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En 2020, la présidente de la Commission européenne, Ursula von der Leyen, lance Le Nouveau Bauhaus Européen « une initiative créative et interdisciplinaire » dont l’objectif est d’encourager l’économie circulaire et la réduction des émissions de carbone.

À cette occasion, nous revenons sur les grands enjeux du mouvement historique qu’est le Bauhaus et les apprentissages que nous en tirons encore aujourd’hui.

par Margaux Ghilardi UX designer chez Wedo studios

Le Bauhaus: une école innovante mais controversée

Au départ, le nom « Bauhaus » désignait une école de design allemande dont l’existence a été limitée par l’occupation nazie. L’influence de l’école a été telle, qu’aujourd’hui le Bauhaus désigne un courant artistique et de pensée multidisciplinaire.

Fortement inspirée des valeurs du mouvement Arts & Crafts de William Morris, l’école du Bauhaus fait suite à la Deutsche Werkbund de 1907, une association d’architectes, artisans et artistes allemands.

La Staatliches Bauhaus est fondée en 1919 par Walter Gropius sur une vision utopique, autour de la relation entre artisanat et industrie. L’objectif est d’unir ces deux secteurs jusque là dissociés.

La trajectoire de l’école s’inscrit alors dans l’essor de la production standardisée. Elle demande à ses étudiants de mettre de côté la production d’objets uniques et de grande valeur destinée à la classe aisée.

L’école propose à la place de se tourner vers une production de masse, plus accessible, mais toujours qualitative, en accord avec la nouvelle ère de l’industrialisation.

Soumise à la pression nazie, l’école du Bauhaus a dû déménager plusieurs fois jusqu’à puis fermer définitivement ses portes en 1933. Elle tentera de renaître plusieurs fois, notamment avec le New Bauhaus de Chicago ou encore l’école d’Ulm.

Malgré une courte existence, la Bauhaus a profondément marqué l’histoire du design et de l’industrie. Il a aussi été critiqué pour sa vision standardisée, parfois vue comme à la limite du totalitaire.

Les principes du mouvement 

Une empreinte forte, encore aujourd’hui

Le Bauhaus fait partie de ces mouvements créatifs qu’on connaît sans connaître. Ses objets à l’esthétique très épurée et aux matériaux simples mais bruts en inspirent encore beaucoup. 

Parmi ces objets, on peut notamment citer:

• La lampe MT8 de Wilhelm Wagenfeld
• Les tables “Gigognes” de Josef Albers
• La chaise Barcelona de Mies van der Rohe
• La chaise Wassily de Marcel Breuer

Les leçons que l’on peut tirer du Bauhaus aujourd’hui

Un contexte différent mais deux périodes de changement social

Des productions différentes mais des valeurs communes 

Passionnée par le Bauhaus, je trouve notamment trois points communs entre ce mouvement historique et les tendances actuelles du design.

Il y en a peut-être d’autres, vos suggestions sont les bienvenues.

1. Des produits de plus en plus simples mais fonctionnels

L’aspect des interfaces a bien changé depuis les débuts d’internet. Autrefois plutôt chargées (à l’époque, on soutenait que chaque pixel comptait), aujourd’hui, les interfaces sont de plus en plus simples et épurées, allant à l’essentiel. 

La page de recherche de Google en est un excellent exemple : si elle a toujours été mono-fonctionnalité, elle s’est épurée au fil du temps pour obtenir le résultat que l’on connaît aujourd’hui.

À la façon des objets du Bauhaus, simple et fonctionnelle, elle va directement à l’essentiel, sans superflu. 

2. La notion de soin apportée à l’utilisateur final ou le mouvement du care 

Le ‘care’ (soin) est l’une des tendances fortes du design ces dernières années. Il infuse au sein des agences, dans les écoles de design ou encore au sein des laboratoires de recherche. 

L’école de design Nantes Atlantique a d’ailleurs ouvert un laboratoire de recherche dédié : le Care Design lab. 

À la façon du Bauhaus, portant (et porté par) un projet social global, le mouvement du care invite le designer à repenser tout ce qui l’entoure sous le prisme du soin, jusqu’ici parfois oublié. 

Si l’on s’arrête, dans un premier temps, au sens le plus évident et courant du soin (le domaine médical), on peut rapidement faire le lien avec la volonté du Bauhaus d’en finir avec les traumatismes d’après-guerre. 

Aujourd’hui on peut retrouver cette tendance dans l’hygiénisme et la volonté prégnante (et accélérée par la pandémie) d’objets épurés, sains, faciles à nettoyer.

3. Plus que des initiatives isolées, des systèmes complets

S’il pourrait sembler se limiter au domaine médical, le projet du care design est en fait très vaste. Il relève en effet plutôt d’une manière de penser globale, se centrant sur l’attention portée à autrui, à une problématique, à un système.

L’aspect de plus en plus multimodal de tout ce qui nous entoure nous pousse vers une pensée holistique et éco-systémique. Ce n’est pas sans rappeler les design systems actuels, de plus en plus communs, et avec des volontés d’uniformisation, de simplification et de standardisation.

Le projet du nouveau Bauhaus européen 

La genèse du projet

Pandémie, situation climatique dont la gravité est renforcée par la publication du dernier rapport du GIEC, situation sociale en transition… La convergence de plusieurs phénomènes forment un climat social, écologique et économique tendu.

À un moment aussi charnière de l’histoire humaine, il est essentiel de construire de nouveaux modes de pensées et de nouvelles façons de vivre. 

A la façon du Bauhaus “original”, le #neweuropeanbauhaus est une initiative créative et pluridisciplinaire. Lancé par la Présidente de la Commission européenne, il vise à construire un monde différent et à proposer un projet global de société à travers des projets de conception variés. 

Si les problématiques initiales sont différentes, les grands enjeux de modes de vie plus esthétiques et inclusifs pour tous se rapprochent.

Imaginer un avenir “durable, inclusif et esthétique” 

Le Nouveau Bauhaus européen ne concerne pas uniquement les designers, loin de là : l’objectif est de réunir des designers mais aussi des experts de toutes sortes, des citoyens européens, des entreprises, des institutions, afin de réfléchir ensemble aux enjeux de demain et aux solutions à apporter.

Le but du projet est également de montrer que de nombreuses problématiques sont liées. Son aspect pluridisciplinaire est donc plus que pertinent, voire essentiel.

