De nombreuses discussions récentes interrogent la promesse grandissante des outils d’IA capables de générer automatiquement des interfaces. Des solutions comme Uizard, Galileo AI, Framer AI ou encore les premières briques de Figma AI impressionnent par leurs démonstrations publiques. En quelques secondes, elles produisent des écrans visuellement cohérents, parfois élégants, souvent très “présentables”. Pourtant, dès que ces interfaces sont confrontées à un usage réel, à un produit existant ou à des contraintes métiers concrètes, l’enthousiasme retombe.

Ce décalage entre la promesse et la réalité nourrit un scepticisme croissant chez les designers. Non pas par rejet de l’IA, mais par lucidité sur ce que signifie réellement concevoir une expérience utilisateur.

Le mythe persistant de l’interface générée « en un clic »

L’idée d’un design généré instantanément à partir d’un simple prompt est particulièrement séduisante. Elle alimente l’imaginaire d’une création rapide, sans friction, presque magique. On décrit un produit, une cible, quelques fonctionnalités, et l’IA livrerait une interface clé en main. En pratique, cette vision se heurte rapidement à la complexité du design réel.

Les outils actuels produisent des écrans qui donnent l’illusion du fini, mais sans véritable compréhension du produit qu’ils représentent. Ils manquent de contexte fonctionnel, de vision long terme et surtout d’intention utilisateur. Un écran peut être visuellement réussi tout en étant totalement déconnecté de la logique du parcours, des contraintes techniques ou des objectifs business.

Un designer résume très bien ce sentiment sur r/uxdesign : “L’IA me donne un beau design… pour un produit qui n’existe pas.” Cette phrase revient souvent sous différentes formes. Le problème n’est pas la qualité graphique, mais l’absence de fond. L’IA génère une façade, pas une expérience.

Pourquoi l’IA échoue encore à produire du bon design UX

Le design d’interface ne se limite jamais à assembler des composants esthétiques. Il repose sur une compréhension fine du problème à résoudre, des comportements humains, des frictions, des attentes implicites et des compromis à faire. Aujourd’hui, les modèles d’IA générative excellent dans la reproduction de patterns visuels existants, mais peinent à saisir la logique qui les sous-tend.

Les critiques les plus fréquentes pointent des designs trop génériques, qui ressemblent à des landing pages ou des dashboards vus mille fois, sans réelle adéquation avec le besoin réel. Les hiérarchies visuelles sont souvent arbitraires, car l’IA ne comprend pas ce qui est critique, secondaire ou contextuel dans un contenu donné.

Autre point régulièrement évoqué : la gestion des états. Les écrans générés montrent presque toujours un scénario idéal, avec des données parfaites et des parcours linéaires. Les états d’erreur, de chargement, de vide ou d’exception sont rarement pensés. Or, ce sont précisément ces états qui font la qualité d’une expérience utilisateur dans un produit réel.

Enfin, les prototypes issus de ces outils s’intègrent difficilement dans un flux produit existant. Ils ne tiennent pas compte des contraintes techniques, des design systems en place, des règles d’accessibilité ou des besoins d’évolution du produit. Résultat : beaucoup de designers passent plus de temps à corriger, déconstruire ou adapter le résultat qu’à réellement gagner en efficacité.

Des apports néanmoins bien réels pour les designers

Malgré ces limites, les discussions ne sont pas uniquement critiques. Une large majorité de designers reconnaissent que ces outils apportent une réelle valeur, à condition de les utiliser pour ce qu’ils sont : des assistants, pas des solutions finales.

Le premier bénéfice souvent cité est l’accélération de l’idéation. Générer rapidement plusieurs directions visuelles permet de sortir plus vite de la page blanche et d’explorer des pistes auxquelles on n’aurait pas pensé spontanément. L’IA devient alors un catalyseur de créativité, plutôt qu’un substitut au raisonnement.

Ces outils permettent aussi de gagner du temps sur la mise en forme initiale. Pour des wireframes basse fidélité, des écrans de démonstration ou des supports de discussion, l’IA peut produire une base exploitable en quelques minutes. Cela est particulièrement utile dans les phases amont, avant que les décisions structurantes ne soient prises.

Enfin, l’IA améliore la communication avec les profils non designers. Un PM, un fondateur ou un client comprend souvent mieux une interface générée qu’un wireframe abstrait. Même imparfait, un visuel facilite les échanges, aligne les équipes et accélère les prises de décision.

L’IA comme co-designer, pas comme remplaçant

Le consensus qui se dégage des échanges est clair : la valeur de l’IA émerge lorsqu’elle est intégrée dans un processus maîtrisé par le designer. Le rôle de ce dernier évolue, mais ne disparaît pas. Il définit le cadre, les règles, les objectifs et le sens. L’IA, elle, exécute, décline, propose des variations.

Les équipes les plus avancées utilisent déjà des approches hybrides. Elles combinent prompts, contraintes de design system, règles d’accessibilité et logique produit. Des outils comme Figma AI ou les versions récentes d’Uizard tentent d’aller dans ce sens, en intégrant davantage de contexte et de structure plutôt que de simples générations visuelles.

Dans ce modèle, les tests utilisateurs restent la référence absolue. Ce n’est pas la beauté d’un écran qui valide une interface, mais sa capacité à résoudre un problème réel pour un utilisateur réel. L’IA peut accélérer, mais elle ne remplace ni l’observation terrain ni l’analyse critique.

Vers une nouvelle maturité du design augmenté de nombreux designers estiment que 2025 pourrait marquer un tournant. Non pas celui de la disparition du métier, mais celui de sa transformation. Le design augmenté s’impose peu à peu comme un modèle crédible, où l’IA prend en charge les tâches répétitives, exploratoires ou à faible valeur stratégique.

Libéré de ces contraintes, le designer peut se recentrer sur ce qui fait réellement la différence : la compréhension fine des usages, la cohérence des parcours, la narration produit et l’alignement entre expérience utilisateur et vision business.

La conclusion qui revient le plus souvent dans les discussions est simple, mais lucide. L’IA ne remplacera pas les designers. En revanche, les designers qui sauront l’utiliser intelligemment prendront une longueur d’avance sur ceux qui l’ignorent. Le véritable enjeu n’est donc pas technologique, mais méthodologique et culturel.