Tu passes des heures à transcrire des tests utilisateurs, rédiger des briefs, consolider des feedbacks Figma et préparer les slides de sprint review. L'IA peut prendre en charge tout ça, pendant que tu te concentres sur les décisions de design qui comptent vraiment.
Tu enregistres 6 sessions Maze ou Lookback, tu retranscris, tu codes les verbatims dans un tableau Notion, tu identifies les patterns. C'est 4 heures de travail ingrat avant même d'avoir une seule insight actionnable.
Le PM te donne une user story Jira floue, tu demandes des précisions en Slack, il répond 2 jours plus tard avec une capture d'écran et un enregistrement Loom. À la fin tu synthétises toi-même les exigences dans un doc que personne ne lira entièrement.
Les commentaires arrivent dans Figma, dans Notion, par email, en réunion. Identifier ce qui est une demande réelle, ce qui est une préférence esthétique et ce qui contredit les guidelines, ça prend un temps fou et génère des incompréhensions.
Chaque sprint, tu prépares les mêmes types de docs : changelog de composants, rapport de recherche, résumé de sprint pour les stakeholders. La structure est toujours la même, mais tu la reconstruis à la main à chaque fois.
Tu envoies tes enregistrements ou transcriptions. Un agent IA extrait les verbatims, les catégorise par thème (navigation, compréhension, friction, plaisir d'usage), note la fréquence de chaque problème et génère un rapport prêt à partager avec ton PM.
Chaque nouvelle user story Jira ou demande Slack déclenche un workflow qui reformule le besoin en brief design structuré : contexte, utilisateur cible, contraintes, critères de succès, et les questions à clarifier avant de commencer.
Les commentaires Figma, les retours email et les notes de réunion sont centralisés et triés automatiquement. L'agent distingue les demandes fonctionnelles, les retours d'usage et les préférences subjectives, puis les priorise selon ton système de design.
À chaque mise à jour de ta bibliothèque Figma, un workflow documente automatiquement les changements : quel composant, quelle variante, quelle raison de la modification, quel ticket associé. Plus de documentation oubliée.
Le vendredi soir, tu n'as plus à reconstruire les slides stakeholders. Un agent collecte les tickets fermés, les décisions de design prises, les maquettes livrées et rédige un résumé structuré dans le format de ton choix (Notion, Google Slides, Confluence).
Un workflow surveille les blogs de design (Nielsen Norman, Baymard, les changelogs produit de tes concurrents) et te livre chaque semaine une synthèse ciblée sur tes problématiques en cours, pas un digest générique.
On cartographie ensemble où tu passes ton temps en dehors du design pur : quelles tâches récurrentes, quels outils tu utilises déjà (Figma, Notion, Jira, Slack), quels livrables tu produis chaque sprint. On identifie les 2-3 automations qui vont avoir le plus d'impact immédiat.
On construit les workflows sur mesure dans n8n ou Make, connectés à tes outils existants. Tu n'installes rien, tu ne touches pas à une ligne de code. On te livre des automatisations testées avec tes vrais projets et tes vrais formats de livrables.
On te forme en 30 minutes sur comment déclencher, ajuster et surveiller tes workflows. Et quand tes besoins évoluent (nouveau process, nouveau sprint rhythm, nouveau livrable), on ajuste. Tu n'es pas livré à toi-même avec une doc de 50 pages.
Un designer produit solo gérait 6 à 8 sessions de tests utilisateurs par mois sur Maze. La transcription et le codage des verbatims lui prenaient une demi-journée entière. Avec un agent IA connecté à Maze et Notion, il reçoit un rapport structuré par thème et par fréquence dans les 20 minutes suivant la fin de chaque session.
Les briefs arrivaient de 3 PMs différents avec des formats et des niveaux de détail très variables, ce qui générait des allers-retours Slack constants. Un workflow automatique reformate chaque nouvelle user story en brief design normalisé, avec les questions manquantes déjà identifiées. L'équipe estime avoir réduit les échanges de clarification d'environ 60 %.
La documentation de la bibliothèque Figma était systématiquement en retard parce que personne n'avait le temps de la maintenir entre deux sprints. Un workflow déclenché par les mises à jour Figma génère automatiquement une entrée de changelog dans Notion avec le composant modifié, la raison et le ticket Jira associé. La doc est à jour en temps réel.
C'est le piège de ChatGPT utilisé seul, pas des agents qu'on configure. On entraîne l'agent avec le contexte de ton produit, tes personas, tes critères de succès, le vocabulaire de ton domaine. Il catégorise selon TES thèmes, pas des thèmes génériques. Et tu valides la première version ensemble avant qu'elle parte en production.
Figma expose une API assez complète : commentaires, fichiers, composants, historique des versions. On peut lire les feedbacks, détecter les changements de composants, extraire les métadonnées d'un frame. Ce qu'on ne peut pas faire, c'est dessiner à ta place dans Figma. Mais les tâches de gestion autour du fichier, si.
Oui, c'est même un des cas d'usage les plus utiles. Le rapport de sprint ou la synthèse de tests peut être envoyé automatiquement dans Slack, par email ou posté dans Confluence dans le format que ton PM lit déjà. Tu n'as plus à faire le travail de "traduction" entre le design et le reste de l'équipe.
Légitime. On connecte les outils que tu as déjà, on n'en ajoute pas. Et les workflows sont hébergés et maintenus de notre côté. Si Figma change son API ou si Notion sort une nouvelle version, on gère la mise à jour, pas toi.
Tout à fait. À partir d'un brief structuré et de tes maquettes Figma, un agent peut générer un premier jet de critères d'acceptance au format que ton équipe engineering utilise (Gherkin, liste simple, tickets Jira). Tu révises, tu valides, mais tu ne pars plus de zéro.
Pour la recherche qualitative, l'IA est très utile sur la phase de dépouillement et de catégorisation, pas sur l'interprétation finale. Elle peut regrouper les verbatims similaires, compter les fréquences, repérer les contradictions. L'insight de fond reste de ton ressort. C'est un bon équilibre : l'IA gère le volume, toi la profondeur.
C'est un appel d'une heure avec un de nos experts. On regarde ensemble ton workflow réel : quels outils tu utilises, où tu passes le plus de temps hors design, ce qui revient chaque sprint. À la fin de l'appel, tu repars avec une liste des 2-3 automations les plus rentables pour ton cas, que tu travailles avec nous ensuite ou non.
1 heure, sans engagement. On cartographie ensemble les tâches répétitives qui te coûtent le plus de temps et tu repars avec un plan concret, que tu passes à l'action avec nous ou seul.