UX de Perplexity : comment rendre l’IA domptable ?

UX de Perplexity : comment rendre l’IA domptable ?

Cet article analyse l’interface et l’UX de Perplexity, un moteur de recherche utilisant une IA de type LLM.

Points abordés :

• Comment Perplexity essaie d’améliorer l’interface de chatGPT ?
• Quels enseignements en tirer ?

L’UX de Perplexity : une tentative de pallier aux erreurs de chatGPT

Perplexity, vous ne connaissez pas ? C’est le nouveau moteur de recherche d’informations à la mode. Plus de 145 millions de visites en 2023, levée de fond de 100 millions de dollars, Bref, ce petit nouveau n’est pas un petit joueur. Et il est bien décidé à changer le game, comme on dit.

L’UX de Perplexity occupe un point central dans la stratégie de l’entreprise

Lors d’une passionnante interview avec son head of design, Henry Modisett (en anglais), on y apprend notamment comment l’UX occupe une place centrale dans la stratégie de Perplexity et comment un profond et permanent travail de test&learn lui permet de rendre apprivoisable l’IA pour une majorité d’utilisateurs.

Le prompt n’est pas l’ultime solution d’Interface Homme/machine

👉 Première chose à retenir de cette interview : Non, le prompt n’est pas la solution ultime aux interfaces. Bien au contraire ! Henry Modisett lui reproche sa complexité, car, en réalité, la plupart des utilisateurs sont incapables de s’en sortir avec des instructions aussi compliquées, auxquelles ils préfèrent les suite de mots clés et les boutons….

Alors, on s’est dit que ça serait intéressant de regarder un peu le travail accompli par Matthew et son équipe et d’en tirer quelques conclusions fructueuses.

L’UX de Perplexity : une interface familière qui permet aux utilisateurs de retrouver leurs marques

Ce n’est pas une surprise, Perplexity s’adapte aux standards du moment, et son interface est loin de dénoter avec celle de chatGPT. Globalement, on y retrouve la même organisation de page.

Ce n’est pas un hasard, ou un simple plagiat. ChatGPT a déjà eu tellement d’utilisateurs que proposer une interface qui leur est familière ne pourra que faciliter leur prise en main.

👉 Toujours utiliser les habitudes existantes des utilisateurs cibles.

Des nouvelles fonctionnalités pour améliorer l’UX

La différence, on le voit, est dans l’adjonction de fonctionnalités dans le champ de saisie.

• Des boutons de raccourcis, à la fois pour lancer une recherche, à la fois pour inciter les utilisateurs à taper des mots clés de recherche, comme dans Google
• Des boutons “mystérieux” : Focus, Attach et Copilot. Mais qu’allons-nous bien pouvoir en faire ?
• Un menu principal qui ajoute quelques fonctions par rapport à chatGPT : Library et Explore. Là aussi, qu’allons-nous bien pouvoir en faire ?

Quelques passages au-dessus des boutons avec la souris nous révèlent leurs fonctions.

Ce n’est pas forcément explicite… mais on sent qu’un effort a été fait pour expliquer l’interfaces aux utilisateurs. Toujours est-il que pour comprendre ces fonctions, il va certainement falloir les utiliser. C’est une chose que beaucoup de gens renâclent à faire, car ils n’aiment pas perdre leur temps à “essayer” une interface.

Un wording plus clair aurait sans doute été plus approprié.

Les choses se précisent effectivement en cliquant sur les boutons. Le bouton “Focus” sert donc effectivement à concentrer la recherche sur un domaine spécifique.

Quand à Copilot, ça n’est toujours pas plus clair.

Mais dès qu’on lance une recherche, les choses deviennent plus intéressantes et on comprend mieux l’axe de différenciation d’avec un chatGPT.

L’UX de Perplexity cherche à augmenter l’engagement

Alors que ce dernier laisse l’utilisateur dans un dialogue sans réassurance par rapport à la qualité des contenus, sans aide pour aller plus loin, Perplexity aide l’utilisateur à aller plus loin, à explorer le Web avec d’autres questions, des liens, des nouvelles recherches.

Et c’est là qu’on voit comment on peut vraiment transformer l’UX des moteurs de recherche basés sur l’IA, en y adjoignant, comme l’a fait Google en son temps, des raccourcis qui enrichissent le savoir.

