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Interviews qualitatives: le mode d’empathie du Design Thinking

En entreprenant une démarche de “Design Thinking”, la première étape consiste à mieux comprendre le contexte et les acteurs, à se plonger dans un nouvel univers, et finalement mieux comprendre l’autre. Les designers de la d.school à Stanford ont appelé ce mode, le mode d’empathie. C’est là un mot fort qui évoque la capacité de ressentir les émotions de quelqu’un d’autre. Voyons comment cela se traduit dans le processus du “design”.

empathize-process

Pourquoi utiliser le mode d’empathie?

Arrêtons-nous un instant sur le pourquoi. Dans la conception innovante centrée sur l’humain qui est la base du Design Thinking, la toute première nécessité est de comprendre les gens pour lesquels un bien ou un service nouveau sera créé. Les problèmes que l’on essaye de résoudre sont rarement ceux personnels du designer, ce sont ceux d’utilisateurs particuliers; afin de concevoir une solution pour eux, il s’agit de créer une empathie pour qui ils sont, ce qu’ils font et ce qui est important pour eux.

Mieux connaître un public (ou un segment) peut bien sûr passer par des méthodes de sondages quantitatifs bien connues. (Ma formation de base est la statistique et l’économétrie, où j’ai poussé le vice jusqu’à faire une thèse et cela reste donc cher à mon cœur). Les approches statistiques sont certainement utiles et elles donnent des résultats fiables avec une mesure de l’intervalle de confiance de la réponse  pour autant que l’on se soit assuré d’un échantillon suffisant et représentatif de la population ainsi que d’un traitement adéquat des réponses. De par la nature même du sondage quantitatif, la profondeur et la largeur du champ doivent souvent rester restreintes pour s’assurer de la représentativité et de la significativité statistique des résultats.

Par ailleurs, il est intéressant de se tourner vers des méthodes qualitatives, inspirées de l’ethnographie, sans pour autant y être totalement fidèles. On cherche dans les approches qualitatives simplement à prendre connaissance du contexte et des personnes, afin d’en tirer les éléments essentiels sans devenir pour autant un spécialiste de l’anthropologie. On vise ici plutôt la validité que la fiabilité. Quels sont les points d’achoppement sur lesquels les gens buttent? Ou encore, qu’est-ce qui les ravit et leur donne envie? Que veulent-ils au fond? S’intéresse-t-on au bon problème?

(Source: http://www.flickr.com/photos/rosenfeldmedia/8461136025)

Qu’est-ce que le mode empathie?

Voyons maintenant ce que cela recouvre pratiquement. L’empathie est bien un élément fondamental d’un processus de conception centré sur l’humain. Il existe plusieurs façons de faire dans l’approche du design pour mieux comprendre les personnes. Trois démarches peuvent mettre oeuvre concrètement cette phase d’empathie:

Observer. Cela consiste à regarder, à découvrir les utilisateurs et leur comportements dans le cadre de leur vie et plus particulièrement dans l’usage de ce qui nous intéresse.

Participer. Il s’agit ici d’interagir avec les utilisateurs et les interviewer à travers des rencontres parfois régulières ou au contraire impromptues.

S’immerger. On s’intéresse à découvrir ce que vivent les utilisateurs en se plongeant dans leur contexte et en vivant leur expérience pendant un laps de temps plus ou moins long, de façon continue ou par moments.

Bien entendu, plusieurs autres approches sont possibles et peuvent englober une ou plusieurs de ces façons de faire.

Voyons de plus près l’approche de l’interview qualitative.

Comment effectuer une interview qualitative?

Nous voulons comprendre les pensées, les émotions et les motivations d’une personne (ou d’un groupe de personnes), afin que nous puissions déterminer comment innover pour celle-ci. En comprenant les choix que les personnes font et leurs comportements, nous pouvons mieux cerner les besoins et imaginer sur cette base des éléments de solution. Dans ce contexte, il est important de laisser l’interlocuteur-trice s’exprimer 75% à 80% du temps, ce sont ses avis qui importent.

(Source: http://www.flickr.com/photos/35928519@N00/7641670088)

Décrivons quelques étapes qui permettent de mener des interviews de type qualitatif. A nouveau, il s’agit ici de pratiques sans prétention d’exhaustivité, qui sont décrites simplement à titre d’exemple. Il existe par ailleurs, et notamment en ligne, une bibliographie riche sur le sujet. L’essentiel ici est repris de la démarche de la Stanford d.school (ici et ici) et aussi mis en pratique par le Design Thinking Action Lab  de Stanford (MOOC) que j’ai eu l’occasion de suivre.

