23 juil. 2025·8 min
Le playbook orienté consommateur de Mustafa Suleyman pour les produits IA
Un playbook pratique et centré sur le consommateur inspiré des idées publiques de Mustafa Suleyman : confiance, UX, sécurité, itération et adoption réelle.
Un playbook pratique et centré sur le consommateur inspiré des idées publiques de Mustafa Suleyman : confiance, UX, sécurité, itération et adoption réelle.
Mustafa Suleyman est souvent cité dans les cercles produit IA parce qu’il a passé des années à réfléchir à ce qui rend l’IA utilisable (et acceptable) pour des gens ordinaires — pas seulement impressionnante en laboratoire. Dans ses interventions publiques, interviews et écrits, il revient toujours à une idée simple : les produits grand public gagnent quand ils s’intègrent à la vraie vie.
« IA orientée consommateur » signifie que vous partez de la personne, pas du modèle.
Au lieu de demander « Que peut faire cette technologie ? », vous demandez :
Un produit orienté consommateur traite l’IA comme une expérience de service — claire, rapide et prévisible — pas comme une démo technique que l’utilisateur doit apprendre à manipuler.
Cet article n’est pas fondé sur des informations internes ou des conversations privées. C’est une synthèse pratique des leçons tirées des positions publiques de Suleyman et des tendances générales auxquelles elles s’alignent dans la construction de produits grand public.
Vous trouverez des principes qui se traduisent en choix quotidiens : onboarding, ton du texte d’interface, gestion des erreurs, paramètres de confidentialité par défaut, et comment communiquer les limites.
Si vous concevez (ou commercialisez) un produit IA pour des utilisateurs quotidiens, ceci est pour vous :
L’objectif : livrer une IA que les gens comprennent, en laquelle ils ont confiance et qu’ils choisissent — parce qu’elle fonctionne vraiment pour eux.
Un produit IA orienté consommateur commence par une frustration quotidienne, pas par une capacité impressionnante. L’étoile polaire de Suleyman est simple : si une personne ne peut pas expliquer pourquoi elle l’utiliserait, le modèle ne compte pas encore. Votre première tâche est de décrire le problème humain en langage clair — et de prouver qu’il est suffisamment fréquent et douloureux pour mériter une place dans la routine de quelqu’un.
Au lieu de demander « Que peut faire ce modèle ? », demandez « Quel est le moment où quelqu’un se dit : j’aimerais que ce soit plus simple ? »
De bons points de départ sont les tâches répétitives, à forte anxiété (mais faible risque), ou confuses parce que les gens ne savent pas quoi faire ensuite.
Pour la v1, choisissez un unique job-to-be-done. Pas « m’aider dans la vie », mais quelque chose comme : « m’aider à rédiger un message poli et clair quand je suis stressé », ou « m’aider à comparer deux options et expliquer les compromis ». Un job resserré vous aide à concevoir prompts, garde-fous et critères de succès sans dériver vers un buffet de fonctionnalités.
Écrivez une promesse de valeur en une phrase qu’un non-expert comprend :
“En moins d’une minute, cela vous aide à ___ pour que vous puissiez ___.”
Puis listez trois métriques de résultat qui reflètent une vraie valeur consommateur (pas des téléchargements ou des impressions) :
Si vous ne pouvez pas écrire la promesse et les métriques, vous êtes encore en mode démo — pas en mode produit.
Si quelqu’un ne tire pas de valeur de votre produit IA dans les 30 premières secondes, il supposera qu’il est compliqué, peu fiable ou « pas pour moi ». Une bonne expérience grand public paraît utile, prévisible et calme — comme si le produit faisait le travail, pas l’utilisateur qui doit apprendre un nouveau système.
Une première interaction réussie a trois traits :
Les consommateurs ne veulent pas configurer une IA — ils veulent qu’elle démarre. Utilisez un point d’entrée évident (une seule zone de saisie ou un seul bouton “Démarrer”), et des valeurs par défaut qui conviennent à la plupart des gens.
Au lieu d’offrir dix modes, proposez deux :
Vous pouvez dévoiler les options avancées plus tard, une fois la confiance gagnée.
