Changement de paradigme des UX

🌐 Le potentiel de l’IA pour une nouvelle génération d’interfaces

Interfaces générées à la demande :

  •  plutôt que d’imposer des écrans statiques et uniformisés, l’IA serait capable de fabriquer une interface sur-mesure, adaptée en temps réel à l’utilisateur, à sa tâche et à son contexte.
Fin des paradigmes hérités :

  •  les grilles matricielles, boîtes de délimitation fixes et autres conventions de l’informatique graphique des années 1970 deviendraient obsolètes. 
  • L’expérience ne serait plus contrainte par une logique de fenêtres et de boutons.
La narration comme interface

  •  ’interaction se ferait à travers une histoire vivante et contextuelle, où les éléments visuels et textuels émergent du récit lui-même, plutôt que d’une organisation rigide prédéfinie.
Expérience culturelle et linguistique :

  • Grâce à notre API, les développeurs peuvent construire leurs solutions quatre fois plus vite. Découvrez comment et pourquoi.
Une rupture dans l’expérience utilisateur :

  •  au lieu de “naviguer” dans une interface, l’utilisateur serait accompagné par un guide narratif intelligent, qui reconstruit l’interface selon ses besoins — apprentissage, travail, création, divertissement.

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Recommandations pour approfondir et concrétiser cette idée d’interface générée par l’IA :

1. Clarifier le paradigme narratif



  • Définir ce que signifie interface comme narration :
    • Est-ce un dialogue textuel/visuel interactif (comme un chatbot enrichi d’éléments multimédias) ?
    • Est-ce un environnement immersif où l’histoire se construit avec la tâche?
2. Expérimenter sur des cas d’usage ciblés


  • Commencer par un domaine où les interfaces classiques montrent leurs limites :
    • Formation / e-learning → un apprenant voit apparaître une interface qui évolue selon ses progrès.
    • Maintenance technique → un technicien reçoit des consignes narrées et visuelles adaptées à son contexte linguistique/culturel.
3. Allier narration et interface graphique


  • Ne pas remplacer brutalement les éléments graphiques mais les intégrer dans le récit :
    • Exemple : au lieu d’un tableau Excel fixe → “Voici ton suivi des stocks aujourd’hui, sous forme de tableau. Souhaites-tu que je le transforme en graphique ou en carte interactive ?”
  • La narration devient l’orchestrateur, et l’interface graphique un outil transitoire.
5. Préparer une architecture technique adaptée


  • Combiner :
    • IA générative multimodale (texte, image, voix, vidéo)
    • Moteur de rendu adaptatif (React, WebGPU, XR…)
    • Orchestration contextuelle (API, ontologies, graphes de connaissances)
  • Objectif : produire une interface qui se recompose en temps réel selon la tâche.
6. Anticiper les risques


  • Cohérence cognitive : éviter une interface trop mouvante qui perd l’utilisateur → prévoir un fil conducteur narratif clair.
  • Sécurité / confiance : une narration persuasive pourrait manipuler, donc nécessité de garde-fous.
  • Performance : générer en temps réel des interfaces nécessite une optimisation (pré-modèles narratifs, caching).

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🎓  Interface narrative adaptative pour l’e-learning


  • L’apprenant n’a plus une plateforme statique (menus, boutons, quiz rigides).
  • À la place, il avance dans une histoire interactive qui évolue selon ses réponses, son rythme et son style d’apprentissage.
  • L’IA devient un mentor narratif qui :
    • adapte le ton (pédagogique, ludique, formel…)
    • change la forme (texte, vidéo, schéma, simulation)
    • propose des détours (explications supplémentaires, exercices pratiques) selon les progrès.

🔄 Fonctionnement proposé

1- Évaluation initiale


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2- Génération d’interface personnalisée


  • Si l’apprenant comprend mieux avec des schémas → interface riche en diagrammes.
  • Si c’est par la pratique → exercices interactifs apparaissent au premier plan.
3. Narration évolutive


  • L’apprenant est guidé par une trame scénarisée :
    • Exemple : “Tu viens d’acquérir une nouvelle compétence, cela débloque le module suivant.”
  • Les “quiz” deviennent des étapes de l’histoire (ex. un défi à relever, un problème concret à résoudre).
4- Feedback intelligent


  • En cas d’erreur → l’IA ne donne pas juste la correction, elle explique via une narration adaptée :
    • “Ton calcul est bon mais tu as oublié la conversion. Reprenons ensemble étape par étape.”
5- Suivi et évolution

Probablement le seul CRM avec une expérience mobile complète. Vous ne vous êtes jamais demandé comment cela fonctionnait ? Tout simplement, parce que cela fonctionne

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🛠️ Technologies possibles

IA générative multimodale :

  •  OpenAI (texte/voix),   >  Finary-Ramenos
  • Claude (structuration), 
  • Gemini (multimodalité).
Back-end pédagogique :

  • Odoo eLearning,  > >  Anthonnio-gabriel
  • Moodle ( étape 2 ), ou un 
  • LXP (Learning Experience Platform) en étape 3
Front adaptatif :

  •  React js avec rendu dynamique   >  Finary-
  • permet à l’IA de générer ou transformer l’UI
4- Narration graphique

 intégration de comics, vidéos, simulations 3D selon le contexte.  > Setra

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🚀 Roadmap de prototype

  • Semaine 1-2 : Définir un module test (ex. “Apprendre les bases de l’électricité solaire”). >  @Anthonnio + @gabriel + ( @JHL en support )
  • Semaine 3-4 : Connecter un LLM à un LMS existant (Odoo Learning ou Moodle). >  @Anthonnio + @gabril + @JHL en support 
  • Semaine 5-6 : Créer un front narratif adaptatif (React + API IA). >  @Finary + @Ramenos
  • Semaine 7-8 : Tester avec 5-10 apprenants et mesurer : engagement, rétention, progression.>  @Arovy EnR