu pour répondre aux questions les plus courantes, avec un langage naturel.

L'IA ouvre de nouvelles perspectives pour le développement des affaires. Il est possible d'intégrer des algorithmes prédictifs pour améliorer les ventes dans le commerce, orienter efficacement les processus décisionnels, optimiser le service client et les ressources humaines.

Automatisation et interprétation : un apprentissage continu

Pour tirer profit des IHM, l’automatisation des interactions requiert une connaissance profonde du cerveau humain et des sciences cognitives.

Car la technologie doit servir l’humain, et non l’inverse. C’est en cela que le traitement analytique des données massives, appelé «Big Data», se révèle d’une grande utilité pour synthétiser des états complexes, et ensuite corriger des défaillances qui permettront d’éduquer la machine.

En matière de prédiction comportementale, les principes du «machine-learning» peuvent être appliqués ; à savoir l’ensemble des méthodes permettant à une machine d’évoluer via un processus systématique, dans le but d'accomplir des tâches plus complexes. Un système informatisé pourra ainsi adapter ses analyses à partir de ses algorithmes - un apprentissage automatique et perpétuel qui vise l’amélioration continue des IHM. Imaginez donc un robot apprendre à marcher et à améliorer sa foulée, sans notion initiale de coordination des mouvements.

Les IHM représentent un vaste champ d’investigation, et une source de profitabilité évidente. Les enjeux sont nombreux, à l’instar des préoccupations d’ordre éthique. Enfin, nous assistons à un renouvellement du monde de l’ingénierie.

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