L’IA transforme les interfaces utilisateur
Nous sommes au point de basculement de la manière dont les gens interagissent avec la technologie. Si l’interface graphique a rendu les logiciels utilisables et les écrans tactiles mobiles, l’intelligence artificielle les rendra invisibles. Vous n’aurez plus besoin de suivre dix étapes pour réserver un vol ou de passer d’une application à l’autre pour effectuer une simple transaction. L’intelligence artificielle fera le lien entre les différentes étapes. C’est ce qui changera vraiment la donne.
L’IA générative et les agents intelligents permettent désormais aux interfaces de répondre à ce que veulent les utilisateurs, et pas seulement à ce qu’ils cliquent. Vous dites quelque chose et cela se produit, en utilisant la voix, le texte ou d’autres entrées naturelles. Ce n’est pas une commodité, c’est un multiplicateur de productivité. Ces systèmes interprètent les intentions à travers les applications, simplifiant les tâches à une échelle qui commence à peine à être prise en compte. Les entreprises doivent réajuster les parties avant et arrière de leur écosystème pour prendre en charge ce changement. Si elles ne le font pas, elles risquent l’obsolescence.
Nous constatons une forte évolution dans ce domaine. Des outils tels que l’assistant Perplexity montrent déjà comment les commandes peuvent se traduire en actions réelles, en réservant des tables, en traduisant des messages, voire en naviguant entre les applications. Cette technologie ne restera pas marginale. Elle est en train de se généraliser.
L’Institut Fraunhofer pour l’ingénierie logicielle expérimentale a clarifié un point : les logiciels ne devraient pas dépendre de leur visibilité. En d’autres termes, les applications doivent fonctionner, que les utilisateurs interagissent ou non avec les éléments d’interface traditionnels. Il s’agit là d’un changement majeur dans la façon de penser le développement, et les entreprises qui s’engagent rapidement dans cette voie prendront la tête du peloton.
Restez simple et efficace. C’est l’avenir de la conception d’interface, alimentée par l’IA et guidée par l’intention de l’utilisateur.
Les premiers dispositifs d’IA ont connu des revers technologiques
Être précoce ne signifie pas toujours avoir raison. L’AI Pin et le Rabbit r1 de Humane ont tenté de prendre les devants en proposant des expériences vocales dans un format post-smartphone. Des idées intéressantes. Une exécution médiocre. Dans les deux cas, les promesses ont dépassé la technologie sous-jacente. Les attentes des utilisateurs, notamment en matière de réponses naturelles et transparentes, n’ont pas été satisfaites.
Humane a tiré sa révérence moins d’un an après son lancement. Le Rabbit r1 est techniquement toujours sur le marché, mais il n’a guère d’impact. La reconnaissance des commandes était faible. L’utilisation en situation réelle a frustré les utilisateurs. Il n’y a rien de mal à échouer rapidement, mais rater le coche à ce point pour un produit destiné au grand public nuit à la crédibilité de toute la catégorie.
C’est un rappel pour les dirigeants : repousser les limites est une bonne chose, mais seulement lorsque la technologie est prête. Lancer quelque chose qui semble futuriste mais qui ne fonctionne pas ajoute des frictions, pas des parts de marché. L’IA n’est pas un logiciel traditionnel. Un mauvais timing ne signifie pas seulement une adoption limitée, mais aussi un rejet de la part des utilisateurs. Et cela ralentit l’innovation réelle.
Si vous construisez des technologies, ne faites pas l’impasse sur les aspects difficiles, la modélisation des données, la gestion du contexte, les solutions de repli. Et si vous investissez, examinez attentivement la réalité par rapport au battage médiatique. Ce qui fonctionne dans une démonstration contrôlée peut encore s’effondrer avec des utilisateurs réels.
L’adéquation produit-marché des dispositifs d’IA commence par des fonctions de base fiables, l’interprétation vocale, l’exécution des tâches, le traitement des commandes inter-applications. Tant que ces fonctions ne sont pas fiables, les percées matérielles ne sont que des prototypes sympas.
Le téléphone IA de Deutsche Telekom comme étude de cas
Deutsche Telekom ne mise pas sur les gadgets, elle fait évoluer le smartphone sans essayer de le réinventer. Ce qu’elle a fait, c’est supprimer les frictions. Au lieu de laisser les utilisateurs naviguer entre des couches d’applications pour accomplir des tâches, ils ont mis au point un système dans lequel ils peuvent dire ce qu’ils veulent et le téléphone s’occupe du reste.