Les membres français du BEDA (Bureau of European Design Associations) : AFD, APCI, Cité du design, DESIGNERS+ et Lille–Design ont lancé des initiatives pour que des projets français soient déposés.

Rendez-vous ici pour en savoir plus !

Et voilà, encore un dîner de famille où, comme d’habitude, on va me demander ce que je fais dans la vie. Je vais être forcé de répondre, et, comme toujours, mon audience va devoir essayer de comprendre ce que je leur raconte.

Eh oui, je suis UX designer !

Designer UX : expliquer ce qu’on fait vs expliquer en quoi c’est du design

par César Beuve-Méry, UX designer chez Wedo studios.

L’empathie, c’est normalement la première compétence des designers, donc j’essaie de me mettre à leur place.  C’est vrai qu’il est difficile de comprendre ce que fait exactement un designer. 

Et franchement, même pour moi parfois c’est confus. En discutant avec d’autres designers, je vois bien que je ne suis pas le seul. Loin de là.

L’ère du numérique a énormément diversifié et étendu le domaine du design, dont les champs d’application sont de plus en plus répandus.

Il existe des designers de produits, d’espace, des designers graphiques, des webdesigners, des motion designers, des designers UX, des designers UI (et leurs descendants hybrides : les designers UX/UI), des designers d’interactions, de service, etc.

Surtout que maintenant, quand on parle de produit, on entend aussi bien des objets physiques que des objets numériques. Comme être designer UX au sein de la feature team d’une équipe produit.  

Cependant, la plupart des gens ne parlent pas de “produits numériques” ou de “produits digitaux”.

“Ce qui crée de la confusion c’est le mot ‘designer’, c’est un mot qui est compris par la majorité des gens comme étant en rapport avec les objets et l’esthétisme.”

Mon père, 57 ans

L’apparition du mot “design” dans un nombre croissant d’appellations (design thinking, design fiction, design de politiques publiques, narrative design, design produit, word design) n’aide pas à s’y retrouver.

Même en tant que designer, il est difficile d’expliquer toutes ces nuances.

D’après mon père, “ce qui crée de la confusion c’est le mot designer, c’est un mot qui est compris par la majorité des gens comme étant en rapport avec les objets et l’esthétisme.”

Particulièrement pour les générations qui nous précèdent, le mot “design” est associé à seulement une partie des pratiques et des métiers. Elles pensent design de voiture, d’objets, d’intérieur ou à la limite design de mode.

Au-delà du nom qui désigne la discipline, le mot “design” est aussi entré dans le langage commun en tant qu’adjectif décrivant une esthétique.

On parle de lampe “design”, de meuble “design”, de décoration “design”, au même titre que d’autres pléonasmes descriptifs comme la fameuse “maison d’architecte” et autres “chaussures/sacs de créateur·rice » (ou “de designer” d’ailleurs).

« Design (anglicisme), adjectif invariable : D’un modernisme fonctionnel sur le plan esthétique. »

Larousse

Designer, ça n’existe pas.

La vérité c’est que plus personne n’est “designer” tout court.

C’est un diminutif pour une ou plusieurs spécialisations, voire des niveaux de spécialisation. Par exemple, certain·e·s designers graphiques sont strictement des typographes (conçoivent seulement des typographies) ou strictement des logotypers (créateur·rice·s de logos). Rien n’empêche d’être les deux, ni d’être également designer industriel ou d’espace.

Il y a d’ailleurs beaucoup d’exemples célèbres :

• • Roger Tallon est designer industriel, d’espace mais aussi graphique
  • Charlotte Perriand est architecte, designer d’espace et designer industrielle
  • Kenya Hara est designer graphique, d’objets, d’expériences…

Mais être designer ne veut pas dire qu’on sait tout faire. Par exemple, être motion designer ne signifie pas qu’on est compétent pour faire de la scénographie. Et dire qu’on est « designer » tout court ne suffit pas à illustrer tout ce qu’on fait et ce qu’on ne fait pas.

“On m’a déjà contacté pour des travaux de rénovations d’intérieur lorsque j’étais en freelance.”

Milla, designer graphique

Je pense que beaucoup de designers s’en sortent grâce à des exemples. Décrire concrètement un projet, un client ou un livrable sans jargon, ça permet aux interlocuteur·rice·s de mieux situer ce qu’on fait.

L’UX : “En quoi c’est du design ?”

Déjà c’est quoi l’UX ?

De l’anglais User Experience, l’Expérience Utilisateur c’est l’expérience vécue par les utilisateurs-rices d’une interface numérique, d’un appareil, d’un service ou même d’un lieu.

En fait, l’UX c’est évaluer, créer, construire en tenant compte des perceptions, de la satisfaction, de la confiance ou encore de la frustration ressentie lors de l’utilisation d’un produit numérique ou physique.

Du coup en UX, on n’est pas tou·te·s designers !

“Pour moi, le designer a forcément un élément de création, je ne comprenais pas où cela se situait dans ton métier.”

Ma grand-mère, 83 ans.

Les différents métiers du design

Je vous ai perdu·e ? En fait c’est facile :

L’UX designer

L’objectif de l’UX designer est de comprendre les besoins des utilisateurs·rices afin de concevoir une plateforme ou un service ergonomique, intuitif et rapide.

Sa mission est de créer ou d’imaginer des parcours utilisateurs·rices. Que ce soit pour une application, un site web, un service (comme l’achat de billets de train en gare) ou un logiciel.

L’UI designer

L’UI designer est spécialiste des interfaces, de leur aspect, de leur ergonomie. Il·elle choisit les typographies, les couleurs, les éléments graphiques et/ou textuels pour rendre la navigation compréhensible et visuellement attractive.

L’UX writer

En complément de l’UX designer et de l’UI designer, l’UX writer crée le contenu textuel d’une interface numérique. Il·elle prend en compte l’expérience et le bien-être des utilisateurs·rices pour concevoir des textes qui facilitent leur parcours et leur compréhension de l’interface.

L’UX researcher

À travers différentes méthodes (observation, entretiens, tests, etc.) l’UX researcher s’occupe d’analyser, de comprendre des utilisateurs·rices cibles. Les informations recueillies permettront, par la suite, de concevoir des produits digitaux ou physiques adaptés aux habitudes, aux besoins ou encore aux contraintes des personnes visées.