 Préparation de l’interview

(Source: http://www.flickr.com/photos/25622716@N02/8471945591)

Imaginer des questions

Notez toutes les questions potentielles. Un travail d’équipe est utile pour formuler une bonne variété de questions. Bien entendu, dans cet exercice de brainstorming, il s’agit de construire sur les idées des uns et des autres pour étoffer les domaines significatifs à couvrir.

Identifier les thèmes et l’ordre

Il est utile de repérer les grands thèmes auxquels appartiennent les questions. Une fois ceux-ci identifiés, on peut pour chaque ensemble de questions, essayer de déterminer un ordre qui permettra de construire une conversation fluide. Ceci facilitera la structure du débit de l’entretien, en réduisant le potentiel d’avoir une interaction apparemment trop disparate donnant une perception de saupoudrage et de désordre à l’interlocuteur.

Affiner les questions

Une fois les questions regroupées par thèmes et ordonnées, certains domaines apparaîtront redondants ou certaines questions ne sembleront pas à leur place. Il est aussi utile de  s’assurer de garder de la place pour poser beaucoup de questions “pourquoi?”  et de relances de type “parlez-moi de la dernière fois que vous _____?” en cherchant aussi les questions qui font ressortir comment l’interlocuteur se sent. (Ces points sont détaillés ci-dessous.)

Déroulement de l’interview

Lors de l’interview, au-delà des explications à donner à l’interlocuteur-trice sur le contexte de l’interview, la finalité des résultats et la publicité / confidentialité des propos, plusieurs moments apparaissent et ont une charge émotionnelle qui est décrite par le schéma suivant.

(Source: Stanford d.school)

Voici 12 points importants à ne pas oublier  dans ce contexte.

  1. Demander “pourquoi”. Même si vous pensez que vous connaissez la réponse, demandez aux gens pourquoi ils font ou disent des choses. Les réponses pourront parfois vous surprendre. Une conversation qui a commencé à partir d’une question devrait continuer aussi longtemps que nécessaire.
  2. Ne jamais dire “habituellement” en posant une question. Au lieu de cela, demandez une expérience spécifique, par exemple “Parlez-moi de la dernière fois que vous ______ “.
  3. Encourager histoires. Les histoires que les gens racontent, qu’elles soient vraies ou non, révèlent comment ils se représentent le monde. Posez des questions qui permettent aux gens de raconter des histoires.
  4. Observer les incohérences. Parfois, ce que les gens disent et ce qu’ils font est très différent. Ces incohérences cachent souvent des idées intéressantes.
  5. Comprendre les indices non verbaux. Soyez conscient du langage du corps et des émotions. Observez et écoutez.
  6. Ne pas avoir peur du silence. Les interviewers ressentent souvent le besoin de poser une autre question quand il y a une pause. Si vous autorisez le silence, une personne peut réfléchir sur ce qu’elle a juste dit et peut révéler quelque chose de plus profond.
  7. Ne pas suggérer des réponses à vos questions. Même si cela prend un moment, ne pas aider en suggérant une réponse. Cela peut involontairement amener les gens à dire des choses qui sont en accord avec vos attentes.
  8. Poser des questions neutres. “Que pensez-vous de faire des achats de cadeaux avec votre conjoint?” est une meilleure question que “Vous ne pensez pas que faire du shopping à deux est génial?” parce que la première question n’implique pas qu’il y a une bonne réponse.
  9. Ne pas poser de questions fermées. Les questions fermées sont celles auxquelles on répond en un mot, vous voulez favoriser une conversation qui se construit sur des histoires.
  10. Privilégier les questions courtes. Votre interlocuteur va se perdre dans des questions longues. Restez concis.
  11. Poser une seule question à la fois, à une seule personne à la fois. Résistez à l’envie de soumettre votre interlocuteur à un feu roulant de questions ou de lancer des questions à la cantonade à un groupe.
  12. Consigner le plus possible d’éléments. Essayez de faire toujours vos entrevues à deux. Si ce n’est pas possible, utilisez un enregistreur, car il est difficile d’écouter une personne et de prendre des notes détaillées en même temps.

Enfin, il ne faut pas négliger le moment final, l’effet poignée de porte (“doorknob effect”): parfois c’est à l’instant crucial de se séparer que l’indice le plus pertinent est révélé. Remercier sincèrement est aussi indispensable car le temps est la ressource la plus précieuse.