L’idée centrale est l’exécution, pas l’apparence. Le téléphone ressemble à n’importe quel autre smartphone Android. Mais c’est au niveau de l’intelligence sous le capot que les choses deviennent sérieuses. Telekom a remplacé son précédent système d’IA par la plateforme d’IA générative de Perplexity. Ce système, soutenu par la reconnaissance d’objets de Google Cloud AI, le générateur de podcasts d’Elevenlabs et les outils de conception de Picsart, transforme l’appareil en un délégué intelligent capable d’effectuer plusieurs tâches. Qu’il s’agisse de réserver un vol, de générer du contenu ou de reconnaître des images, vous demandez, il répond.
Cette approche permet à l’utilisateur de garder le contrôle sans l’obliger à réfléchir au processus. Elle est intelligente, évolutive et ne nécessite pas de recyclage des consommateurs. Pour les dirigeants d’entreprise, c’est essentiel. Vous voulez une technologie qui améliore l’expérience sans bouleverser le comportement de l’utilisateur.
L’assistant Perplexity, déjà disponible sur Android, fait preuve d’une fonctionnalité immédiate, envoyant des messages, réservant des tables, et traduisant même du texte à l’écran sans passer par des menus. Il fonctionne de manière discrète mais efficace dans toutes les applications. C’est ce qui rend ce modèle pratique.
Pour les dirigeants qui créent des écosystèmes de produits, le cas de Telekom prouve une chose : l’intégration l’emporte sur l’invention lorsqu’elle est associée à la bonne pile d’intelligence. Le réseau de partenaires est important. Lorsque vous vous associez à des partenaires spécialisés dans l’IA, vous avancez plus vite et vous apportez des améliorations réelles qui intéressent les utilisateurs.
L’IA agentique d’OpenAI et de Google améliore la gestion autonome des tâches
Si l’on regarde la direction prise par OpenAI et Google, il est clair que les agents d’IA ne se contenteront pas de répondre, ils agiront de leur propre chef lorsque cela sera judicieux. Il ne s’agit pas de spéculations sur l’avenir. C’est la façon dont les choses se déroulent aujourd’hui.
L’opérateur d’OpenAI est capable de naviguer sur le web comme un humain. Il peut commander de la nourriture, remplir des formulaires, des choses simples selon les normes humaines, mais des percées pour l’IA. Il est alimenté par le Computer-Using Agent, un modèle formé pour lire les présentations d’écran et agir en fonction de celles-ci, en utilisant une combinaison d’analyse visuelle par le biais de captures d’écran et de raisonnement structuré par le biais de GPT-4o. Le modèle ne s’appuie pas sur des API ou des raccourcis ; il se contente de lire l’interface et de l’exécuter. Cela lui permet de s’adapter à la quasi-totalité des environnements numériques.
Google travaille sur le même élan. Le projet Astra a introduit une amélioration majeure : le comportement proactif. Il ne se contente pas d’attendre les commandes. Il observe l’environnement et intervient le cas échéant. Le projet Mariner va encore plus loin en prenant en charge jusqu’à dix tâches simultanées. En une seule commande, par exemple « Planifiez un week-end à Berlin », l’IA coordonne la réservation du vol, la sélection de l’hôtel et la planification des activités, pour les assembler en un itinéraire rationalisé.
Dans les deux cas, le modèle « humain dans la boucle » sert d’équilibre. L’IA agit de manière autonome, mais donne à l’utilisateur la possibilité d’intervenir à des points de contrôle clés. Cela permet de garantir la responsabilité sans ralentir les choses.
Pour les cadres dirigeants, la conclusion stratégique est claire. L’IA agentique a franchi la ligne qui sépare l’assistance de la productivité autonome. Ces systèmes peuvent réduire les flux de travail manuels, augmenter la vitesse de décision et fonctionner dans des écosystèmes sans travail d’intégration approfondi. Si votre activité implique un volume important de travail numérique répétitif, le service client, l’approvisionnement, la logistique, les gains d’efficacité sont importants. Et c’est maintenant qu’ils se produisent.
Passage à l’IA sur l’appareil pour plus d’efficacité et de respect de la vie privée
Un changement technique est en cours. Les charges de travail d’IA passent des environnements cloud distants aux appareils physiques. La logique est simple : l’IA sur l’appareil réduit la latence, sécurise les données et permet une réactivité en temps réel sans avoir besoin d’une connectivité constante.
Samsung prend les devants avec son Galaxy S25. Le S25 offre près de deux fois plus de fonctions d’intelligence artificielle que son prédécesseur, et il ne s’agit pas de mises à jour superficielles. Les commandes vocales peuvent désormais activer instantanément des paramètres tels que le mode sombre. Cette fonctionnalité est le fruit d’une combinaison entre les systèmes natifs de Samsung et l’assistant Gemini de Google, qui permet aux utilisateurs d’effectuer des opérations à la fois sur Samsung et sur des applications tierces telles que WhatsApp et Spotify, en utilisant uniquement la voix et sans avoir à naviguer application par application.