Le Sprint master

Le Design Sprint est un processus de généralement 5 jours durant lequel une équipe pluridisciplinaire va explorer, prototyper et tester des idées de projets.

Le Sprint master est donc la personne chargée d’animer ce « séminaire ». Elle s’occupe de préparer les sessions, de regrouper l’équipe, d’identifier les défis à relever ou les projets sur lesquels travailler. Le sprint master a un rôle de préparateur, de médiateur, de facilitateur.

Le product owner

Le product owner est un genre de chef de projets numériques (sites, applications, logiciels). Son travail est de faire le lien entre l’entreprise (objectifs commerciaux, temps et budgets impartis) et les utilisateurs (habitudes, besoins, contraintes…).

Le consultant UX

Le consultant UX fait un peu de tout. Il-elle se sert des méthodologies de l’UX research pour détecter les limites d’une interface digitale donnée. Il·elle rencontre les équipes commerciales et étudie leurs objectifs et leurs contraintes.

Enfin, il·elle fait en sorte d’améliorer l’expérience des utilisateurs·rices notamment en formant le personnel et/ou en proposant des changements en termes d’UX design.

Et le designer de service dans tout ça ?

La nuance avec l’UX designer semble dépendre selon les profils, les agences et les pays. En France, on rattache beaucoup l’UX design au numérique.

C’est vrai que le service design s’est démocratisé au moment de l’avènement du numérique et de l’explosion des services numériques. Mais dans les pays anglo-saxons, le design de service est préexistant au numérique, il ne concerne pas spécifiquement des interfaces.

Chez Wedo studios, on a fait le test en interne

On a demandé à notre équipe de placer les métiers du design sur un plan, de déplacer des post-its en fonction du domaine auquel les compétences appartiennent, de faire des flèches…

Et bien personne n’est tombé complètement d’accord. En fait, il est très difficile de faire rentrer les métiers de l’UX et du design dans des catégories fermées.

En fonction de l’entreprise mais aussi des produits, on peut se retrouver à effectuer des tâches normalement destinées à d’autres métiers.

Par exemple, un UX designer peut très bien faire de l’UX research avant de proposer la maquette d’un produit. Tout comme un UI designer peut également s’occuper du contenu textuel de l’interface sur laquelle il travaille.

Finalement, ce que tou·te·s les designers ont en commun, outre des compétences techniques, c’est une intention véhiculée par une pratique et traduite dans leurs livrables.

Dans leurs logos, leurs espaces, leurs objets, leurs posters ou leurs vidéos, dans les expériences qu’ils et elles créent, les designers ne décorent pas, ne sculptent pas, ne dessinent pas. Ils et elles font un peu tout ça. Mais surtout, les designers donnent une orientation, un dessein, une vision.

Si l’UX vise à analyser l’ensemble des perceptions des usagers d’un produit ou d’un service et que l’UX Design a pour objectif de concevoir des expériences optimales, alors son accessibilité fait intrinsèquement partie de sa réussite.

La méthode ne change pas, seulement le périmètre d’empathie.

Que vous soyez une banque, un réseau social ou un acteur du e-commerce, l’accessibilité, c’est la prise en compte des contraintes et besoins des personnes en situation de handicap.

En design, ça se traduit par l’intégration systématique de ces contraintes dans le cadrage et les briefs, en tant que composante structurelle.

Que le produit ou le service concerné parle aux utilisateur·trice·s. Tou·te·s les utilisateur·trices.

Que ces personnes puissent y accéder, interagir avec, l’utiliser, en être satisfaites. Donc l’accessibilité, c’est juste de la bonne UX !

Dans la loi française, le handicap est la limitation ou incapacité d’une personne à évoluer dans l’environnement social en raison de contraintes spécifiques. 

Troubles cognitifs, problèmes de vue, douleurs articulaires et musculaires, essoufflement, anxiété, problèmes cardiaques, dépression, acouphènes, fatigue…

La pandémie a apporté une visibilité sur un certain nombre d’états invalidants qui ne sont pas tous reconnus à l’heure actuelle comme des handicaps, notamment selon les pays.

De plus, la distanciation forcée des confinements a mis en exergue l’enjeu spécifique de l’accessibilité numérique pour faire ses courses, garder le contact, bénéficier de ses soins, etc.

On identifie 4 grandes catégories de handicaps dans cet article, mais cette liste n’est pas exhaustive.

Notre parti-pris est de ne pas dissocier accessibilité physique et numérique pour garder une approche holistique du design accessible.

Les différentes formes de handicap

1. Handicaps liés à la vue

Il existe de nombreux types de déficiences visuelles : cécité, malvoyance, daltonisme… Leurs besoins peuvent être très variés selon les situations.

Par exemple, une personne aveugle de naissance et une personne devenue aveugle au cours de sa vie ne rencontrent pas toujours les mêmes difficultés.

Elles n’ont pas non plus les mêmes attentes en matière d’assistance (apprentissage du lecteur d’écran, attentes concernant le niveau de détails).

2. Handicaps liés à l’ouïe

Comme pour les malvoyants, il existe de nombreux types et de nombreuses intensités de surdité totale ou partielle.

Les personnes sourdes n’utilisent pas toujours la langue des signes française (LSF) alors que d’autres l’utilisent exclusivement.

Ainsi le français parlé et écrit peut être perçu comme une langue étrangère et sous-titrer des contenus n’est pas toujours suffisant pour être accessible.

3. Handicaps moteurs

Les handicaps moteurs peuvent empêcher ou limiter les déplacements.

C’est aussi un véritable enjeu d’accessibilité numérique car certaines personnes ne peuvent pas utiliser leurs mains ou sont dans l’incapacité de faire des mouvements assez précis pour utiliser une souris (paralysie, tremblements).

D’ailleurs, la prochaine version du référentiel WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) inclura un critère sur les tailles de boutons et d’éléments graphiques.

Les utilisateur·rice·s concerné·e·s ont à leur disposition des alternatives pour naviguer, comme le clavier, la commande vocale et, plus rarement, la commande visuelle.

4. Handicaps mentaux et cognitifs (dont troubles de l’attention)

Le symbole international du handicap est une personne en fauteuil roulant : on associe (et réduit !) souvent le handicap à des difficultés physiques.

