Le design n'est pas du goût, c'est du prototypage.

Le design est une méthode, pas un produit

Le design n'est pas (seulement) une question de goût. Connaître tous les bons exemples ne suffit pas. Et le design, ce n'est pas l'application d'un design system… que l'IA peut très faire automatiquement ! Le design, ce n'est certainement pas la livraison d'un résultat instantané sur une demande prédéterminée.

Le design c'est du prototypage. Le prototypage est l'art de tester itérativement une hypothèse en essayant de l'invalider. On veut que son prototype soit partiellement faux, parce que si le prototype valide tout à 100 %, nous donne toujours raison, c'est sans doute qu'on a construit le mauvais prototype.

Le travail le plus difficile n'a jamais été de dessiner des interfaces ou d'écrire du code. La vraie difficulté a toujours été de décider ce qui mérite d'être construit. Le risque n'est plus que les idées ne puissent pas être mises en œuvre. Le risque, désormais, c'est que trop d'idées puissent l'être sans qu'il y ait suffisamment de clarté sur le problème qu'elles sont censées résoudre.

L'IA ne tue pas le design

AI-augmented design : le produit comme prototype continu

Utiliser l'IA pour sauter directement à la production finale plutôt que pour itérer plus profondément est une impasse. La demande initiale, le problème lui-même sont, plus souvent qu'on ne le croit, faux, ou pour le moins porteur de multiples a-priori, d'inconnues-inconnues et de certitudes erronées. Le design augmenté par l'IA, ce n'est pas « faire des produits finis plus vite ». C'est faire de chaque produit un prototype continu, comme le font depuis des années les géants du web (Google est un prototype qui n'en finit pas, depuis 30 ans)

Et donc « vibe-coder sans approche design » ne mènera jamais à un produit. Coder — ou prompter — c'est une petite part du problème. Si l'IA ne sert qu'à exécuter plus vite des demandes mal formulées, elle produit plus rapidement des produits ratés. La méthode du design (centrée usager, hypothèse-prototype-validation) reste indispensable. Elle devient même plus précieuse, parce que la friction d'exécution disparaît.

Inverser : fonction d'abord, interface après

C'est probablement le levier pédagogique le plus puissant — et le plus contre-intuitif pour les étudiants en design.

Voici l'habitude classique d'un étudiant en design d'interaction : dessiner une interface fictive, puis se soucier (ou non) de savoir si ça pourrait marcher techniquement.

Et voici l'inversion à imposer dans l'atelier IA : on commence par construire un prototype fonctionnel dans Esquisse — donc en allant directement à la mécanique du système IA — et ensuite seulement on maquette une interface dédiée.

L'inversion la plus utile à imposer aux étudiants en design.

Pourquoi c'est pédagogique : ça force l'étudiant à confronter la réalité de l'IA — ce qui marche, ce qui plafonne, ce qui demande des stratégies — avant de s'enfermer dans une maquette qui suppose des miracles. Le prototype fonctionnel discipline la maquette ; la maquette en aval valorise le prototype.

L'ordre d'atelier qui fonctionne : (1) on teste que ça marche avec Esquisse ; (2) on améliore le flux pour stabiliser les résultats par itération ; (3) on affine l'UX dans Esquisse d'abord et on fait tester son app à un autre étudiant ; (4) enfin seulement, on maquette une interface custom dans Figma.

Variations contre entonnoir : deux modes à enseigner

Les designers ont deux modes de travail : diverger (générer des variations) et converger (réduire vers une décision). L'IA renforce les deux, mais différemment.

Faire travailler explicitement sur ces deux modes — par exemple, demander 15 variations d'un concept, puis demander de creuser une seule jusqu'à sa version finale — installe un vocabulaire de travail réutilisable bien au-delà de l'atelier.

Augmentation, pas délégation

Le mot-clé, à répéter et à montrer pendant toute la formation.

• Augmenter : l'IA prolonge, accélère, démultiplie ce que fait déjà l'étudiant.
• Déléguer : l'IA fait à la place de l'étudiant, qui devient spectateur de son propre métier.

Une formation IA réussie pour des créatifs est une formation qui installe l'augmentation comme habitus, et qui désinstalle le réflexe de la délégation. C'est aussi l'antidote le plus efficace à la peur d'être remplacé : si l'étudiant vit l'IA comme un démultiplicateur de ses propres décisions, il ne la vit pas comme un concurrent.

Le designer comme chef d'orchestre

Une image qui marche bien auprès des étudiants en direction artistique et en branding : le designer dans le monde post-IA n'est plus celui qui exécute la production visuelle, mais celui qui orchestre — direction artistique photographique, direction artistique graphique, brand book, stratégie de marque. Garant de la cohérence entre ce qu'on dit et ce qu'on fait.

L'IA s'insère dans la chaîne d'arbitrage, pas dans l'exécution. C'est un rôle qui demande plus de jugement, pas moins. La formation doit le rendre désirable.

Valoriser le travail de préparation

Un retour qui revient chez la quasi-totalité des designers formés : « Avec Esquisse, j'ai enfin quelque chose qui valorise mon travail avec l'IA, parce qu'on voit le travail de préparation. »

Travailler avec l'IA, ce n'est pas se cacher derrière un prompt magique. C'est concevoir une architecture, des contraintes, des paramètres, des contrôles. Cela se montre. Un designer qui peut montrer son app — sa structure, ses blocs, son raisonnement — peut revendiquer son travail dans une présentation client, un portfolio, un entretien d'embauche. Tout le contraire de la honte du « je l'ai fait avec ChatGPT » qui hante encore les ateliers.

Ça démystifie le sujet. La pédagogie pour faire passer des concepts complexes était bluffante. Acculturer nos métiers est un enjeu clé pour moi.

Catherine — Directrice de domaine