🚨 Au fil de cette étude de cas, nous allons voir ensemble comment j’ai mené une refonte d’un outil statistique avec pour objectif :

• de rendre la donnée plus accessible et digeste, augmentant le plaisir d’usage et fidélisant les utilisateurs
• d’accélérer la maitrise d’un outil tout en composant avec les usages des usagers historiques

❗️Disclaimer❗️
‍Ce document est réservé à l'usage confidentiel de ses destinataires. La sauvegarde, le partage ou la réutilisation (même partielle) de ce document est prohibée. Les données affichées sont factices afin de garantir une confidentialité des données internes de la DGFiP.

Contexte de la mission

Œuvrant au sein du pôle Données de la DGFiP, ma mission en tant que Product Designer était de participer à la conception et à la refonte d'outils orientés données, afin d'améliorer la compréhension de celles-ci pour tous les collaborateurs.ToIP est le nom usuel de la plateforme de collecte des données générées par le serveur de gestion d’appels de la DGFiP. Lorsqu'une personne contacte les services des impôts, elle est d'abord orientée par un serveur vocal scripté qui permet de rediriger l'appel vers les collaborateurs adéquats. Ainsi, tous les appels entrants et sortants sont recueillis et stockés afin d'analyser les parcours effectués pour connecter un collaborateur à une personne extérieure. Ces données sont ensuite traitées et visualisées sous forme de graphiques via le portail ToIP.

La donnée est une colonne vertébrale de la DGFiP, elle sert a la prise de décision et à la surveillance de la bonne santé des différents produits internes et externes de l’organisation. Il était donc primordial d’instaurer une proximité entre ceux qui la lisent et ceux qui la façonnent : l’interface.

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Refonte de ToIP

ToIP est le nom usuel de la plateforme de collecte des données générées par le serveur de gestion d’appels de la DGFiP. Lorsqu'une personne contacte les services des impôts, elle est d'abord orientée par un serveur vocal scripté qui permet de rediriger l'appel vers les collaborateurs adéquats.

Ainsi, tous les appels entrants et sortants sont recueillis et stockés afin d'analyser les parcours effectués pour connecter un collaborateur à une personne extérieure. Ces données sont ensuite traitées et visualisées sous forme de graphiques via le portail ToIP.

Exploration de l’existant

Ma mission se concentre sur la refonte du portail ToIP existant. Actuellement, une version élaborée avec Tableau Software est utilisée et consultée par les collaborateurs de la DGFiP. Malgré ses lacunes en termes d'ergonomie, ce portail reste l'une des plateformes de visualisation de données les plus prisées en interne.

Exemple de page web du portail pré-refonte, données anonymisées

Malgré le succès que rencontre le portail, une refonte est amorcée pour répondre aux nouveaux standards de qualité des produits numériques de l'État, le tout en améliorant la forme globale de l'affichage des données au sein du système, jugé trop compliqué par un grand nombre d'utilisateurs du produit.

De plus, une recherche utilisateur préalable à la mission a été menée, mettant en lumière des points de douleur importants.

Les conclusions de la démarche sont les suivantes :

• Appliquer le DSFR dans la mesure des usages prévus par la documentation à ce portail de visualisation de données.
• Refondre la navigation interne au portail, point de douleur important relevé.

Recherche utilisateur et contraintes techniques

Suite à mon arrivée, une seconde phase de recherche utilisateur a été menée afin de comprendre l’importance du projet à mener.

J’ai rencontré le pool d'utilisateurs existant afin de comprendre leurs points de vue ainsi que leurs usages de façon concrète. Ces rencontres ont été organisées sous forme de rendez-vous individuels d’une heure, durant lesquels j’observais leur utilisation du produit, leurs besoins, ainsi que les différents parcours utilisateurs empruntés…

Le pool d'utilisateurs a été divisé en trois sous-groupes, basés sur leur usage et expériences du produit, de la manière suivante :

• Les Power Users : utilisateurs réguliers, impliqués dans l'utilisation du produit et de ses fonctionnalités.
• Les utilisateurs occasionnels : ceux qui visitent le produit une ou deux fois puis diminuent leur engagement.
• Les non-utilisateurs : individus faisant partie de la cible et du pool d'utilisateurs envisagés, mais qui n'utilisent pas le produit.

De plus, les entretiens ont permis de valider les conclusions des recherches préalables et ont mis en lumière une problématique significative concernant la charge cognitive imposée par les écrans :

• La gestion des filtres est complexe, ajoutant beaucoup de poids visuel et de fonctionnalités
• La charge cognitive des écrans est élevée, beaucoup d’éléments sont affichés et le traitement de l’information est complexe

Ses conclusions mènent a des objectifs clairs de cette refonte :

• Appliquer le DSFR afin de répondre aux standards qualité de la DGFiP et de l’État
• Réduire le temps de traitement de l’information de la donnée pour les PU ainsi que pour les UP
• Augmenter le taux de fidélisation des UP et des NU, grâce a un produit de meilleure qualité

Réalisation finale

Suite a plusieurs itérations, une version finale a été validée. Cette refonte s’appuie donc sur les objectifs cités dans la section précédente, afin de répondre au mieux a la demande.

Voici un exemple d’avant / après :

Les changements apportés sont les suivants :

• Application du DSFR au produit au sens large
• Refonte complète de la navigation, apportant une vraie structure au produit global (pour rappel, la page “avant” n’est pas tronquée et ne dispose pas d’une navigation interne a la page)
• Création de règles de mise en page de la donnée, afin de garantir une charge cognitive acceptable, même pour un NU ou une personne en phase de découverte du produit

Exemples d’autres réalisations

Gestion des filtres

Un point important a gérer lors de cette refonte fut les filtres : compte tenu de la solution utilisée pour la conception des produits (tableau software), il était commun de trouver des solutions alternatives pour implémenter des fonctionnalités atypiques pour le logiciel. La gestion des filtre, grand facteur de surcharge cognitive était un problème, mais une solution de masquage a été retenue et appréciée par un grand nombre des users finaux.