Les handicaps cognitifs et mentaux (autisme, troubles DYS) peuvent être moins visibles mais avoir un impact considérable sur l’expérience utilisateur.

Ainsi des enseignes comme Les magasins U ont fait le test d’un horaire consacré aux personnes autistes, avec moins de bruit et moins de lumière. Une loi visant à démocratiser ce principe a été votée cette année.

La SNCF propose également une option “police dyslexie” dans son panneau « accessibilité. »

Site de la SNCF

Tou·te·s concerné·e·s
Les maladies chroniques invalidantes et le vieillissement

Épilepsie, diabète, sclérose en plaques… De nombreuses maladies peuvent avoir des symptômes invalidants, partiels ou totaux, et variables.

De plus, le vieillissement des populations entraîne des handicaps liés à l’âge, et l’accessibilité devient un enjeu direct sur le quotidien d’un nombre grandissant de personnes.

Enfin, en recherche UX, la prise en compte de la diversité des personnes et de leurs besoins spécifiques mène à une expérience améliorée pour tou·te·s : Solve for one, extend to many.

D’ailleurs, le développement de nombreuses technologies d’assistance a mené à diverses inventions utilisées aujourd’hui par tou·te·s pour leur grande utilisabilité.

Qu’est-ce qu’une technologie d’assistance ?

Une technologie d’assistance est une aide technique qui permet d’accompagner une personne en situation de handicap afin de maintenir ou améliorer son autonomie.

Quelques exemples de technologies d’assistance utilisées par tou·te·s

Le clavier

Pierre François Victor Foucault mécanisera le décapoint manuel de son ami Louis Braille. Son invention, le raphigraphe, permettra d’imprimer en relief toutes les lettres, chiffres et ponctuations.

Le raphigraphe

Les caractères étaient ainsi lisibles à la fois de façon tactile et visuelle, devenant un canal de communication entre utilisateur·rice·s et non-utilisateur·rice·s du braille.

Le téléphone

Si la mère et la femme d’Alexander Graham Bell n’avaient pas été malentendantes, ce dernier n’aurait pas mené les recherches sur la fabrication d’appareils auditifs et vocaux. Des recherches qui le mèneront a déposé le premier brevet du téléphone en 1876.

Les SMS

Le Short Message Service, une fonctionnalité d’abord introduite par Nokia dans ses téléphones en 1994, était d’abord un moyen de rendre les téléphones portables accessibles aux personnes malentendantes.

Les livres audios

Depuis le Books for the Adult Blind Project de 1931, un programme de la bibliothèque du Congrès Américain pour rendre accessibles ses livres aux citoyens aveugles, les livres audios sont devenus des objets sonores écoutés par tou·te·s et partout, indépendamment de leurs facultés visuelles.

Les commandes vocales en général

VoiceOver, la première fonction d’aide vocale sur un smartphone, apparaissait seulement en 2009. Son objectif était de fournir aux aveugles et malvoyants une description vocale des informations affichées à l’écran.

Depuis, Siri et les autres assistants vocaux sont largement utilisés par commodité par des personnes qui ne sont pas en situation de handicap.

La recherche utilisateur vers davantage d’accessibilité donne donc lieu à des inventions qui bénéficient à tou·te·s.

Selon Whitney Quesenbery, co-autrice de A web for everyone, utilisabilité et accessibilité sont même indissociables: “Usability and accessibility are twins separated at birth.”

Le rôle essentiel du design accessible

La situation de handicap, d’un point de vue social, n’est pas liée au handicap lui-même, mais plutôt à un environnement qui en crée les conditions et limite les possibilités des personnes concernées. 

Dans le cas des outils numériques, certain·e·s utilisateur·rice·s n’ont pas nécessairement besoin de technologies d’assistance mais ne peuvent pas utiliser les outils de navigation proposés. Par exemple, les utilisateur·rice·s qui ne peuvent pas utiliser de souris ou de trackpad doivent naviguer uniquement au clavier.

Le design, en modelant des environnements, des objets et des interfaces, peut créer, accentuer ou au contraire éviter une difficulté liée au handicap. En accessibilité numérique, on développe notamment des technologies d’assistance. 

5 technologies d’assistance numérique actuelles

1. Les lecteurs d’écran

Comme leurs noms l’indiquent, ils lisent le contenu de l’écran. Ce sont des logiciels qui interprètent le contenu de l’interface et le convertissent vocalement. Ils fournissent généralement d’autres fonctions, comme des raccourcis clavier.

Les lecteurs d’écran étaient au début relativement mécaniques mais deviennent de plus en plus naturels à écouter. Ils restent cependant essentiellement développés en anglais.

Moins courants, car contrairement aux idées reçues, le braille n’est pas maîtrisé par tou·te·s les malvoyant·e·s.

Un terminal mécanique affiche une ligne de caractères braille (souvent 40 à 80) en élevant et en baissant dynamiquement des picots (des points). 

2. Les afficheurs braille

Les assistants braille, qui ont la capacité de petits ordinateurs, sont équipés d’afficheurs braille. Ces terminaux peuvent être utilisés pour prendre des notes, faire des calculs, ou s’interfacer avec d’autres outils comme les kiosques publics d’information.

3. Les navigateurs vocaux

Similaires aux lecteurs d’écrans, ils n’interprètent que les contenus web. Les navigateurs vocaux sont généralement développés en tant qu’alternatives à des navigateurs web pour des téléphones mobiles, pas nécessairement pour des personnes en situation de handicap.

4. Les headstick

Créés pour les personnes qui ne peuvent pas utiliser leurs mains, les headsticks permettent de naviguer via des mouvements de la tête.

5. L’eye tracking

Lorsque les mouvements de tête sont impossibles, l’eye-tracking est utilisée comme une commande visuelle.

Le cadre réglementaire

RGAA et WCAG : les référentiels d’accessibilité

En France, le Référentiel Général d’Amélioration de l’Accessibilité définit les critères d’accessibilité. Il s’agit d’une retranscription du référentiel international (WCAG – Web Content Accessibility Guidelines).

Ces deux référentiels se présentent sous la forme d’une méthode d’application et regroupent des critères selon 3 niveaux : A, AA (double A) et AAA (triple A). Les critères A et AA sont obligatoires.

Quelles cibles et quelles attentes ?

