Le sujet de l’épisode est une revue honnête de l’outil de conception de produits basé sur l’IA appelé Poly, soutenu par Y Combinator, et qui permet aux non-concepteurs de créer des conceptions et du code front-end prêts pour la production avec l’IA (00:00:00).
L’outil Poly est présenté comme capable de créer des conceptions magnifiques et du code front-end prêt pour la production à partir de simples instructions en anglais, et il sera testé en direct pour voir les résultats (00:00:10).
Un idée de startup qui pourrait valoir des millions de dollars par an sera également partagée et testée avec l’outil Poly pour voir si celui-ci peut créer un produit beau et fonctionnel (00:01:50).
L’épisode comparera également Poly à V by Verell, qui est probablement le produit le plus connu dans l’espace de conception de produits basé sur l’IA (00:00:36).
L’objectif est de déterminer si les concepteurs de produits basés sur l’IA sont vraiment efficaces ou s’il s’agit simplement d’un hook accrocheur qui va viral, et si Poly peut être utilisé dans le workflow quotidien (00:02:05).
Lors de la connexion à Polymet, un premier projet est automatiquement créé pour l’utilisateur, avec une interface qui ressemble à ChatGPT mais pour la conception (00:02:20).
L’interface permet à l’utilisateur d’écrire ce qu’il souhaite créer, et il est possible d’utiliser le microphone pour enregistrer sa voix et dire ce que l’on veut, ce qui est une fonctionnalité appréciée (00:02:45).
L’interface propose également la possibilité de télécharger une image, ce qui est très utile car il est possible de créer une interface de recherche de propriétés similaire à celle d’une image téléchargée (00:03:04).
Il est possible de créer une interface de recherche de propriétés qui affiche des listes de propriétés, et il est même possible de télécharger un croquis manuscrit d’une interface pour la créer (00:03:13).
L’utilisateur peut télécharger un dessin ou un croquis fait à la main et Polymet peut le transformer en une interface fonctionnelle, ce qui est une fonctionnalité très intéressante (00:03:31).
L’idée de départ est de créer un algorithme qui prédit l’engagement sur YouTube, inspiré par un tweet d’Eddie, un jeune de 17 ans qui a déjà réalisé deux applications virales et a eu 3,2 millions de vues pour une de ses idées (00:03:45).
Eddie a créé un algorithme qui simule la réaction de milliers d’utilisateurs à un tweet, permettant de savoir si celui-ci va devenir viral avant de le publier, et cette idée est considérée comme très intéressante (00:03:51).
L’idée serait de développer un produit similaire pour YouTube, permettant de prédire le nombre de commentaires, de likes et d’abonnés en fonction du titre et de la miniature utilisés, ce qui serait très utile pour les créateurs de contenu (00:04:12).
YouTube propose déjà des fonctionnalités de test A/B pour les miniatures, mais un produit plus approfondi et plus précis serait très apprécié, car il permettrait de mieux comprendre comment les utilisateurs réagissent aux contenus (00:04:29).
L’idée est de créer un outil qui permette de prédire l’engagement sur YouTube de manière plus précise et plus détaillée, en utilisant des algorithmes et des données pour simuler la réaction des utilisateurs, et cela pourrait être très utile pour les créateurs de contenu qui veulent améliorer leur stratégie de publication (00:04:40).
L’utilisateur va utiliser Polyat pour créer un concept de startup qui consiste en un algorithme capable de prédire le succès d’un tweet, et il souhaite adapter ce concept à YouTube pour aider les créateurs de contenu à savoir comment les changements de titre, de miniature, etc. affectent l’engagement (00:04:50).
L’utilisateur veut créer un logiciel en tant que service (Société par actions simplifiée) qui propose ces fonctionnalités et souhaite que l’interface utilisateur soit minimaliste, avec des appels à l’action colorés, même s’il ne se considère pas comme un designer, mais plutôt comme un gestionnaire de produits (00:06:13).
L’utilisateur mentionne son programme appelé Startup Empire, qui est une communauté privée pour les personnes qui veulent créer leur propre startup, avec du contenu, des conseils et des tutoriels pour les aider à accélérer leur projet (00:06:52).
L’utilisateur a mis à niveau vers 37 Sonet Generations, ce qui peut prendre un peu plus de temps, et il explore les options de personnalisation de l’interface utilisateur, telles que le mode clair ou sombre, les radius de police, les couleurs, etc. (00:07:40).