Comment restituer l’interview?

Une fois les informations récoltées voyons comment restituer et synthétiser un retour utile. La première idée de la retranscription in extenso atteint vite ses limites car elle reste fastidieuse, chronophage et finalement peu utile.

Voici une proposition de synthèse visuelle différente qui peut aider dans ce contexte: la carte d’empathie. Une carte d’empathie est un outil pour aider à synthétiser les observations et aussi à en tirer des traits saillants.

On retrouve ce type de synthèse sous formes différentes dans la pratique. Voyons en une plus en détail.

(Source: Design Thinking Action Lab, Stanford)

On procède en créant un modèle de carte à quatre quadrants sur un papier ou sur un tableau blanc. Après le travail de terrain et en réexaminant les notes (écrites, audio et/ou vidéo), on remplit la carte en notant des éléments dans les quatre zones.

Tout d’abord et de la façon la plus tangible possible:

Dire: Quels sont les mots et les citations exactes que votre utilisateur a employés?

Faire: Quelles sont les actions et les comportements que vous avez remarqués?

Puis dans un deuxième temps et en utilisant votre propre créativité:

Penser: Quelles pourraient être les pensées de votre interlocuteur? Qu’est-ce que cela vous dit à propos de ses idées?

Ressentir: Quelles émotions votre sujet peut-il ressentir?

Notez que les pensées / croyances et les sentiments / émotions ne peuvent pas être observés directement. Ces éléments doivent être déduits en prêtant une attention particulière aux différents indices. Notez le langage corporel, le ton et le choix des mots.

Enfin, il s’agit de synthétiser les besoins et désirs exprimés dans un énoncé du problème et les idées pour aider à les assouvir:

Identifier les besoins: Les “besoins” sont les choses nécessaires pour les humains (produits, services ou éléments émotionnels). Identifier les besoins nous aide à mieux appréhender le défi de conception. Il faut se rappeler que les besoins sont généralement représentés par des verbes (des activités et des désirs pour lesquels votre interlocuteur demande de l’aide), pas des noms (des solutions). Identifiez les besoins directement à partir des traits de l’utilisateur que vous avez notés, ou des contradictions entre deux traits – par exemple, un décalage entre ce qui est dit et ce qui est fait. Notez les besoins que vous voyez sur le côté de votre carte d’empathie.

Identifier les idées: Une idée est une réalisation remarquable dont vous pourriez tirer parti afin de mieux répondre à un besoin ou à un problème. Les idées se développent souvent à partir des contradictions entre deux éléments amenés par le sujet (que ce soit dans un quadrant ou entre plusieurs différents).  A vous de demander “Pourquoi?” quand vous remarquez un comportement étrange. Notez aussi les idées possibles sur le côté de votre carte.

Voilà, de façon succincte, une manière d’entrer dans le mode empathie du Design Thinking en utilisant les interviews qualitatives.

Bien entendu, il n’y a pas de recette magique pour obtenir un résultat pertinent. La finesse et la pratique sont ici clairement essentielles pour tirer parti des éléments obtenus.

On a causé de Quantified Self…

Quantified Self

Mieux se connaître soi-même par les chiffres. C’est l’objectif du Quantified Self, un mouvement qui a vu le jour en 2008 dans la baie de San Francisco sous l’impulsion de Kevin Kelly et Gary Wolf, éditeurs du magazine Wired. Il est depuis lors en pleine expansion.

Le Quantified Self (QS) vise à la collecte et au partage en temps réel des données qui nous concernent par le biais d’objets connectés et d’applications mobiles. Le mouvement s’inscrit dans une tendance globale vers la réappropriation de notre corps et de notre personne en général.

  Avec le Quantified Self, bienvenue dans l’ère de la mesure de notre intimité !   

Laurent EymardC’est Laurent Eymard qui lance cette Causerie du 23 janvier 2014 avec une présentation plutôt destinée aux néophytes. Il nous apprend qu’il a découvert le QS il y a une année seulement. Mais il a manifestement rattrapé le temps perdu !

