Bonjour à toutes et à tous. Comme annoncé, je vais faire ce talk en français.

Je ne suis pas un spécialiste de l'intelligence artificielle, je ne suis pas du tout de la partie tech. Au contraire, j'ai fait une business school et je vais plutôt vous faire un retour d'expérience d'un outil que j'ai utilisé en tant que consultant en innovation.

En quelques mots, moi c'est Alexis Meucli, je suis le fondateur de Winnov, qui est une agence de conseil en innovation. On accompagne les entreprises à créer des nouveaux produits, à créer des nouveaux services qu'on espère les plus utiles et les mieux possibles.

Pour vous dire très rapidement comment se passe la conception d'un nouveau produit ou d'un nouveau service, on passe au travers de différentes étapes. En général, on démarre par identifier un besoin du marché, une opportunité.

Ensuite, on va générer des idées, beaucoup d'idées, on va sélectionner la meilleure idée. de produit ou de service et puis ensuite on va tester ce produit, ce service avec un panel d'utilisateurs, on va affiner notre proposition de valeur et puis une fois qu'on a quelque chose de vraiment percutant, on va lancer le développement, on va lancer la production

Ensuite, on va lancer notre produit sur le marché, on va peut-être l'améliorer en cours de route, peut-être pivoter. Ce qu'on veut, c'est trouver le product market fit qui est la formule magique. C'est vraiment la parfaite adéquation entre ce que veut le marché et ce qu'on est en train de développer.

Et puis ensuite, c'est la croissance, maturité et puis comme tout produit, à un moment, c'est le déclin.

Nous, dans notre agence, on utilise une méthode qui s'appelle le design thinking, qui est une méthodologie d'innovation qui a pour caractéristique de vraiment avoir l'utilisateur final au cœur du processus de création.

Donc en gros, on va co-créer le produit ou le service avec l'utilisateur et les phases vraiment clés, c'est au tout début. Donc on va bien comprendre le marché, bien comprendre les opportunités, bien comprendre la situation. On va faire ça avec des clients, avec des utilisateurs.

Et puis ensuite, une fois qu'on a généré les premières idées, on va tester notre concept à nouveau avec un panel d'utilisateurs. Et c'est très important de tester sa solution avant de lancer le développement, puisque si vous êtes à Genève et que vous utilisez l'application TPG, vous savez à quel point elle est horrible, à quel point elle est mal fichue, à quel point l'UX est désastreuse et à quel point elle est boudée par les utilisateurs.

Sur un sondage de la Tribune de Genève, L'ensemble des commentaires sont négatifs. Les gens détestent cette application, ne l'utilisent pas et utilisent plutôt Google Maps ou l'application DCFF, ce qui est vraiment une aberration.

Donc aujourd'hui, quand on développe un produit, c'est très important de le faire en collaboration avec ses futurs clients ou utilisateurs pour être sûr d'avoir un product market fit et d'avoir un produit qui correspond aux attentes de nos clients. Sauf que pour faire ça, c'est très long, c'est très painful, c'est très compliqué au fait de faire une bonne recherche utilisateur parce qu'il faut d'abord créer les questionnaires, ensuite il faut recruter les participants, le bon échantillon.

le bon persona, le bon type de client. Ensuite, il faut organiser les rencontres, il faut faire passer les questionnaires, les focus groupes. Ensuite, il faut analyser toutes ces datas. Et puis, à la fin, il faut en tirer des insights actionnables qui vont nous permettre d'améliorer notre produit ou notre service.

1Ce que je veux vous présenter aujourd'hui, c'est un outil d'IA qui fait tout ça pour nous, qui s'appelle Synthetic Users, qui permet de générer des profils d'utilisateurs, des personas virtuels qu'on peut complètement personnaliser, et puis ensuite générer automatiquement des questions. On peut également fournir un script. et puis avoir des interviews qui se passent en temps réel, des interviews qualitatives. Et à la fin, on a un rapport qui est généré et qui permet d'avoir vraiment des infos intéressantes quand on développe un nouveau produit ou un nouveau service.

Alors, vous allez me dire, on pourrait faire ça potentiellement avec ChatGPT. On peut lui dire, joue le rôle de tel client et donne-moi ton avis sur ça. Mais vous allez voir que le modèle qui a été développé par Synthetic Users est beaucoup plus performant, beaucoup plus poussé et puis mixe différents LLM.

L'interface, elle est comme ça. Vous choisissez d'abord votre audience. Vous pouvez écrire avec des mots quel est le type d'utilisateur, de client que vous avez. Vous pouvez aussi nourrir l'IA avec des profils assez complets.

Ici, j'ai mis quelque chose d'assez simple pour que ce soit compréhensible par tout le monde. Donc, des couples qui sont en relation longue distance. Les pains, les problèmes, c'est de maintenir la flamme finalement dans une relation à longue distance. Et puis la solution que j'ai imaginée, c'est une boxe qui tous les mois propose des activités au couple pour maintenir la flamme. Ici, dans cet exemple, je vais recevoir un rapport généré par l'IA qui va me donner des feedbacks par rapport à cette solution, mais des feedbacks qui m'ont été donnés uniquement par des couples générés virtuellement.

Mais parfois je n'ai pas la solution, parfois j'ai juste une situation donnée et j'ai besoin de creuser la situation, de creuser la problématique pour vraiment avoir le sujet à 360 degrés. J'ai utilisé cette solution sur différents projets, sur différents use cases, jamais complètement à la place des humains, mais plutôt en mode copilote pour compléter par exemple une étude en cours.

