UI/UX et interaction humain-IA

Intégration stratégique du jugement humain aux points de décision critiques dans les workflows d'IA

Supervision humaine de systèmes d'IA autonomes, avec la possibilité de surveiller, d'intervenir ou de prendre le contrôle en cas de besoin

Modèles d'interface pour révéler progressivement les capacités de l'agent, son raisonnement et les informations complexes afin d'éviter la surcharge cognitive

Éléments d'interface visuels pour afficher les niveaux de confiance de l'IA, l'incertitude et la fiabilité des prédictions dans des formats accessibles aux utilisateurs

Modèles UI pour un basculement fluide du contrôle entre l'humain et les agents IA, favorisant une prise d'initiative collaborative

Éléments d'interface affichant en temps réel les activités de l'agent, ses états de réflexion et son statut opérationnel pour tenir l'utilisateur informé

Modèles UI/UX conversationnels avancés qui dépassent les chatbots traditionnels pour offrir des expériences multimodales pilotées par des agents

Modèles d'expérience utilisateur pour la coordination multi-agents, les transferts et les flux de travail collaboratifs avec une orchestration transparente

Modèles de conception pour instaurer la confiance des utilisateurs grâce à des interfaces d'IA explicables, à la transparence des décisions et à l'attribution des sources

Modèles d'adaptation et de création dynamiques d'UI/UX qui personnalisent les interfaces d'agent en fonction du contexte, du comportement et des préférences de l'utilisateur

Modèles visuels pour gérer les limites de contexte des LLM, l'utilisation des tokens et l'optimisation de la fenêtre de contexte dans les interfaces d'agent

Interfaces de type centre de contrôle pour la surveillance en temps réel des agents, les capacités d'intervention et le monitoring système

Modèles d'interface complets de communication des erreurs et de récupération pour une gestion élégante des défaillances dans les systèmes d'agents

Modèles de formation et d'onboarding des utilisateurs pour présenter les capacités de l'agent, construire des modèles mentaux appropriés et favoriser la confiance

Modèles de conception privilégiant la confidentialité pour les systèmes d'agents, avec un traitement transparent des données, des contrôles granulaires et une autonomisation de l'utilisateur

Modèles de conception universelle pour des interfaces d'agent accessibles, prenant en charge des capacités variées et les technologies d'assistance

Interfaces d'agent toujours présentes et sensibles au contexte, qui fonctionnent de manière transparente en arrière-plan tout en restant accessibles au besoin

Modèles d'interface de chat spécialisés, optimisés pour les interactions avec les agents, incluant le fil de discussion des messages, la gestion du contexte et l'affichage de contenus enrichis

Modèles d'expérience d'agent cohérents sur tous les appareils et plateformes, avec synchronisation et adaptation transparentes

Modèles de représentation visuelle du raisonnement de l'agent, des processus de prise de décision et de la transparence cognitive

Modèles avancés d'interaction multimodale avec les agents, intégrant de façon transparente la voix, le visuel, les gestes et le texte

Principes fondamentaux de confidentialité intégrés à l'architecture des systèmes d'agents dès la conception, garantissant une protection proactive des données, l'autonomisation des utilisateurs et la conformité réglementaire par la conception plutôt que par une implémentation tardive.

Gestion fine des autorisations permettant aux utilisateurs de contrôler des types de données spécifiques, les finalités de traitement, les contextes de partage et les durées de conservation, grâce à des mécanismes de consentement contextuels et à des commandes de révocation faciles à utiliser.

Parcours d'autorisation au moment opportun, avec divulgation progressive, consentement contextuel, communication claire des risques et notifications de confidentialité adaptatives qui respectent l'attention de l'utilisateur tout en garantissant des décisions éclairées.

Visualisation en temps réel des flux de données, des activités de traitement, des lieux de stockage et du partage avec des tiers dans les systèmes d'agents, offrant aux utilisateurs une compréhension claire du cycle de vie de leurs données et leur permettant de consentir en connaissance de cause.

Interface complète de gestion des données auto-souveraine offrant aux utilisateurs une visibilité et un contrôle total sur leurs données personnelles dans l'ensemble des systèmes d'agents, incluant des analyses de confidentialité, la portabilité des données et l'application automatisée des droits à la vie privée.

