ÉTUDE DE CAS · PRODUCT DESIGN · JUIN. 2026
Forge
Un outil qui aide à réutiliser ses notes au lieu de repartir de zéro, conçu seul avec l'IA comme équipe, et réorienté après un test avec 5 utilisateurs.
Rôle :
Product designer, en solo avec l’IA
Livrable :
prototype codé de 12 écrans, 82 tests automatisés
Stack :
React, TypeScript, Tailwind, Express, API Anthropic
Preuve utilisateur :
recherche auprès de 10 personnes, puis un test avec 5
En bref
PROBLÈME :
plus on prend de notes, moins on les réutilise. Trier coûte plus cher, dans la tête, que repartir de zéro.
APPROCHE :
un signal discret qui répond en 10 secondes à « ai-je déjà de la matière sur ce sujet ? », puis une IA qui met en forme les notes sans rien inventer.
PIVOT :
la première version ne faisait que retrouver les notes. Les 5 testeurs n’en voyaient pas l’utilité. J’ai ajouté l’assemblage du texte.
RÉSULTAT :
prototype codé de 12 écrans, 82 tests, 13 cas limites couverts.
Origine
Pourquoi ce projet
Avant Forge, j'avais construit avec Claude un Guide Design IA : quels outils, quels prompts, à quel moment. Un cadre structuré, jamais mis à l'épreuve sur un vrai projet.
Forge est né d'une question : et si l'IA n'était pas un outil que j'utilise, mais une équipe avec laquelle je travaille ? Il me fallait un problème réel, avec de la recherche utilisateur, des arbitrages et des cas limites qui ne se résolvent pas proprement. La prise de notes me l'a donné.
Nom et identité visuelle
Une idée qui arrive est comme du métal en fusion : malléable, mais pour peu de temps. Si on ne la forge pas à chaud, elle refroidit et perd la forme qu'elle aurait pu prendre. Forge l'a emporté sur une dizaine d'alternatives (Weave, Loom, Stitch…) parce qu'il porte les deux gestes de l'app : capturer et transformer.
La charte suit la même idée. Un fond presque noir, jamais un noir tech froid. Un texte chaud, couleur cendre plutôt que gris neutre. Un seul dégradé, du rouge braise à l'ambre, réservé aux moments où quelque chose se transforme vraiment : le bouton principal, le logo, un signal actif. Le bouton de génération s'appelle d'ailleurs « Forger avec l'IA ».
Contexte
Le paradoxe de départ
J'ai cherché un problème assez riche pour justifier une vraie équipe, même une équipe IA.
Je l'ai trouvé dans un paradoxe chez ceux qui accumulent le plus de notes : plus ils capturent, moins ils réutilisent. Chaque session repart de zéro, non par manque de matière, mais parce que trier coûte plus cher, dans la tête, que partir d'une page blanche.
Pour un produit de prise de notes, c'est un signal d'alerte : un utilisateur qui ne réutilise pas ses notes risque de décrocher. C'est une hypothèse, que l'indicateur principal doit vérifier.
Le paradoxe de départ
Les petites équipes produit sans outil dédié. Le feedback arrive par tous les canaux sauf un endroit central : un email ici, un message Slack là, une remarque pendant une démo.
J'ai envisagé une cible plus étroite (les UX researchers), puis je l'ai écartée : elle ajoutait de la complexité sans assez de valeur.
Problématique
Rendre l'accès à ses notes plus simple que la page blanche, en moins de 10 secondes.
Ce que j'ai choisi
La recherche utilisateur (n=10) a invalidé l'hypothèse implicite du secteur : si l'utilisateur a des notes, il s'en servira. Or ces utilisateurs accumulent des fragments régulièrement, mais démarrent quand même chaque session à zéro.
Le blocage n'est pas un problème d'accès, c'est un calcul mental fait en moins de trois secondes : est-ce que ça vaut le coup de trier, ou je repars plus vite de zéro ?
J'ai choisi de me greffer sur le rituel de démarrage plutôt que d'essayer de le remplacer. La recherche a montré que le blocage se joue dans les premières secondes d'une session, pas pendant la capture, donc c'est là que Forge intervient.
Un signal en popup bas-droite (bottom sheet rétractable sur mobile), non bloquant, qui répond en moins de 10 secondes à la question implicite de l'utilisateur, ai-je de la matière sur ce sujet ?
Le principe de ton est non négociable et s'applique à tous les microtextes sans exception, y compris les messages d'erreur et les guardrails : l'information est toujours cadrée comme un potentiel, jamais comme un constat d'échec. "14 fragments disponibles sur ce sujet" motive, alors que "Tu n'as pas utilisé 14 fragments depuis 30 jours" culpabilise.
