Pensée design 101 : cours pratique avec exercices
Formation à la pensée design : une méthode simple en cinq étapes pour tout problème, d’un écran à une organisation entière. Exercices et lectures inclus.
Vous. La personne qui conçoit, ou qui anime.
Les autres. Utilisateurs, collègues, parties prenantes.
Interface. Tout ce sur quoi ou à travers quoi les gens agissent : un papillon adhésif, un document, un écran, un prototype. Dessinée à plat ou inclinée.
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Environnement. Là où l’action se passe.
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Transition. Le passage d’un état au suivant.
Les schémas de ces cours utilisent La forme de la Clarté, une petite notation visuelle. Cinq formes suffisent.
De petites étiquettes ou icônes indiquent ce que contient une interface : une question (?), un insight (!), des idées (une ampoule), une décision (un crochet). Les bulles de parole et le symbole de graphique, pour les données probantes, s’ajoutent par-dessus la notation au besoin; ils n’en font pas partie.
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- À propos de ce cours
- 1. Pourquoi dessiner : des modèles visuels avant la théorie
- 2. Le design thinking est un algorithme
- 3. L’algorithme est récursif : un modèle, toutes les échelles
- 4. À l’intérieur de chaque étape : le tableau noir
- 5. Comprendre : question → insight
- 6. Idéer : insight → idées
- 7. Décider et prototyper : idées → décision → prototype
- 8. Tester : prototype → données probantes
À propos de ce cours
On enseigne souvent le design thinking comme une série d’ateliers et de papillons adhésifs. Ce cours l’enseigne comme un algorithme : cinq étapes, chacune transformant un artefact en un autre. Vous apprenez le modèle en quelques minutes grâce à des schémas simples, puis vous le mettez en pratique sur un vrai cas.
- Pour qui : toute personne qui résout des problèmes avec d’autres et qui veut une méthode claire : communications, marketing, produit, opérations, et designers débutants.
- Comment ça fonctionne : à votre rythme. Chaque section comprend une courte explication, un schéma, un exercice (À faire) et des lectures pour aller plus loin (Lectures). Les lectures privilégient les sources fondées sur des données.
- Votre cas : choisissez un produit numérique et travaillez-le tout au long du cours. C’est soit un cas à créer (le produit n’existe pas encore), soit un cas à faire évoluer (il existe et doit changer). Si vous poursuivez avec Recherche UX 101 et Design UX 101, gardez le même cas.
- Où ce cours se situe : c’est la seule boucle de la série. Recherche UX 101 détaille les deux étapes où elle touche la réalité (Comprendre et Tester). Design UX 101 l’applique à la conception de produits numériques.

1. Pourquoi dessiner : des modèles visuels avant la théorie
Un bon schéma permet de raisonner en regardant plutôt qu’en se souvenant. Les relations sont sur la page, alors votre mémoire n’a pas à les retenir. Ce cours vous donne un seul schéma, puis vous met au travail à l’intérieur.
Les données probantes (📈) sont placées à part. Ce sont tout ce que l’on peut mesurer dans la réalité, et non quelque chose que l’on tient en main.
À faire. Dessinez votre dernier projet de mémoire, sous forme de rangée de boîtes. À chaque moment, qu’aviez-vous en main : une question, un insight, une liste d’idées, une décision, un prototype, des données probantes?
Lectures.
- Larkin et Simon (1987), Why a Diagram is (Sometimes) Worth Ten Thousand Words, Cognitive Science
- Tversky (2019), Mind in Motion

