05 — Prédiction UX · Deep Learning
Transformer les principes de design en signaux mesurables.
Tester la démo↗Un système de computer vision qui évalue des dimensions UX directement depuis des captures de sites, à l’intersection de l’expertise qualitative et de la prédiction quantitative.
Anatomie du projet
DeepUX applique des modèles visuels distincts à une ou deux captures, normalise leurs prédictions et affiche l’écart sur la dimension UX sélectionnée.
Pipeline principal
Sélectionnez une étape pour comprendre la transformation des données.L’utilisateur importe un design A, un design B ou les deux, puis choisit esthétique, utilisabilité ou confiance.
Choisissez une dimension, observez les deux variantes et suivez le calcul des scores. Le delta final aide à repérer la direction qui mérite une validation utilisateur plus approfondie.
Démonstration pédagogique : les données sont locales et certains calculs sont simulés ou accélérés.01 — LE DÉFI
Les audits UX ont de la valeur, mais sont difficiles à comparer et à déployer à grande échelle. Le projet explore les dimensions expérientielles qui peuvent être opérationnalisées sans réduire la complexité du design.
02 — L’APPROCHE
Constitution de jeux de données d’interfaces réelles
Traduction de construits UX en cibles d’apprentissage
Extraction de caractéristiques visuelles avec des CNN
Comparaison de modèles sur plusieurs dimensions UX
Création d’un parcours d’évaluation orienté produit
03 — LE RÉSULTAT
“Un démonstrateur qui génère des indicateurs UX cohérents et aide à identifier les interfaces nécessitant prioritairement un audit expert ou une étude utilisateur.”
04 — STACK PRINCIPALE