Formulaire de contact
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Nous vous répondrons le plus rapidement possible.
Formulaire de contact
Nous vous répondrons le plus rapidement possible.
.png)
Décrypter les biais cognitifs est essentiel en UX Design. Dans cet article, nous explorons leur impact sur la conception des produits numériques et la phase d’UX Research. En révélant les pièges potentiels, nous soulignons l'importance de les dépasser pour garantir une expérience utilisateur authentique.
Un biais cognitif est un schéma de pensée rapide qui influence la manière dont nous traitons les informations et prenons des décisions. Cela peut être provoqué par de nombreux facteurs tels que nos habitudes, nos expériences personnelles, nos émotions et nos préjugés.
En d'autres termes, ce sont des raccourcis mentaux que notre cerveau prend pour simplifier le processus de traitement des informations. Bien qu’ils puissent être utiles dans certaines situations en nous aidant à traiter rapidement les informations et à prendre des décisions, ils se produisent généralement de manière inconsciente et peuvent entraîner des erreurs d'interprétation et de jugement, en particulier dans des situations d'urgence ou de surcharge cognitive.
Il existe une multitude de biais cognitifs, dont environ 200 ont été répertoriés. Parmi eux, on trouve des biais de jugement, des biais d’attention, des biais mnésiques et des biais sensori-moteurs. Ils ne se limitent pas à un domaine spécifique, mais se manifestent dans de nombreux secteurs et aspects de la vie quotidienne, y compris dans le domaine du design.
Il est important de souligner que tous les individus, y compris les UX Designers, sont sujets aux biais cognitifs. C'est pourquoi une prise de conscience constante de ces biais est nécessaire pour minimiser leur impact sur le processus de conception et de recherche en UX Design.
Dans le contexte du design et de l'expérience utilisateur, la compréhension des biais cognitifs est ainsi essentielle. En effet, les biais cognitifs peuvent avoir un impact significatif sur l'expérience utilisateur car ils peuvent influencer les décisions des utilisateurs, leurs comportements ou encore leur perception d’un produit ou d’une marque.
Par exemple, le biais de confirmation influence la perception des utilisateurs en les incitant à rechercher, interpréter et rappeler sélectivement les informations qui confirment leurs croyances existantes ou leurs attentes. Si un utilisateur a une opinion positive à l'égard d'une marque, il peut être plus enclin à remarquer et à se souvenir des avis positifs concernant cette marque, tout en ignorant ou en minimisant les avis négatifs, ce qui renforce sa perception positive de la marque.
Du point de vue du designer, être conscient de leur influence est crucial. Cela nous permet de les identifier, les éviter ou atténuer leur impact pour garantir des résultats fiables et représentatifs lors de notre user research contribuant ainsi à une conception UX plus centrée sur les besoins réels des utilisateurs.
Par exemple, ce même biais de confirmation peut conduire le designer, lors de la collecte et de l'analyse des données en UX Research, à interpréter sélectivement les données pour confirmer ses hypothèses préexistantes. Tandis que le biais d'ancrage peut influencer la manière dont les questions sont formulées lors des entretiens, orientant ainsi les réponses des participants. Ces biais peuvent fausser la perception des utilisateurs, entraînant des décisions de conception basées sur des informations incomplètes ou déformées, ce qui compromet donc l'efficacité et la pertinence des solutions proposées.
Si vous êtes intéressés par l’UX Research, découvrez notre article Méthodes et questions pour améliorer la collecte des insights
Ce biais se produit lorsque l’UX Researcher accorde plus d'importance aux informations qui confirment ses hypothèses préexistantes plutôt qu'à celles qui les contredisent. Il nous incite à valider nos convictions et à interpréter sélectivement les données en fonction de nos attentes.
Par exemple, lors d’une étude pour évaluer l'efficacité d'une nouvelle fonctionnalité sur une application mobile, si le designer est convaincu qu’une fonctionnalité améliorera l'expérience utilisateur, il pourrait involontairement interpréter sélectivement les commentaires des utilisateurs pour confirmer ses convictions préexistantes. Cela pourrait le conduire à négliger ou minimiser les retours négatifs.
Lors de la recherche utilisateur, l’UX Researcher doit éviter de formuler des questions qui incitent l’utilisateur à donner une réponse qui s’aligne sur ses attentes, plutôt que sur ses réels besoins. Plutôt que de formuler des questions qui suggèrent une réponse spécifique ou qui orientent les participants vers une réponse préétablie, l'UX Researcher peut adopter une approche ouverte et neutre dans la formulation des questions et des relances. Cela permet aux participants de partager leurs opinions et leurs expériences de manière libre et non influencée, réduisant ainsi le risque de biais de confirmation dans la collecte des données. Une autre technique consiste à faire conduire les tests par un autre designer (ou researcher) de l’équipe.
Ce biais se produit lorsque l’UX Researcher accorde plus d'importance aux informations qui lui sont facilement accessibles ou qui sont plus récentes dans sa mémoire. Il nous incite à privilégier les données récentes ou les témoignages faciles à se rappeler lors de la prise de décision.
Par exemple, lors de la collecte de données sur les habitudes d'utilisation d'une application, l’UX Researcher peut accorder plus de poids aux témoignages d'utilisateurs récents plutôt qu'à ceux d'utilisateurs plus anciens mais toujours pertinents.
