L'enjeu n'est pas la maîtrise de l'IA

des créateurs de produits affirment qu'apprendre à travailler avec l'IA est essentiel pour réussir à l'avenir dans leur métier. Découvrez leurs autres réponses dans le rapport de Figma sur l'IA.

Mes fils d’actualité LinkedIn et X sont truffés de publications sur l’IA qui vont toutes dans ce sens : « Apprenez ces outils ou restez à la traîne ». Bien sûr, la maîtrise des outils est importante : elle peut vous aider à décrocher un emploi, à travailler plus rapidement et à vous sentir plus en confiance dans un environnement en constante évolution. Le rapport 2026 de Figma sur l'IA le démontre clairement : la grande majorité des designers, développeurs et chefs de projet que nous avons interrogés confirment qu'il est essentiel d'apprendre à bien utiliser les outils d'IA. Mais qu’en est-il de tous les aspects du travail qui vont au-delà de la simple maîtrise des outils ? Construire des systèmes partagés que chacun peut utiliser. Discuter et échanger des idées avec les bons interlocuteurs. Travailler ensemble vers un objectif commun. À l'heure où l'IA reconfigure nos méthodes de travail, ces compétences prennent encore plus d'importance. Voici comment les perfectionner.

Téléchargez le rapport 2026 de Figma sur l'IA pour plus d'informations sur le design et l'IA.

Devenez un créateur de produit interne

Les outils d'IA peuvent aider chacun à avancer plus vite que jamais, mais cette rapidité prend tout son sens lorsque toute l'équipe avance ensemble. C'est là que les outils internes personnalisés interviennent. En développant un agent de prototypage, un plugin de marque ou une bibliothèque partagée de prompts, les connaissances d’une seule personne deviennent accessibles à toute l’équipe, qui peut les comprendre et les utiliser en toute confiance comme éléments de base.

Par exemple, lorsque nous avons élaboré notre rapport sur l’IA, Shane Johnston, chercheur chez Figma, a codé par vibe coding un site web interactif pour héberger les données de l’enquête, ce qui a permis aux parties prenantes issues de différents services de les explorer plus facilement. « Le contexte et les données n'étaient pas seulement retenus dans ma tête ou stockés sur mon ordinateur », déclare-t-il. « Nous avons utilisé l'IA pour renforcer la capacité de collaboration de l'équipe. » Et lorsque l'équipe de Figma Brand Studio a conçu de nouveaux effets visuels pour Config cette année, ils ont développé un générateur d'effets d'image dans Figma Make, permettant à chacun membre de l'équipe d'ajouter une texture personnalisée et fidèle à la marque à n'importe quelle photo ou design d'un simple clic. Nous avons également constaté une utilisation croissante des playgrounds de prototypage. Un responsable de design que nous avons interrogé a mis au point un outil de prototypage partagé où chacun, quel que soit son rôle, pouvait créer un prototype en code afin de le tester auprès des clients.

Identifier les points de blocage, trouver une solution et éliminer les obstacles sont des qualités instinctives qui ont toujours été indispensables à la conception d'un bon produit. Grâce à l'IA, davantage de personnes peuvent mettre à profit ces réflexes pour créer des outils sur mesure qui aident leurs collègues et ont un impact concret sur l'ensemble de l'équipe. Ainsi, plutôt qu'une seule personne travaillant 10 fois plus vite dans son coin, c'est toute l'équipe qui peut avancer 10 fois plus vite ensemble.