Les gens vont s’interrompre, revenir des heures plus tard. Facilitez la reprise :
Ne comptez pas sur les utilisateurs pour inventer des prompts. Après chaque réponse, proposez 2–3 étapes suivantes claires via suggestions, boutons ou réponses rapides (ex. « Raccourcir », « Ajouter des exemples », « Transformer en message »). La meilleure UX d’IA guide sans contrôler — le progrès reste souvent à une touche.
La confiance ne se gagne pas en disant qu’une IA est « intelligente ». Elle se gagne quand les gens comprennent ce qui se passe, se sentent en contrôle et peuvent récupérer rapidement quand le système se trompe.
Évitez les promesses vagues comme « répond à tout ». Décrivez les capacités en langage courant : ce pour quoi l’assistant est bon, ce avec quoi il a du mal, et quand il peut refuser. Cela réduit la frustration et l’usage excessif risqué.
Quand l’IA donne un conseil, un résumé ou une recommandation, ajoutez des affordances « pourquoi » légères. Cela peut être :
Les utilisateurs n’ont pas besoin d’un essai — juste assez pour vérifier la plausibilité de la sortie.
La confiance parfaite n’existe pas ; masquer l’incertitude tue la confiance. Utilisez des indices clairs comme « Je ne suis pas entièrement sûr », « C’est ma meilleure estimation », ou un indicateur de confiance pour les catégories à enjeux élevés (santé, finance, juridique). Quand vous êtes incertain, proposez proactivement des étapes plus sûres : « Voulez-vous que je pose une question de suivi ? »
La confiance grandit quand les utilisateurs peuvent corriger sans batailler avec le produit :
Quand l’IA apprend des corrections, dites-le explicitement — et laissez l’utilisateur réinitialiser ou se désinscrire.
La confidentialité n’est pas un problème de page de paramètres — c’est un problème d’expérience. Si votre produit IA demande aux gens de lire une politique, trouver des boutons et décoder du jargon avant de se sentir en sécurité, vous avez déjà ajouté une friction à l’adoption.
Commencez par ne collecter que ce dont vous avez réellement besoin pour délivrer de la valeur, et dites-le en clair au moment où vous le demandez :
Si vous pouvez offrir la fonctionnalité sans stocker de données personnelles sur le long terme, faites-en le réglage par défaut. La « personnalisation optionnelle » doit être vraiment optionnelle.
Un bon contrôle de la confidentialité est facile à trouver, à comprendre et réversible :
Ne cachez pas la suppression derrière des tickets support. Un utilisateur doit pouvoir exporter et supprimer ses données en quelques taps — idéalement depuis le même endroit où il gère son compte. Si vous devez conserver certains enregistrements (ex : facturation), expliquez ce qui reste et pourquoi.
De nombreux produits IA grand public invitent des questions très personnelles. Reconnaissez cette réalité :
Une brève explication humaine — ce qui est stocké, ce qui ne l’est pas, qui y a accès et combien de temps c’est conservé — fait plus que n’importe quelle longue politique. Liez vers des détails approfondis pour ceux qui le souhaitent (ex. /privacy), mais faites en sorte que l’expérience par défaut soit suffisamment explicite.
Si un produit IA ne reste pas sûr dans un usage quotidien, peu importe qu’il soit brillant en démo. Pour les produits grand public, la sécurité est l’expérience : l’utilisateur vous confie des décisions, des émotions, et parfois des moments vulnérables.
Définissez les principaux risques pour votre cas d’usage spécifique, pas des peurs IA génériques. Catégories communes :
Rédigez-les comme des « lignes rouges » et des « zones grises ». Les lignes rouges déclenchent un refus. Les zones grises exigent des alternatives plus sûres ou des questions de clarification.
Les garde-fous ne doivent pas ressembler à un message d’erreur moralisateur. Utilisez des schémas de refus cohérents (« Je ne peux pas aider avec ça »), suivis d’une complétion sûre : proposez une direction plus sûre, des ressources ou des informations générales. Quand la situation peut être urgente ou sensible, ajoutez une option d’escalade vers de l’aide humaine (par ex. orienter vers des ressources officielles ou d’assistance en cas de crise).