Ce saut de performance est dû au matériel sous-jacent. Le Snapdragon 8 Gen 3 de Qualcomm (commercialisé sous le nom de chipset Elite) apporte une grande puissance de calcul en matière d’IA. Son Hexagon NPU (Neural Processing Unit) prend en charge les petits modèles de langage directement sur l’appareil. Ces modèles sont formés dans le cloud mais exécutés localement, ce qui apporte le meilleur des deux mondes, l’intelligence sans dépendances externes.
L’IA sur l’appareil donne également aux entreprises un avantage clair en matière de stratégie de données. Les données sensibles de l’utilisateur ne quittent pas l’appareil, ce qui résout plusieurs problèmes de conformité. L’utilité de l’IA devient également mondiale : les régions dont l’infrastructure réseau n’est pas fiable peuvent toujours offrir des fonctionnalités d’IA complètes.
Pour les leaders de la technologie et des affaires, il s’agit d’un signal du marché que vous ne pouvez pas ignorer. Si votre produit dépend de la vitesse, de la sécurité et d’une intelligence permanente, construisez-le pour une exécution sur l’appareil. Vos concurrents le font déjà.
Améliorer la personnalisation grâce aux graphes de connaissances contextuelles
L’IA polyvalente ne suffit plus. Les systèmes doivent apprendre à connaître l’utilisateur, ses préférences, ses habitudes, son contexte. C’est la différence entre l’assistance et la pertinence. Les entreprises investissent aujourd’hui dans la création de graphes de connaissances personnelles afin que les assistants d’IA adoptent un comportement profondément contextuel et adaptatif.
OPPO développe un système de connaissances persistantes conçu pour centraliser et adapter l’activité, les intérêts, la mémoire et les données de l’utilisateur. Samsung est encore plus avancé. Elle a acquis Oxford Semantic et intégré sa technologie RDFox dans le Galaxy S25 sous ce qu’elle appelle le « moteur de données personnelles ». Cette technologie est conçue pour offrir des expériences utilisateur individualisées sans porter atteinte à la vie privée de l’appareil.
RDFox construit un graphe de connaissances qui relie différentes couches de données personnelles, comme votre localisation, vos modèles de comportement et l’historique de vos interactions, en un système cohérent. Cela permet à l’IA d’anticiper les besoins et de prendre des décisions basées non seulement sur vos commandes ponctuelles, mais aussi sur votre contexte au fil du temps. Il est important de noter qu’il fait tout cela en fonctionnant localement, en utilisant Knox Vault de Samsung et Knox Matrix sécurisé par la blockchain pour que tout soit crypté et isolé.
Les dirigeants doivent être attentifs à ce point. La personnalisation à ce niveau modifie les attentes des utilisateurs de manière permanente. Une fois que les gens auront fait l’expérience d’une IA qui comprend leurs routines, leurs comportements par défaut et leurs besoins sans instructions supplémentaires, ils ne reviendront pas aux commandes statiques et à l’automatisation de base.
Cela oblige également à prendre une décision en matière de stratégie de produit : soit vous possédez la couche contextuelle et fournissez un service de grande valeur, respectueux de la vie privée, soit vous faites partie de l’écosystème de quelqu’un d’autre et perdez le contrôle de la relation avec l’utilisateur. Pour les entreprises dont la compétitivité repose sur la confiance des consommateurs, il ne s’agit pas d’une considération marginale. Il s’agit d’un élément central.
La sécurité des données et la compatibilité entre appareils constituent des défis permanents
À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus personnalisés et conscients du contexte, la valeur des données spécifiques à l’utilisateur augmente. Cela soulève également des questions sur la manière dont ces données sont stockées, partagées et migrées entre les appareils. Un graphe de connaissances ne se limite pas à un seul téléphone. Il doit suivre l’utilisateur, en toute sécurité, de manière fiable et sans créer de fragmentation.
Samsung s’attaque à ce problème de front. Les données collectées pour la personnalisation dans le Galaxy S25 sont stockées à l’aide de Knox Vault, une enclave sécurisée qui isole les informations critiques au niveau du matériel. Ces données sont en outre protégées par Knox Matrix, alimenté par la blockchain, qui applique des politiques de partage sécurisées entre les appareils authentifiés d’un réseau personnel. Cela offre aux utilisateurs, et par extension aux entreprises, une infrastructure qui prend en charge une réelle personnalisation sans compromettre la confidentialité.