Conception de l'expérience utilisateur pour le RGPD, le CCPA et les réglementations émergentes sur l'IA, incluant des interfaces de droit à l'explication, l'automatisation des droits des personnes concernées, la visualisation de tableaux de bord de conformité et le respect proactif de la réglementation dès la conception.

Conception UX pour les technologies de préservation de la confidentialité, notamment la confidentialité différentielle, l'apprentissage fédéré, le chiffrement homomorphe et les preuves à divulgation nulle de connaissance, rendant des protections cryptographiques complexes accessibles et compréhensibles pour les utilisateurs finaux.

Agents parlants à faible latence, reposant sur des modèles voix-à-voix au sein d'une même session en streaming, qui remplacent le pipeline traditionnel reconnaissance vocale puis LLM puis synthèse vocale. Un modèle unique raisonne directement à partir de l'audio, si bien que les réponses arrivent assez vite pour donner l'impression d'une conversation naturelle, avec la détection des tours de parole, l'interruption en cours de parole (barge-in), les appels d'outils en pleine conversation, les garde-fous et les transferts gérés au sein de la session en direct.

Protocole ouvert et événementiel (créé par CopilotKit en 2025) qui standardise le dernier maillon entre un backend d'agent et n'importe quel frontend. Le backend diffuse en streaming environ 16 types d'événements structurés (deltas de texte et de tokens, début/arguments/résultat d'appel d'outil, instantanés et deltas d'état, cycle de vie de l'exécution et annulation) via SSE, WebSocket ou simplement HTTP, ce qui permet à un frontend d'afficher l'activité de l'agent en direct et de réinjecter les actions de l'utilisateur dans la même boucle d'exécution, indépendamment du framework. Des émetteurs natifs existent notamment pour LangGraph, CrewAI, Mastra et le Microsoft Agent Framework. C'est l'arête agent-vers-UI du triangle de protocoles, aux côtés de MCP (agent-vers-outil) et d'A2A (agent-vers-agent). À distinguer de `chat-interface-patterns` : ces derniers sont des conventions de rendu côté frontend, tandis qu'AG-UI est le protocole de transport qui achemine le flux d'événements sous-jacent.

L'approbation et l'escalade traitées comme un véritable flux opérationnel plutôt que comme une simple barrière bloquante. Les actions sont hiérarchisées par niveau de risque : les actions réversibles sont approuvées automatiquement, les actions à risque moyen passent par une revue asynchrone où l'agent persiste son état, poursuit d'autres tâches et se réhydrate à l'arrivée d'une décision, tandis que les actions irréversibles exigent une approbation synchrone avant leur exécution. L'escalade est déclenchée par des signaux explicites, notamment des dépassements de seuil de confiance, un indicateur d'irréversibilité, l'approche d'un SLA et la détection d'anomalies ou d'injections, et achemine la décision vers un arbitre de plus haute autorité (un humain, un agent plus privilégié ou un flux de travail externe). À distinguer de `human-in-the-loop` : le HITL est la posture synchrone générique, tandis que ce modèle y ajoute la hiérarchisation par risque, la mise en file asynchrone avec réhydratation de l'état et l'acheminement vers un arbitre.

L'agent génère, sélectionne et contrôle lui-même l'interface au moment de l'exécution, en renvoyant des composants interactifs riches (formulaires, graphiques, tableaux de bord, cartes, widgets à plusieurs étapes) plutôt que du simple texte, et en décidant comment présenter un résultat en fonction du type de contenu et de l'intention de l'utilisateur. Un appel d'outil du modèle émet de l'UI que l'hôte affiche dans un cadre isolé (sandbox), par exemple les MCP Apps qui servent du HTML packagé via des ressources `ui://`, ou des spécifications portables comme Google A2UI et Open-JSON-UI que le client dessine nativement. Cette approche est passée de l'expérimental à la production en 2026, à mesure que les MCP Apps ont été déployées dans Claude, ChatGPT, VS Code et Goose, aux côtés d'A2UI et de l'UI générative de CopilotKit/assistant-ui. À distinguer de `ag-ui-protocol`, qui diffuse en streaming les événements de l'agent vers un frontend préexistant, et de `adaptive-interface-patterns`, qui personnalise une interface existante : ici, l'agent matérialise l'interface elle-même, en choisissant et en construisant les composants au moment de la réponse.