L’ Article 47 de la loi de 2005 pour l’égalité des droits et des chances, la participation et la citoyenneté des personnes handicapées déterminent les différents types d’organisations et d’entreprises concernées par les obligations liées à l’accessibilité.

1. Les personnes morales de droit public,

2. Les personnes de droit privé délégataire d’une mission de service public (gestion de l’eau, des transports…),

3. Les personnes morales de droit privé constituées spécifiquement pour satisfaire les besoins d’intérêt général autres que financier ou commercial (office de tourisme, culturel, social…),

4. Les entreprises dont le chiffre d’affaires excède un certain seuil (250 millions d’euros).

Il est désormais obligatoire pour ces entreprises et organisations d’afficher clairement leur niveau d’accessibilité, ainsi qu’un plan futur de développement autour de cette question.

Si, à l’heure actuelle, la réglementation prévoit uniquement de sanctionner le non-affichage du niveau d’accessibilité, on peut supposer (et espérer) que la non-couverture de l’ensemble des critères A et AA devienne sanctionnable dans un futur proche.

Ces temps-ci, chez Wedo studios, on s’est intéressé à l’atomic research, le système de gestion des connaissances de la recherche UX théorisé par Tomer Sharon et Daniel Pidcock.

En gros, l’atomic research, c’est une approche de la recherche qui redéfinit les unités de base de la connaissance UX en “atomes” (les “nuggets”). L’idée est de déstructurer le matériau brut récolté lors d’une recherche (étude, test utilisateur, questionnaire) afin d’avoir à la fois une vision d’ensemble et une vision granulaire des données.

L’atomic research est relativement nouvelle : il y a peu de recul sur le sujet et les retours d’expérience sont rares. Si vous n’êtes pas encore familier avec cette méthode, je vous recommande notre article dédié avant de poursuivre votre lecture de ce retour d’expérience.

par Timothée Mourier, UX researcher chez Wedo studios

Tests utilisateurs d’une plateforme, étude exploratoire sur les typologies de collaborateurs en magasin : en tant qu’UX researcher chez Wedo studios, j’ai expérimenté l’atomic research sur plusieurs projets.

Et si je ne nie pas “l’infinie puissance” préconisée par Daniel Pidcock, je trouve qu’elle est à nuancer. En tout cas, elle est conditionnelle, car avec l’atomic research, on peut facilement s’y perdre. Il y a beaucoup de données, une multitude de paramètres à prendre en compte, et une tolérance zéro pour le mauvais étiquetage.

Du coup, j’ai voulu partager mon retour d’expérience, et je suis très preneur des vôtres !

D’abord, ma check-list : les projets auxquels j’ai participé m’ont permis de repérer 4 grands points de vigilance qui m’évitent de m’enliser et de perdre du temps.

1. L’atomic research, ça peut être un tableau excel
Le format

Quand j’ai commencé, j’ai regardé les solutions comme Airtable, Dovetail ou Glean.ly pour classer mes nuggets. En fait, il n’est pas nécessaire de se former à un nouvel outil : tout logiciel de catégorisation des données suffit, comme Excel ou Notion.

Par contre, je pense sincèrement que le développement de formats visuels de repository va considérablement démocratiser l’atomic research en améliorant le confort de navigation de ces bases de données très denses.

Le repository peut rapidement prendre la forme d’un tableau tentaculaire. Personnellement, je suis habitué à des outils visuels comme Miro. A côté, une infinie série de lignes difficilement lisibles et navigables, ça m’a un peu découragé.

Pour m’en sortir, j’ai mis en place un système d’échelles. L’idée est d’avoir à la fois la possibilité d’une vision d’ensemble (plutôt macro) et d’un zoom sur les détails (plutôt micro). Dans un tableau, cela se traduit par exemple par des codes couleurs ou des catégories larges (étiquettes de sections et de sous-sections) ordonnables en un clique de classement.

Aujourd’hui je serais curieux de tester un format plus visuel de repository, avec une navigation plus intuitive pour déduire les insights puis les recommandations. En tout cas, le choix de l’outil est crucial. Et il peut varier en fonction de la nature de l’organisation et des projets.

Le repository est la base de données globales
1 ligne = 1 nugget

2. “Welcome to my repository”
L’onboarding

Autre enjeu de taille : l’onboarding. Une recherche UX se fait rarement seul·e : il y a les client·e·s, les collaborateur·rice·s, les intervenant·e·s divers·e·s qui sont susceptibles de participer au projet, et pas forcément depuis le début.

Or, pour une personne extérieure ou nouvelle venue dans la recherche, le repository ne parle pas forcément de lui-même. Un résumé de quelques slides sera beaucoup plus explicite. Et un support d’explication de la nomenclature devient indispensable.

Sinon, s’approprier les informations rapidement est impossible, alors que la rapidité est parfois essentielle pour un onboarding. Pour l’heure, il me paraît donc impossible de se reposer uniquement sur le repository pour donner une overview claire de la recherche et du fonctionnement du projet concerné.

3. Do you speak atomic?
La nomenclature

En atomic research, les choix de nomenclature peuvent devenir un vrai casse-tête. En tant qu’UX researcher, je ne peux pas forcément anticiper toutes les grandes catégories qui serviront à classer mes nuggets.

Tout simplement parce que ceux-ci naissent de l’accumulation des données, et souvent au fur et à mesure du cheminement de ma recherche : on ne peut pas classer avant d’avoir classé.

La nomenclature ne doit pas être enfermante. Elle doit prévoir que ces grands axes vont se dégager sans m’obliger à ré-étiqueter tous les nuggets depuis le début.

La deuxième difficulté réside tout simplement dans le respect de la nomenclature. Sans une conformité totale de celle-ci, je suis obligé de procéder à une vérification constante de la justesse des tags de catégorisation. C’est une tâche sans fin, et qui devient impossible passé un certain nombre de participant·e·s.

Lorsque c’est possible, je recommande d’utiliser des codes visuels qui se passent de l’exactitude des appellations. Ça ne garantit pas l’exactitude, mais ça compartimente un peu. Cela permet aussi de limiter les difficultés liées aux différentes langues lors de projets internationaux.

De toute manière, l’atomic research ne peut être envisagée que dans un cadre très rigoureux. Mis en place dans ces conditions, l’atomic research est un véritable atout pour naviguer dans une large base de données.

