Audit UX & IA
Détecter les biais implicites, renforcer la cohérence éthique de vos interfaces
Un audit critique et stratégique de vos parcours utilisateurs
et systèmes algorithmiques.
🎯 Objectifs
Identifier les biais normatifs (genre, classe, race, validité, etc.) dans les interfaces ou modèles IA
Détecter les effets affectifs invisibles : anxiété, nudging, faux sentiment de choix, etc
Mettre en lumière les tensions entre UX, algorithmes et valeurs portées
Proposer des leviers d’ajustement en design, contenu, paramétrage, gouvernance
💡 Bénéfices concrets
Réduction des risques éthiques, juridiques et réputationnels
Meilleure adoption utilisateur par cohérence usage/valeurs
Alignement entre interfaces, finalités du produit et valeurs d’entreprise
Ressource utile pour vos équipes produit, juridique, marketing ou RSE
🧑 Publics cibles
Product Owners, Managers
UX / UI Designers
Équipes IA / data science
Responsables conformité, RSE ou éthique
🧠 Méthodologie
1. Analyse UX & IA croisée
👉 Parcours utilisateurs + logique algorithmique (si accès au modèle)2. Cartographie des biais
👉 Normes implicites, affectivité induite, profils défavorisés, effets d’éviction3. Décryptage critique
👉 Narration, représentations, style de langage, affordances, configuration des choix4. Recommandations activables
👉 Priorisation des risques, propositions UX/IA, pistes correctives, contre-scénarios
📦 Livrables
Rapport synthétique (10 slides ou 4 pages)
Carte des biais & enjeux affectifs
Grille de recommandations UX / IA (quick wins et chantiers profonds)
Annexes valorisables pour communication, formation, comité éthique
🧭 Contextes types
App de recommandation, matching ou scoring
IA conversationnelle ou générative
Parcours utilisateur à enjeu sensible (santé, éducation, emploi, relationnel)
Refonte ou lancement produit éthique
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