Créez une boucle de revue simple pour prompts et sorties risqués : une file partagée, un court rubrics (préjudice, confiance, impact utilisateur), et une décision hebdomadaire sur les changements à effectuer. Le but est la rapidité avec responsabilité, pas la lourdeur bureaucratique.
Planifiez une surveillance des problèmes émergents : pics de refus, formulations de jailbreak répétées, sujets à haut risque et signalements utilisateurs. Traitez les nouveaux modes d’échec comme des bugs produit — triez, corrigez et communiquez clairement dans les notes de version ou votre /help center.
Les bonnes fonctionnalités IA échouent quand l’interaction paraît maladroite, lente ou imprévisible. Le « modèle » ici n’est pas seulement le LLM sous-jacent — c’est le contrat social : à quoi sert l’assistant, comment on lui parle et ce qu’on peut attendre de manière fiable.
Commencez par choisir chat, voix ou hybride selon le contexte du produit.
Le chat fonctionne bien quand les utilisateurs veulent scanner, éditer et copier. La voix brille quand les mains sont occupées (cuisine, conduite) ou lorsqu’accessibilité est une priorité. L’hybride peut être idéal, mais seulement si vous concevez des transitions claires (ex. entrée vocale + résumé lisible + boutons pour les étapes suivantes).
La plupart des consommateurs n’inventeront pas de super prompts. Donnez-leur de la structure :
Cela garde l’expérience rapide tout en restant flexible.
Par défaut, préférez le contexte court terme : souvenez-vous de ce qui sert dans la session en cours et réinitialisez proprement.
Si vous proposez une mémoire longue, rendez-la optionnelle et contrôlable. Laissez les utilisateurs voir ce qui est mémorisé, l’éditer et l’effacer. Si l’assistant utilise la mémoire, signalez-le (« J’utilise vos préférences enregistrées pour… »), afin que les résultats ne paraissent pas mystérieux.
Visez un niveau de lecture clair, supportez les lecteurs d’écran avec une structure sensée et incluez des sous-titres pour la voix. Pensez aussi aux états d’erreur : quand l’assistant ne peut pas aider, il doit le dire clairement et proposer une suite (une question plus courte, un bouton, ou un chemin vers le support humain).
L’adoption ne se produit pas parce qu’un produit IA est impressionnant — elle se produit quand quelqu’un ressent la valeur rapidement, avec un minimum d’effort, et sait quoi faire ensuite.
Commencez par écrire le chemin le plus court plausible de l’ouverture initiale au moment où l’utilisateur se dit « Ah, c’est utile ». Soyez précis sur ce que l’utilisateur voit, tape et reçoit.
Pour un assistant IA grand public, l’« aha » n’est rarement « il peut tout faire ». C’est généralement une victoire concrète : un message réécrit dans son ton, un plan pour ce soir, ou une photo expliquée simplement.
Tactique pratique : définissez votre objectif « time-to-value » (par ex. moins de 60 secondes) et concevez tout autour — écrans, permissions, appels modèles et textes.
Zappez la visite guidée. Orientez plutôt par une micro-tâche unique qui produit un bon résultat immédiatement.
Exemples de flux efficaces :
Cela enseigne les normes d’interaction (comment prompt, comment corriger, ce que le produit sait faire) sans faire lire des instructions.
Chaque étape supplémentaire avant la valeur est un point d’abandon.
Gardez l’inscription rapide et envisagez un mode invité pour permettre d’essayer le cœur de l’expérience avant de s’engager. Si vous monétisez, clarifiez les tarifs assez tôt pour éviter la surprise — tout en laissant d’abord atteindre le moment « aha ».
Surveillez aussi les frictions cachées : première réponse lente, demandes d’autorisation trop tôt, ou trop de données de profil exigées.
La meilleure réengagement n’est pas un flot de notifications ; c’est une raison de revenir.
Construisez des boucles légères liées à l’intention utilisateur :
Si vous utilisez des notifications, qu’elles soient prévisibles, faciles à contrôler et clairement liées à une valeur. Les utilisateurs doivent sentir que le produit respecte leur attention — pas qu’il la concurrence.
