Les nouvelles technologies offrent des opportunités de transformations aux entreprises leur permettant de s’adapter aux mutations socio-économiques et de gagner en performance. La digitalisation s’accompagne d’interfaces qui sont le pont de communication entre la technologie et l’humain qui en a besoin. On parle alors d’Interactions Humain-Machine (IHM). La littérature scientifique dans ce domaine est prolifique et nous aide à percevoir les facteurs en jeux. En effet, les interactions entre humains et machines n’ont rien de naturel, et il est important d’avoir des bases solides sur lesquelles s’appuyer pour créer des interactions qui soient les plus efficaces et agréables possibles. C’est un des rôles du designer UX. Malheureusement, tous les efforts de conceptions possibles seront vains si l’utilisateur ne veut pas utiliser la technologie que l’on a conçue pour lui. La qualité UX de la technologie n’y peut rien, si l’utilisateur n’a pas l’occasion d’interagir avec le produit. C’est en amont que le problème se pose. C’est la question de l’acceptabilité de la technologie.

Caricature humoristique sur les nouvelles technologies avec des personnages de l’âge de pierre

Il s’agit alors de savoir quels sont les éléments qui incitent l’utilisateur à utiliser une interface. C’est aussi se demander quels éléments sont bloquants pour l’adoption d’une nouvelle interface. Ces questions sont largement connexes aux théories tendances comme le nudge ou la gamification. Ici nous discuterons de quelques modèles de base, moins récents, mais très travaillés et éprouvés par les scientifiques dans le domaine des IHM.

Ces modèles sont les ancêtres théoriques de l’UX. Ils permettent d’aiguiller la réflexion pour éviter qu’un produit ne soit jamais utilisé. La brique élémentaire est définie par le “modèle d’acceptation des technologies” (Technology Acceptance Model – TAM – Davis, Bagozzi, & Warshaw, 1989)

 

Ce qui nous intéresse se trouve tout à droite, c’est à dire l’utilisation réelle du système. Toutes les briques à sa gauche en sont des antécédents, donc prédicteurs. Pour anticiper si un utilisateur va utiliser ou non une interface, un système, une technologie, on peut donc essayer de “mesurer” les autres éléments de ce modèle.

Concrètement, le coeur du modèle repose sur les notions d’utilité perçue et de facilité d’utilisation perçue. L’utilité perçue correspond à la perception qu’ont les utilisateurs de l’amélioration de la productivité au travail à laquelle ils peuvent s’attendre en utilisant la technologie. La facilité d’utilisation perçue correspond à la perception qu’ont les utilisateurs du degré de facilité à utiliser le système. La notion de perception (utilité et facilité d’utilisation perçues) est ici primordiale. L’utilité n’existe pas en soi, elle est tributaire du contexte d’utilisation et de l’objectif poursuivi par l’utilisateur. Comme pour une grande partie des concepts UX, cette notion de perception et de dépendance au contexte et à l’objectif de l’utilisateur paraît être une évidence aujourd’hui, mais ça n’a pas toujours été le cas.

Prenons un exemple très simple pour imager les différents éléments de ce modèle.

 

Les différents paramètres de la situation nous permettent d’évaluer à priori l’utilité objective d’un parcmètre dans cette situation. L’interface du parcmètre doit vous permettre de réaliser votre but pour que vous la trouviez utile. Si votre but est de garer votre voiture et de payer le stationnement, on peut donc supposer que vous trouverez que le parcmètre est utile. Par contre, s’il est cassé, il ne vous sera en réalité pas utile. Son utilité dépend donc aussi de son bon fonctionnement. De même, si vous n’arrivez pas à vous en servir, il ne vous aidera finalement pas à atteindre votre objectif. On voit bien ici que l’utilité réelle ou espérée dépend aussi de la capacité de l’utilisateur à utiliser correctement les fonctions qu’offrent l’interface. Dit autrement, si la facilité d’utilisation (globalement l’utilisabilité) n’est pas au rendez-vous, l’utilisateur ne pourra pas tirer partie de la plus value de la technologie. L’utilité de l’interface sera pour lui alors grandement réduite. Cette évidence est un changement majeur dans la perception des humains et de leurs interactions avec les machines. Les paradigmes UX mettent l’utilisateur au coeur de leur démarche, avec ses besoins et contraintes, et c’est pour cette raison principale que les outils n’ont pas en eux-même des caractéristiques pures. Ils sont forcément utilisés, et c’est l’interaction, l’usage d’un opérateur sur un système qui rend possible l’évaluation de l’utilité et l’utilisabilité du système.

image de d'un parcmetre

Dans le cas présenté en photo au dessus, le parcmètre fonctionne et il semble assez classique.