L’aspect technique est là, mais les questions non résolues restent d’ordre opérationnel. Comment ces données sont-elles conservées lorsque l’utilisateur met à jour son appareil ou change de plateforme ? Un même utilisateur peut-il conserver une identité numérique cohérente sur les téléphones, les tablettes et les écrans secondaires ? Les graphes de connaissances seront-ils partagés entre les personas personnels et professionnels, ou resteront-ils complètement séparés ?
Les équipes dirigeantes doivent penser au-delà des cycles de vie des appareils. Les systèmes d’IA s’appuieront sur la continuité des données pour offrir une expérience utilisateur transparente. Si votre produit d’IA ne prend pas en charge la migration ou effectue des sauvegardes incohérentes, les utilisateurs ne resteront pas fidèles. Du côté des entreprises, la portabilité des connaissances, notamment en ce qui concerne les préférences et le contexte des utilisateurs, peut devenir un avantage concurrentiel ou un handicap selon la manière dont elle est gérée.
Aucun modèle d’entreprise fondé sur la personnalisation ne peut se permettre des lacunes dans la cohérence de l’identité. Ne pas s’en préoccuper, c’est s’exposer à la désaffection, à l’érosion de la confiance et à la fragmentation des expériences.
Les agents d’IA redéfinissent les stratégies de développement et d’intégration des applications
Le contrôle croissant de l’IA sur l’exécution des tâches modifie la structure du développement des applications. Les applications traditionnelles ont été conçues pour les interactions, les boutons, les menus, les écrans. Désormais, elles doivent fonctionner de manière invisible en arrière-plan. Le développement API-first et les backends modulaires ne sont plus optionnels, ils sont obligatoires.
Cela ne signifie pas que les applications disparaissent. Cela signifie que leur fonction évolue. Les applications restent importantes en tant que fournisseurs de services, de réservation, de filtrage, de saisie de données, de traitement, mais l’utilisateur ne les touchera peut-être pas directement. Les agents d’IA utiliseront plutôt ces applications par le biais d’appels d’API et de couches intermédiaires, accomplissant des tâches pour le compte de l’utilisateur.
L’Institut Fraunhofer pour l’ingénierie expérimentale des logiciels souligne ce changement. Il a été très clair : les logiciels doivent fonctionner indépendamment du fait que les utilisateurs voient ou non l’interface. Il ne s’agit pas d’une caractéristique du produit, mais d’une nécessité structurelle pour une adaptabilité à long terme.
Mark Zimmermann, responsable du développement d’applications mobiles chez EnBW, l’explique simplement : « Les applications à succès du futur ne reposeront pas uniquement sur des éléments d’interface utilisateur classiques, mais seront également reliées de manière intelligente à des systèmes contrôlés par l’IA. » Il s’agit d’une orientation que chaque équipe produit doit intégrer.
Pour les dirigeants, il s’agit d’une question de stratégie. Les stratégies d’application doivent évoluer de la conception de l’interface à l’architecture d’intégration. Cela inclut la création de points d’extrémité dynamiques, de déclencheurs contextuels et d’arbres de décision en temps réel. Les équipes qui hésitent auront du mal à maintenir leur pertinence à mesure que l’intelligence artificielle interviendra de plus en plus dans l’expérience de l’utilisateur.
Les entreprises qui proposent des produits par le biais d’applications ont deux options : faire évoluer ces services vers des backends invisibles et compatibles avec l’IA, ou les voir contournés par des assistants numériques plus intelligents et plus rapides.
Dernières réflexions
L’IA n’est plus à la limite de l’innovation en matière d’interface, elle est au centre de la façon dont les utilisateurs interagissent, dont les produits apportent de la valeur et dont les entreprises fonctionnent. Les interfaces passent du visuel et du manuel à l’invisible et à l’intelligent. Cette évolution n’a pas seulement un impact sur la conception. Elles modifient les feuilles de route des produits, les partenariats technologiques et les attentes des clients.
Ce qui se profile n’est pas une simple mise à niveau, c’est un réarrangement stratégique. Les agents d’intelligence artificielle gèrent des tâches à plusieurs étapes, le traitement sur l’appareil réduit les frictions et les risques, et les graphes de connaissances personnalisés apportent un contexte à chaque interaction. Il ne s’agit pas de tendances de niche. Il s’agit de changements au niveau de l’infrastructure.
Pour les décideurs, l’opportunité est de mener ce changement au lieu d’y réagir. Cela signifie qu’il faut construire des architectures prêtes pour l’IA, traiter les données comme un actif à long terme et repenser l’expérience de l’utilisateur lorsque celui-ci n’a plus besoin de regarder quoi que ce soit.
Agissez en amont, connectez-vous en profondeur et alignez les capacités de l’IA sur les besoins réels des utilisateurs. Ce n’est pas seulement ainsi que vous resterez pertinent. C’est là que réside désormais l’avantage concurrentiel.