La vitesse n’est utile que si elle produit un apprentissage fiable. Une équipe orientée consommateur expédie tôt, mais d’une manière qui protège les utilisateurs, la marque et évite de transformer le produit en tas d’expériences inachevées.
Choisissez un workflow et construisez-le bout en bout, même petit. Par exemple : « Aidez-moi à rédiger une réponse polie à ce message » ou « Résumez cet article en trois points ». Évitez de livrer cinq « tours de magie IA » déconnectés. Une tranche fine vous force à résoudre les vrais problèmes produit — entrées, sorties, erreurs et récupération — sans vous cacher derrière des démos.
Si vous voulez passer vite de l’idée au prototype, un workflow vibe-coding peut aider — tant que vous appliquez la discipline orientée consommateur. Par exemple, Koder.ai permet aux équipes de transformer une spécification de chat en une vraie appli web (React + Go + PostgreSQL) avec le code source exportable, utile pour tester onboarding, flux de sécurité et time-to-value sans des semaines de scaffolding.
Utilisez des déploiements progressifs et des feature flags pour :
Cela maintient l’élan tout en rendant les échecs contenables. Ça aide aussi les équipes support et les boucles de retour client à rester exploitables.
L’IA échoue différemment selon les gens : accents, styles d’écriture, références culturelles, besoins d’accessibilité et comportements limites. Testez tôt avec des utilisateurs variés, et documentez où l’IA casse :
Ce journal d’échecs devient votre feuille de route, pas un cimetière de « problèmes connus ».
Fixez un rythme hebdomadaire ciblé sur les points de confusion majeurs : prompts peu clairs, sorties inconsistantes et erreurs répétées. Priorisez les corrections qui réduisent les tickets de support et les moments « je ne fais plus confiance ». Si vous ne pouvez pas expliquer une modification en une phrase, elle n’est probablement pas prête à être publiée.
Si vous construisez une IA orientée consommateur, vos métriques ne peuvent pas se limiter à des courbes d’engagement et un widget « pouce ». Les consommateurs ne se soucient pas de « l’utilisation » ; ils veulent que ça marche, que ça ne leur fasse pas perdre du temps et que ça ne les rende pas mal à l’aise.
Les boutons de feedback sont utiles mais bruyants. Une meilleure vue : l’utilisateur a-t-il terminé le job qu’il était venu faire ?
Suivez la qualité au-delà du pouce :
Ces métriques montrent où l’IA est « presque utile » mais coûte encore des efforts — souvent le chemin le plus rapide vers le churn.
La confiance est fragile et mesurable si vous regardez aux bons endroits.
Mesurez les signaux de confiance :
Quand la confiance baisse, la rétention suit généralement.
Les moyennes cachent la douleur. Segmentez par intention et type d’utilisateur (nouveau vs power users, tâches sensibles vs occasionnelles, langues différentes). L’IA peut être excellente pour le brainstorming et peu fiable pour le support client — ces cas ne doivent pas partager un seul score.
Définissez des seuils non négociables pour les échecs critiques (ex. incidents de sécurité, fuites de confidentialité, désinformation à haute gravité). Si un seuil est dépassé, mettez en pause le déploiement, enquêtez et corrigez — avant d’optimiser la croissance. Cette discipline protège la rétention parce qu’elle protège la confiance.
Le « meilleur » modèle n’est pas le plus gros — c’est celui qui délivre de façon fiable l’expérience attendue par vos clients. Partez des résultats utilisateurs (vitesse, précision, ton, confidentialité), puis remontez à l’architecture.
Construire quand l’expérience dépend d’une capacité unique que vous devez posséder (expertise domaine, données propriétaires, exigences strictes de confidentialité).
Acheter quand vous devez livrer vite avec une qualité et un support prévisibles.
S’associer quand la distribution, les données ou des outils de sécurité spécialisés vivent hors de votre équipe — surtout pour la modération, l’identité, les paiements ou les intégrations matérielles.
