Contexte
Le CEA (Commissariat à l'énergie atomique) développe JUMO, un moteur de jumeau numérique prédictif pour la Supply Chain (entrepôts, ports, aéroports) permettant aux industriels de simuler des scénarios logistiques. J'ai eu pour mission de transformer un outil de laboratoire piloté par lignes de commande en un véritable logiciel industriel.
The CEA (French Atomic Energy Commission) develops JUMO, a predictive digital twin engine for the Supply Chain (warehouses, ports, airports) that allows industry players to simulate logistics scenarios. My mission was to transform a command-line-driven laboratory tool into a fully-fledged industrial software product.
Objectifs
- Concevoir une solution multi-surfaces à forte densité (tactile/desktop)
- Réduire la charge cognitive de l'interface
- Développer de nouveaux outils cartographiques pour contrôler l'interface
- Industrialiser la conception en créant un Design System pour itérer rapidement
Les Contraintes
S'inscrire dans un temps long (près de 2 ans) au sein d'un écosystème de recherche pure a nécessité de surmonter trois obstacles majeurs :
Recherche
Audit de l'interface en V1
Le projet s'est déroulé en deux phases, qui seront enchaînées ci-après. L'audit de la V1 (version la plus aboutie) en 2024 a fait émerger les éléments suivants :
The project unfolded in two phases, detailed below. The audit of V1 (the most complete version) in 2024 surfaced the following findings:
- L'interface est trop complexe et nécessite une équipe dédiée
- L'utilisateur n'est jamais intégré au système
- Le lancement d'une simulation nécessite jusqu'à 12 actions
- Pas de progressive disclosure, tout est donné immédiatement
- L'outil ne renvoie aucune information visuelle après une action
- Le lancement d'une simulation ne renvoi pas de temps indicatif
- De façon générale, il est difficile pour l'utilisateur de situer le poids de ses actions
Après le succès du MVP, le produit a pu entrer en phase 2. J'ai alors effectué une nouvelle analyse heuristique permettant de constater d'autres irritants afin de faire évoluer à nouveau l'interface de R&D à SaaS.
After the success of the MVP, the product entered phase 2. I then conducted a new heuristic analysis to identify additional pain points and once again evolve the interface from R&D to SaaS.
- Il n'existe pas d'utilisateurs cibles, l'interface ne répond donc à rien
- Les userflow peuvent encore être simplifiés pour un parcours plus clair
- La distinction entre l'édition d'un scénario et sa visualisation n'est pas acquis
- Les iconographies ne sont pas assez porteuses de sens
- Le contexte matériel du produit varie massivement et le gérer par de simples breakpoints ne suffit pas
- Le design system ne prévoit pas des échelles de densité
Enquête terrain
Incapable d'accéder aux utilisateurs finaux en année 1, je suis allé chercher l'information sur le terrain. J'ai mené des Guerilla Tests lors de salons professionnels (SITL) et animé des ateliers de co-création pour traduire les modèles complexes des chercheurs en parcours clairs.
Unable to access end users in year 1, I went out to gather information in the field. I ran Guerilla Tests at trade shows (SITL) and facilitated co-creation workshops to translate the researchers' complex models into clear user journeys.
Le succès du MVP a débloqué des contrats et du temps. J'ai pu mener des méthodes UX Research notamment des entretiens qualitatifs (semi-directifs) pour les verbatims et priorisation des métriques des interfaces.
The success of the MVP unlocked contracts and time. I was able to run UX Research methods, including semi-structured qualitative interviews to collect verbatims and prioritize interface metrics.
Restitution atelier métriques avec ADP
Design Studio avec les chercheurs
Benchmark
Les phases de benchmark ont été nombreuses et portées sur le concurrentiel, fonctionnel ou sur des interactions IHM précises (ex : retours haptiques)
Conception
Ci-dessous des design outcomes volontairement floutés pour respecter le NDA.
User flow
#1 — Interface paralysante
Besoin : Créer un parcours d'utilisation simplifié
- Traduction des algorithmes en vues, composants et interfaces
- Travail des user flow pour créer un parcours cohérent et simplifié
- Création d'une « carte d'identité » du dataset pour situer l'utilisateur
- Liste des scénarios et édition de données toujours accessible
- Utilisation de la loi de jakob's au maximum pour limiter la charge mentale
#2 — Absence total de feedback
Besoin : Etre clair sur les interactions de l'interface
- Retours constant à l'utilisateur : ajout des temps de chargement, travail du wording
- Création de loading state, empty states
- Utilisation de pop-up pour avertir l'utilisateur
#3 — Cible floue et générique
Besoin : des vues adaptés aux personas
- Composants de data-viz sur mesure pour le profil "ingénieur"
- Création d'un CTA pour générer des rapports pour le persona "décideur"
- Ajout d'une barre d'outil flottante persistante dédiée à l'édition cartographique (persona "batisseur"
- Affichage de métriques cohérentes
#4 — Manque de clarté
Besoin : Travailler l'opposition édition, affichage du dataset
- Travail de la sémantique et distinction par deux couleurs (vert/bleu)
- Retravail du wording
- Utilisation d'état "desactivate"
#5 — Design System adapté
Besoin : Un Design System adapté au contexte industriel
- Création d'échelles de densités S/M/L pour concevoir des composants adaptables
- Ajout d'un dark mode pour une lecture en salle de contrôle
- Responsive mieux géré et importance des hit area
Pour soutenir cette industrialisation, j'ai conceptualisé et déployé EDSO, notre propre Design System.
To support this industrialization effort, I conceptualized and deployed EDSO, our own Design System.
Impact
Le double défi temporel et technique a été relevé avec la livraison du MVP en seulement 3 mois. Sur le plan business, l'approche centrée utilisateur (via les Personas et la Matrice de priorisation) a permis à JUMO de sortir de son statut de pur projet R&D.
The dual time and technical challenge was met with the delivery of the MVP in just 3 months. On the business side, the user-centered approach (via Personas and the Prioritization Matrix) allowed JUMO to move beyond its status as a pure R&D project.
Fin 2024, cette maturité produit a abouti à la signature d'un partenariat industriel majeur avec un leader de la logistique dédié au tri de bagages.
By end of 2024, this product maturity led to the signing of a major industrial partnership with a logistics leader specializing in baggage sorting.