L’IA générative transforme le paradigme de l’interface utilisateur
Nous redéfinissons la manière dont nous interagissons avec la technologie. L’IA générative nous pousse à dépasser l’interface traditionnelle basée sur les applications. Au lieu d’appuyer sur des icônes une par une, les utilisateurs parleront bientôt naturellement à leurs appareils et accompliront des tâches dans les applications et les services, sans avoir à gérer les étapes manuellement.
La manière dont nous interagissons avec les machines évolue depuis des décennies : lignes de commande dans les années 1970, interfaces graphiques dans les années 1980, écrans tactiles dans les années 2000 et commandes vocales dans les années 2010. L’IA générative est le prochain saut. Il s’agit de remplacer les interactions fragmentées et spécifiques à une application par un système unifié et intelligent. Le système comprend ce que veut l’utilisateur et communique directement avec divers services pour l’exécuter.
Par exemple, au lieu d’ouvrir cinq applications de voyage pour planifier un déplacement professionnel, il vous suffit de dire ce dont vous avez besoin, et l’IA s’occupe de la réservation du vol, de l’hôtel et du restaurant en arrière-plan. Deutsche Telekom est déjà en train de réaliser un prototype avec son concept de téléphone à IA, délaissant l’écran rempli d’icônes au profit d’un modèle d’assistant intelligent. Soutenu par l’IA cloud de Perplexity, l’appareil exécute des services tels que la reconnaissance d’objets de Google Cloud AI et la génération de contenu d’Elevenlabs et de Picsart.
Cette évolution modifie complètement le rôle des logiciels. Nous passons d’un contrôle manuel des applications à une délégation des tâches en fonction du contexte. Pour les dirigeants, il est temps de repenser vos modèles d’engagement client et de prestation de services, car l’interface n’est plus un écran tactile. C’est l’intelligence.
Les premiers dispositifs d’IA ont été confrontés à des défis pratiques
Nous avons déjà vu des tentatives de sortir du moule des smartphones, avec Humane AI Pin et Rabbit r1. L’objectif était juste, aller au-delà des icônes et des applications. Mais l’exécution n « était pas au rendez-vous. Les commandes vocales ont échoué. La technologie ne répondait pas de manière fiable. L’expérience utilisateur n » était pas prête pour le primetime.
L’appareil de Humane a été retiré du marché moins d’un an après son lancement, ce qui nous rappelle clairement que lorsque l’on est précoce, on est soit premier, soit grillé. Rabbit s’est maintenu, mais la confiance a chuté. Les deux produits ont connu des problèmes parce qu’ils étaient construits autour d’une IA qui ne pouvait pas tenir pleinement la promesse d’agir en tant qu’assistant autonome. Les facteurs de forme prometteurs ne signifient rien si les fonctionnalités sont décevantes.
Mais des entreprises comme Deutsche Telekom adoptent une approche corrigée. Leur téléphone à IA utilise une pile plus robuste avec Perplexity et d’autres outils basés sur le Cloud. L’assistant ne se contente pas d’exécuter des commandes ponctuelles, il comprend les intentions et accomplit des tâches pour le compte de l’utilisateur. La technologie mise à jour s’intègre plus étroitement aux services cloud existants, évitant ainsi les problèmes de fiabilité rencontrés par les appareils précédents.
Pour les dirigeants qui sont à la pointe de l’innovation, le principal enseignement à tirer est le suivant : il ne suffit pas d’être précoce. L’exécution, l’infrastructure et l’expérience de l’utilisateur sont toujours des facteurs déterminants. Laisser les systèmes évoluer au lieu de les bouleverser prématurément n’est pas un manque d’ambition, c’est de la patience stratégique. Et c’est ce qui permet de créer des produits qui définissent une catégorie et qui sont réellement évolutifs.
Les grandes entreprises technologiques investissent massivement dans les agents d’IA autonomes
C’est là que la vitesse commence à compter. Les grands acteurs, OpenAI, Google, ne se contentent pas d’expérimenter des assistants d’IA. assistants IAIls se lancent dans la création d’agents entièrement autonomes capables de gérer le travail numérique dans le monde réel. Ces agents ne se contentent pas de répondre, ils agissent. Ils accomplissent des tâches sans être microgérés à chaque étape.