Pour éviter de se fier uniquement aux témoignages d'utilisateurs les plus récents, l’UX researcher doit s’efforcer d’obtenir des données de différentes sources et prendre en compte les données historiques pour obtenir une vision équilibrée. Il est important de documenter régulièrement, remettre en question son propre avis et ses perceptions en adoptant une approche critique vis-à-vis des données disponibles. Maintenir un outil de collecte comme un research repository qui centralise de manière neutre toutes les informations récoltées au cours des précédentes études et permet d’accéder rapidement aux sources de données utilisées, peut aider à maintenir la transparence et l’objectivité.
Cet effet se produit lorsque l'impression globale d'une personne sur quelque chose influence sa perception des détails spécifiques. Il s’agit d’un biais de jugement, une interprétation et une perception sélective d'informations allant dans le sens d'une première impression.
Par exemple, lors d’une étude sur application mobile, les participants sont invités à évaluer différents aspects de l'application, tels que la convivialité, la navigation et les fonctionnalités. Les réponses des participants peuvent être fortement influencées par leur première impression générale de l'application ou de la marque. S’ils ont une impression positive dès le départ, ou une image positive de la marque, ils sont plus susceptibles de noter positivement tous les autres aspects de l'application, même si elle présente des problématiques objectives qui contredisent son impression globale déjà constituée et inversement.
Pour éviter cet effet, l’UX Researcher doit encourager les participants à évaluer chaque fonctionnalité ou aspect de manière indépendante, sans laisser leur impression globale de l'application influencer leur jugement. Poser des questions qui se concentrent sur les aspects individuels comme par exemple, demander de noter la convivialité d’une page, l'utilisabilité d’une fonctionnalité, peut aider le participant à évaluer un élément défini plutôt que de se baser sur leur opinion globale.
Ce biais survient lorsque les utilisateurs évaluent un produit ou un service dans un contexte spécifique qui n'est pas représentatif de leur utilisation réelle. Lors de l'observation des utilisateurs dans un environnement contrôlé en laboratoire, l’UX Researcher peut négliger les facteurs externes de l'utilisation réelle de l'application dans des conditions de la vie quotidienne. Cela peut entraîner une interprétation biaisée des comportements des utilisateurs et des performances de l'interface.
Par exemple, si un utilisateur teste une application de sport dans une salle de test plutôt que dans une salle de sport, son évaluation de l'application sera influencée et limitée par le contexte de test, ce qui peut fausser les résultats de l'étude.
Dans la mesure du possible, l’UX Researcher doit recréer des environnements réalistes, les conditions dans lesquelles les utilisateurs interagiront avec le produit ou le service afin de garantir des résultats pertinents. Si ce n’est pas possible, il doit mettre l’utilisateur au plus proche du réel et interpréter les données en fonction du contexte dans lequel elles ont été recueillies, en tenant compte d'autres contextes potentiels d’usage. L’UX researcher doit étudier rigoureusement les différents contextes d’usage du produit, et identifier les éléments qui influencent les décisions de l’utilisateur pour les prendre en compte lors de l’étude, l’analyse et la conception.
Une autre approche pour limiter ce biais serait de mixer la nature des tests; si on reprend l’exemple de la salle de sport, l’utilisabilité de l’application peut être évaluée dans un test classique alors que l’utilité peut être évaluée en guérilla testing afin de se rapprocher au plus proche du contexte d’usage.
Ce biais se produit lorsque les individus ont tendance à préférer maintenir une situation plutôt que de prendre une décision qui pourrait entraîner un changement, même si cette décision pourrait être meilleure. Ce biais comportemental peut entraîner une résistance au changement et limiter l'innovation dans la conception des produits.
Par exemple, vous êtes sur le point d’introduire une nouvelle fonctionnalité de recommandation de produits personnalisée sur votre application. Les utilisateurs étant habitués à la fonctionnalité actuelle de recherche de produits par catégories, ils pourraient être, au premier abord, réticents à adopter cette nouvelle fonctionnalité. Les utilisateurs peuvent avoir une préférence pour les fonctionnalités existantes simplement parce qu'elles sont familières, même si de nouvelles fonctionnalités pourraient améliorer leur expérience utilisateur.
Il est essentiel de comprendre ce biais pour encourager les utilisateurs à explorer les options disponibles et les avantages de ces changements. L’UX Researcher peut mettre en évidence les bénéfices de ces modifications et comment cela peut améliorer leur expérience utilisateur et résoudre les problèmes existants.
L’implication des utilisateurs dans le processus de conception dès le début est également primordiale car cela permet de recueillir leurs commentaires et leurs réactions pour comprendre leurs préférences et leurs préoccupations afin de les accompagner au mieux, proposer des ressources de formation ou supports (onboarding, tutoriels interactifs, des guides d'utilisation…) pour les aider à s'adapter aux changements de manière progressive.
Les exemples que nous avons évoqués ne représentent qu'une infime petite partie d'une liste beaucoup plus importante de biais cognitifs, qui touchent tout le monde et dans différents contextes. Ces schémas de pensée rapides peuvent affecter la manière dont nous interprétons les données, prenons des décisions de conception et comprenons les besoins réels des utilisateurs. La prise de conscience des biais cognitifs et de leur influence sur l’UX Design et la recherche utilisateur est donc essentielle pour garantir des résultats fiables et représentatifs.
Abonne toi à notre newsletter pour recevoir l’essentiel de l’actualité Design toutes les deux semaines dans ta boîte mail !
.png)
