Guide pas‑à‑pas pour planifier, rédiger et concevoir un site qui explique clairement les capacités de l’IA aux non‑experts, avec exemples, conseils UX et signaux de confiance.
Avant d’écrire la moindre page, décidez précisément qui sont les « non‑experts » pour votre site. Un « grand public » est rarement un véritable public — et l’IA est facile à mal comprendre quand les visiteurs arrivent avec des attentes différentes.
Choisissez un groupe principal et (optionnellement) un groupe secondaire. Par exemple :
Donnez à chaque groupe un profil rapide : ce qu’ils savent déjà, ce qui les inquiète, et quelle décision ils cherchent à prendre. Cela vous aide à choisir le bon niveau de détail — et les bons exemples.
Les non‑experts cherchent généralement des réponses pratiques en premier. Commencez votre plan de contenu par les questions qui reviennent dans les appels commerciaux, les tickets de support, les sessions de formation et les commentaires :
Si vous ne pouvez pas répondre clairement, votre site ressemblera à du marketing — peu importe son apparence.
Choisissez un petit nombre de résultats importants. Objectifs courants :
Vos objectifs doivent orienter ce que vous mettez en avant : clarté, réassurance, aide à la décision, ou guide pratique.
Faites correspondre les métriques aux objectifs pour pouvoir améliorer le site au fil du temps. Exemples :
Définissez un rythme de revue (mensuel ou trimestriel) et ajustez le contenu en fonction de ce que les gens comprennent encore mal.
Les gens comprennent l’IA plus vite quand vous la regroupez en quelques « travaux » qu’elle peut accomplir, plutôt que dans une longue liste d’outils. Visez 3–6 catégories qui semblent familières et couvrent la plupart de votre contenu.
Privilégiez des catégories que vos visiteurs reconnaissent dans leur travail quotidien. Options courantes :
Nommez chaque catégorie par un nom simple (« Texte », « Images ») ou une phrase verbale claire (« Trouver des réponses dans des documents »). Évitez les étiquettes « malines » qui nécessitent une explication.
La cohérence réduit la confusion. Pour chaque catégorie de capacité, écrivez quatre courts éléments :
Cette structure aide les lecteurs à comparer rapidement les capacités et fixe des attentes sans noyer dans les détails.
Les non‑experts n’ont généralement pas besoin des noms de modèles, benchmarks, nombres de paramètres ou classements. Remplacez‑les par des conseils orientés utilisateur :
Si vous devez mentionner des termes techniques, laissez‑les optionnels (note brève ou info‑bulle) pour que la page principale reste accessible.
Un bon site explicatif sur l’IA donne un sentiment de prévisibilité : les visiteurs savent toujours où ils sont, quoi lire ensuite et jusqu’où aller. Le but n’est pas de tout montrer d’un coup — c’est de guider les gens de « je suis curieux » à « je comprends assez pour décider ».
Gardez votre navigation principale limitée et significative. Un plan de site pratique de base ressemble à ceci :
Cette structure offre des points d’entrée faciles pour les nouveaux venus, tout en supportant les visites de retour quand quelqu’un cherche une réponse précise.
Si vous avancez vite, il peut aider de prototyper cette structure comme un site fonctionnel plutôt qu’un document statique. Par exemple, des équipes utilisent Koder.ai (une plateforme type no‑code/de vibe‑coding) pour générer un site explicatif en React à partir d’un brief conversationnel, puis itérer avec un « mode planning », des snapshots et un rollback pendant que le contenu et la navigation évoluent.
Beaucoup de non‑experts ne savent pas ce que signifient « capacités » ou « modèles ». Ajoutez un parcours visible « Commencer ici » (depuis la page d’accueil et le menu principal) qui mène en 3–5 étapes courtes, par exemple :
Concevez chaque page en couches : un aperçu court d’abord, puis des détails optionnels. Par exemple, une page de capacité peut commencer par un résumé d’un paragraphe, puis se développer en sections comme « Entrées typiques », « Sorties typiques », « Idéal pour » et « À surveiller ». Les visiteurs qui veulent l’essentiel peuvent s’arrêter tôt sans se sentir perdus.