Comme dans chatGPT, la réponse à une question s’écrit au fur et à mesure.

C’est amusant et sympathique, mais il y a fort à parier que cet affichage progressif finira par disparaître, car il fait perdre beaucoup de temps à l’utilisateur.

Ensuite, c’est qu’on voit comment Perplexity va finir par valoriser des liens et les rendre payants (ils ne le sont pas pour l’instant). D’où les 4 petits blocs qui apparaissent en haut du texte, comme des liens de raccourcis.

Ici, ils sont très mal contextualisé. Citoofrance que nous ne connaissons pas, apparait en premier, et le choix des autres articles semble avoir été fait au hasard ou sur des critères qui nous échappent pour l’instant.

On aime bien les petits logos qui illustrent et guident l’utilisateur sur ces blocs.

La fonction Copilot reste toujours aussi mystérieuse… et à ce stade, on a toujours du mal à en comprendre l’utilité… d’autant qu’on peut parfaitement s’en passer…

Beaucoup de choses rappellent l’UX de Google.com

En bas de page, sans réelle surprise, on trouve des questions aditionnelles… ça rappelle furieusement Google.

L’intérêt ici est qu’elles sont, cette fois, parfaitement pertinentes et aident vraiment à approfondir la recherche en cours. L’Ui est parfaitement conventionnelle et permettra à n’importe quel utilisateur de ne pas perdre ses petits.

A gauche du résultat de recherche, on a une petite entorse à la recherche classique de Google, puisqu’on retrouve des liens qui permettent de chercher dans les vidéos et les images du Web. C’est finalement la même chose que Google, mais présenté de manière différente. (Et surtout, on imagine que ça permet de limiter les requêtes sur Perplexity dont l’algorithme semble particulièrement lent).

L’originalité, qu’on n’a pas encore sur Google, c’est le Generate Image qui rappelle Midjourney ou Dall-E. Malheureusement, c’est une fonctionnalité payante et on n’a pas pu l’utiliser.

Très intéressant : la monétisation de l’UX

C’est amusant de voir que les fonctionnalités qui apportent de l’innovation par rapport à chatGPT sont payantes.

Comme, par exemple, la Library, qui n’est ni plus ni moins qu’un système de classement des requêtes effectuées par l’utilisateur.

Et dire que c’est utile n’est pas qu’un petite affirmation. C’est une des plaies de chatGPT, dont l’interface, à ce sujet, est en dessous de tout.

Ici, Perplexity tente de résoudre la question de l’accessibilité à l’information déjà cherchée. La librairie permet donc de retrouver ses requêtes et de les classer. Cela peut paraître fort utile de le faire aujourd’hui dans un contexte de lancement de l’application, mais qu’en sera-t-il lorsque chaque utilisateur aura fait plusieurs milliers de requêtes ?

Cette fonction s’avèrera parfaitement inutile. Ou en tout cas peu efficace comparé au système de suggestion de mots clés de Google, beaucoup plus simple, intuitif et puissant.

Enseignement principal de l’UX de Perplexity : il vaut mieux recomposer que réinventer

C’est intéressant de voir comment un challenger tente de concilier le meilleur de google et de chatGPT dans une tentative de rendre l’UX des bots de chats plus conviviales et surtout plus accessibles à l’utilisateur “normal”, monsieur ou madame tout le monde, loin des écrans, comme peuvent l’être les professionnels du web.

L’interface semble être encore à mi-chemin entre un ancien et un nouveau modèle. Nul doute qu’elle évoluera encore beaucoup dans les mois à venir.

Que peut-on en retirer comme leçon ?

➡️ Que, comme souvent, il est dangereux de s’éloigner des modèles existants et qu’il faut toujours essayer dans une application innovante de faire retrouver leur chemin aux utilisateurs en utilisant les patterns UX qui existent déjà.

➡️ Être trop innovant, c’est prendre le risque d’être rejeté. Incompris. Pas utilisé.

➡️ L’interface de Perplexity n’a rien de franchement innovant, mais on voit bien comment elle est un assemblage de patterns dominants dans l’objectif de créer une expérience acceptable d’utilisation des prompts.

Il faudra donc suivre de près ce que fait Perplexity pour voir comment les modèles de LLM sous forme de chat vont transformer l’UX des moteurs de recherche, comme l’a souvent tenté Google.