2. Le design thinking est un algorithme
L’entrée est une question. La sortie, ce sont des données probantes sur une solution. Entre les deux, cinq transformations :
- Comprendre : question → insight
- Idéer : insight → idées
- Décider : idées → décision
- Prototyper : décision → prototype
- Tester : prototype → données probantes
Converger, c’est prendre une décision. Un prototype est une décision rendue tangible. L’ordre est souple : on peut entrer n’importe où et sauter n’importe où. Sauter une étape, par contre, n’est pas permis. Tester, c’est comprendre de nouveau : le test ferme la boucle et ouvre la question suivante.
Imaginez chaque étape comme un environnement. Vous y entrez avec une interface en main (dans un exercice rapide, un papillon adhésif portant une question) et vous en sortez avec une autre (un papillon adhésif portant un insight). La sortie d’un environnement est l’entrée du suivant. Le travail les traverse comme un véhicule, une transition à la fois.
Comme l’algorithme nomme des artefacts et non un support, il fonctionne dans toutes les disciplines du design : un service, un objet, un espace, une politique, un produit numérique.
À faire. Étiquetez chaque boîte avec un artefact tiré d’un vrai projet. Quelle boîte est vide?
Lectures.
- NN/g, Design Thinking 101 (Gibbons, 2016)
- Atman et coll. (2007), Engineering Design Processes: A Comparison of Students and Expert Practitioners, Journal of Engineering Education : des données sur la façon dont les experts répartissent leur temps entre les étapes
- Simon (1969), The Sciences of the Artificial
- Brown (2008), Design Thinking, Harvard Business Review

3. L’algorithme est récursif : un modèle, toutes les échelles
Chaque étape peut être résolue en exécutant les cinq étapes à l’intérieur d’elle. Décider quelle idée prototyper comporte sa propre question, son insight, ses idées, sa décision, son prototype et ses données probantes. C’est aussi vrai pour la conception d’un écran, d’un produit, ou de la façon dont toute une organisation conçoit. Le modèle reste le même; seule l’échelle change.
C’est là que réside sa force. Vous apprenez un seul modèle, clair et simple, et vous l’appliquez avec souplesse : pour structurer l’écran que vous devez concevoir aujourd’hui, comme pour structurer le processus de design de bout en bout d’une organisation.
À faire. Prenez une étape de votre cas (par exemple, Prototyper) et écrivez les cinq étapes qu’elle contient. Quels sont sa question, son insight, ses idées, sa décision, son prototype et ses données probantes?
Lectures.
- Simon (1962), The Architecture of Complexity, Proceedings of the American Philosophical Society : pourquoi les systèmes complexes sont faits de parties imbriquées et semblables

4. À l’intérieur de chaque étape : le tableau noir
Chaque étape est un environnement contrôlé. Au centre se trouve une surface partagée : un mur, un tableau, un fichier Figma. Autour, des personnes aux expertises différentes contribuent à cette surface quand elles ont quelque chose à ajouter. Une personne facilite : elle décide qui contribue et quand, garde la surface lisible, et clôt l’étape quand sa sortie est prête.
Ce modèle vient des systèmes à tableau noir (blackboard systems) de l’IA classique. Dans ces systèmes, des sources de connaissances indépendantes écrivent sur un tableau partagé, et un composant de contrôle décide laquelle agit ensuite. Le modèle est pratique : « un tableau, plusieurs experts, une personne qui facilite » s’explique facilement et fonctionne tout de suite en atelier.
La facilitation est une compétence de base dans tout rôle de design. En leadership du design, elle devient centrale, parce qu’une grande partie du travail consiste à amener un groupe vers une bonne décision.
À faire. Menez la ronde de cocréation de la section 6 comme un tableau noir : un tableau, trois personnes qui contribuent, une personne qui facilite. Faites tourner le rôle de facilitation. Chaque personne qui a facilité nomme un moment où le groupe a été difficile à diriger, et ce qu’elle a fait.
Lectures.
- Nii (1986), The Blackboard Model of Problem Solving and the Evolution of Blackboard Architectures, AI Magazine
- NN/g, Workshop Facilitation 101
- Kaner et coll. (2014), Facilitator’s Guide to Participatory Decision-Making, 3e édition
- Merholz et Skinner (2016), Org Design for Design Orgs : facilitation et influence en leadership du design
Pour aller plus loin. Design organisationnel 101 (en préparation).

5. Comprendre : question → insight
Transformez une question floue en insight. La chaîne compte quatre maillons :
- Observations : ce que vous avez vu ou entendu.
- Constats : des tendances qui se dégagent de plusieurs observations.
- Insight : un constat accompagné de son implication.
- « Comment pourrions-nous…? » : une question qui ouvre l’étape suivante, Idéer.
Les observations que l’on peut mesurer ou vérifier sont porteuses de données probantes.
À faire. Menez trois courtes entrevues, en équipe de deux si possible. Faites un diagramme d’affinités de vos observations, nommez deux ou trois constats, rédigez un insight, puis transformez-le en une question « Comment pourrions-nous…? ».
Lectures.
- NN/g, When to Use Which User-Experience Research Methods
- NN/g, Affinity Diagramming for Sorting UX Findings and Ideas
- NN/g, Using “How Might We” Questions to Ideate on the Right Problems
- Portigal (2023), Interviewing Users, 2e édition
Pour aller plus loin. Recherche UX 101 : choisir une méthode, entrevues, tests d’utilisabilité et synthèse.