Ce que j'ai choisi de ne pas faire
- Organiser les notes (tags, dossiers) : mauvais problème. L'utilisateur ne manque pas d'organisation, il doute de la valeur de ce qu'il a. Et toucher à sa prise de notes aurait dégradé l'habitude la plus ancrée.
- Un signal bloquant : une fenêtre centrée aurait eu plus d'impact, mais il fallait pouvoir l'ignorer sans effort. Sinon, impossible de savoir si un rejet vient de la valeur du signal ou de sa place.
- Le nouvel utilisateur sans aucune note : hors de la V1, avec un seuil précis pour le réintégrer (s'il concerne plus de 30 % des nouveaux inscrits à 30 jours).
- Une plateforme complète (regroupement automatique, états des idées, archives) : une plateforme large et à moitié faite n'aurait rien prouvé. Un signal qui marche au moment précis de la page blanche, si.
Ce que j'ai construit
- Un prototype codé de 12 écrans (React, TypeScript, Tailwind), pas des maquettes statiques.
- Une détection en deux temps : une silhouette de chargement en moins de 300 ms, puis le contenu réel.
- Des notes réordonnables par glisser-déposer, copiables en un clic, avec correction du sujet détecté.
- Un score de confiance visible : bordure pointillée quand l'IA est peu sûre (score inférieur à 0,6).
- Un serveur qui bascule entre de fausses données et l'API Anthropic, sans changer le code.
- 13 cas limites couverts, 3 reportés en V2 avec leur justification.
- 13 edge cases couverts en V1, 3 reportés en V2 avec justification documentée.
- 82 tests automatisés (Playwright), tous passants.
- Des seuils d'alerte, chacun avec l'action prévue (voir le tableau).
Chaque seuil d'alerte déclenche une action prévue à l'avance. Par exemple, si plus de 15 % des signaux sont ignorés, c'est leur valeur qui est en cause, pas leur place.
Recherche
Ce que disent les utilisateurs
- Méthode : des échanges informels avec 5 personnes de mon entourage qui prennent régulièrement des notes. Pas d'entretiens structurés : des conversations ouvertes sur leur façon de reprendre leurs notes au moment d'écrire.
- Ce qui est revenu : la plupart notent beaucoup, sur plusieurs outils, mais rouvrent rarement leurs anciennes notes / au moment d'écrire, retrouver ses notes paraît plus long que de repartir de zéro. / personne n'a de rituel pour trier ses notes.
- Constat : ils capturent des notes régulièrement, mais démarrent quand même chaque session à zéro. Le blocage n'est pas l'accès aux notes, c'est un calcul fait en moins de trois secondes : trier, ou repartir de zéro ?
Concurrence : pourquoi pas Notion, Obsidian ou ChatGPT ?
Avant de concevoir quoi que ce soit, j'ai fait un tour de la concurrence, pas pour copier, pour vérifier que le problème n'était pas déjà résolu ailleurs.
- Obsidian relie et connecte les notes entre elles via un graph, mais ne dit jamais laquelle est utile au moment de démarrer. On peut avoir 500 notes reliées et rester bloqué.
- Notion est vide par défaut, tout est à construire soi-même, et son IA reformule sur commande , sans savoir ce qu'on a déjà noté ailleurs.
Aucun des deux ne répond au vrai problème identifié en recherche : le coût perçu de retrouver sa matière face au coût de repartir à zéro.
Forge est la seule app dont le job unique est cette transformation.
Depuis le pivot vers la génération assistée, une troisième comparaison s'impose : pourquoi pas ChatGPT ? Les outils de génération se répartissent sur trois modes, correcteur (touche la forme, jamais le fond), co-pilote (structure à partir de la matière fournie), pilote automatique (écrit à partir d'un sujet, sans matière).
ChatGPT, Jasper ou Copy.ai vivent dans le troisième mode : n'importe qui obtient à peu près le même texte à partir du même prompt. Forge reste délibérément dans le deuxième.
Forge assemble : une IA qui met en forme ce que l'utilisateur pense déjà, sans inventer à sa place.
Fonctionnement
Le parcours en un coup d'œil : l'utilisateur ouvre une session, Forge détecte le sujet, affiche le signal, puis ouvre l'établi où l'on trie et assemble les notes.
Design
Onboarding
Un seul écran pose l'intention du produit en une phrase : « Forge retient ce que tu oublies ». Le nouvel utilisateur comprend l'app avant de tomber sur un signal vide, sans jamais être bloqué.
Écran principal
Un seul écran pose l'intention du produit en une phrase : « Forge retient ce que tu oublies ». Le nouvel utilisateur comprend l'app avant de tomber sur un signal vide, sans jamais être bloqué.