L’utilisateur note que si vous vous inscrivez gratuitement, vous obtenez 250 crédits, et que les crédits sont utilisés pour créer des pages et des composants, mais il trouve cela un peu trompeur, car les entreprises d’intelligence artificielle utilisent souvent des crédits au lieu de prix réels (00:08:21).
L’utilisateur attend que le processus de création se termine, ce qui prend plus de temps que prévu, et il trouve dommage qu’il n’y ait pas de barre de progression pour indiquer combien de temps il reste (00:09:03).
L’utilisateur réfléchit à la possibilité de ne pas avoir fourni d’image pour voir ce que le logiciel aurait créé, mais il pense que fournir une image permet d’obtenir des résultats plus proches de ce que l’on veut vraiment (00:09:37).
Polymet’s First Design Output: TubePredict (00:09:59)
Le premier résultat de conception de Polymet est appelé TubePredict, qui est un nom qui n’est pas horrible, et qui propose une analyse alimentée par l’IA pour optimiser le contenu YouTube et maximiser l’engagement (00:10:00).
TubePredict propose des fonctionnalités telles que l’optimisation de chaque aspect du contenu, les tests A/B et la prédiction de l’engagement, mais cela ne semble pas très convaincant (00:10:18).
Lorsque l’on clique sur le bouton « Get started », rien ne se passe et l’écran devient noir, ce qui suggère que le produit n’est pas encore fonctionnel (00:10:35).
Le produit affiche également un écran noir lorsque l’on clique sur « Analytics », ce qui indique que les fonctionnalités de TubePredict ne sont pas encore opérationnelles (00:10:34).
Le nom « TubePredict » est accompagné d’une description qui met en avant l’analyse alimentée par l’IA pour optimiser le contenu YouTube et maximiser l’engagement, mais le produit lui-même ne semble pas être prêt pour une utilisation pratique (00:10:04).
UI and Functionality Issues and Debugging (00:10:51)
Le produit AI Product Designer présente des problèmes d’interface utilisateur et de fonctionnalité, notamment le fait que l’utilisateur doit cliquer sur « démonstration » pour voir le produit, ce qui est considéré comme un inconvénient (00:10:53).
Il est suggéré que le produit devrait être plus visuellement attrayant et que les utilisateurs devraient pouvoir voir des images du produit sur la page d’accueil pour savoir à quoi s’attendre (00:11:27).
L’utilisateur souhaite que le produit soit conçu de manière plus minimaliste et « glassy », ce qui est appelé « glass morphism », et qu’il devrait être possible de cliquer sur « démonstration » pour voir comment le produit fonctionne (00:12:30).
Pour obtenir le meilleur résultat possible avec les outils de conception AI, il est nécessaire de connaître les termes de conception et les tendances actuelles, tels que le « glass morphism » (00:12:44).
L’utilisateur attend quelques minutes pour voir les résultats de la conception, ce qui peut être considéré comme un inconvénient, mais il est suggéré d’utiliser ce temps pour réfléchir à la conception souhaitée (00:13:09).
Il est souligné que les utilisateurs doivent connaître les termes de conception pour obtenir le meilleur résultat possible avec les outils de conception AI, et que les outils tels que Perplexity AI peuvent aider à créer des conceptions plus visuellement attrayantes (00:13:48).
L’utilisateur est sceptique quant à la capacité du produit à fournir des résultats de conception de haute qualité, mais il est optimiste quant à son potentiel pour être utilisé dans son flux de travail (00:15:13).
Le produit est comparé à d’autres outils de conception AI, tels que Poly, et il est souligné que les outils de conception AI doivent fournir des résultats de haute qualité pour être utilisés dans un flux de travail (00:15:37).
Le design produit par Polymet n’est pas entièrement glassy, mais il commence à avoir une apparence agréable (00:15:57).
L’image générée par l’outil de conception de Polymet ne semble pas être très utile, car il s’agit simplement d’une image d’analyse et non d’un design réel (00:16:10).
Lorsque l’on clique sur le bouton de démo, rien ne se passe, mais il est possible de voir les deux invites de l’utilisateur sur le côté droit de l’écran (00:16:35).
Les designs et les images créés précédemment sont conservés et accessibles sur le côté droit de l’écran, et il existe un bouton de retour en arrière pour annuler les modifications (00:16:46).
