UX Design GPT : six ans de travail client dans une fenêtre de chat

Le contexte

UX Design GPT est un GPT personnalisé construit sur les connaissances que j’ai accumulées en plus de six ans de travail de design pour des clients. Vous décrivez un problème de design, il le traverse comme je le ferais : cadrage, recherche, parcours utilisateurs, architecture de l’information, décisions d’interface, et les questions que vous auriez dû poser à la partie prenante avant tout le reste.

Il est arrivé sur Gumroad en novembre 2023, quelques jours après qu’OpenAI a laissé n’importe qui en construire un. Il est gratuit, ou au prix que vous voulez.

Le problème

Je mentore beaucoup de designers, et les trois mêmes questions arrivent chaque semaine. Comment je cadre ce problème. Quelle recherche je mène quand personne ne veut me donner d’utilisateurs. Comment je justifie ça face à quelqu’un qui veut que ça ressemble au concurrent.

Les réponses ne sont pas secrètes et elles ne sont pas courtes. Les écrire une par une est un bon usage d’une heure et un mauvais usage de cent heures, et les gens qui en ont le plus besoin n’ont pas les moyens d’une séance de mentorat.

Les assistants génériques de l’époque étaient médiocres avec assurance là-dessus. Demandez de l’UX à un modèle généraliste et vous récupérez le résumé de l’article le mieux classé sur le design thinking : le double diamant, le carré, la forme à la mode du moment, sans aucun discernement sur le moment où le processus n’est plus que du théâtre.

Mon rôle

Tout. Pas de client, pas de collaborateur, pas de brief. J’ai écrit les connaissances, conçu le comportement, rédigé la fiche produit, et répondu aux e-mails de support.

L’approche

La contrainte de design d’un GPT personnalisé, c’est que vous façonnez un comportement avec presque aucune surface de contrôle. Il y a un bloc d’instructions, quelques fichiers de connaissances et un interrupteur pour les outils. C’est tout. Pas de fine-tuning, pas de retrieval que vous contrôlez, pas de banc d’évaluation, aucun moyen de voir ce qui a mal tourné chez un utilisateur. Le travail est donc entièrement dans ce que vous choisissez d’encoder et dans ce que vous choisissez de refuser.

La première décision, c’est qu’il demande avant de répondre. Un designer qui décrit un problème en deux phrases a laissé de côté les contraintes qui déterminent tout, et un modèle qui produit immédiatement un wireframe résout un problème que personne n’a. Par défaut, il demande quelle est la contrainte, qui est l’utilisateur, et ce qui a déjà été tenté.

La deuxième, c’est qu’il dit quand une méthode est démesurée. La plupart des conseils UX en ligne sont écrits pour une équipe de recherche dans une grande entreprise, puis appliqués par un designer seul dans une startup avec deux semaines devant lui, où ils s’effondrent. Savoir quelles parties du processus sauter, c’est ce que six ans vous apprennent, et aucun article ne le dit à voix haute.

La construction

Il tourne sur GPT-4 avec DALL-E activé, distribué via Gumroad sous forme de lien vers le GPT.

Le bloc d’instructions fait le gros du travail, structuré comme une procédure de décision plutôt que comme une description de personnalité. La plupart des GPT personnalisés de cette époque commençaient par un paragraphe sur le fait d’être un expert de classe mondiale, ce qui ne change rien, puisque le modèle sait déjà à quoi ressemble un designer UX. Ce qui change la sortie, c’est de lui dire quoi faire en premier, quoi faire uniquement sous conditions précises, et quoi ne jamais faire.

Les connaissances sont entrées sous forme de documents séparés par domaine : méthodes de recherche avec les conditions dans lesquelles chacune vaut la peine d’être menée, motifs d’architecture de l’information, heuristiques d’interface avec les cas où elles se contredisent, et des exemples traités issus de projets réels, dépouillés de leurs détails identifiants. Des fichiers séparés plutôt qu’un seul, parce que le retrieval sur un unique gros document a tendance à renvoyer la même section d’ouverture quelle que soit la question.

DALL-E est activé dans un but étroit : des mises en page grossières et une direction d’ambiance quand quelqu’un bloque à décrire une structure avec des mots. Il n’est pas là pour produire un design. Il est là pour donner à une personne quelque chose à quoi réagir, ce qui est une barre bien plus basse.

L’évaluation était manuelle et sans gloire. J’ai gardé une quarantaine de vraies questions de mentorés, passé chaque révision d’instructions sur toutes, et lu les réponses en cherchant deux échecs : recommander une méthode de recherche lourde à quelqu’un sans temps ni budget, et produire une solution avant d’avoir établi la contrainte. Ces deux-là expliquent l’essentiel des façons dont ce genre d’assistant est inutile tout en ayant l’air utile.

Le mode de défaillance que je n’ai pas pu corriger est inscrit dans le format. Je ne peux pas voir ce que les utilisateurs demandent, je ne peux pas journaliser une mauvaise réponse, et je n’ai aucun moyen de savoir quand le modèle sous-jacent change sous mes pieds. Un GPT personnalisé est un produit bâti sur un terrain loué, et le propriétaire n’envoie pas de préavis.

Le résultat

758 ventes en prix libre, et une note de 4,8 sur 17 avis. Pour un artefact gratuit fait en quelques soirées et distribué sans autre marketing qu’un lien, c’est un meilleur retour que la plupart des choses que j’ai facturées.

Le résultat le plus utile, c’est que les questions de mentorat ont changé. Les gens arrivent en ayant déjà eu la conversation de cadrage, donc l’heure qu’on passe ensemble démarre plus loin.

Ce que je ferais autrement

J’ai structuré les fichiers de connaissances par domaine, ce qui est ma façon de penser le design et pas la façon dont les gens posent leurs questions. Les organiser par situation aurait mieux fonctionné au retrieval.

J’aurais aussi dû livrer une page expliquant ce qu’il fait mal. Il est faible sur l’artisanat visuel, faible sur l’outillage actuel, et il discutera volontiers d’un design system qu’il ne peut pas voir. Le dire d’entrée ne coûte rien et évite les messages déçus que j’ai bel et bien reçus.