Ce que votre système de design doit avoir pour l’IA

Les systèmes de conception structurés sont essentiels pour une automatisation efficace du développement de produits pilotée par l’IA

Si vous voulez prendre l’automatisation au sérieux, la structure est primordiale. L’IA ne comprend pas l’art de votre conception, elle comprend les modèles dans les données. C’est tout. Par conséquent, si vos systèmes ne sont pas clairs ou incohérents, la puissance de vos outils n’aura pas d’importance.

Les systèmes de conception ne se limitent pas à la cohérence visuelle. Ils constituent une infrastructure. S’ils sont bien conçus, ils créent un environnement propice à l’automatisation. Lorsque les jetons, les composants et la documentation suivent des formats prévisibles et lisibles par la machine, l’IA peut se charger des tâches les plus lourdes, comme la synchronisation de la conception avec le code, la mise à jour des styles sur les différentes plateformes ou la mise à l’échelle instantanée des changements. Sans cette structure, l’intelligence artificielle est tout simplement bloquée. Des jetons mal nommés, des éléments non documentés ou des hiérarchies incohérentes obligent les humains à intervenir à nouveau. Cela ralentit votre vitesse et introduit des erreurs coûteuses.

Joe Cahill, responsable de la création chez Unqork, l’a bien résumé : « Un système de conception est notre base. Lorsque l’IA ou de nouvelles technologies entrent en jeu, nous sommes prêts à évoluer parce que les bases sont déjà là. » On n’équipe pas une fusée en cours de lancement. Vous préparez d’abord la plateforme.

Il s’agit d’intégrer la discipline dans votre système de conception dès le départ, afin que les nouvelles technologies, l’IA, l’automatisation, ou tout autre élément à venir, puissent fonctionner à pleine vitesse. Si vous le faites maintenant, les bénéfices s’accumuleront au fil du temps. Si vous ne le faites pas, vous préparez vos futurs flux de travail à se briser sous la pression.

Une dénomination sémantique, des jetons modulaires et une documentation cohérente constituent les éléments essentiels d’un système de conception prêt pour l’IA.

Si votre système ne parle pas un langage que les machines peuvent comprendre, n’attendez pas de l’automatisation qu’elle vous apporte quoi que ce soit d’utile. Le nommage sémantique, les jetons modulaires et la documentation partagée ne sont pas facultatifs. Ils ne sont pas négociables si vous voulez un système qui évolue rapidement et sans chaos.

L’attribution de noms sémantiques donne à vos jetons et à vos composants une raison d’être. Au lieu de nommer quelque chose en fonction de son apparence (color.blue), nommez-le en fonction de ce qu’il fait (color.primary). C’est ce qui permet à l’automatisation de fonctionner sur différentes plateformes et outils. Il s’agit d’une méthode propre et évolutive qui protège votre système pour l’avenir. Changez la valeur visuelle, et tout le reste reste intact.

Les jetons modulaires donnent de la profondeur à cette structure. Organisés en couches (primitive, sémantique, composants), ils créent un arbre logique clair que les machines peuvent suivre. Vous modifiez une valeur, et la mise à jour se répercute sur l’ensemble de votre système sans qu’il soit nécessaire de procéder à un balayage manuel complet. C’est essentiel lorsque vous prenez en charge plusieurs produits, thèmes ou tailles d’écran. Et c’est le seul moyen fiable de faire évoluer la complexité de l’interface sans dette technique.

La documentation fait le lien entre les deux. Les humains et les machines ont besoin du même manuel de jeu. Si votre documentation est incomplète ou stockée à trop d’endroits, vous introduisez des frictions. Utilisez plutôt des formats comme JSON ou Markdown pour que la documentation reste lisible et prévisible. Des outils tels que Zeroheight ou Supernova prennent déjà en charge ces formats, aidant votre équipe et votre IA à s’appuyer sur une source unique de vérité.

La structure accélère l’exécution. Avec ces trois éléments en place, votre système de conception devient une rampe de lancement pour l’automatisation. Les projets avancent plus vite, la qualité des produits s’améliore et les équipes ne perdent plus de temps à corriger les erreurs de communication entre la conception et l’ingénierie.

Les jetons de conception servent de point d’intégration entre les flux de travail de conception et de développement.

Si vous voulez vraiment être rapide à grande échelle, vos jetons de conception ne peuvent pas être plats ou improvisés. Ils ont besoin de structure, de clarté et de profondeur. Les jetons ne sont pas seulement des raccourcis de conception, ils sont le langage partagé qui relie la logique de conception au code d’ingénierie. Lorsqu’ils sont mis en œuvre avec intention, ils réduisent les frictions de transfert et maintiennent vos systèmes alignés entre les plates-formes et les équipes.