Les modèles évoluent. Traitez chaque mise à jour comme une release produit : faites des évaluations avant déploiement, comparez à une baseline stable et incluez des flows utilisateur réels (cas limites, sécurité, ton). Déployez graduellement, surveillez plaintes et rétention, et gardez une voie de rollback rapide.
Évitez de vous lier aux étrangetés d’un fournisseur. Utilisez une couche d’abstraction pour prompts, routage et journalisation afin de pouvoir changer de modèle, faire des A/B tests et ajouter des options on-device ou open-source sans réécrire le produit.
Si vous construisez sur une plateforme, le même principe s’applique : choisissez des outils qui préservent la portabilité. (Par exemple, Koder.ai supporte l’export de code source, ce qui aide les équipes à éviter d’être enfermées pendant qu’elles itèrent sur fournisseurs de modèles, couches de sécurité ou exigences d’hébergement.)
L’IA orientée consommateur vit ou meurt selon la gestion des attentes. Si les utilisateurs se sentent trompés — par une promesse tape-à-l’oeil, un bouton « magique » vague ou une limite cachée — ils perdent confiance dans tout le reste.
Évitez de sur-vendre dans les pubs, les descriptions d’app stores et l’onboarding. Décrivez le job qu’elle aide à faire et les conditions où ça marche le mieux.
Utilisez des noms de fonctionnalités clairs. « Mode intelligent » ou « AI Boost » ne disent rien ; ils rendent aussi difficile l’explication des variations de résultat.
Un schéma de nommage simple aide :
Les produits IA échouent de façons récurrentes : hallucinations, refus, réponses partielles, décalage de ton ou sensibilité inattendue. Traitez-les comme des scénarios produit, pas des cas marginaux.
Créez un centre d’aide qui montre exemples, limites et notes de sécurité — rédigé pour des gens normaux, pas des ingénieurs. Une bonne structure :
Publiez cela comme une page vivante (ex. /help/ai) et liez-la directement depuis l’onboarding.
Enfin, préparez des playbooks support : questions de triage rapides, explications standardisées qui n’accusent pas l’utilisateur, et règles d’escalade claires pour les signalements liés à la sécurité.
Une feuille de route orientée consommateur, c’est moins « plus d’IA » et plus bien faire trois choses : un job utilisateur clair, une expérience par défaut sûre et des boucles d’apprentissage rapides qui ne perturbent pas les gens.
Si vous avez besoin d’un moyen léger de partager les apprentissages, publiez de courtes notes internes (ou des mises à jour publiques) sur /blog pour que les clients voient le progrès et les limites.
Cela signifie que vous partez du job-to-be-done d’une personne ordinaire et concevez l’IA autour de cette expérience.
Plutôt que d’optimiser pour « ce que le modèle peut faire », vous optimisez pour :
Un v1 resserré évite l’empilement de fonctionnalités et permet de concevoir prompts, garde-fous et métriques de réussite.
Une manière simple de cadrer le v1 :
Utilisez une promesse en une phrase et des métriques centrées sur les résultats.
Essayez :
“En moins d’une minute, cela vous aide à ___ pour que vous puissiez ___.”
Puis suivez :
Concevez le premier lancement pour qu’un utilisateur obtienne un résultat utile avec un minimum de configuration.
Tactiques pratiques :
Les gens vont partir et revenir ; normalisez cela.
Incluez :
Gardez les sessions faciles à scanner pour que la reprise ne demande pas de réapprendre le contexte.
La confiance vient de la clarté, du contrôle et de la possibilité de récupérer.
Bonnes pratiques pour gagner la confiance :
Si le produit apprend des corrections, dites-le explicitement et rendez ça réversible.
Par défaut, collectez et conservez le moins possible.
Checklist d’implémentation :
Traitez la sécurité comme un comportement produit central, pas comme un ajout.
Commencez par définir vos échecs « les plus probables » :
Puis implémentez :
Fournissez de la structure sans forcer l’utilisateur à « apprendre à formuler des prompts ».
Options efficaces :
Cela réduit la charge cognitive tout en gardant la flexibilité.
Vendez le résultat et posez les limites tôt, pour éviter la déception.
Mesures pratiques :