Formation en interaction homme-machine

Leçon 1 • Facteurs humains et psychologie cognitive

Couvre la perception, l'attention, la mémoire et le contrôle moteur dans leur rapport avec le design d'interface. Relie directement les limites psychologiques aux décisions de design.

Leçon 2 • Cadres théoriques en IHM

Présente la théorie de l'activité, la cognition distribuée et l'action située comme grilles d'analyse. Les étudiants appliquent chaque cadre à un scénario d'interaction simple.

Leçon 3 • Concepts fondamentaux et terminologie

Définit l'utilisabilité, les affordances, le retour d'information et les modèles mentaux comme vocabulaire de base. Assure une utilisation cohérente du langage tout au long du cours.

Leçon 4 • Histoire et évolution de l'IHM

Retrace l'IHM du traitement par lots aux écrans tactiles, ancrant la pratique moderne dans les évolutions historiques. Fournit un contexte pour comprendre pourquoi les normes de design actuelles existent.

Leçon 1 • Communiquer les résultats de la recherche

Enseigne comment présenter les résultats de la recherche aux parties prenantes via des rapports, des cartes de parcours et des présentations. Se concentre sur la traduction des preuves en recommandations de design.

Leçon 2 • Analyser et synthétiser les données de recherche

Couvre le diagramme d'affinités, l'analyse thématique et la création de personas à partir de données brutes. Les étudiants transforment des informations désordonnées en informations de design exploitables.

Leçon 3 • Techniques de recherche quantitative

Présente les enquêtes, les mesures d'achèvement de tâches et l'analyse de logs pour mesurer le comportement des utilisateurs à grande échelle. Met l'accent sur le choix de mesures alignées sur les objectifs de recherche.

Leçon 4 • Techniques de recherche qualitative

Enseigne les entretiens, l'enquête contextuelle et les études par journal pour capturer le comportement et les attitudes des utilisateurs. Les étudiants pratiquent les techniques de modération et de questionnement.

Leçon 1 • Design pour l'erreur et la récupération

Couvre la conception des messages d'erreur, les mécanismes d'annulation et les stratégies de dégradation gracieuse. Réduit la frustration de l'utilisateur en anticipant les modes de défaillance.

Leçon 2 • Heuristiques fondamentales d'utilisabilité

Examine les dix heuristiques de Nielsen et les huit règles d'or de Shneiderman comme critères d'évaluation. Les étudiants appliquent chaque heuristique à des exemples d'interfaces réelles.

Leçon 3 • Patrons de design d'interaction

Présente des solutions réutilisables pour la navigation, les formulaires, les notifications et l'affichage de données. Les étudiants sélectionnent et adaptent des patrons pour s'adapter à des contextes de design spécifiques.

Leçon 4 • Principes de la Gestalt dans le design d'interface

Applique la proximité, la similarité, la continuité et la fermeture aux décisions de mise en page visuelle. Relie les lois de regroupement perceptif à la navigation et à la hiérarchie du contenu.

Leçon 1 • Techniques d'itération rapide

Présente les sprints de design, le sketching chronométré et les cycles de révision basés sur la critique. Développe des habitudes pour une amélioration rapide du design fondée sur des preuves.

Leçon 2 • Prototypage pour diverses modalités d'interaction

Étend les compétences de prototypage aux scénarios d'interaction vocale, gestuelle et en réalité mixte. Les étudiants adaptent les stratégies de fidélité aux interfaces non basées sur un écran.

Leçon 3 • Fondamentaux du maquettage filaire

Enseigne les grilles de mise en page, les conventions de placeholders et les normes d'annotation pour les maquettes filaires. Les étudiants produisent des maquettes filaires annotées communiquant l'intention aux développeurs.

Leçon 4 • Spectre de fidélité dans le prototypage

Définit les prototypes basse, moyenne et haute fidélité et quand chacun est approprié. Aligne le choix du prototype avec l'étape du projet et les objectifs d'évaluation.