L’opérateur d’OpenAI fonctionne sur leur agent d’utilisation informatique (CUA), qui interagit visuellement avec les sites web et les applications, comme le ferait un humain en cliquant, mais plus rapidement et sans se fatiguer. Il ne s’appuie pas sur des API ou des intégrations spéciales, il interprète les interfaces visuelles pour naviguer dans les systèmes. Cette flexibilité est puissante. Il résout des tâches telles que remplir des formulaires web ou passer des commandes en ligne, sans aucun codage en dur.
Les projets Astra et Mariner de Google repoussent également les limites. Astra observe l’environnement de l’utilisateur et décide quand s’engager. Mariner peut effectuer jusqu’à dix tâches simultanément, rechercher des informations sur les voyages, réserver des billets, acheter des fournitures, le tout déclenché par une seule saisie vocale. Google l’a montré lors de la conférence I/O 2025 : demandez un voyage à Berlin, et il s’occupe de tous les aspects de la planification de manière autonome. Il y a toujours une couche « humaine dans la boucle » pour la sécurité et la précision. Mais le gain d’efficacité est énorme.
Si vous dirigez une entreprise où les flux de travail numériques sont importants, et pour la plupart d’entre eux, c’est une évidence, ce n’est pas facultatif. L’IA générative agentique ne se contente pas de progresser rapidement, elle est en train d « être produite. Cela signifie qu’elle est sur le point d’avoir un impact sur le support client, le commerce électronique, les voyages, la logistique et tout ce qui se trouve entre les deux. L » écart entre les entreprises qui mettent en œuvre ces systèmes et celles qui ne le font pas va se creuser rapidement.
Le passage à l’IA sur l’appareil améliore les performances et la protection de la vie privée
Une grande partie de l’essor de l’IA s’est appuyée sur des hypothèses fondées sur le cloud. Cette situation est en train de changer. Les géants du matériel, Samsung, Qualcomm, Apple, constatent aujourd’hui que l’exécution de l’IA directement sur l’appareil permet de réaliser d’importants gains de performance. Le traitement local signifie une réactivité plus rapide et un contrôle plus étroit des données. Le cloud a toujours sa place, mais l’IA sur appareil passe au premier plan.
Le Galaxy S25 de Samsung est lancé avec des paramètres à commande vocale, comme l’activation du mode sombre, traités localement en quelques millisecondes. L’assistant Gemini de Google, intégré à l’interface utilisateur de Samsung, permet aux utilisateurs de lancer des applications et d’émettre des commandes sans avoir à naviguer dans les menus. Qualcomm alimente tout cela avec sa puce Snapdragon 8 Elite, qui comprend le NPU Hexagon, capable de faire de l’inférence locale à l’aide de petits modèles de langage. Cela signifie que l’IA génère des idées et complète des actions sans parler au cloud.
La sécurité est un atout majeur. L’IA locale signifie moins de transmission de données, donc moins d’exposition. Elle est également synonyme de performances élevées dans les zones à faible connectivité. Pour les entreprises ou les utilisateurs qui gèrent des données sensibles (finances, santé, communications), c’est important.
Les dirigeants doivent comprendre : l’IA on-device n’est pas là pour remplacer tout ce qui est basé sur le Cloud. Mais elle modifie notre façon de penser la conception des produits, la latence et la souveraineté des données. L’évolution vers des systèmes d’IA décentralisés et à haute efficacité n’est pas une tendance, c’est le fondement de l’innovation matérielle de la prochaine génération. Si votre futur produit dépend de la vitesse, de la protection de la vie privée ou du contrôle de l’utilisateur, cette évolution devrait déjà figurer sur votre feuille de route.
Le retard d’Apple dans l’intégration de l’IA générative met en évidence les défis internes liés à l’héritage.
Apple n’est pas leader en matière d’IA. Telle est la réalité actuelle. Bien qu’elle ait lancé Siri bien avant que la plupart des entreprises n’envisagent de recourir à des assistants vocaux, la société a eu du mal à le transformer en un système d’IA moderne et génératif. Le retard n’a rien à voir avec l’ambition, mais tout à voir avec le code hérité et la résistance interne.