Le signal
En moins de 10 secondes, le signal en bas à droite répond : ai-je de la matière sur ce sujet ? D'abord une silhouette de chargement, puis le sujet (modifiable), le nombre de notes, 2 ou 3 extraits datés, et le bouton « Ouvrir l'établi ». À ce stade, c'est un aperçu : rien n'est encore déplaçable.
Sur mobile, le signal devient un panneau bas.
Sujet ambigu
Deux sujets proposés, ou une correction en un geste si l'IA se trompe. C'est toujours l'utilisateur qui tranche.
L'établi (Panneau de notes)
L'établi : trier et copier ses notes
«Ouvrir l'établi » transforme le signal en panneau latéral. C'est seulement ici qu'on peut réordonner les notes et les copier. Forge n'insère jamais rien tout seul dans le document : l'utilisateur copie, quand il le décide.
États dégradés
Trois nuances de la même règle : un potentiel, jamais un échec.
Signal faible
Volume insuffisant
Aucune note
Assemblage IA
« Forger avec l'IA » reformule et relie les notes choisies, dans l'ordre choisi, en un texte modifiable section par section. Jamais de fait ni de citation extérieure. Si l'ordre des notes change après coup, le texte n'est pas régénéré en silence : un bandeau le signale, et l'utilisateur relance.
Assemblage d'un texte à partir des notes
Tests utilisateurs
Le retour qui a tout changé
J'ai montré la V1 (le signal et le panneau de notes) à cinq personnes de mon entourage. Les cinq ont eu la même réaction : « OK, mais je vois pas l'utilité. » Un retour informel, mais unanime.
Au final, Forge n'a rien de différent.»
La citation ci-dessus a été le point de bascule. La V1 ne résolvait que la moitié du problème : retrouver la matière, pas la trier ni la rédiger. N'importe quel outil de notes avec des tags le fait déjà.
Ce n'était pas différenciant, c'était un confort.
La tentation évitée
La suite logique aurait été de foncer vers la version la plus ambitieuse d'un assemblage par IA : texte entièrement rédigé, citations et sources externes pour étoffer le propos. Je l'ai écartée car suggérer des citations non vérifiées expose à un risque de contenu halluciné ou mal attribué, plus grave qu'une erreur de classement, puisque l'utilisateur pourrait le reprendre tel quel dans un contenu publié sous son nom.
Le périmètre s'est resserré autour d'une règle : l'IA reformule et relie uniquement ce qui est déjà dans les notes.
L'utilisateur reste l'auteur du fond, l'IA n'intervient que sur la forme. Le tri des notes, déjà présent dans le panneau, devient le point de départ naturel de la génération.
Ce que ça dit de la méthode
Tester d'abord la version la plus étroite de l'hypothèse, avant d'investir dans la plus risquée, a suffi à obtenir un signal net avec cinq retours.
La vraie leçon tient surtout à documenter même les idées volontairement écartées, avec leur raison de mise à l'écart. Sans cette trace, une itération légitime peut ressembler, après coup, à un pivot improvisé plutôt qu'à l'évolution logique d'un produit qui apprend de ses utilisateurs.
Conclusion
Ce que j'ai appris sur l'IA comme équipe
Je suis parti d'une question : jusqu'où un designer seul peut aller quand l'IA joue tous les rôles qu'il n'a pas ? Je ressors du projet avec une réponse plus nuancée que ce que j'imaginais au départ.
Le potentiel : Sur l'écran du sujet ambigu, l'IA a repéré que mes propres spécifications ne distinguaient pas deux cas : deux sujets aussi probables l'un que l'autre, ou un sujet dominant avec une alternative faible. Le comportement de l'interface différait pourtant. Ce n'est pas de l'exécution, c'est de la critique, celle qu'on attend d'un pair senior.
La limite : À mi-projet, la cohérence s'érodait sans bruit. Chaque génération réinterprétait légèrement la structure, parce que mes prompts ne cadraient pas assez le format de sortie. J'ai dû tout relire, repérer les dérives et réécrire mes prompts à partir de cette cause.
La leçon : L'IA n'a pas de mémoire de la direction. Quand je sais où je vais, elle accélère. Quand je dérive, elle amplifie la dérive. Garder le cap reste mon travail, comme celui d'un lead avec une équipe humaine.
Le Guide Design IA en sort changé : cadrer précisément le format de sortie, pas seulement l'intention, y est maintenant un principe à part entière.
Et ensuite
Si l'indicateur principal de la V1 valide le démarrage des sessions, le problème suivant devient la production elle-même :
- Capture vocale, pour supprimer la friction de taper une idée.
- Connecteurs (Notion, Slack, email) : la matière est rarement dans un seul outil.
- Un suivi de production, pour relier « session ouverte avec des notes » et « contenu publié »..