Le QS recouvre une réalité trop vaste et trop changeante pour en donner une définition catégorique. Laurent nous propose celle de Wikipedia et nous renvoie également aux sites MyData Labs (francophone) et quantifiedself.com (anglophone)

Pour lui le QS n’est pas uniquement une affaire de technologie. C’est avant tout une démarche qui vise à se quantifier soi-même, quel que soit le moyen utilisé. La technologie n’est qu’un facilitateur et permet d’aller beaucoup plus loin que le simple carnet de notes et les graphiques Excel. C’est elle qui a permis le formidable boom que connaît le QS depuis deux ou trois ans.

Laurent l’illustre avec une série d’exemples provenant des multiples domaines concernés par le QS: cela va des vacances, au sport, en passant par l’alimentation, la sécurité ou la santé.

La dimension sociale du QS est pour lui évidente. En phase avec l’évolution du Web et de ses usages, le QS s’est en effet naturellement invité sur les réseaux sociaux sur lesquels on partage ses expériences. Lorsqu’il s’agit de la quantification de nos performances ou de nos paramètres physiques, c’est souvent dans un esprit de compétition favorisé par la composante ludique intégrée dans les principaux dispositifs et services proposés.

Avec une participante à la Causerie, nous nous demandons si ce type de systèmes ne tend pas à nous faire perdre l’écoute de notre corps. Apprenons à mieux écouter ce dernier plutôt que de faire une confiance aveugle à des technologies qui ne sont de par ailleurs pas toujours aussi précises qu’on voudrait nous le faire croire. Laurent acquiesce mais nous rappelle que le QS n’en est qu’à ses débuts et que le meilleur reste à venir. Il est en outre convaincu que les paramètres mesurés peuvent révéler beaucoup plus de choses qu’une simple écoute de notre corps.

Tout comme Kate Wac qui animait la Causerie avec lui, Laurent est persuadé qu’au-delà des aspects descriptifs qui permettraient éventuellement de poser un diagnostic, le QS autorisera toujours plus de passer à un mode prédictif, voire prescriptif. Dans un premier temps en tous cas, ces outils valident une perception ou peuvent déclenchent des alertes.

Les dispositifs de mesure vont toujours plus se fondre dans des objets qu’on a achetés pour d’autres usages (à l’image des montres actuelles). Dans un futur proche Laurent pense que des applications et des services de visualisation vont nous aider à mieux valoriser les données produites. Le QS est juste en phase d’apprentissage !

Laurent mentionne pour terminer sa présentation l’exemple extrême de Tim Cannon qui pousse le QS dans ses extrêmes et va jusqu’à hacker son corps en y implantant des système de mesure (voir par exemple ici). Avec, qui sait, des applications vraiment intéressantes qui vont en découler !

Kate Wac prend ensuite la parole pour nous présenter son expérience personnelle ainsi que les recherches qu’elle mène dans ce domaine. Elle résume le rapport qu’elle entretient avec le QS avec cette phrase:

           Quantified Self is a journey, not a destination !

Kate est venue au QS il y a de nombreuse années avec pour objectif de surveiller sa ligne. Son parcours professionnel et l’évolution des technologies l’ont naturellement amenée à se tourner vers le QS. Elle illustre les différents domaines qu’elle a investigués en présentant la mesure de son activité physique durant ces dernières années obtenue grâce au coach électronique Fitbit, un des produits phares du marché.

Elle nous révèle également une série de ‘mesures’ plutôt originale et qui nous démontre ainsi que le QS peut prendre des formes inattendues: sa webcam la prend en photo automatiquement très régulièrement devant son écran et lui permet de tenir un historique sur plusieurs années de l’évolution de sa physionomie et de ses états émotionnels. Kate ne sait pas forcément comment exploiter ce type de données aujourd’hui. Mais elle est convaincue que la mesure des émotions peut nous réserver des surprises prometteuses.

Elle mesure également ses activités quotidiennes (rendez-vous, repos, détente, etc.) en prenant la peine de catégoriser et de mesurer la durée de chacune d’entre elles. Elle ne voit pas non plus d’exploitation immédiate de ces données, mais elle les acquière en se disant qu’elle pourra un jour en faire quelque chose d’utile pour elle. Kate amène ainsi clairement le QS dans la self-expérimentation. Selon elle, les potentialités sont énormes. Mais comme souvent dans le monde du numérique l’un des obstacles est le manque de normalisation (technique et sémantique) qui permettrait un échange facilité des données mesurées pour les croiser, les enrichir et ainsi créer de la valeur pour l’utilisateur.

