Pourquoi les tests utilisateurs sont complexes ?

Quelques aspects et pistes de réflexions lors de la mise en œuvre des tests utilisateurs.

L'humain

En terme de mesure, l’humain est peu répétable, approximatif et très influençable. Ne comptez pas trop sur votre mémoire. Les tests en aveugle répétés dans le temps sont redoutables et nous le rappellent. Ils balaient parfois nos certitudes et nous renvoient à nos approximations d’humain. La subjectivité et un nombre impressionnant de facteurs comme les biais cognitifs ou autres variables rendent donc l’exploitation de ce type de tests très complexe.

Méthodologie

De nombreuses erreurs sont commises lors de la préparation d’un test. Outils d’évaluation non adaptés, problèmes de sémantiques, biais de cadrage dans un questionnaire influençant la réponse, méthodologies et protocoles inadaptés… Ainsi, il existe une multitude d’erreurs pouvant biaiser et impacter la qualité des tests.

Dans certaines entreprises, des outils sont utilisés par tradition, sans que l’on sache vraiment si ces outils sont pertinents, ni d’ailleurs pourquoi ils ont été choisis à l’origine. Quiz de l’autorité et de la compétence de celui qui les a déployés. Ils sont simplement utilisés par habitude, sans la moindre remise en question. Les choses évoluent, les outils évoluent et les retours d’expériences également…

Analyse de données

De nombreuses erreurs sont commises lors de l’interprétation des données. De plus, et pour des raisons évidentes, il est extrêmement complexe d’être à la fois chef de projet et impartial lors de l’analyse des données (Biais de confirmation et autres réjouissances vous guettent…) Certains laboratoires l’ont bien compris et pratiquent le triple aveugle. On ne sais pas ce que l’on prépare, ni ce que l’on teste, ni ce que l’on analyse. Il doit y avoir une bonne raison…

Dans certaines entreprises, des outils sont utilisés par tradition, sans que l’on sache vraiment si ces outils sont pertinents, ni d’ailleurs pourquoi ils ont été choisis à l’origine. Quiz de l’autorité et de la compétence de celui qui les a déployés. Ils sont simplement utilisés par habitude, sans la moindre remise en question. Les choses évoluent, les outils évoluent et les retours d’expériences également…

Taille d'échantillon réduite

L’appui des statistiques peut permettre de « lisser », sur un grand nombre de données, les écarts de perception liés à l’humain. Malheureusement, lors des phases de développement produits, les industriels ont de nombreuses contraintes limitant parfois le nombre de tests :

  1. Les cycles de développement produits sont parfois très courts.
  2. Le nombre de prototypes ou pré-séries est limité.
  3. Problème de confidentialité et absence de testeurs indépendants et qualifiés

Pour ces raisons, le nombre de tests est parfois réduit et ne permet plus d’exploiter les statistiques de manière efficace. Sur un plan statistique, les tests n’offrent pas toujours une puissance exploitable dans le cadre d’une prise de décision.

Tests utilisateurs : Les testeurs

Pour le cas des testeurs experts et entraînés, de nombreuses entreprises ne valident pas les testeurs par des tests en aveugle.

Cela conduit parfois des services entiers à travailler sur de fausses problématiques à cause de décisions basées sur l’avis de 2 ou 3 « pseudos » testeurs dont on a :

  1. Aucune certitude sur leurs capacités de répétabilité
  2. Aucune information sur leurs capacités à percevoir la taille de l’effet produit

Dans certaines entreprises, des outils sont utilisés par tradition, sans que l’on sache vraiment si ces outils sont pertinents, ni d’ailleurs pourquoi ils ont été choisis à l’origine. Quiz de l’autorité et de la compétence de celui qui les a déployés. Ils sont simplement utilisés par habitude, sans la moindre remise en question. Les choses évoluent, les outils évoluent et les retours d’expériences également…

Cohérence

Les erreurs ne proviennent pas seulement du testeur, mais peuvent être commises par l’ensemble des intervenants de la chaîne de tests : Préparation du test, animation du test, analyse de données et prise de décision. Ces tests doivent donc être abordés avec une vision globale. Il est inutile de colmater les brèches sans une vision globale et cohérente de l’ensemble des étapes d’un test.

 

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