Au lieu de longues pages écrasantes, reliez les concepts liés. Quand quelqu’un lit sur les « hallucinations », il devrait être invité à consulter la définition du glossaire et une FAQ pertinente. Cela transforme votre site en une expérience d’apprentissage guidée plutôt qu’un amas de pages.
Le langage clair n’est pas « simplifier à l’excès ». C’est enlever les frictions évitables pour que les lecteurs comprennent ce que fait un système d’IA, ce qu’il ne fait pas et quoi faire ensuite.
Visez des phrases courtes, la voix active et une idée par paragraphe. Cela rend des sujets complexes plus accessibles sans ôter d’informations importantes.
Si vous sentez que la précision se perd, ajoutez une phrase de contexte plutôt que de basculer dans le jargon. Par exemple, au lieu de dire « le modèle généralise », dites : « Il apprend des motifs à partir d’exemples passés et utilise ces motifs pour faire de nouvelles estimations. »
La plupart des termes techniques ont une traduction plus simple. Utilisez la version quotidienne par défaut, et n’introduisez les termes techniques que lorsqu’ils sont vraiment nécessaires.
Exemples :
Quand vous devez utiliser un terme technique (parce que les utilisateurs le verront ailleurs), définissez‑le immédiatement en une phrase. Puis gardez ce même vocabulaire.
La cohérence réduit la confusion plus que des explications supplémentaires. Choisissez un seul label pour chaque concept clé et tenez‑vous‑y partout.
Par exemple, décidez si vous dites « système d’IA », « modèle » ou « algorithme ». Choisissez un terme principal (ex. « système d’IA ») et ne mentionnez les autres qu’une seule fois comme synonymes éventuels.
Conservez aussi des verbes cohérents : si vous appelez la sortie une « suggestion », n’appelez‑la pas plus tard une « réponse » sauf si vous changez intentionnellement l’attente.
Commencez chaque page par un court « ce que vous trouverez ici » en 3–5 puces. Cela aide les non‑experts à s’orienter rapidement et réduit les mauvaises interprétations.
Un bon résumé inclut souvent :
Cette approche garde le texte principal lisible, tout en préservant la précision nécessaire pour utiliser l’IA en sécurité.
Les gens comprennent l’IA plus vite quand vous la montrez comme un système simple : ce qui entre, ce qui se passe, ce qui sort et ce que la personne doit faire ensuite. Un petit diagramme peut éviter de longues explications et réduire la pensée en « boîte magique ».
Soyez explicite sur ce que le visiteur doit fournir. Types d’entrées courants :
Un modèle utile : « Si vous donnez X, il peut faire Y ; si vous ne le faites pas, il devinera. »
Nommez la sortie en termes simples et montrez à quoi elle ressemble :
Indiquez aussi ce que la sortie n’est pas : une garantie, une décision finale, ou une source de vérité parfaite.
Un diagramme simple peut tenir sur une seule écran :
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Gardez la case « Traitement » de haut niveau. Vous n’avez pas besoin des détails internes du modèle ; l’objectif est la clarté, pas l’ingénierie.
Juste à côté du diagramme, incluez une brève note « avant d’utiliser ceci » :
Cela transforme le diagramme en un workflow pratique que les visiteurs peuvent suivre immédiatement.
Les exemples rendent l’IA moins abstraite. Visez 5–10 exemples concrets par capacité (une page ou un panneau par capacité), rédigés comme de courts scénarios reconnaissables.
Maintenez chaque exemple cohérent pour que les lecteurs puissent parcourir :
Utilisez ces modèles, puis créez des ensembles similaires pour la synthèse, le brainstorming, l’aide aux données, les brouillons de support client, etc.
Avant : « I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now. »
Après (assisté par l’IA) : « Pourriez‑vous partager une mise à jour d’ici 17h aujourd’hui ? Si ce délai ne convient pas, dites‑le et nous nous adapterons. »
Ce qu’il faut vérifier : le ton correspond‑il à la relation ; aucune promesse ajoutée ; retirer les détails sensibles.
