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Architecture de l’information : tout savoir sur l’art de rendre les données plus accessibles

L’architecture de l’information est une mission assez complexe. Elle nécessite l’intervention des développeurs, des spécialistes de la conception ainsi que des stratèges du contenu. Mais concrètement, de quoi s’agit-il ? Quels sont les outils mis en évidence ? Plus important encore, en quoi est-ce précieux dans le cadre du processus de l’expérience utilisateur ?

L’architecture de l’information, c’est quoi ?

L’architecture de l’information est un secteur bien énigmatique. Contrairement à la stratégie du contenu qui est réalisée par des stratèges de contenu ou la conception des interactions qui sont mises en œuvre par des concepteurs, celle-ci ne peut être recentrée sur un seul métier. C’est un domaine qui s’inspire un peu de tout. C’est pourquoi il devient difficile de la définir.

L’Institut d’architecture de l’information a cependant essayé d’expliquer cette pratique dans une citation concise. Selon cette organisation à but non lucratif, « l’architecture de l’information consiste à aider les gens à comprendre leur environnement et à trouver ce qu’ils recherchent, dans le monde réel comme en ligne. »

Cela signifie que celle-ci comprend l’édification d’une application, de la structure d’un site ou encore d’un projet. Ces derniers permettent aux utilisateurs de découvrir leur réelle position, mais aussi d’en déduire l’emplacement des informations dont ils ont besoin. Ainsi, un concepteur qui ébauche un menu afin d’aider les internautes à se repérer sur un site internet pratique l’architecture de l’information. Idem pour le stratège de contenu qui scinde son contenu en différentes catégories.

Dans l’accomplissement de sa mission, un architecte des informations sera amené à s’interroger sur quatre points principaux.  Le premier point concerne le flux d’utilisateurs qui vont et viennent sur le site. Il convient aussi de vérifier la manière dont une application permet à l’utilisateur de cataloguer ses informations. Aussi, ces dernières seront présentées à l’utilisateur ultérieurement. Comment cette présentation se fera-t-elles ? La dernière question consiste à évaluer comment ces informations influencent les décisions du client. Le traitement de ces points clés amène l’expert à se focaliser sur le public cible, les technologies liées au site web et les données qui seront présentées à travers la plateforme virtuelle.

Quelles sont les différentes méthodologies qui ont contribué à cet art ?

L’architecture de l’information est apparue il y a bien longtemps, en 1970. A l’époque, personne ne se souciait de développer des applications mobiles et encore moins d’améliorer l’expérience utilisateur. Cependant, il existe de nombreux domaines précurseurs sur lesquels les praticiens s’appuient encore aujourd’hui. Il s’agit notamment de l’architecture, de la bibliothéconomie et enfin, la psychologie cognitive.

L’architecture

Richard Saul Wurman, l’icône de l’architecture de l’information moderne n’avait rien d’un concepteur de sites internet. C’est un spécialiste de graphisme et d’architecture. Selon lui, l’information serait assimilée à un bâtiment. Tous deux doivent avoir des fondements solides. Il soutient son idée comme quoi « la présentation de l’information prime sur l’information en elle-même ».

La bibliothéconomie

En se fiant à la définition proposée par l’Université de Washington, la bibliothéconomie se réfère au développement de « systèmes d’organisation des connaissances ». Celle-ci peut être traduite par l’étude de la manière dont les ressources sont cataloguées puis systématisées. On parle ici de l’archivistique et de l’art du catalogage. A ce jour, le concept est utilisé dans bien des endroits, dans les laboratoires scientifiques, mais aussi dans les musées.

La psychologie cognitive

Elément clé de la méthodologie commune, la psychologie cognitive est une étude faite sur les processus mentaux ainsi que la façon dont fonctionne un esprit humain. Ce volet impacte alors nécessairement la manière dont se déroule l’architecture de l’information. Les éléments de la psychologie cognitive les plus exploitées sont la charge cognitive, les modèles mentaux et enfin, la prise de décision.

Quelles sont les tâches confiées à l’architecte de l’information ?

Au sein de son équipe de projet UX, le spécialiste en architecture de l’information sera assigné à une variété de tâches. Les plus courantes sont « la recherche, la création de navigation, le wireframing, l’étiquetage ainsi que la modélisation des données. »  Une grande majorité d’entre elles aboutissent à des livrables.

Des recherches sur l’utilisateur

Afin de venir à bout de ses missions, l’architecte de l’information devra accéder à différentes manœuvres de tri de cartes, à des tests d’utilisabilité, à des entretiens ainsi qu’aux utilisateurs. En simplifiant les entretiens, ce professionnel pourra, en effet, découvrir comment les personnes exploitent les applications ainsi que les informations procurées par celles-ci. Cette recherche se poursuivra obligatoirement par une analyse des données. Ces informations prendront la forme de feuille de calcul ou de recommandations qui seront distribués au reste de l’équipe.