Maintenant, essayez mentalement de renseigner le plus vite possible votre immatriculation. Essayez de taper “H F – 4 9 2 – D F”.

Si vous avez essayé, vous venez probablement d’expérimenter un problème d’utilisabilité majeur, très irritant, et désorientant, affectant fortement votre efficacité. En effet, il y a bien un clavier sur la machine qui vous permet de renseigner votre immatriculation, mais les touches sont disposées de manière non conventionnelles. Habitués à lire de gauche à droite et de haut en bas si vous êtes occidental, vous avez probablement lu en premier “1 A J S”. À ce moment vous avez dû vous rendre compte que quelque chose n’allait pas. Ce clavier ne correspond pas à votre modèle mental d’un clavier standard, type AZERTY par exemple, ou disposé comme sur les téléphones mobiles à boutons physiques. Mais vous n’avez probablement jamais rencontré de claviers disposés de cette manière là. Vous êtes donc désorienté directement. Mais même une fois que vous avez vu le problème, vous serez quand même plus lent à utiliser ce clavier qu’un standard.

Dans la réalité, la situation est encore pire : ce parcmètre a été utilisé à Buxton, qui est une ville avec une importante population de personne âgées. Le déclin de la vision étant extrêmement fréquent pour cette population, on peut encore questionner le clavier de ce parcmètre, notamment concernant la petite taille des lettres (qui, de plus, sont physiquement plus proches du bouton au dessus-d’elles, alors qu’elles sont associées aux boutons en dessous d’elles). “L’âge de la population” correspond dans le modèle TAM à une des nombreuses variables externes qui vont influencer l’utilisabilité perçue et l’utilité perçue du système.

Dans les villes, les parcmètres sont tous les mêmes, mais s’il y avait un choix de parcmètre à disposition, probablement que ce parcmètre ne serait pas majoritairement utilisé. L’utilisabilité du système est donc un facteur différenciant très important qui fera pencher les utilisateurs soit vers l’utilisation, soit vers la non utilisation d’une interface.

Sur l’exemple ci-dessous, on voit d’emblée des différences manifestes, avec des gros boutons et de la couleur.

image d'un parcmetre

Comme nous le rappelle David Travis, “you can put lipstick on a pig, but it’s still a pig”. Sans rentrer dans le détail de pourquoi ce parcmètre n’est pas plus utilisable que le précédent, il est intéressant de noter que notre perception à priori est influencée par la présentation visuelle de cette machine, notamment par les couleurs bien marquées. Le modèle TAM présenté plus haut ne rend pas vraiment compte de l’attraction que génèrent les couleurs. C’est un des facteurs qui a montré les limites du modèle TAM et a fait émerger des modèles UX. Ces derniers, comme celui de Hassenzahl (2004) ou celui de Thüring et Mahlke (2007) contiennent les caractéristiques d’utilité perçue et d’utilisabilité perçue, rassemblées dans ce que l’on appelle la qualité pragmatique ou qualité instrumentale du système. Il s’agit globalement des propriétés du systèmes qui sont orientées vers l’accomplissement d’actions et de tâches spécifiques. À cette première qualité du système, les modèles UX ajoutent une seconde composante, la qualité hédonique ou qualité non instrumentale du système. Elle correspond aux propriétés du système qui ne sont pas orientées vers la tâche, telles que son apparence, ou les valeurs sociales qu’il véhicule. En d’autres termes, l’UX d’un système, d’un point de vue théorique, c’est l’expérience vécue par l’utilisateur en interagissant avec ce système, les affects générés par les différentes propriétés du système, qu’elles soient fonctionnelles ou non fonctionnelles.

lampe de chevet qui cherche à reproduire un lever de soleil

Une lampe de chevet qui ne sert pas qu’à éclairer, mais qui cherche à reproduire un lever de soleil et une expérience plus “naturelle de réveil

