Le Design Thinking est un framework créé par l'entreprise IDEO, afin d'encadrer les projets de design. Toutefois, cette méthodologie peut également s'appliquer à la Data Science. Découvrez comment les principes de design peuvent être très bénéfiques aux projets de science des données..
Au premier abord, tout semble opposer le design et la Data Science. L’un est lié à l’art et à la créativité, l’autre est associé à la rigueur scientifique et mathématique. Pourtant, ces deux disciplines peuvent s’avérer complémentaires…
Les principes du processus de design, aussi appelés « design thinking », peuvent aider à révéler tout le potentiel de la Data Science. Ils offrent une méthodologie permettant de relever les défis liés aux données. De même, le design centré sur l’humain aide à s’assurer que les informations tirées de l’analyse de données soient exploitables et pertinentes.
Quels sont les défis de la Data Science ?
En général, tous les projets commencent par l’évaluation des ressources disponibles. Dans le cas des projets de Data Science, il s’agit d’analyser les données disponibles pour tenter de découvrir des informations pertinentes.
De la même manière, le design d’un nouveau produit se base souvent sur les solutions existantes. On favorise cette approche, plutôt que de chercher en quoi cette nouveauté est nécessaire.
Toutefois, cette méthode pose problème. Elle revient à se précipiter pour trouver des réponses, sans même savoir quelles sont les questions. Même lorsque les données révèlent des informations, il est donc difficile de savoir comment les lier au projet et si elles seront vraiment utiles.
Dans quelles situations utiliser le Design Thinking ?
Le Design Thinking est une méthodologie créée pour aborder les problèmes ambigus et mal définis. Elle consiste à utiliser les atouts du designer, comme l’empathie et l’expérimentation, pour trouver des solutions innovantes.
Popularisé par l’entreprise de design IDEO, le Design Thinking est un processus itératif et centré sur l’humain. Ce framework se décompose en six étapes : l’empathie, la définition, la conception, le prototypage, le test, et l’implémentation.
En partant d’un problème aux nombreuses inconnues, ce framework progressif permet d’identifier une solution bien définie étape par étape. Tout au long du parcours, le niveau de confiance et de sophistication augmente.
Quels sont les principes de design utiles en Data Science ?
De nombreux principes de design peuvent se révéler très utiles pour la Data Science. En voici quelques exemples.
Tout d’abord, comme le design, la Data Science peut être centrée sur l’humain. Il convient de se rappeler que les humains sont les vrais bénéficiaires de toute information dérivée des données.
En prenant le temps de comprendre les parties prenantes, leurs objectifs et leurs frustrations, il est possible d’identifier les actions à mener et les décisions à prendre et d’anticiper leur impact.
Par ailleurs, les designers sont conditionnés à ne pas penser aux solutions avant d’avoir réussi à formuler le problème et à comprendre son domaine. Comment l’écrit Tim Brown dans son ouvrage « Change by Design : How Design Thinking Transforms Organisations and Inspires Innovation » : « il n’y a rien de plus frustrant que de trouver la bonne réponse à la mauvaise question ».
De la même manière, un problème de Data Science doit être encadré. En réduisant la liste des hypothèses et des questions auxquelles répondre grâce aux données, il est possible d’en extraire des informations pertinentes.
Une autre méthode de design consiste à oublier ses idées reçues et ses préjugés sur un domaine, afin de penser librement et différemment. Ceci permet de laisser fuser les idées, avant de choisir la plus adéquate.
Dans la Data Science, cette approche permet d’éviter de s’arrêter aux limites techniques au risque d’évincer les meilleures solutions potentielles. Il est ensuite possible de choisir la solution optimale en tenant compte des exigences et de la faisabilité.
Le prototypage visuel rapide est une technique très employée dans le design. Pour cause, il est plus facile de réagir à des éléments visuels et interactifs qu’à des descriptions verbales de concepts et d’idées.
Un simple graphique vaut des milliers de mots, et permet d’échanger plus intuitivement avec les parties prenantes. Le même principe s’applique à la Data Science, et c’est pourquoi la DataViz ou visualisation de données est couramment utilisée.
Dans le design UX, amasser les outils et les options n’est pas gage de qualité. Au contraire, ceci peut alourdir inutilement l’expérience utilisateur.
De la même façon, un rapport ou un tableau de bord basé sur l’analyse de données doit être aussi minimaliste et intuitif que possible. Il est préférable de créer une narration légère et compréhensible à travers laquelle les clients peuvent être guidés. À l’inverse, un rapport trop lourd peut semer la confusion.
La meilleure façon d’appliquer le Design Thinking à un projet de Data Science est tout simplement d’intégrer un designer à l’équipe de Data Scientists. En apportant sa façon de penser créative et atypique, cet expert peut compléter harmonieusement l’esprit logique des scientifiques…
Comment suivre une formation de Data Science ?
Vous l’aurez compris : le Design Thinking est très utile en Data Science, et les designers peuvent être un précieux atout pour les équipes de science des données. En tant que designer, vous pouvez suivre une formation de Data Science avec DataScientest.
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En complétant ce cursus, vous recevrez une triple reconnaissance : un certificat des Mines ParisTech PSL Executive Education, la validation du bloc 3 de la certification RNCP 36129 « Chef de projet en intelligence artificielle » reconnue par l’Etat, et une certification cloud Microsoft Azure ou Amazon Web Services.
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