Les systèmes les plus efficaces superposent les jetons de conception à trois niveaux : primitif, sémantique et composant. Les jetons primitifs contiennent des valeurs brutes, telles que des codes hexadécimaux ou des tailles de pixels. Les jetons sémantiques attribuent une signification à ces valeurs, ainsi #0052CC devient color.primary. Enfin, les jetons de composant appliquent ces valeurs sémantiques dans des contextes d’interface utilisateur spécifiques, comme button.primary.background (bouton.primaire.arrière-plan). Lorsque vous structurez les jetons de cette manière, vous établissez une connexion directe entre les outils de conception et les bases de code. Vous éliminez les conjectures et l’automatisation devient fiable et en temps réel.

Les équipes qui utilisent ce système en couches peuvent créer des thèmes pour tous les produits, déclencher la réactivité de la mise en page sans réécrire les composants et synchroniser les mises à jour de la conception sur tous les appareils sans erreurs humaines. Au lieu de coder les styles en dur ou de dupliquer la logique, le système réagit de manière dynamique et continue à évoluer sous la pression.

Cette approche est déjà soutenue par des outils tels que Figma Variables, Tokens Studio et Style Dictionary. Il ne s’agit pas d’outils spéculatifs, ils sont activement utilisés par les équipes pour combler le fossé entre les décisions de conception visuelle et le code prêt à la production.

Les jetons de conception ne sont pas seulement esthétiques. Ce sont des composants opérationnels. Lorsqu’ils sont structurés correctement, ils permettent d’aligner vos créatifs et vos ingénieurs sur un système unifié. Ce système ne permet pas seulement de gagner du temps, il évite les gaspillages, protège la qualité des produits et crée un pipeline de développement qui s’adapte plus rapidement au changement.

Des conventions de dénomination cohérentes sont essentielles pour garantir la fiabilité de l’automatisation de l’IA.

Le moyen le plus rapide d’interrompre votre automatisation de la conception au codage est de mal nommer les éléments. Les machines ne généralisent pas lorsqu’il s’agit du contexte. Si le nommage n’est pas clair, cohérent et hiérarchique, l’IA ne synchronisera pas vos composants correctement. Cela signifie du travail supplémentaire, des styles cassés et des développeurs qui réécrivent ce qui aurait dû être automatisé.

L’attribution de noms sémantiques est la première règle. Au lieu de nommer selon l’apparence (comme color.blue), nommez selon la signification (comme color.primary). L’apparence peut changer, la signification ne change généralement pas. Les composants restent ainsi stables, même si votre marque évolue ou si votre interface se modifie.

Ensuite, évitez les échelles vagues. Des termes comme « petit » ou « moyen » sont trop subjectifs. Utilisez plutôt des chiffres : espacement.200, espacement.300, etc. Cela donne à votre système des points de référence clairs et évolutifs que les outils et les équipes peuvent lire sans confusion.

Enfin, utilisez une hiérarchie de noms qui montre les relations. Les noms doivent communiquer la structure : button.primary.background ou card.default.padding.horizontal. Lorsque les systèmes suivent cette logique, les outils d’automatisation peuvent représenter les relations entre la conception, la documentation et le code. Cela réduit la nécessité d’une traduction humaine et minimise les erreurs d’alignement.

La documentation en bénéficie également. Un système de dénomination structuré permet de générer des documents lisibles de manière cohérente, d’appliquer des thèmes à l’ensemble de la plateforme et de prendre en charge les changements entre les versions, le tout sans rupture en aval.

Le nommage n’est pas une question d’esthétique, il est essentiel sur le plan opérationnel. Un nommage solide permet de construire des systèmes qui fonctionnent discrètement et efficacement dans les coulisses. Investissez dans cette discipline dès maintenant et vous réduirez votre dépendance à l’égard d’un patchwork d’ingénierie plus tard. C’est ainsi que vous pourrez évoluer sans rompre l’alignement.

Les outils d’IA augmentent les capacités des systèmes de conception

L’IA modifie déjà la façon dont les systèmes de conception fonctionnent à grande échelle. Les équipes utilisent des outils alimentés par l’IA pour générer du code prêt à la productionLes équipes utilisent des outils alimentés par l’IA pour générer du code prêt à la production, examiner les problèmes d’accessibilité et créer de la documentation directement à partir des actifs de conception et de développement existants. Résultat : une plus grande rapidité, moins d’erreurs et un alignement plus clair entre la conception et l’ingénierie.

Des outils comme Locofy et Anima permettent déjà des transferts rapides en traduisant les conceptions Figma en code pour des frameworks comme React et Next.js. Ils reconnaissent les composants réutilisables et synchronisent automatiquement les mises à jour. Cela raccourcit la boucle de rétroaction et supprime le décalage généralement observé entre l’approbation de la conception et l’intégration par le développeur.