Avant : « Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors. »
Après (assisté par l’IA) : « Actions : (1) Sam confirme les délais des fournisseurs d’ici mercredi. (2) Priya rédige la checklist de lancement d’ici vendredi. Risques : retards fournisseurs ; propriétaire d’approbation non clair. »
Ce qu’il faut vérifier : noms/responsables corrects ; dates exactes ; décisions manquantes à compléter par vous, pas inventées.
Avant : « Looking for a rockstar who can handle anything under pressure. »
Après (assisté par l’IA) : « Nous recherchons un coordinateur capable de gérer les délais, de communiquer clairement et de prioriser les tâches entre équipes. »
Ce qu’il faut vérifier : suppression du langage biaisé ; exigences réalistes ; accessibilité et inclusivité.
Avant : « Not our fault. You used it wrong. »
Après (assisté par l’IA) : « Je suis désolé que cela ait été frustrant. Pouvez‑vous indiquer les étapes que vous avez suivies et le message d’erreur ? Nous allons vérifier ensemble. »
Ce qu’il faut vérifier : conformité à la politique ; pas d’aveu de faute ; confidentialité (ne pas demander de données inutiles).
Avant : « Your request is pending due to insufficient documentation. »
Après (assisté par l’IA) : « Nous ne pouvons pas traiter votre demande pour le moment car il manque un document. Veuillez envoyer : justificatif de domicile (daté de moins de 90 jours). »
Ce qu’il faut vérifier : exactitude des exigences ; clarté pour les lecteurs non natifs ; éviter de collecter des infos personnelles supplémentaires.
Les prompts téléchargeables peuvent être utiles, mais ne les publiez que si vous pouvez les tenir à jour. Si vous le faites, indiquez une date de dernière mise à jour, notez l’outil/modèle avec lequel ils ont été testés et fournissez un moyen simple de signaler lorsqu’ils cessent de fonctionner.
Les gens n’ont pas besoin d’un cours de maths pour comprendre l’incertitude — ils ont juste besoin que vous le disiez clairement et systématiquement. Un cadrage utile : un système d’IA prédit des sorties probables en se basant sur des motifs dans des données ; il ne « sait » pas les faits comme une personne. Cette idée seule évite beaucoup de confusions, surtout quand le modèle semble sûr.
Soyez précis sur la manière dont l’IA peut échouer, en langage courant :
Un bon site ne cache pas ces problèmes dans les petites lignes. Placez‑les à côté de la fonctionnalité concernée (par ex. mentionnez les hallucinations sur toute page traitant du « résumé » ou des « réponses à des questions »).
Utilisez des formulations comme : « Le système choisit les mots les plus probables suivant les motifs qu’il a appris. » Puis ajoutez ce que cela implique : « Cela veut dire qu’il peut être confiant tout en étant faux. » Si vous affichez des scores de confiance ou des étiquettes « peut être inexact », expliquez ce que l’utilisateur doit faire ensuite (vérifier, demander des sources, comparer avec des références fiables).
Si votre site promeut l’IA pour la prise de décisions, incluez un bloc d’avertissement clair pour les usages médicaux, juridiques et financiers : la sortie de l’IA n’est pas un conseil professionnel, peut omettre des détails cruciaux et doit être revue par un expert qualifié. Évitez les précautions vagues — nommez les risques (mauvais diagnostic, problèmes de conformité, conseils fiscaux incorrects).
Les gens n’ont pas besoin de comprendre chaque détail technique pour se sentir en confiance. Ils ont besoin de réponses claires et concrètes à « Que devient ma donnée ? » et « Qu’est‑ce qui garantit la sécurité ? ». Faites de la confiance une part centrale du site — pas une note de bas de page.
Créez une page dédiée expliquant ce que vous collectez, ce que vous ne collectez pas, et pourquoi. Restez lisible et concret, avec des exemples d’entrées courantes.
Incluez :
Les non‑experts supposent souvent que la sortie IA est « vérifiée ». Faites attention à votre formulation. Décrivez vos garde‑fous à un niveau élevé — sans laisser croire à une protection parfaite.