Leçon 1 • Recherche et trouvabilité

Aborde l'emplacement de la zone de recherche, la saisie semi-automatique, le filtrage par facettes et la gestion des résultats vides. Améliore la trouvabilité pour les utilisateurs qui préfèrent la recherche à la navigation.

Leçon 2 • Tri par cartes et test d'arbre

Enseigne le tri par cartes ouvert et fermé pour la découverte de catégories et le test d'arbre pour la validation de la navigation. Les étudiants mènent les deux méthodes et interprètent les résultats.

Leçon 3 • Conception de systèmes de navigation

Couvre les patrons de navigation globale, locale, contextuelle et supplémentaire et leur utilisation appropriée. Les étudiants conçoivent une navigation à plusieurs niveaux pour un produit riche en contenu.

Leçon 4 • Fondamentaux de l'architecture de l'information

Définit l'organisation, l'étiquetage, la navigation et la recherche comme les quatre composants de l'architecture de l'information. Établit le vocabulaire pour structurer de grands systèmes de contenu.

Leçon 1 • Tests non modérés et à distance

Présente les plateformes de test automatisées à distance, l'achèvement de tâches asynchrones et l'analyse d'enregistrements d'écran. Étend la portée de l'évaluation au-delà des contraintes du laboratoire.

Leçon 2 • Conduite de tests d'utilisabilité modérés

Enseigne le protocole de réflexion à voix haute, les rôles de prise de notes et la neutralité du modérateur lors de sessions en direct. Les étudiants s'entraînent à animer des tests sans biaiser le comportement des participants.

Leçon 3 • Méthodes d'évaluation par experts

Couvre l'évaluation heuristique, les parcours cognitifs et l'analyse GOMS comme techniques basées sur l'inspection. Les étudiants mènent des examens structurés par des experts et documentent les résultats.

Leçon 4 • Planification des tests d'utilisabilité

Aborde les objectifs du test, la rédaction de scénarios de tâches, la sélection des participants et les configurations en laboratoire ou à distance. Relie la rigueur de la planification à la validité des résultats des tests.

Leçon 1 • Modèles du handicap et principes de design inclusif

Oppose les modèles médical et social du handicap, puis présente l'effet curb-cut et le design universel. Cadre l'accessibilité comme un bénéfice pour tous les utilisateurs, pas seulement pour les cas limites.

Leçon 2 • Tester l'accessibilité

Combine les outils d'analyse automatisés, les tests manuels au clavier et les tests utilisateur avec des participants en situation de handicap. Les étudiants produisent un rapport d'audit d'accessibilité avec des étapes de correction.

Leçon 3 • Design visuel et de contenu accessible

Couvre les ratios de contraste des couleurs, la lisibilité typographique, le langage clair et les normes de texte alternatif. Intègre l'accessibilité dans les décisions de design visuel dès le début.

Leçon 4 • Règles pour l'accessibilité des contenus web

Explique les quatre principes des WCAG — perceptible, utilisable, compréhensible, robuste — et les niveaux de conformité. Les étudiants auditent une interface en direct selon chaque critère.

Leçon 1 • Conception d'interaction gestuelle et tactile

Examine la manipulation directe, les gestes multi-touch et les vocabulaires gestuels en l'air. Les étudiants prototypent des interactions basées sur les gestes et évaluent la découvrabilité.

Leçon 2 • Conception d'interfaces vocales et conversationnelles

Couvre la conception du flux de dialogue, la gestion des erreurs et la personnalité dans les interfaces vocales et les chatbots. Les étudiants conçoivent et testent un flux conversationnel multi-tours.

Leçon 3 • Dimensions éthiques des interfaces émergentes

Examine les patrons trompeurs, les risques de surveillance et la manipulation cognitive dans les interfaces avancées. Les étudiants appliquent des cadres éthiques pour critiquer et reconcevoir des interactions problématiques.

Leçon 4 • Interfaces adaptatives et pilotées par l'IA

Explore les systèmes de recommandation, la saisie prédictive et la personnalisation adaptative de l'interface utilisateur d'un point de vue IHM. Les étudiants évaluent la transparence et le contrôle de l'utilisateur dans les interfaces IA.