J'ai par exemple eu besoin d'interroger à un moment donné des enfants de 8 à 11 ans et c'était assez difficile de les recruter et puis d'avoir des entretiens qualitatifs avec eux. Donc j'avais un petit échantillon de vrais humains, mais pour compléter, j'ai utilisé l'IA pour avoir des insights différents.

Dans un autre cas, C'était important pour nous d'intégrer des utilisateurs, des clients dans des workshops qu'on a organisés. Mais malheureusement, l'entreprise avec laquelle on travaillait n'avait pas forcément le budget d'inviter des utilisateurs en plus. Donc on a utilisé l'IA comme ça, par touche, en apportant des insights du marché.

Il faut savoir que ce logiciel a changé de business model cette semaine. Entre lundi et aujourd'hui, ils ont complètement changé. Je ne peux malheureusement pas vous faire une démo là parce qu'en fait, ils sont passés à un business model de quelques centaines de francs mensuels à aujourd'hui plusieurs milliers. Ils ont un peu changé.

Donc, ce que je vous propose, c'est de vous montrer un petit tuto par le fondateur. C'est une courte vidéo de quelques minutes et ça vous permettra de mieux comprendre comment ça fonctionne. Alors, je vais le mettre en 1.25 parce qu'il parle assez lentement. Alors, on va voir s'il y a le son. Alors, ça, c'est du sous-titre généré par l'IA, donc ce n'est pas exceptionnel. Au pire, je ne peux pas monter, alors...

Bon, donc vous avez la possibilité de mettre votre propre script ou de laisser l'IA générer son script d'interview. Vous pouvez l'utiliser pour l'exploration d'un problème ou pour tester un concept. Donc ici, vous notez l'audience qui vous intéresse. Donc là, il a généré trois profils utilisateurs.

Vous pouvez l'utiliser en plusieurs langues. Ensuite, vous générez les interviews. Et puis, là, vous voyez les réponses de l'interview qui sont générées. Ça, c'est là qu'il est en train de générer. Là, il y a cinq interviews qui sont en train d'être faites en temps réel.

Et puis, ensuite, vous avez tout un... Voilà, vous avez le script, c'est finalement le retour des interviews. Vous pouvez générer ensuite un rapport. Vous pouvez mettre en exergue ce qui est important. Vous pouvez rajouter des questions. L'interview, vous pouvez rajouter ensuite des questions de follow-up, des questions de suivi ou des demandes de précision si vous avez besoin.

Voilà cette très rapide démo. Ce que je trouvais assez intéressant, c'est que j'ai comparé avec ChatGPT la qualité des réponses qui sont données.

Et en fait, ce modal, comme vous voyez, il utilise beaucoup d'autres LLM. Vous pouvez aussi rajouter vos propres datas.

Si par exemple, vous avez fait des focus groupes il y a quelques années, si vous avez déjà une base de connaissances Des interviews existantes ou des personas extrêmement développés, vous pouvez vraiment nourrir l'IA avec ça.

Puis ensuite, vous avez tout un tas de ces agents qui parlent entre eux, qui se coordonnent, qui s'améliorent et ça donne vraiment des réponses ultra qualitatives. Et en fait, eux, ils font pas mal de recherches.

Si vous allez sur leur site, il y a pas mal de publications de ce qu'ils font. Et notamment, ils comparent avec des vrais focus groupes, avec des vrais humains, et les réponses qui sont générées chez eux.

Et aujourd'hui, ils sont à 85% de parité. Donc, ce n'est pas parfait, mais c'est en amélioration continue. Et puis, le but, c'est vraiment d'arriver à quelque chose qui soit ultra fiable, même si ça l'est aujourd'hui déjà beaucoup.

Ce qui est intéressant avec ce système-là, c'est qu'on corrige aussi un certain nombre de biais qu'on peut avoir quand on fait passer des interviews, des focus groupes, des biais humains. Très souvent dans des focus groupes, certaines personnes sont plus ou moins timides, extraverties, ne vont pas forcément oser dire le fond de leur pensée à l'intervieweur parce qu'elles ne veulent pas être jugées.

Elles ont peur d'être jugées par les autres ou par l'intervieweur. Donc il y a plein de biais humains qui interviennent et qui peuvent être largement corrigés par l'IA.

Conclusion

Voilà ce que je voulais vous partager ce soir, cet outil Synthetic User que j'ai pu utiliser en complément sur certains projets comme un copilote finalement pour moi sur la partie recherche utilisateur pour vraiment avoir une réflexion qui soit globale et qui permette d'avoir des produits qui fitent réellement avec les attentes du marché et des clients. Donc, ce n'est pas encore hyper connu. J'ai pas mal de collègues à qui j'en ai parlé qui ne connaissent pas du tout, qui ne l'utilisent pas.

Mais je pense que c'est vraiment un outil avec tous leurs concurrents qui vont vraiment se démocratiser de plus en plus parce que ça permet vraiment de gagner énormément de temps. Et puis à coût réduit, même si aujourd'hui la solution coûte quelques milliers de francs, ça n'a rien à voir avec le vrai coût humain quand il faut organiser des focus groupes, recruter des gens, les faire venir, etc.

Merci pour votre attention et puis à dispo si vous avez des questions sur cet outil ou mon expérience. Merci.