Cours d'architecture de l'information

Leçon 1 • Composants fondamentaux de l'IA

Présente l'organisation, l'étiquetage, la navigation et la recherche comme les quatre piliers de l'IA. Les étudiants associent chaque composant à des exemples de produits réels.

Leçon 2 • Utilisateurs, contexte et contenu

Examine le trépied des utilisateurs, du contexte et du contenu comme moteurs de l'IA. Les étudiants analysent comment chaque pied façonne les décisions structurelles.

Leçon 3 • Définir l'architecture de l'information

Couvre les définitions classiques et contemporaines de l'IA et son périmètre. Ancre les étudiants dans la terminologie partagée utilisée tout au long du cours.

Leçon 1 • Méthodes de recherche utilisateur pour l'IA

Présente les techniques de recherche qualitatives et quantitatives pertinentes pour l'IA. Les étudiants sélectionnent les méthodes appropriées en fonction des objectifs et des contraintes du projet.

Leçon 2 • Synthétiser la recherche en insights pour l'IA

Convertit les données de recherche brutes en exigences IA actionnables. Les étudiants pratiquent le mapping d'affinités et la rédaction d'énoncés d'insights liés aux choix structurels.

Leçon 3 • Modèles mentaux et cartographie conceptuelle

Explore comment les utilisateurs construisent des représentations internes des espaces d'information. Les étudiants créent des diagrammes de modèles mentaux pour aligner l'IA sur les attentes des utilisateurs.

Leçon 4 • Techniques de tri par cartes

Enseigne le tri par cartes ouvert, fermé et hybride pour révéler les schémas de catégorisation des utilisateurs. Les étudiants conçoivent, exécutent et analysent une session de tri par cartes.

Leçon 1 • Fondamentaux de la modélisation de contenu

Présente les types de contenu, les attributs et les relations en tant que blocs de construction structurels. Les étudiants modélisent le contenu pour exposer les lacunes et les doublons avant une refonte.

Leçon 2 • Analyse des lacunes et des chevauchements

Identifie le contenu manquant et la couverture redondante par rapport aux besoins des utilisateurs. Les étudiants produisent une matrice de lacunes priorisée qui guide la stratégie de contenu.

Leçon 3 • Communiquer les résultats de l'audit

Conditionne les résultats d'audit en rapports et présentations prêts pour les parties prenantes. Les étudiants s'entraînent à formuler les problèmes d'IA comme des opportunités commerciales.

Leçon 4 • Conduire un audit de contenu

Applique des critères qualitatifs et quantitatifs pour évaluer la qualité et la pertinence du contenu. Les étudiants notent le contenu par rapport aux objectifs d'IA et aux besoins des utilisateurs.

Leçon 1 • Types de schémas d'organisation

Présente les schémas d'organisation exacts, ambigus et hybrides avec des exemples réels. Les étudiants font correspondre les types de schémas aux caractéristiques du contenu et aux objectifs des utilisateurs.

Leçon 2 • Stratégie de métadonnées

Relie les décisions de taxonomie aux schémas de métadonnées qui alimentent la recherche et le filtrage. Les étudiants définissent un schéma de métadonnées aligné sur leurs exigences de taxonomie et de CMS.

Leçon 3 • Classification à facettes

Présente la classification multidimensionnelle pour une récupération flexible du contenu. Les étudiants conçoivent un système à facettes et l'évaluent par rapport aux comportements de filtrage des utilisateurs.

Leçon 4 • Conception et gouvernance de la taxonomie

Enseigne la création de vocabulaire structuré, les relations entre termes et les flux de travail de maintenance. Les étudiants construisent un vocabulaire contrôlé avec des termes préférentiels et des synonymes.

Leçon 1 • Navigation mobile et responsive

Aborde les contraintes et les schémas de navigation spécifiques aux petits écrans et au tactile. Les étudiants adaptent un système de navigation de bureau pour des contextes mobiles.

Leçon 2 • Principes d'orientation

Applique la théorie de l'orientation environnementale aux espaces d'information numériques. Les étudiants auditent un site existant pour détecter les défaillances d'orientation et proposent des correctifs.

Leçon 3 • Test d'utilisabilité de la navigation

Présente le tree testing et le first-click testing pour valider les structures de navigation. Les étudiants conçoivent et exécutent un tree test et interprètent les données résultantes.

Leçon 4 • Étiquetage et copy de navigation

Couvre la clarté des étiquettes, la cohérence et le langage centré sur l'utilisateur pour les éléments de navigation. Les étudiants réécrivent les étiquettes de navigation en utilisant les données du tri par cartes et du tree testing.

Leçon 1 • Conception de l'interface de recherche

Couvre l'autocomplétion, les filtres, les facettes et les états de résultat zéro dans l'interface utilisateur de recherche. Les étudiants créent un wireframe d'une interface de recherche qui prend en charge plusieurs types de requêtes.

Leçon 2 • Mesurer l'efficacité de la recherche

Définit les métriques clés de la recherche et les flux de travail d'analyse pour une optimisation continue. Les étudiants construisent un tableau de bord de performance de recherche avec des KPI actionnables.

Leçon 3 • Comportement de recherche et types de requêtes

Analyse les comportements de recherche d'élément connu, exploratoire et de retrouvaille. Les étudiants classifient les journaux de requêtes et conçoivent des fonctionnalités de recherche pour chaque type de comportement.

Leçon 4 • Composants du système de recherche

Décompose l'indexation, le traitement des requêtes, le classement et l'affichage des résultats en tant que couches de recherche. Les étudiants associent les décisions relatives aux composants aux schémas de comportement de recherche des utilisateurs.

Leçon 1 • Documents de spécification de l'IA

Couvre le contenu et le format des specs IA qui guident les équipes de développement. Les étudiants rédigent un document de spécification couvrant les règles de navigation, d'étiquetage et de métadonnées.

Leçon 2 • Flux utilisateur et flux de tâches

Cartographie les parcours des utilisateurs à travers un espace d'information pour valider l'exhaustivité structurelle. Les étudiants schématisent les flux de tâches critiques et identifient les lacunes structurelles.

Leçon 3 • Maintenir une documentation IA vivante

Établit des flux de travail pour maintenir les artefacts IA à jour à mesure que les produits évoluent. Les étudiants mettent en place un plan de gouvernance de la documentation avec des déclencheurs de révision et des responsables.

Leçon 4 • Plans de site et schémas de site

Enseigne les conventions, la notation et les outils des plans de site pour communiquer la structure du site. Les étudiants créent un plan de site à plusieurs niveaux avec des types de pages et des annotations de relations.

Leçon 1 • Cohérence de l'IA multicanal

Assure des structures d'information cohérentes sur le web, le mobile et les autres points de contact. Les étudiants auditent un produit multicanal pour détecter les incohérences structurelles et les résoudre.

Leçon 2 • IA évolutive pour les produits en croissance

Aborde les schémas structurels qui s'adaptent à la croissance du contenu sans refonte. Les étudiants appliquent des principes d'évolutivité à un site dont le volume de contenu devrait tripler.

Leçon 3 • Mesurer et faire évoluer l'IA au fil du temps

Définit des métriques de santé de l'IA et des cycles d'amélioration continue pour les produits matures. Les étudiants construisent un plan de mesure de l'IA avec des indicateurs qualitatifs et quantitatifs.

Leçon 4 • Aligner l'IA sur les objectifs commerciaux

Relie les décisions d'IA à des résultats commerciaux mesurables tels que la conversion et la rétention. Les étudiants associent les améliorations de l'IA à un business case avec un impact projeté.