Après le décès de Steve Jobs, les efforts d’Apple en matière d’intelligence artificielle ont marqué le pas. Les rapports de Bloomberg suggèrent que l « équipe interne de Siri a eu du mal à obtenir l’adhésion de la direction, y compris du responsable des logiciels Craig Federighi. Lorsque ChatGPT a été rendu public fin 2022, l’intelligence d’Apple n’existait même pas, ni en tant que concept, ni sur la feuille de route. Le développement n’a pris de l’ampleur que lorsque l » élan d’OpenAI a forcé les choses.
Le nouveau « LLM Siri », dont la sortie était initialement prévue pour 2025, est toujours retardé. Apple a dû diviser l’infrastructure de Siri en deux, l’une pour gérer les anciennes commandes et l’autre pour prendre en charge les nouvelles fonctionnalités gourmandes en données. Cette complexité architecturale supplémentaire a ralenti les progrès dans tous les domaines. Les problèmes d’intégration continuent de faire surface, ce qui se traduit par une expérience fragmentée.
Pour les hauts responsables du secteur technologique et d’autres secteurs, il s’agit d’une leçon plus large. L’innovation est ralentie lorsque les systèmes existants sont rigides et que les équipes sont trop prudentes. Même une entreprise dominante disposant de milliards de dollars de liquidités et d’appareils à la pointe de l’industrie peut prendre du retard si l’alignement interne et l’adaptabilité technique ne sont pas au rendez-vous. L’évolution de l’IA exige de la flexibilité, au niveau des produits, de l’infrastructure et du leadership.
La personnalisation pilotée par l’IA grâce aux graphes de connaissances améliore l’expérience de l’utilisateur
L’IA personnelle n’est pas une question de nouveauté, mais de pertinence. Les systèmes génératifs ne peuvent apporter une valeur significative que s’ils comprennent l’utilisateur. C’est là qu’interviennent les graphes de connaissances. Ces systèmes collectent et organisent des données sur les habitudes, les intérêts, les préférences et les comportements des utilisateurs afin d’améliorer la précision des tâches et du contexte.
OPPO et Samsung sont à la pointe de ce mouvement. OPPO travaille sur un système de connaissances central capable d’apprendre des actions et des souvenirs de l’utilisateur au fil du temps. Samsung a commencé encore plus tôt, en acquérant Oxford Semantic et en intégrant son moteur RDFox dans l’écosystème du Galaxy S25. RDFox alimente le moteur de données personnelles de Samsung, qui crée un graphique de connaissances individualisé directement sur l’appareil. Les données sont stockées localement à l’aide de Knox Vault de Samsung, renforcé par Knox Matrix, une couche de sécurité basée sur la blockchain.
Cette configuration ouvre la voie à des services hyperpersonnalisés. Si vous demandez à l’appareil de vous indiquer un restaurant, il connaît votre emplacement, vos habitudes alimentaires, votre emploi du temps et votre cuisine préférée. Il peut agir en conséquence. Pas de saut d’application. Juste un résultat.
Les dirigeants doivent l’intégrer : la personnalisation n’est pas un gadget, c’est un facteur de différenciation concurrentielle. Les clients attendent des technologies qu’elles répondent de manière proactive à leurs besoins. Cela n’est possible que lorsque l’IA a une compréhension profonde et évolutive de l’utilisateur. Investir dans des couches de données dynamiques et des systèmes capables d’apprendre et de pivoter en fonction de l’interaction n’est plus facultatif. Il s’agit d’un élément fondamental.
La sécurité des données et la synchronisation entre appareils sont essentielles pour l’IA personnalisée
Lorsque l’IA devient personnelle, la sécurité devient non négociable. Ces systèmes ne se contentent pas de répondre aux préférences, ils traitent les données de localisation, l’historique des communications, le comportement décisionnel et les modèles au fil du temps. Cela crée une valeur évidente. Mais cela crée aussi des risques si l’architecture des données n’est pas verrouillée.
Samsung s’attaque à ce problème avec détermination. Sur le Galaxy S25, les graphiques de connaissances personnelles sont chiffrés localement dans Knox Vault, une enclave sécurisée qui isole les données sensibles. La protection est renforcée par Knox Matrix, un cadre de sécurité basé sur la blockchain conçu pour empêcher tout accès non autorisé, même dans les écosystèmes d’appareils distribués.
Mais la sécurité n’est qu’un élément parmi d’autres. La personnalisation doit suivre l’utilisateur. Cela soulève de nouvelles questions sur la portabilité des données. Que se passe-t-il lorsque quelqu’un passe d’un appareil à un autre ? D’un téléphone à une tablette ? Ou même d’un fabricant à l’autre ? Bon nombre de ces systèmes ne gèrent pas encore la synchronisation inter-appareils à grande échelle, ce qui introduit des frictions.