6. Idéer : insight → idées
Divergez. Un insight doit produire plusieurs options distinctes. La quantité d’abord; on juge plus tard.
Idéez d’abord seul, puis avec d’autres. La cocréation fait entrer dans la pièce les personnes pour qui (et avec qui) vous concevez : elles bâtissent sur vos idées, les combinent et en ajoutent, au lieu de seulement y réagir.
À faire. Crazy 8s : huit idées en huit minutes, seul. Menez ensuite une ronde de cocréation de 15 minutes avec deux ou trois personnes qui jouent des utilisateurs ou des parties prenantes : elles ajoutent, combinent ou esquissent leurs propres idées. Facultatif : transformez vos deux meilleures idées en visuels rapides avec un outil d’IA gratuit (voir Design UX 101, « Fidélité et outils »).
Lectures.
- Google, Design Sprint Kit: Crazy 8’s
- Sanders et Stappers (2008), Co-creation and the New Landscapes of Design, CoDesign
- NN/g, Ideation in Practice: How Effective UX Teams Generate Ideas : un sondage auprès de 257 praticiens
- Dow et coll. (2010), Parallel Prototyping Leads to Better Design Results, More Divergence, and Increased Self-Efficacy, ACM TOCHI
- Diehl et Stroebe (1987), Productivity Loss in Brainstorming Groups, Journal of Personality and Social Psychology : pourquoi « seul d’abord »

7. Décider et prototyper : idées → décision → prototype
Convergez. Converger, c’est décider : comparez les options selon des critères explicites, choisissez-en une, et construisez l’argumentaire qui la justifie. Un argumentaire solide compte trois parties : une affirmation (ce que vous avez choisi), les données probantes qui l’appuient, et la justification (pourquoi ces données appuient cette affirmation).
Un prototype, c’est cette décision rendue tangible — juste assez pour poser la question précise qu’il existe pour poser. La fidélité est un choix, pas un but.
À faire. Notez vos idées dans une matrice de priorisation, rédigez un argumentaire de cinq lignes pour l’idée gagnante, puis faites-en un prototype papier en 20 minutes.
Lectures.
- NN/g, Using Prioritization Matrices to Inform UX Decisions
- Lovallo et Sibony (2010), The Case for Behavioral Strategy, McKinsey Quarterly : sur 1 048 décisions, le processus de décision a compté davantage que l’analyse
- Knapp et coll. (2016), Sprint : la journée « Décider »
- Toulmin (1958), The Uses of Argument
- NN/g, UX Prototypes: Low Fidelity vs. High Fidelity
- Houde et Hill (1997), What Do Prototypes Prototype?
Pour aller plus loin. Design UX 101 : fidélité et outils.

8. Tester : prototype → données probantes
Placez le prototype devant de vraies personnes et observez. Ce que vous pouvez mesurer constitue des données probantes, et ces données deviennent la question suivante. Tester, c’est comprendre de nouveau, cette fois avec quelque chose entre les mains des gens.
À faire. Testez le prototype de quelqu’un d’autre (ou le vôtre) avec cinq personnes et rapportez trois constats. Si vous ne trouvez qu’une seule personne, testez avec une : une, c’est mieux qu’aucune.
Lectures.
- NN/g, Usability Testing 101 (Moran, 2019)
- NN/g, Why You Only Need to Test with 5 Users (Nielsen, 2000)
- Nielsen et Landauer (1993), A Mathematical Model of the Finding of Usability Problems, INTERCHI
- Krug (2010), Rocket Surgery Made Easy
Pour aller plus loin. Recherche UX 101 : tests d’utilisabilité, y compris le nombre de personnes à recruter.
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La même méthode, appliquée à votre organisation : un diagnostic à portée fixe, avec un prix, un échéancier et un livrable décrits d’avance.