La conception de la hiérarchie

L’AI a par ailleurs la responsabilité de décider de l’affichage des données à l’intérieur d’un site web. Cela implique la prise en compte des attentes des utilisateurs, sans pour autant ignorer les demandes de l’entreprise. Dans la mesure où ces deux souhaits s’opposent, c’est l’architecte de l’information qui devra prendre la décision. Bien sûr, il existe des solutions qui permettent la réalisation des deux objectifs. Ces décisions seront basiques dans la création du reste de la structure de site.

Le wireframe

Le wireframe est très utilisé chez les concepteurs lorsque ces derniers veulent démontrer la hiérarchie des données. En exposant les connexions entre les écrans, cela permet de discerner le fonctionnement du site sur un plan concret. Le professionnel se basera, dans ce cas, des informations obtenues pendant la recherche ainsi que les décisions prises dans l’édification de la hiérarchie.

L’étiquetage

L’objectif de l’étiquetage est que chaque page ou lien présent sur le site soit intitulé convenablement. La prise de décision joue encore un rôle important ici. En effet, le choix du nom de la section repose sur l’AI. Certes, cela nécessite le savoir-faire d’un stratège de contenu. Cependant, chaque architecte de l’information doit pouvoir acquérir cette compétence.

Les métadonnées et taxonomies

La taxonomie fait référence à un groupement d’éléments. En architecture de l’information, il s’agit d’enregistrer la manière dont les informations similaires ont été classifiées. La plupart des experts en IA se baseront, par exemple, sur le « modèle mental de leur public cible » dans l’adoption d’une taxonomie adéquate pour une application ou bien un site internet. Ce n’est qu’ensuite qu’ils pourront procéder à l’étiquetage du contenu grâce aux métadonnées.

La modélisation du contenu

Appelée également modélisation des données, ce travail requiert la collaboration d’une IA à des développeurs. Le but sera de découvrir les différentes de sortes d’informations structurées qui représentent fidèlement les besoins des utilisateurs. Cette méthode est utilisée lors d’une refonte de site. Pour garantir une migration en douceur du contenu, les nouveaux modèles de données font l’objet d’un mapping, et ce, sur des structures déjà existantes.

Pourquoi a-t-on besoin du Big Data dans l’architecture de l’information ?

« Une perspective limitée peut aboutir à une conclusion erronée. » Cette théorie, également mise en avant dans l’histoire des aveugles et de l’éléphant, peut être optimisée par le Big Data.

A quoi peut servir le Big Data ?

Prenons le cas de Big Data Analytics, un producteur et distributeur de produits de consommation. L’entreprise se sert effectivement des analyses avancées dans la prédiction du comportement du consommateur, mais aussi la segmentation de la clientèle. Prenant la forme d’informations numérisées, les retours clients se font nombreux et sont également traités.

Bref, pour les sociétés du secteur réglementé, le Big Data permet de respecter les règlementations en vigueur. En temps normal, la procédure pour garantir la conformité est à la fois difficile et dispendieuse. Toutefois, cela peut être évité, en analysant les contenus non structurés et structurés. En procédant de la sorte, il devient plus facile de repérer les infiltrations potentielles.

Les problèmes rencontrés au niveau des moteurs Big Data

Le problème des moteurs de Big Data, c’est que malgré leur capacité à analyser une quantité massive de données, beaucoup n’emploient pas la hiérarchie des produits ou les attributs. Dans ce cas, le moteur Big Data fera des utilisateurs, des hommes aveugles, comme il est bien dit dans le conte.

A titre d’exemple, supposons qu’un client se plaint sur la réactivité d’un service. Bien qu’il aie attendu, son remboursement n’a pas encore été réglé. Ce n’est pas tout. On lui a envoyé un écran d’une résolution non-conforme ainsi qu’une batterie de piètre qualité qui n’a pas duré plus d’une semaine. Las de la situation, il a contacté le support qui lui n’avaient pas les connaissances nécessaires pour lui donner une réponse satisfaisante.

Focus sur les solutions proposées

Pour traiter ce genre problème, une analyse s’impose. Il convient, par la suite de déterminer les produits et départements concernés. C’est après cela que la classification des informations devra se faire en fonction du service, du produit ou bien du processus. Le souci, c’est que le Big Data n’est pas capable de faire la différence entre les noms de produits. Un mauvais traitement de cette réclamation peut amener à salir l’image de marque de l’entreprise.

Pourtant, en utilisant les sciences de l’information, il est possible d’améliorer les résultats d’un projet Big Data. La société pourra, à ce titre, « diagnostiquer les lacunes dans les processus d’analyse actuels, opérationnaliser rapidement les initiatives de Big Data, aligner l’analyse de l’expérience client avec les métriques de processus internes, supprimer les étapes de traitement manuel des programmes Big Data et enfin réduire le coût d’intégration des outils d’analyse ».

Sources & crédits Source : uxbooth - Crédit :

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