Les dirigeants qui conçoivent des produits ou supervisent l’infrastructure numérique doivent savoir clairement comment leurs systèmes gèrent l’identité, l’accès aux données et la continuité contextuelle. Existe-t-il un chemin de migration lorsque les appareils sont mis à niveau ? Les différents personas, professionnels et personnels, bénéficient-ils de profils de stockage isolés ? L’IA personnelle peut-elle évoluer en toute sécurité sur plusieurs facteurs de forme ?
Vous n’avez pas besoin de toutes les réponses aujourd’hui, mais vous avez besoin d’une architecture qui les anticipe. Sans cela, la confiance des utilisateurs s’érodera et toute la chaîne de valeur autour de la personnalisation se brisera.
Les priorités en matière de développement d’applications s’orientent vers des fonctionnalités d’IA intégrées.
La fenêtre des applications traditionnelles à forte interface utilisateur se rétrécit. Avec les agents d’IA qui prennent de plus en plus le contrôle de l’interaction, les utilisateurs ne naviguent plus dans les applications, ils voient des résultats. Cela modifie la façon dont les applications doivent être conçues, construites et déployées.
L’Institut Fraunhofer pour l’ingénierie logicielle expérimentale (IESE) s’est penché directement sur cette question : les logiciels à l’épreuve du temps doivent fonctionner dans des environnements multicontextuels, même si les utilisateurs ne voient jamais l’interface. Les tâches sont gérées par des commandes vocales, des agents intégrés et des pipelines d’automatisation. Le rôle de l’application passe d’une destination frontale à un système dorsal exploitable, exposé par le biais d’API.
Mark Zimmermann, responsable du développement d’applications mobiles chez EnBW, l’a dit clairement : le succès futur dépend de l’intégration intelligente entre les interfaces traditionnelles et les systèmes d’intelligence artificielle. Les applications gagnantes ne seront pas axées sur leur apparence, mais sur l’efficacité avec laquelle elles pourront être consultées et déclenchées par des agents génératifs.
Pour les responsables des produits et des technologies, ce changement signifie un appel à l’action clair. Vous devez vérifier les architectures actuelles et donner la priorité à la modularité. Les points de terminaison fonctionnels doivent être activés par l’IA, et non simplement cliqués par les humains. Et vous devez prendre en charge la diversité des interfaces, la voix, les gestes ou les déclencheurs contextuels, qui fonctionnent tous sur la même logique sous-jacente.
Pour rester compétitif, il ne s’agit pas d’apporter des améliorations esthétiques, mais de concevoir des logiciels performants, indépendamment de la manière dont ils sont activés et de l’endroit où ils le sont. Vous concevez des systèmes d’interaction d’abord. C’est vers cela que se dirigent les attentes des utilisateurs, et rapidement.
Dernières réflexions
Ce qui se passe actuellement n’est pas un changement de fonctionnalité, c’est un changement de plateforme. L’IA ne se contente pas d’améliorer les interfaces, elle les supprime. Les appareils ne sont plus des outils que vous utilisez, mais des systèmes qui anticipent et agissent. Cela change la façon dont les produits sont construits, la façon dont les services sont fournis et les attentes des clients.
Pour les dirigeants, l’opportunité est claire. Si vos systèmes reposent encore sur des entrées traditionnelles, des flux de travail rigides ou des applications cloisonnées, vous êtes déjà à la traîne. Les entreprises qui gagneront ce cycle ne seront pas celles qui possèdent le plus de données, mais celles qui les structurent correctement, les personnalisent en toute sécurité et les activent intelligemment grâce à une architecture pilotée par l’IA.
Ce changement favorise la rapidité, la pensée systémique et l’exécution audacieuse. Que vous soyez à la tête d’une entreprise du Fortune 500, que vous développiez une startup ou que vous meniez une transformation au sein d’une marque ancienne, vos prochaines actions doivent s’aligner sur un avenir où l’interface est légère et l’intelligence primordiale.
Assurez-vous que vos équipes n’optimisent pas pour l’UX d’hier. Construisez en fonction de la direction que prendront les utilisateurs, et non en fonction de leur passé.