4. Gérer les électrons libres
Le hors-sujet

C’est un peu le syndrome du “mais si jamais j’en avais besoin plus tard ?” : prendre les décisions de tri des nuggets “hors-sujet” (ne présentant pas du tout d’intérêt, ou pas un intérêt prononcé pour la recherche en cours) peut être ardu.

Pour moi, la raison d’être de l’atomic research c’est avant tout de permettre de naviguer de très grandes bases de données. Me débarrasser de certaines données récoltées, même hors-sujet, paraît contre-intuitif : comment savoir quels nuggets seront intéressants dans le futur, ou en vue des prochaines sessions ? Comment les catégoriser ? Comment les ré-exploiter ?

Personnellement, je pense surtout qu’on apprend à répondre à ces questions avec la pratique. Cela nécessite un travail minutieux de relecture des nuggets, étude après étude, surtout si les thèmes de recherche sont différents.

Si ce travail est fastidieux, je pense qu’il peut faire de l’atomic research un outil puissant pour des sessions de tests utilisateurs sur un même produit, une homepage ou un tunnel d’achat par exemple.

Dans le doute, on peut aussi choisir d’avoir une catégorie “hors-sujet” un peu large avec des tags très descriptifs.

Une fois ce cadre assuré, l’atomic research amène une réelle flexibilité dans l’analyse, notamment dans l’approche des détails. Si l’aventure vous tente, voici une liste de 7 questions à vous poser avant de vous lancer.

7 questions à se poser avant de se lancer dans l’atomic research

1. Faut-il intégrer les données passées dans le repository ?

Ou bien est-il davantage pertinent de démarrer de zéro ? Il est essentiel de s’interroger sur la pertinence des connaissances déjà produites et accessibles, ainsi que sur ce qu’implique  leur intégration dans la base de données.

Si les ajouter est trop chronophage, la démarche est contre-productive en plus d’être laborieuse.

Cela reste un point de vigilance une fois l’atomic research implémentée : il ne s’agit pas de rendre le repository illisible par une profusion indigeste de données dépassées. Déterminer l’obsolescence de ces données peut cependant aussi s’avérer complexe.

2. Un repository est-il nécessaire au sein d’une petite structure ?

L’optimisation des process de production et d’archivage des connaissances, ainsi que leur accessibilité par tous les collaborateur·rice·s sont des éléments-clés d’une organisation, quelle que soit sa taille. Cela est particulièrement vrai pour les organismes de recherche.

Cependant, les plus petites structures, qui effectuent par conséquent moins de recherche, ne rencontrent pas forcément les quatre problèmes évoqués plus haut (éparpillement, oubli, perte de temps, opacité).

Le gain apporté par l’atomic research n’est dans ce cas pas suffisant pour en justifier sa mise en place. Celle-ci peut au contraire s’avérer trop chronophage et énergivore pour être positive.

L’atomic research semble donc être plus adaptée à des organisations de grande envergure, ou traitant des volumes de données conséquents.

3. Quels projets sont adaptés à l’atomic research ?

Projets itératifs, études ethnographiques, études ponctuelles, questionnaires, entretiens, tests utilisateurs… Tous les projets de recherche donnent lieu à de la production de connaissances. Cependant, l’organiser dans un système d’atomic research n’est pas toujours nécessaire.

La temporalité des projets et leurs natures déterminent la pertinence de la mise en place d’un repository.

Il est toujours important de s’interroger sur les bénéfices de l’atomic research dans le contexte de son organisation, mais aussi de son projet, plutôt que de l’implémenter à tout prix.

4. Quelle nomenclature pour mon système ?

La catégorisation des éléments (nuggets, insights, etc.) est absolument cruciale. Il ne s’agit pas d’une question secondaire : ceux-ci doivent être taggés d’une façon appropriée pour être exploitables.

La mise en place de l’atomic research signifie donc une nomenclature commune, compréhensible par tout le monde, apprise et respectée de manière collective. Le choix des appellations est extrêmement important. Il faut également désigner une ou plusieurs personnes référentes pour être garantes de cette harmonisation.

Si la catégorisation commune ne peut être envisagée par manque de temps ou parce que faire respecter la nomenclature est trop compliqué, il vaut mieux ne pas envisager de repository. Le risque serait en effet de former un amas impraticable d’informations certes nombreuses mais inexploitables pour ses usagers.

5. Quelle catégorisation sur le long terme ?

La pertinence des nuggets varie selon leur âge. Des feedbacks sur une ancienne version d’application sont par exemple obsolètes.

Il est important d’anticiper cet aspect et de mettre en place une méthodologie qui permettent de les trier selon ce critère.

6. Comment distinguer le hors-sujet du hors-cadre ?

Les nuggets hors sujet sont aussi collectés dans le repository. Ils agrémentent la base de données mais peuvent aussi l’encombrer s’ils s’avèrent inutiles. Par exemple, certaines réponses qualitatives très personnelles de participant·e·s dans des situations uniques n’auront pas forcément de valeur pour l’entreprise pour la compréhension globale des usagers ciblés.

7. Comment donner accès au client ?

Il y a plusieurs manières de procéder et pas de règles établies. L’objectif principal est de gagner de la valeur en collectant ces données.

Si nous avons plusieurs études sur différents produits d’un même client, il faut s’interroger sur le périmètre des informations partageables avec lui, et si ce périmètre se limite à ce client. Il s’agit de s’inscrire dans une réflexion générale sur l’exploitation des données, tout en considérant les aspects légaux et éthiques du problème.

Alors, l’atomic research est-elle vraiment “infiniment puissante” ?

Pour moi, l’atomic research ne peut être envisagée que sous des conditions spécifiques : le contexte compte énormément dans son succès. Elle ne révèle sa puissance que dans ce cadre, qui peut être très compliqué à mettre en place et à maintenir.

Je pense qu’un repository est vraiment réussi lorsque :

• son onboarding est rapide et intuitif
• son format permet une navigation confortable
• sa nomenclature est facilement assimilable
• sa structure est évolutive

Je pense qu’une fois la méthode maîtrisée, l’atomic research est un outil incomparable pour mettre en exergue des liens inédits entre des données UX et en tirer de nouveaux insights. Je continue de l’étudier et je vous donne rendez-vous dans quelques mois pour un second REX sur le sujet, le temps d’expérimenter davantage.

