SYSTÈMES DE DESIGN · IA · LEADERSHIP · 2026
Le système derrière le système
Hérité d'un système de design multiplateforme. Reconstruit comme une fondation lisible par l'IA et transversale. Quatre semaines.
THE CHALLENGE
The Challenge
Construire pour là où va le produit, pas là où il était.
Le système de design existant était solide : une fondation multi-brand et multiplateforme couvrant iOS, Android et le web, avec deux modes de marque interchangeables. Il fonctionnait. Mais quand la direction s'est alignée sur une stratégie produit IA-first, l'architecture du système ne correspondait plus à la direction. Le défi n'était pas de réparer ce qui était cassé. C'était de défendre le passage à autre chose, alors que rien ne l'était.
CONTRAINTES UNIQUES
Prêt pour le pivot. Optimisé et lisible par l'IA. Maintenant.
Il n'existe pas de manuel établi pour rendre un système de design lisible par une IA sans intervention humaine. Chaque décision structurelle devait être validée depuis les premiers principes : un modèle pouvait-il générer une UI conforme à la marque à partir des seuls noms de tokens ? Pouvait-il inférer l'usage des composants à partir des annotations ? Atteindre le « oui » exigeait à la fois l'architecture et la preuve.
THE APPROACH
The Approach
Le jugement humain en amont. La vélocité IA pour le reste.
La première décision, et la plus importante, était de valider la direction avant de toucher un seul fichier. J'ai échangé avec des praticiens des systèmes de design à la pointe des outils IA-natifs pour tester si la lisibilité IA était un vrai objectif architectural ou simplement un buzzword. Une fois convaincue, je me suis concentrée sur deux fronts en parallèle : maintenir la direction alignée sur la logique stratégique, et garder le design et l'ingénierie en mouvement côte à côte sans se bloquer mutuellement. Communiquer avec la direction signifiait traduire les concepts IA-natifs en termes produit et business à chaque jalon. Coordonner avec l'ingénierie signifiait des points de contrôle continus pour qu'aucun flux de travail n'attende l'autre. L'IA était intégrée au processus dès le premier jour : j'ai utilisé Claude Design, Claude Code et des compétences co-work personnalisées pour accélérer les parties du travail système qui en bénéficient le plus, tout en maintenant les décisions architecturales fermement pilotées par l'humain.
Le processus
Découvrir
Entretiens avec des praticiens dans des communautés Slack, des groupes dédiés aux systèmes de design et des réseaux Zeroheight : contributeurs, consommateurs et responsables dans des entreprises à grande échelle. Construction de compétences co-work Claude personnalisées pour auditer systématiquement le système existant, en cartographiant ce qui avait une solide ossature structurelle par rapport à ce qui était optimisé pour une direction de marque que nous quittions.
Définir
Collaboration avec les ingénieurs et la direction produit pour traduire la stratégie IA-first en exigences concrètes pour le système. La contrainte qui a tout orienté : chaque token, composant et pattern devait être lisible par un modèle IA sans médiation humaine. En pratique, cela signifiait des conventions de nommage de tokens sémantiques, des structures de composants annotées, une documentation d'usage intégrée directement dans Figma, et une suite de fichiers de contexte Claude donnant au modèle une connaissance opérationnelle du système.
Concevoir
Utilisation des fichiers de contexte Claude pour prototyper la façon dont le système serait réellement consommé par une IA : un modèle pouvait-il générer une UI conforme à la marque à partir des seules descriptions de tokens ? Pouvait-il interpréter correctement le nommage des composants ? Ces tests ont été conduits avec des product designers et des PMs pour valider avant de construire. L'intégration des icônes a été menée en parallèle pour éviter qu'elle ne devienne un bloquant.
Livrer
Mise en place d'un environnement partagé où designers et ingénieurs pouvaient tester le nouveau système avant le verrouillage de la v1, créant une vraie confiance plutôt qu'une adhésion théorique. Design et dev ont fonctionné en parallèle, avec une passation coordonnée pour qu'aucun flux ne stagne à la jonction. Livraison de la v1 en deux semaines à partir du lancement.
Les résultats
Quatre jours de la v1 à la production a prouvé que les workflows boostés par l'IA ne sont pas théoriques. Claude livrait de nouvelles fonctionnalités tout au long de la mission, ce qui signifiait que rester adaptatif est devenu une compétence pratiquée en continu, pas une exception à gérer. Le résultat plus large était culturel : l'équipe avait désormais un point de référence concret pour ce à quoi ressemble un rythme véritablement IA-natif. Si je recommençais, je cartographierais plus tôt quels flux de travail le co-work Claude accélère par rapport à ceux où le jugement humain reste plus rapide. Cette distinction a orienté ma façon de déléguer, et la connaître plus tôt aurait changé ma planification.