Exemples de notes de sécurité à inclure :
Donnez aux utilisateurs une courte section « Bien utiliser cet outil » expliquant les scénarios appropriés et les signaux d’alerte. Associez‑la à un chemin d’escalade clair :
La confiance augmente quand on voit qui est derrière le produit et comment il est maintenu. Ajoutez :
Quand la transparence est cohérente et concrète, vos explications d’IA ressemblent moins à du marketing et plus à des conseils fiables.
Un glossaire et une FAQ servent d’appui pour les lecteurs qui ne connaissent pas encore le vocabulaire. Ils aident aussi les experts à rester alignés sur les définitions pour que le site n’emploie pas le même mot pour des sens différents.
Gardez les entrées courtes, concrètes et rédigées pour quelqu’un qui n’a jamais fait d’informatique. Commencez par les termes que les lecteurs rencontrent le plus :
Ajoutez une petite ligne sous chaque entrée : « Vous entendrez peut‑être aussi… » et listez des synonymes courants pour prévenir la confusion, par exemple :
Sur les pages de capacités, ajoutez des info‑bulles subtiles pour les termes du glossaire la première fois qu’ils apparaissent. Limitez‑les à une phrase et évitez le jargon. Les info‑bulles fonctionnent mieux quand elles :
Votre FAQ doit répondre à ce que les gens se demandent déjà (ou redoutent). Bonnes questions à inclure :
Quand glossaire + FAQ sont faciles à trouver et cohérents, les lecteurs passent moins de temps à décoder les termes et plus de temps à apprendre ce que l’IA peut réellement faire.
Un site qui explique bien l’IA doit être agréable à lire. Quand on apprend des concepts nouveaux, le design doit réduire la charge cognitive, pas l’augmenter.
Commencez par des choix de typographie et d’espacement qui favorisent la compréhension :
Découpez les idées denses en courts paragraphes et utilisez des titres clairs pour indiquer le rôle de chaque section. Si vous devez introduire un terme, pensez à une petite boîte d’appel qui le définit en une phrase avant de continuer.
Les non‑experts ont tendance à parcourir d’abord, puis à choisir ce qu’ils lisent.
Utilisez des modèles de page cohérents : un titre clair, un paragraphe « ce que vous apprendrez », et des sections structurées avec sous‑titres descriptifs. Rendez la navigation prévisible (menu en haut + fil d’Ariane ou un “Retour à l’aperçu” visible) et évitez de cacher des pages clés derrière des étiquettes créatives.
Les encadrés peuvent aider, mais utilisez‑les avec un objectif — « Conclusion clé », « Idée reçue », ou « Essayez ce prompt » — pas pour répéter le même point.
Les améliorations d’accessibilité profitent à tout le monde, y compris aux utilisateurs mobiles et en environnement bruyant.
Assurez‑vous de :
Les explications d’IA reposent souvent sur des flux et des comparaisons — ils peuvent casser sur petits écrans.
Utilisez des cartes empilées pour les pipelines étape par étape, des accordéons pour définitions et FAQ, et des comparaisons côte‑à‑côte qui se réduisent en « Avant » puis « Après ». Gardez les cibles tactiles grandes et évitez les interactions nécessitant de la précision (comme de petites info‑bulles accessibles seulement au survol).
Un bon explicatif IA ne s’arrête pas à « maintenant vous savez ». Il aide les gens à décider quoi faire ensuite — sans pousser tout le monde vers la même action.
Proposez un petit ensemble d’appels à l’action clairs, chacun lié à un objectif différent :
Formulez concrètement : ce qu’ils obtiendront, combien de temps cela prend et ce qu’ils doivent fournir.
Si vous proposez un parcours pratique, pensez à un CTA « Construire une app sample » pour les lecteurs qui apprennent en faisant. Des plateformes comme Koder.ai peuvent transformer un court brief conversationnel en une expérience web fonctionnelle (front‑end React et backend Go/PostgreSQL), utile pour valider rapidement l’IA, les démos et les flux de contenu — puis exporter le code source quand vous êtes prêt à industrialiser.
Ne forcez pas les experts à traverser le contenu pour débutants — ni les débutants dans des détails techniques. Utilisez des « parcours » légers, par exemple :
Cela peut être aussi simple que deux boutons en haut des pages clés (« J’apprends » vs « J’évalue »).