Pour Marc Hassenzahl, les modèles UX ont émergés en rendant compte de la transition des individus et de la société occidentale du matérialisme (avec des valeurs individuelles matérielles et économiques) vers le post-matérialisme (dans lequel l’individu cherche au travers de son interaction avec des objets à vivre une expérience sensible, qui aie du sens, qui lui permette de s’exprimer, …). On comprend alors que l’UX d’un système est quelque chose de très complexe, puisque impactée par des dimensions sociales, par l’appréciation esthétique, voire philosophique, qui sont propres à chaque individu. La complexité provient aussi de la relation existante entre les qualités fonctionnelles et non fonctionnelles du système. Concevoir un système nécessite de placer le curseur entre ces deux composants, qui peuvent être à la fois complémentaires et opposés. La décision de placer le curseur à un endroit plutôt qu’un autre est une des conséquences d’une phase de recherche utilisateur. La découverte, par la recherche utilisateur, des besoins, contraintes et contextes d’usages d’un système indique des directions de conception à privilégier au profit d’autres. C’est en partie à cause de cette complexité de l’UX, de ses multiples déterminants, qui agissent les uns sur les autres, que la méthodologie UX doit incorporer une phase de test itérative afin de vérifier que la direction prise soit la bonne. À priori contrairement au titre de cet article, il s’agit dans ces phases de tests de mettre à l’épreuve nos présupposés et choix de conception, d’aller chercher l’échec, afin de comprendre l’interaction et ses déterminants dans le contexte particulier du système qui nous intéresse.

De la même manière, dans la phase recherche utilisateur, en amont, une des meilleurs choses qui puisse arriver serait de mesurer dans la population cible de notre système des facteurs externes qui impactent négativement l’acceptabilité de notre système. Parmi les différents facteurs externes, on retrouve notamment les caractéristiques démographiques de la population (ex: genre, âge), les conditions facilitatrices (ex: est-ce qu’on me laisse le temps d’apprendre à utiliser ce système; est-ce que mes supérieurs hiérarchiques sont favorables à l’utilisation de ce système, etc), la résistance au changement (parce qu’il est plus économique, en termes d’investissement personnel, de rester dans le status quo d’utilisation d’un système que l’on connaît bien, malgré ses défauts, que de changer pour un nouveau système) et le sentiment général face aux nouvelles technologies (ex: est-ce que je suis à l’aise de manière générale avec les nouvelles technologies).

 

un tableau explicatif sur les responsabilités pour chaque typologie de designer

Un exemple pour concrétiser

On pourrait s’apercevoir que parmi la population cible, les personnes âgées ont en moyenne un sentiment général face aux nouvelles technologies plus négatif que les personnes les plus jeunes. Théoriquement, ce sentiment d’aisance s’accompagne d’un sentiment d’auto-efficacité (SAE) plus faible sur les technologies. Grâce à Albert Bandura (1989), qui a découvert ce concept de SAE, on sait que les individus avec un SAE faible ont des biais cognitifs particuliers. Notamment, on sait que s’ils échouent à réaliser une tâche, sur un parcmètre par exemple, ayant un SAE faible sur les parcmètre, ils vont attribuer les causes de cet échec à eux même, plutôt qu’au parcmètre, si mal conçu qu’il puisse être. Cela fera en retour baisser leur perception de l’utilisabilité de ce système et générera une angoisse (pas nécessairement d’une amplitude extrême) dans une nouvelle situation d’utilisation de parcmètre. Cette angoisse, même de faible intensité, agit comme un stresseur, en devenant une idée que l’on se répète, pendant que l’on réalise la tâche dans la nouvelle situation. À ce moment, le cerveau est occupé en grande partie à se dévaloriser, et n’a plus toutes les ressources cognitives ni affectives disponibles pour ne traiter que la tâche. Dans cette situation de double tâche, l’utilisateur est alors prédisposé à faire plus d’erreurs. L’utilisateur va de nouveau s’attribuer ces erreurs, plutôt qu’au parcmètre, renforçant son SAE négatif, ce qui va encore accroître son angoisse, etc.

image graphique sur le self efficacy

Cette information permet au concepteur de savoir qu’il doit apporter une attention particulière à cette population. Le concepteur doit être conscient que ce schéma de pensée peut survenir pour cette sous-partie de la population. Concrètement, cela pourrait se traduire par l’adoption d’un ton de communication particulièrement bienveillant et rassurant. Une autre piste serait de créer un onboarding particulier pour cette population, différent de l’onboarding des autres populations. Il pourrait même s’agir de faire exécuter une série d’actions, toutes guidées visuellement par des indicateurs explicites, dont les conséquences seraient factices. La bonne réalisation de ces actions aurait pour effet de rassurer l’utilisateur, et de ne pas l’enfermer dans cette boucle dépréciative du SAE à la première utilisation.


L’onboarding de Miro, quand ils déploient de nouvelles fonctionnalités. Une courte vidéo explicative montre comment utiliser cette nouvelle fonctionnalité

On voit bien ici comment les théories UX et de psychologie, ainsi que la recherche utilisateur et les tests utilisateurs sont des moyens de prévenir des échecs de l’adoption d’une technologie, en prenant conscience de barrières potentielles et en donnant des directions de conception.