Guidez l'équipe vers une décision

Lorsque l’IA permet de générer facilement des dizaines d’orientations possibles, la capacité à transformer ces orientations en une décision est devenue une compétence à part entière. Savoir mener des discussions déterminantes a toujours été une qualité essentielle, mais aujourd'hui, cette qualité est plus importante que jamais. Il s’agit d’impliquer les bonnes personnes au sein de l’organisation, et pas seulement les chefs de projet. Quelles parties prenantes ont des opinions divergentes susceptibles de faire évoluer le projet dans une direction plus affirmée ? Qui connaît le contexte historique qui pourrait écarter complètement une orientation ? Qui est capable d’anticiper les risques avant qu’ils ne se concrétisent ? J’ai discuté avec un responsable dont l’équipe avait développé une application interne par vibe coding, qui s’était aperçu que des employés avaient connaissance de projets de l’entreprise dont ils n’auraient pas dû avoir connaissance. C'est ainsi que l'équipe a réalisé que l'application exposait des informations sensibles, et le fait de faire appel plus tôt à un expert en gouvernance des données aurait pu permettre de détecter ce problème.

Mais savoir qui doit intervenir n'est qu'un aspect d'une bonne coordination. Pour décider des éléments à mettre en production, il faut présenter les bonnes options aux parties prenantes et leur fournir le contexte dont elles ont besoin avant une revue en direct. Chez Figma, par exemple, les chefs de projet enregistrent une vidéo Loom pour présenter chaque flux d’un prototype, ou partagent un fichier FigJam annoté illustrant comment chaque orientation pourrait fonctionner. Ainsi, lorsque les parties prenantes se réunissent pour discuter des compromis en groupe, la conversation porte moins sur l’explication de chaque orientation par l’équipe et davantage sur la prise d'une bonne décision.

Au cours de la réunion, l’objectif est d’amener le groupe à prendre une décision, plutôt que de laisser la conversation tourner en rond sans jamais aboutir. Encouragez les personnes qui ne se sont pas encore exprimées à prendre la parole. Revenez sur les recommandations qui ne sont pas claires. Posez des questions qui font avancer la discussion. Et avant la fin de la réunion, veillez à ce que chacun connaisse les prochaines étapes. Rien de tout cela n’est nouveau, mais les principes fondamentaux prennent davantage d’importance lorsque les options sont illimitées.

Partagez de mauvaises idées

des personnes interrogées indiquent que leurs équipes et leurs dirigeants n'adoptent pas l'IA au même rythme : 20 % affirment que les contributeurs individuels prennent de l'avance sans bénéficier du soutien de l'organisation, et 27 % indiquent que la direction pousse à l'adoption de l'IA alors que les équipes peinent à suivre le rythme.

Au sein d’une équipe, tout le monde n’utilise pas l’IA au même rythme : certains ont commencé à tester des outils basés sur les tout premiers LLM, tandis que d’autres cherchent encore leurs repères. Si l’on ne fait rien, cet écart de compétences ne fait que se creuser : ceux qui ont déjà une longueur d’avance continuent d’avancer plus vite, tandis que les autres tentent de rattraper leur retard. Pour combler cet écart, il faut faire preuve d’une curiosité partagée et d’une ouverture d’esprit permettant de tirer des enseignements des expériences de chacun, même de celles qui se soldent par un échec.

La manière de procéder est simple : parlez de votre travail. Prenez l’habitude de partager vos projets secondaires. Faites une critique de vos prototypes inachevés. À plus grande échelle, cela peut se traduire par l’organisation d’un hackathon ou d’une « semaine de l’IA » au cours de laquelle les participants partagent des prompts, échangent des informations et apprennent les uns des autres. Chez Figma, les équipes de toute l’entreprise sont encouragées à partager leurs difficultés, leurs enseignements et leurs conseils en matière d’IA sur un canal Slack dédié et lors des réunions générales. Cet esprit d’ouverture peut transformer la découverte d’une seule personne en une réussite pour toute l’équipe.

Cela ne signifie pas que la maîtrise des outils d'IA soit moins importante en soi. Ce n'est qu'un élément parmi d'autres. Lorsque la maîtrise de ces outils est un minimum requis, ce sont les compétences associées qui font la différence.

Pour en savoir plus sur l’impact de l’IA sur les équipes de développement de produits, consultez le rapport 2026 de Figma sur l'IA.