Au-delà du code, l’IA progresse également dans le domaine de l’accessibilité. Les grands modèles de langage (LLM) aident les équipes à repérer les textes alt manquants, à tester le contraste des couleurs et à générer des suggestions conformes aux normes WCAG. Ces modèles ne remplacent pas encore totalement l’examen humain, mais ils réduisent les contrôles de conformité de base et permettent aux équipes de conception d’aborder les problèmes plus tôt dans le processus.

En ce qui concerne la documentation, l’IA résout un problème qui prend beaucoup de temps. Elle peut extraire les métadonnées des composants, comme les propriétés et les exemples d’utilisation, du code et des fichiers de conception et les transformer en documentation structurée. Certaines équipes expérimentent la personnalisation en couches, en adaptant les résultats en fonction du lecteur (concepteur, développeur ou partie prenante).

N’oubliez pas que ces outils ne sont efficaces que si le système sous-jacent est structuré et bien documenté. Si l’architecture des jetons est incohérente ou si le comportement des composants n’est pas clair, vous rencontrerez toujours des limites.

Ces outils d’IA fonctionnent déjà, il ne s’agit pas d’expériences futures. Adoptez-les pour réduire les tâches manuelles, améliorer l’accessibilité et accélérer la livraison du code. Mais ne confondez pas outils et capacités. Ce qui compte, c’est la clarté et la cohérence de votre système. Sans cela, l’automatisation est source de chaos.

Une automatisation réussie de l’IA commence par un système de conception bien vérifié et documenté.

L’automatisation repose sur la précision. Si votre système de conception n’est pas documenté, mal aligné ou incohérent, l’IA amplifiera les défauts, au lieu de les corriger. La première étape la plus importante consiste à vérifier vos jetons, vos conventions de dénomination et votre documentation. N’automatisez pas le désordre.

Vérifiez vos jetons pour vous assurer qu’ils sont sémantiques, stratifiés et cohérents. Les noms doivent refléter l’intention et non l’apparence. Les jetons doivent fonctionner selon une hiérarchie claire, de la primitive à la sémantique en passant par les composants, afin que les mises à jour passent par votre système sans réécriture manuelle.

Ensuite, documentez tout. Cela comprend l’utilisation des jetons, le comportement des composants et l’emplacement des actifs dans des outils tels que Figma, les dépôts de code et les plates-formes de documentation. Utilisez des outils comme Zeroheight et Supernova pour centraliser ces connaissances et les rendre lisibles à la fois par l’homme et par la machine.

Une fois cette structure en place, synchronisez la terminologie et les composants dans les environnements de conception et de développement. La cohérence empêche les outils d’automatisation de rester bloqués dans la traduction. Si la conception appelle un composant « Main CTA » mais que le code l’appelle « btn-primary », vous n’aurez aucune chance de synchroniser quoi que ce soit automatiquement. Alignez d’abord, puis automatisez.

Ne passez pas directement à l’automatisation. Réparez d’abord votre système. Un système propre, documenté et doté de jetons est votre véritable multiplicateur, il s’amplifie au fur et à mesure que vous vous développez. L’automatisation sans structure n’est que du bruit. Avec une structure, elle devient un levier. Commencez là où le risque est le plus faible, construisez de manière modulaire et développez en toute confiance.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Les systèmes structurés permettent une IA à grande échelle : Les dirigeants doivent considérer les systèmes de conception comme une infrastructure de base, et non comme des actifs cosmétiques. L’IA ne permet une automatisation fiable que si elle est alimentée par des systèmes cohérents, structurés et lisibles par les machines.
• Le nommage sémantique, les jetons modulaires et la documentation ne sont pas négociables : Veillez à ce que votre système de conception suive un cadre structuré, un nommage significatif, des jetons en couches et une documentation centralisée, afin de rendre l’automatisation efficace et évolutive.
• Les jetons alignent la conception et le développement : Les dirigeants devraient normaliser les jetons de conception au sein des équipes afin de réduire les frictions, d’accélérer les cycles de développement et de garantir un comportement cohérent de l’interface utilisateur à travers le code et les plates-formes de conception.
• La cohérence des noms favorise l’automatisation : Une dénomination incohérente affaiblit les performances de l’intelligence artificielle. Investissez dans des conventions de dénomination claires, sémantiques et hiérarchiques pour favoriser la lisibilité par les machines et la synchronisation entre plates-formes.
• L’IA accélère les résultats, mais seulement si votre système est propre : Les outils d’IA peuvent générer du code, signaler les lacunes en matière d’accessibilité et personnaliser la documentation, mais ils ont besoin d’un système structuré et cohérent pour fonctionner efficacement et réduire les risques.
• L‘audit d’abord, l’automatisation ensuite : les dirigeants devraient donner la priorité à un audit complet de leur système de conception, des jetons, des normes de dénomination et de la documentation, avant d’introduire l’automatisation. Un système bien préparé permet d’éviter les erreurs de mise à l’échelle et de débloquer l’efficacité à long terme.