Le ResearchOps (ou l’opérationnalisation de la recherche) est un domaine qui vise à organiser, optimiser et faciliter les processus liés à la recherche utilisateur au sein des organisations.

L’objectif principal du ResearchOps est de rendre les activités de recherche plus efficaces, accessibles et impactantes pour les équipes, qu’il s’agisse de chercheurs, de designers, de chefs de produit, ou d’autres professionnels oeuvrant en développement de produits et de services.

• Comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle et ses domaines d’application dans la conception de solutions numériques

• Faire un état de l’art des outils disponibles et évaluer leur valeur ajoutée dans une utilisation vraiment opérationnelle à chacune des étapes de la démarche UX : recherche utilisateur, conception UI, évaluation et test

•  Évaluer les retours sur investissement potentiels : gain de productivité, aide à l’inspiration…

• Sensibiliser aux impacts de l’intelligence artificielle sur la pratique et le devenir du

  métier de concepteur(e) UX

• Prendre en compte les considérations éthiques et prendre de la hauteur pour esquisser des tendances d’évolutions à long terme, au-delà du buzz médiatique

• À la suite de cette formation, vous devriez pouvoir démarrer et appliquer certaines de vos connaissances de cette formation dans votre organisation

Cette formation s’adresse à toute personne intéressée par l’intégration des outils d’intelligence artificielle dans la conception de solutions numériques (Concepteur UX,  lead designer, designer, chercheur, PO/PM…).

Pré-requis: si possible une pratique régulière de la démarche de conception centrée utilisateur et des techniques d’UX Design: test utilisateur, maquettage et prototypage UI, observations et enquêtes terrain…

Première expérience d’utilisation de Figma et aucune connaissance en IA n’est requise

Notions abordées

• Définition et histoire de l’IA
• Un domaine en évolution rapide : de l’IA faible ou étroite à l’IA forte ou générale (IAG), vers une superintelligence artificielle (ASI) ?
• Les techniques d’IA : machine learning, deep learning, traitement du langage naturel, robotique, système expert
• Les domaines d’applications : interface en langage naturel, collecte et traitement de données, analyse prédictive
• IA générative : génération de texte, d’image voir de vidéo, une fiabilité basé sur la qualité du jeu de données
• Les différents types de prompts (texte et image) : bonnes pratiques pour rédiger une invite