Contexte
Le RéunioKit est un outil créé pour aider des agents à organiser et animer des ateliers d’intelligence collective. En fonction des critères choisis (durée, nombre de participants...), l’algorithme propose des méthodes adaptées et crée un déroulé de l’atelier.
Le Laboratoire de Transformations, dont je fais partie, est missionné pour la création de maquettes à partir d’un wireframe donné par le client (Mission Innovation), et le développement d’une première version. Je ne participe pas à la création des maquettes, occupé par un autre projet, mais par la suite je prends en main seul la partie recherche utilisateur.
Conception d’entretiens et tests utilisateurs
On me donne accès à un panel des premières cibles de l’outil, des agents qui ont déjà fait de la facilitation. Il n’y a pas eu de recherche produite avant donc double objectif : mieux comprendre les usages pour être sûr que le produit répond à des besoins réels, et vérifier l’utilisabilité de l’interface à un niveau plus fonctionnel. J’interviens avant le lancement du produit, il n’y a donc pas de données disponibles mais une application fluide qui répond à un réel besoin permettra de renforcer l’adoption à son lancement.
Pour ça j’écris un protocole de test modéré, et un guide d’entretien semi directif, une pierre deux coups au sein de la même séance que j’essaye de garder brève.
Je cherche à évaluer :
Déroulé des entretiens/tests
Introduction
Présentation, formulaire de consentement
J’interviewe la personne qui va utiliser le site
Usages actuels, questions générales sur les tâches à réaliser pour mettre en place un atelier
Test modéré en distanciel
Utilisation dans un cas réel de création d’atelier quand c’est possible. Pas de liste de tâches, j’observe uniquement comment ils utilisent l’outil pour parvenir à leur objectif. Pas d’intervention de ma part sauf gros blocage. Méthode think aloud pour comprendre chaque action. Enregistrement audio de la session.
Questions autour du test utilisateur
Je reviens sur des incompréhensions, j’essaye de comprendre leurs actions, questions complémentaires
Conclusion
La suite, comment vont être utilisés les entretiens, remerciements
Analyse des données en Atomic Research
J’avais besoin de traiter rapidement des données de natures différentes et de pouvoir les trier facilement. Pour ça j’ai utilisé l’Atomic Research qui décompose la recherche à partir de “faits” qui peuvent provenir de différentes phases de recherche.
1. Faits : je retranscris les données
Les verbatims de mes entretiens, les actions sur l’application pendant les tests, le think aloud. Ces informations ne sont pas biaisées et pourront servir pour de prochaines recherches. J’ai mis en place un système réutilisable pour faire de l’Atomic Research de manière visuelle, avec des composants facilement utilisables grâce au Component Properties de Figma.
2. Insights : je regroupe les faits
J’ai ensuite trié les données dans plusieurs groupes d’affinité, qui sont nommés avec mon interprétation des faits. Cela fait apparaître des problèmes rencontrés pendant la recherche de manière claire et justifiée.
3. Recommandations
Pour chaque insight, je propose une ou plusieurs solutions. J’ai présenté ces recherches en réunion avec le commanditaire et l’équipe produit, leur aspect visuel et justifié par de la donnée lisible m’a permis d’être compris et de convaincre facilement.
Nous avons ensemble priorisé les améliorations de l’application avec une matrice impact/effort, un outil visuel que je trouvais adapté pour prévoir rapidement et en groupe les prochaines étapes.
Zoom sur un exemple précis
Zoom sur un exemple précis
Bouton de feedback
En prévision du lancement de l’application je rajoute également dans l’interface un élément que j’avais mis en place sur le projet Index pour le Ministère.
Les tests utilisateurs sont limités car ils ne prennent pas en compte une utilisation quotidienne et plus vaste. Une solution complémentaire que j’ai donc mise en place : un bouton “Noter une frustration” qui permet d’envoyer un feedback très facilement, assez visible dans l’interface. Il servira sur le long terme pour corriger des problèmes d’expérience utilisateur.
Bonus : audit d’accessibilité des maquettes
Etant formé sur l’accessibilité, j’ai aussi audité les maquettes réalisées pour ce projet, qui ont été modifiées par la suite. Quelques exemples de recommandations :