A new way to organise UX knowledge
in an infinitely powerful manner.
Daniel Pidcock

Parfois aussi nommée atomic UX research, l’atomic research tire son nom de l’atomic design théorisé par Brad Frost. Il s’agit cependant de deux notions très différentes. L’atomic research est un système de gestion des connaissances de la recherche UX, alors que l’atomic design, est une méthodologie de conception d’interface.

D’abord théorisée par Tomer Sharon (anciennement Head of User Research & Metrics chez Goldman Sachs, WeWork et Google Search) et Daniel Pidcock, (le fondateur du logiciel de mise en forme de repository Glean.ly) l’atomic research est une approche qui redéfinit les unités de base de la connaissance UX en “atomes” (aussi appelés “nuggets”) taggés. Plus simplement, l’idée est de déstructurer le matériau brut récolté à l’occasion d’une recherche utilisateur afin d’avoir une vision d’ensemble et granulaire avant analyse.

La nature des tags varie. Ils correspondent à des catégories et sous catégories distinctes, des niveaux d’organisation différents. Ils peuvent être des données de classement (date, source, localisation, priorité), de mesure (amplitude, fréquence), des appréciations qualitatives (comme une émotion ressentie par un·e interviewé·e) ou encore des indications démographiques (âge, classe socio-professionnelle). Ils permettent en tout cas de classer et d’ordonner les items par similarité afin de les traiter et de les analyser.

L’atomic research décompose ainsi le matériau issu de la  recherche en 4 éléments distincts, dont le nugget (c’est-à-dire la donnée brute), auquel s’ajoutent les contextes de recherche, les insights et les recommandations.

Les 4 piliers de l’atomic research

1. Le contexte de recherche

Les contextes de recherche sont les manières dont les données sont récoltées : entretiens, questionnaires, outils de metrics. Leur multiplication enrichit la recherche.

Exemple : Lors d’une mission d’amélioration d’une application, on organise des tests avec des utilisateur·rice·s. Ces tests sont un contexte de recherche.

2. La donnée brute

En UX, on parle des nuggets au sens premier de pépites, d’items, de petites unités d’informations très précieuses. Un nugget n’est pas forcément textuel. Il peut être une observation autant qu’avoir un format chiffré (une statistique par exemple). Par contre, la donnée doit être unique pour rester atomic, elle ne contient qu’une information.

Exemple : Lors d’un test organisé avec un utilisateur sur une application, celui-ci ne trouve pas la barre de recherche. Le verbatim ou l’extrait correspondant de cet entretien (vidéo, enregistrement audio ou encore compte-rendu écrit) qui stipule que “l’utilisateur ne trouve pas la barre de recherche” est la donnée brute, le nugget. Une statistique récoltée par un outil de mesure (comme “50% des utilisateur·rice·s ne trouvent pas la barre de recherche”) est également un nugget.

3. Insights

Un insight est une hypothèse appuyée par un ou plusieurs nuggets. Ils peuvent être positifs, négatifs ou neutres. Ils n’aboutissent pas nécessairement sur une recommandation.

Exemple : Les utilisateur·rices ont dû effectuer les tests en ligne. Cela leur a déplu car leur environnement était un bureau partagé et qu’il y a eu beaucoup d’interruptions. L’insight est que “le bureau partagé n’est pas propice” et s’appuie sur des nuggets tels que “50% des utilisateur·rice·s ont été interrompu·e·s au moins une fois.” Cet insight ne servira pas forcément de base à une recommandation sur l’amélioration de l’application concernée. L’information demeure cependant intéressante pour l’organisation de tests futurs.

En revanche, “la barre de recherche est trop peu visible” est un insight dont on pourra tirer une recommandation en lien avec la mission, soit l’amélioration de l’application.

Un nugget rangé dans son repository, classé par tags
1 donnée brute = 1 nugget

4. Recommandations

Les recommandations sont des solutions proposées pour répondre à des insights. Un insight peut d’ailleurs engendrer plusieurs recommandations.

Exemple : Dans notre situation de mission d’amélioration d’une application, plusieurs recommandations pourraient être tirées de l’insight “la barre de recherche est trop peu visible” comme “mettre la barre de recherche au-dessus de la ligne de flottaison” ou encore “augmenter le contraste de la barre de recherche.” 

À quels besoins l’atomic research répond-t-elle ?

L’atomic research est un archivage évolutif, vivant et dynamique. Les connaissances n’y sont pas rangées pour prendre la poussière mais bel et bien pour être retrouvées, partagées et exploitées. La base de données grandit ainsi au fur et à mesure des études, elle croît avec l’organisation.

L’atomic research résout essentiellement 4 problèmes rencontrés par les organisations qui font de la recherche.

1. L’éparpillement

Textes, enregistrements, tableurs, extraits… L’absence d’un code commun de classement, ainsi que la diversité des outils et des bases de données utilisés engendre un éparpillement dans lequel il est difficile (et décourageant !) de naviguer.

De plus, pour des raisons opérationnelles, les chercheur·se·s font aussi parfois leur propre tri dans leurs découvertes, afin que leurs rapports soient par exemple plus ciblés ou plus succincts. L’atomic research propose un système commun de navigation de l’ensemble des données de l’organisation.

2. L’oubli

Les connaissances acquises à travers les années tendent à partir avec leurs référent·e·s. Elles sont rarement documentées et classées pour pouvoir être retrouvées par quelqu’un d’autre. Pourtant, certains de ces apprentissages peuvent rester pertinents plus tard. Par exemple, ils peuvent être utilisés à des fins comparatives dans le temps. Ou encore pour illustrer une redondance dans les feedbacks issus de tests. Les évolutions de projets itératifs sont ainsi documentées.

Certaines données, si elles n’ont pas d’usage opérationnel au moment de la mission au sein de laquelle elles ont été trouvées, seront perdues. Ces informations “hors-sujet” sur le coup peuvent pourtant s’avérer utiles dans d’autres projets. L’atomic research, en collectant l’ensemble des informations, empêche l’oubli définitif de ces données.

3. La perte de temps

Dans les grandes organisations notamment, plusieurs pôles de production de connaissances peuvent exister sans être reliés. Les connaissances acquises ne sont pas forcément partagées entre tout le monde, ni organisées d’une manière qui les rendent accessibles et consultables par n’importe quel membre de l’organisation.