Si vous incluez un formulaire, dites ce dont vous avez besoin (fichiers d’exemple, secteur, objectif, contraintes) et ce qui se passe ensuite. Si possible, ajoutez :
Les informations sur l’IA vieillissent vite. Désignez un responsable, fixez une cadence de révision (mensuelle ou trimestrielle) et ajoutez des notes de version simples (ex. « Dernière revue : Mois AAAA », « Ce qui a changé ») pour que les lecteurs sachent que le contenu reste à jour.
Si votre explicatif est lié à une démo interactive ou un outil, traitez les mises à jour comme des sorties logicielles : suivez les changements, conservez une option de rollback claire et documentez les modifications. (Des fonctionnalités d’outillage comme les snapshots et le rollback — disponibles dans des plateformes comme Koder.ai — peuvent réduire le risque quand vous itérez rapidement.)
Commencez par choisir un groupe principal de non‑experts (et éventuellement un groupe secondaire). Rédigez un profil rapide pour chacun :
Cela permet d’adapter le niveau d’explication et d’éviter la vague notion de « public général ».
Rassemblez des questions issues de sources réelles : appels commerciaux, tickets de support, sessions d’intégration et commentaires. Priorisez celles qui influencent la confiance et la prise de décision, par exemple :
Si vous ne pouvez pas répondre clairement à ces questions, le site semblera être du marketing.
Choisissez 1 à 3 objectifs liés aux résultats que vous voulez vraiment obtenir. Exemples fréquents :
Alignez ensuite chaque page principale sur au moins un objectif pour garder le site ciblé.
Associez des métriques aux objectifs et révisez‑les régulièrement (mensuellement ou trimestriellement). Mesures utiles :
Utilisez ces données pour améliorer le contenu là où les gens restent bloqués.
Regroupez les fonctionnalités en 3 à 6 « travaux » reconnaissables (par ex. Texte, Images, Audio, Recherche & Q&A, Tableaux). Cela aide les visiteurs à comprendre plus rapidement qu’une longue liste d’outils.
Gardez des noms simples et littéraux pour ces catégories (évitez les étiquettes « malignes » qui nécessitent une explication).
Utilisez le même mini‑modèle partout :
La cohérence facilite la comparaison des capacités sans lire en profondeur.
En général, évitez les noms de modèles, benchmarks, nombres de paramètres et classements. Remplacez‑les par des conseils orientés utilisateur comme :
Si vous devez inclure des termes techniques, laissez‑les en option (info‑bulles ou notes courtes).
Gardez la navigation principale réduite et prévisible. Une structure pratique de base :
Ajoutez un chemin visible « Commencer ici » qui guide les débutants à travers une courte séquence : ce que c’est, ce pour quoi c’est bon, où ça échoue, des exemples accessibles et les étapes suivantes.
Écrivez des phrases courtes, à la voix active, et un seul idée par paragraphe. Remplacez le jargon par des équivalents quotidiens (et définissez les termes inévitables immédiatement).
Choisissez un seul terme cohérent par concept (par ex. toujours « système d’IA ») et tenez‑vous‑y : la cohérence réduit la confusion plus que des explications supplémentaires.
Placez les limitations près des fonctionnalités qu’elles affectent (pas cachées en petits caractères). Expliquez l’incertitude simplement :
Ajoutez des avertissements clairs pour usages à enjeux élevés (médical, juridique, financier) et dites aux gens quoi faire ensuite : revoir, éditer, vérifier, et escalader si nécessaire.
| Idéal pour | Pas pour |
|---|
| Rédiger des premières versions d’e‑mails, résumés et plans | Diagnostiquer des conditions médicales ou modifier un traitement |
| Brainstormer des options et des questions à poser | Interprétations juridiques, approbation de contrats ou validation conformité |
| Expliquer des concepts à un niveau débutant | Prendre des décisions financières finales ou recommandations d’investissement |
| Organiser des notes et générer des checklists | Toute tâche exigeant une exactitude garantie sans vérification |