En tant que Product Designer, j’ai longtemps vu la phase de maquettage, tout comme le développeur Full Stack l’écriture de ses lignes de code, non pas comme une exécution mécanique à automatiser, mais comme le moment où s’affine la pensée.
C’est le travail de l’architecte à sa table à dessin.
Ce temps de réalisation n’est pas du temps perdu. C’est un moment de retrait indispensable pour sortir du flux de production, y infuser de la précision et garantir la qualité du détail.
En déléguant l’exécution aux assistants IA sous prétexte d’aller plus vite, nous sautons une étape essentielle. Nous passons brutalement de la conception à la livraison. La production n’est cependant pas aussi qualitative que tentent de nous le faire croire ces assistants. Dès la vérification des artefacts en détail, la précision manque. Des règles métier fondamentales et des workflows entiers sont oubliés ou mis de côté.
Quand je regarde les architectures IA très poussées (comme celles déployées chez Doctolib), je vois des équipes qui empilent des couches de supervision et de contrôle, multipliant l’architecture de fichiers .md et se mettant à utiliser des workflow pour cadrer le flux par des méthodes strictes. Et pour de bonnes raisons car les assistants et les agents IA, aussi performants soient-ils, se trompent.
Résultat ? L’usure cognitive de la correction récursive, le travail sur le travail. En tant qu’humain, on finit par contorsionner ses compétences et son expérience pour réussir à micro-manager ces outils.
Pour retrouver notre liberté créative sans nous épuiser à réguler la machine, il faut réajuster le tir :
- Cibler ce qu’on délègue : Garder la main sur l’architecture et la conception low-fi (user flows, prototypage basse définition, idéation…) pour poser les intentions, puis laisser l’IA appliquer le Design System ou coder des fonctions spécifiques et cadrées. L’outil exécute un cadre, il ne pense pas la structure.
- 2. Contraindre l’outil sans créer une bureaucratie : Apprendre à contraindre fermement le modèle sans pour autant empiler des systèmes d’agents complexes qui nous réduisent à de simples rouages (le modèle cherche par nature à générer du token et sa flagornerie est sans limite!).
- 3. Revenir aux fondamentaux du produit : Aucune cascade d’agents ni aucun assemblage de promts ne remplacera l’échange direct avec le terrain. C’est la confrontation avec les user needs et les KPIs business qui doivent guider nos arbitrages.
L’IA reste un accélérateur puissant, mais l’exigence du détail, le sens du produit et la conscience professionnelle restent notre véritable cœur de métier
Note d’intention : les visuels qui accompagnent tous mes articles sont des transpositions modernes de l’univers de Charlotte Perriand et du Corbusier, projetées de leur XXe siècle vers notre époque.