Des doublons peuvent voir le jour simplement parce qu’un pôle n’est pas au courant qu’un autre a déjà effectué cette recherche. L’atomic research prévient ce risque.

4. L’opacité

L’atomic research est avant tout un outil collaboratif. Elle se positionne en système de gestion des connaissances mais entraîne aussi une réflexion sur les processus de l’organisation en montrant une volonté de partage d’infos commun et relativement continu.

En proposant un thesaurus commun (repository) enrichi des découvertes de tou·te·s, l’atomic research offre une perspective de collectes de données plus ambitieuses sur un même sujet, car plus grandes et davantage entrecroisées. Elle est ainsi susceptible de produire des insights inédits.

Le repository est la base de données globales
1 ligne = 1 nugget

Qu’est-ce que l’atomic design ?

La méthodologie design system de Brad Frost

L’atomic design est une méthodologie de conception d’interfaces théorisée par Brad Frost dans son livre éponyme. Son idée est d’adresser la multiplication des écrans et contextes d’usage par la construction de design systems organisés qui rendent les interfaces plus cohérentes.

Inspirée de l’étude de la matière, l’atomic design se découpe en 5 niveaux hiérarchisés, où chaque interface est un univers composé par des atomes, des molécules, des organismes, des templates et des pages.

Les 5 étapes de l’atomic design

1. Les atomes d’une interface sont ses plus petits éléments de construction, comme un bouton, un champ de recherche ou encore une balise d’indication.

2. Comme en chimie, une molécule est un groupement d’atomes qui forment un ensemble. Par exemple, les atomes cités plus hauts (bouton, champ de recherche, balise) s’agrègent pour former un formulaire de recherche.

3. Une section complexe d’une page  est un organisme formé de plusieurs molécules. Ici cette section de haut de page est composée, entre autres, d’un formulaire (molécule elle-même composée des atomes « bouton », « champ de recherche” et “balise”) mais aussi d’un logo-bouton et d’un menu complexe (où chaque élément est également une molécule). Les organismes font prendre forme aux sections de page et ébauchent la structure, la composition finale de l’interface.

4. L’analogie chimique s’arrête aux templates. Composés de plusieurs sections (ou organismes), ce sont des structures sans contenu (texte, image) qui remplacent les wireframes.

5. Enfin, les pages sont des variations de templates augmentées de contenus représentatifs de l’interface finale. Cette étape permet aux commanditaires  de se projeter sur une représentation complète et tangible. Les designers peuvent également mesurer l’efficacité de leur produit et repérer les points d’amélioration. C’est aussi le moment de tester des variantes de mise en page (comme l’effet d’un titre d’une ligne par rapport à un titre long par exemple, ou encore l’aspect d’un panier e-commerce d’un item par rapport à un panier rempli de 15 items).

Lorsqu’on mène une recherche utilisateur, il est important d’adopter une posture objective et neutre.

Cependant, enquêteur·rice et enquêté·e ont toutes et tous leur vécu propre, leur histoire, leur situation familiale, sociale, culturelle, géographique, etc.

Les quatre grands “problèmes” auxquels nous sommes confrontés, Buster Benson, 2016

Ces critères sont autant d’éléments qui influencent nos usages, et il existe de très nombreux biais.

Et ceux-ci sont susceptibles d’orienter les questions et les réponses lors d’un travail de recherche, particulièrement lors de la collecte de données qualitatives, comme lors d’un entretien semi-directif ou d’un test utilisateur.

Éviter les biais est donc un enjeu majeur pour la qualité d’un travail de recherche.

Qu’est-ce qu’un biais cognitif ?

Un biais cognitif est un mécanisme de pensée qui altère notre perception d’une information par rapport à la réalité, et donc sa restitution fidèle. Pour gagner du temps et de l’énergie, le cerveau se base sur son vécu plutôt que sur une analyse objective.

“Quand tout se passe bien, c’est-à-dire la plupart du temps, le système 2 adopte les suggestions du système 1 avec peu ou pas de modifications. On croit généralement nos sensations et on agit en fonction de nos désirs, et ce n’est – d’habitude – pas un problème” dit Kahneman.

Ainsi nous passons la plupart de notre temps à emprunter le système 1, soit le moins rationnel, celui qui demande tout simplement moins d’efforts : c’est le choix naturel du cerveau.

Il existe de très nombreux types de biais, qui relèvent d’aspects cognitifs, affectifs, méthodologiques, sociaux ou culturels.

4 biais courants de l’enquêteur·rice

4 biais courants pour l’enquêté·e

Prendre connaissance de ses propres biais avant de réaliser un entretien utilisateur : son âge, sa situation socio-culturelle, ses liens personnels potentiels avec le sujet de recherche.

Multiplier les points de vue et former des équipes pluridisciplinaires pour apporter du contraste dans les opinions et de l’ouverture.

Objectiver la situation : au cours de l’entretien (et non dans le protocole), on peut chercher à faire des relevés quantitatifs (échelles de satisfaction, fréquence, temps d’utilisation etc…).

Par exemple, l’enquêté·e peut dire : “Globalement je trouve que le service est inefficace.” En lui demandant un exemple spécifique et contextualisé (comme : “Pourriez-vous me raconter comment cela s’est passé la dernière fois que vous avez utilisé le service ?”), l’enquêteur·rice lui fait préciser concrètement sa perception.

Dans un autre contexte, l’enquêté·e peut déclarer : “Je vais souvent chez le médecin.” Ici l’enquêteur·rice peut lui demander de préciser la fréquence (“combien de fois ?”) et la temporalité (“depuis quand ?”). Cela nourrit la réponse d’éléments objectifs.

Pratiquer des exercices d’écoute adaptative : prise de recul, curiosité, nuance, souplesse, opinion personnelle… Il est pourtant beaucoup plus confortable d’être la personne qui parle. D’abord parce que cela nous met en situation de contrôle. Ensuite parce que si nous émettons environ 225 mots par minute, nous sommes capables d’en écouter plus du double.

Écouter est donc un exercice à la fois facile et difficile. Facile car le cerveau en est parfaitement capable et difficile car cela laisse une disponibilité, un espace mental vacant qu’on a naturellement tendance à vouloir combler.