Le métier de designer à l’ère de l’IA ne disparaît pas : il se déplace de la production vers la décision. L’IA peut générer des écrans, des logos “ok”, des moodboards, des variantes de textes et même des prototypes. Mais un designer reste indispensable pour : comprendre le besoin, choisir une direction, créer une cohérence, et assumer la responsabilité (utilisateurs, accessibilité, business, marque).
1) Ce que l’IA a changé
A) La quantité de propositions
Tu peux produire 20 directions visuelles ou 10 variantes d’un écran en très peu de temps.
Conséquence : la vraie compétence devient le tri (curation) + la cohérence.
B) Le design “générique” est devenu gratuit
Tout le monde peut sortir quelque chose de “propre”.
Donc ce qui se vend, c’est :
- une signature (marque)
- une expérience (UX)
- une différenciation (pas un template)
C) Les itérations sont plus rapides
On teste plus tôt (copy, layout, flows), on prototype plus vite, on corrige plus vite.
2) Ce qui reste 100% designer (et vaut cher)
A) Le cadrage (problème → solution)
L’IA répond bien à “fais-moi un écran”, mais elle est faible sur :
- Quel est le vrai problème ?
- Quel compromis est acceptable ?
- Quel succès mesure-t-on ?
Un designer fort sait transformer un flou en décisions nettes.
B) La hiérarchie et la lisibilité
Le design, c’est guider l’œil et l’action :
- priorité des infos
- rythme visuel
- cohérence des composants
- micro-décisions (espacements, contrastes, états)
C’est là que les “outputs IA” se voient.
C) La cohérence de système
Un produit vit dans le temps :
- design system (tokens, composants, règles)
- variations, edge cases
- responsive, accessibilité
L’IA peut générer une page ; le designer construit un système.
D) L’empathie & l’éthique
Comprendre des utilisateurs réels, leurs frictions, leurs peurs, leurs limites.
L’IA n’a pas de responsabilité ; toi oui (dark patterns, accessibilité, inclusion).
3) Les nouvelles attentes envers un designer
A) Designer = “chef d’orchestre”
Tu coordonnes :
- IA (idéation rapide)
- copy (microcopy, ton)
- data (métriques, tests)
- dev (faisabilité)
- marketing (conversion)
Ton rôle devient plus transversal.
B) Designer “orienté résultats”
On te demande :
- augmenter conversion, activation, rétention
- réduire frictions, tickets support
- clarifier une offre
Donc tu dois parler KPI, pas juste “beau”.
C) Designer multi-format
Un même projet demande :
- UI (écrans)
- marketing (landing, ads)
- contenu (guides, emails)
- motion léger
L’IA aide à produire, mais toi tu assures l’unité.
4) Les spécialités qui montent (avec l’IA)
- Product Designer (UX/UI + système) : le plus robuste
- Design System / Ops : cohérence, vitesse, gouvernance
- Brand Designer : identité distinctive (anti-générique)
- Motion / 3D léger : différenciation + attention
- CRO / Growth Design : tests, landing, funnels
- Service Design : parcours bout-en-bout (hors écran)
5) Les compétences à renforcer maintenant
- UX solide : recherche, personas, jobs-to-be-done, parcours, tests
- IA comme outil : idéation, variantes, copy, assets, mais avec QA
- Design system : tokens, composants, documentation, gouvernance
- Accessibilité : contrastes, navigation clavier, ARIA basics
- Data & expérimentation : A/B tests, analytics, métriques produit
- Storytelling : présenter et vendre une direction (stakeholders)
6) Les pièges de l’IA (et comment les éviter)
- sortir du “template look” → travailler la signature (typo, grille, icono, ton)
- multiplier des variantes sans stratégie → cadrage + hypothèse + test
- oublier edge cases → erreurs en prod
- produire vite mais incohérent → design system + règles
7) Comment te positionner (phrase qui marche)
Au lieu de “je fais des maquettes”, vends :
- une expérience claire et cohérente
- un système qui scale
- des résultats mesurables
Exemple :
“J’utilise l’IA pour aller vite, mais je suis responsable de la clarté, de la cohérence et des résultats : une expérience qui convertit et une marque qui se reconnaît.”