Kate présente également quelques formes de QS qui ont le vent en poupe, tel que le money spending (la mesure de nos dépenses quotidienne). La collecte de ces données et leur partage sur des sites dédiés (tel que Mint) constituent selon elle une aide appréciable pour toute une catégorie de personnes qui ont de la peine à gérer leur argent.

Les avancées prometteuses du QS, Kate les perçoit avant tout dans le domaine de la santé. Elle espère que nous serons bientôt capables avec de tels systèmes de mesurer facilement (et précisément) notre taux de glucose, notre rythme respiratoire et notre pression sanguine. Avec ces données nous entrerons vraiment dans l’ère de la prévention active. Enfin elle est persuadée que le QS va investir des domaines tels que les émotions, la flexibilité sociale et la flexibilité mentale. Mais ça c’est pour demain ! Kate&Participants

Le débat autour des questions soulevées par Kate et Laurent est vif. Quatre thèmes reviennent dans la discussion:

  1. Le QS ne risque-t-il pas d’introduire des biais de comportement dans notre société en érigeant implicitement une norme qui n’est pas forcément ni souhaitée, ni souhaitable. Dans le même ordre d’idée, ces technologies n’auraient-elles pas tendance à déresponsabiliser les gens? Pas de réponse définitive sur ce sujet tant les exemples discutés peuvent servir l’une ou l’autre cause.
  2. La deuxième question concerne la surinformation. Où va la masse des données que ces capteurs envoient sur le web ? Qu’en fait-on réellement à titre personnel ? Peut-on les récupérer afin de croiser ces données et de les exploiter à leur juste valeur ? L’obésité informationnelle ne menace-t-elle pas ? Autant de questions qui n’ont pas toujours des réponses claires. Kate et Laurent conviennent qu’il faudra s’en préoccuper tout en rappelant que le domaine est trop nouveau pour avoir résolu toutes ces questions.
  3. Le vrai problème qui revient systématiquement dans nos échanges est celui du respect de la sphère privée. Que font les entreprises des données que nous partageons avec elles ? Notre sphère privée est-elle préservée ? Les gens ont-ils conscience des dérapages possibles avec des données qui touchent à notre intimité ?  Kate a conscience des problèmes potentiels mais préfère se concentrer sur la valeur ajoutée que cela peut avoir pour les individus, cela sans bien sûr nier les dérives possibles. Avec l’une des participantes de la Causerie, elle insiste sur le fait que les données récoltées peuvent constituer des bases de données riches de promesses pour les chercheurs (dans le domaine de la santé notamment).
  4. En lien avec ce dernier point, nous nous demandons si les données issues du QS ne se substituent pas à des mesures plus ‘professionnelles’ entraînant par là-même des risques potentiels liés à une précision limitée et/ou à une mauvaise interprétation des résultats ? La majorité s’accorde sur le fait que les mesures de QS sont complémentaires des données obtenues par des professionnels et qu’il faut plutôt y voir toutes les opportunités liées si l’on y met les garde-fous nécessaires. Dans cet esprit, on note à titre d’exemple la valeur ajoutée que pourraient représenter les données QS dans le cadre du dossier médical partagé (monDossierMédical.ch) lancé récemment à Genève. Kate a été approchée par les initiateurs du projet, mais on s’est bien vite rendu compte qu’il y avait de nombreux autres problème à régler avant de s’intéresser à cette voie.

Le mot de la fin revient à Kate qui évoque quelques défis à venir pour le QS. Je retiendrai notamment: un travail important à faire sur l’accessibilité à ces technologies et aux données produites (outils, services, visualisation, interprétation, etc.); les coûts de ces technologies qui ne les rendent aujourd’hui pas accessibles à la majorité; et une nécessaire prise en compte des aspects éthiques liés aux usages du QS.

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Laurent EymardLaurent Eymard dirige sa société Red Dolphin spécialisée dans les produits technologiques portables, particulièrement ceux en lien avec le Quantified Self. Il est actif dans les communautés de passionnés de ces sujets.

 


La présentation de Laurent

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Katarzyna Wac

Katarzyna Wac est chercheuse à l’Institut de Science des Services de l’Université de Genève. Elle y dirige le Centre de recherche pour la qualité de vie.

Dans une approche transdisciplinaire, elle s’intéresse aux systèmes de réseaux mobiles permettant de fournir aux utilisateurs des services ‘partout, en tous temps et par n’importe quel canal. Au-delà de ses travaux de recherche, Katarzyna est une utilisatrice de longue date des outils du Quantified Self. 

 


La présentation de Katarzyna