L’outil de conception de Polymet propose une fonction de test A/B et de prédiction par IA, mais les images générées ne sont pas très utiles pour les utilisateurs, car elles ne correspondent pas à leurs besoins spécifiques (00:17:02).
Pour obtenir des résultats pertinents, il est probablement nécessaire de fournir des instructions précises à l’outil de conception, comme par exemple demander un graphique de temps de chargement versus taux de rebond (00:17:21).
On essaie d’obtenir un design pour prédire un produit, en fournissant plus de détails et en incluant une image d’inspiration pour créer un type de produit similaire pour les YouTubers (00:17:36).
L’image fournie est un exemple de conception d’un produit d’analyse AB pour x, et on inclut cette image pour que le système puisse la référencer et concevoir un produit similaire (00:18:21).
On pose des questions au système pour clarifier les choses avant de procéder à la conception, comme on le ferait avec d’autres outils tels que Cloe ou ChatGPT(00:19:25).
On exprime de la déception quant à la pertinence des images de produit générées, qui ressemblent à des tableaux de bord pour l’analyse de site web (00:20:11).
On génère une nouvelle page et on observe ce que le système peut produire, en espérant obtenir un résultat plus pertinent (00:20:29).
La comparaison entre v0 et polyat est effectuée pour voir ce qui se passe lorsque l’on utilise les deux outils, en particulier en ce qui concerne la conception d’une application pour les créateurs de contenu sur YouTube(00:20:36).
L’outil v0 fournit des explications sur son processus de conception, ce qui donne l’impression de discuter avec quelqu’un plutôt que d’être dans une « boîte noire » comme c’est le cas avec polyat (00:21:01).
L’outil v0 propose de créer une application Société par actions simplifiée pour aider les créateurs de contenu sur YouTube à prédire comment les modifications apportées à leurs titres, miniatures et autres éléments affecteront l’engagement, sur la base d’une image partagée, et suggère une interface minimaliste avec des appels à l’action colorés pour les tests A/B (00:21:16).
L’outil v0 semble plus rapide que polyat, même si le résultat final peut ne pas être nécessairement plus rapide, car il fournit une visibilité sur son processus de conception en temps réel (00:21:43).
La conception avec v0 semble plus agréable et plus interactive, car elle permet de voir ce qui se passe en temps réel, même si le résultat final peut prendre environ 45 secondes à une minute pour être généré (00:22:11).
Le résultat du design de v0 est très similaire à l’image originale fournie, avec une copie presque parfaite, ce qui peut être considéré comme un problème de copie (00:22:19).
La version a du produit conçu par v0 comprend un titre, une description, une miniature et permet de prédire les performances, avec des recommandations basées sur l’analyse de l’IA (00:22:40).
Le design de v0 est similaire à celui de Polyat, mais il va plus loin dans les détails, même s’il a simplement copié l’image d’origine, ce qui n’est pas idéal (00:23:00).
Malgré les défauts, le produit conçu par v0 semble intéressant et pourrait être utilisé, avec des fonctionnalités telles que la prédiction des performances et les recommandations basées sur l’IA (00:23:21).
Le logiciel polyed est prêt à être utilisé et ne présente pas une interface très lisse, ce qui pourrait être dû à une question personnelle (00:23:29).
Lorsque le logiciel est lancé, il crée une version avec un format d’image vidéo, mais comme cela se passe sur YouTube, qui est une plateforme de vidéos, cela n’est pas tout à fait adapté (00:23:45).
Le graphique d’engagement communautaire et les statistiques de confiance sont considérés comme très bons, et les suggestions d’optimisation récente basées sur l’intelligence artificielle sont également très intéressantes (00:23:54).
Le titre « Optimizer performance comparison » est particulièrement impressionnant, car il présente une comparaison détaillée de différentes performances, ce qui pourrait être même plus approfondi que prévu (00:24:11).
La version v0 présente des fonctionnalités telles que des suggestions d’optimisation et des comparaisons de performances, qui sont considérées comme très utiles et intéressantes (00:24:34).
Comparing v0 and Polymer and Final Thoughts on Design Outputs (00:24:37)
Il est possible de poser des questions à v0, comme demander si un élément ressemble à du verre morphique, et le système fournit des réponses et des suggestions pour améliorer la conception, comme ajouter des effets de flou et de profondeur (00:24:39).
La principale différence entre v0 et Polymer (journal) est que v0 fournit un retour d’information sur la façon dont il pense et aborde les conceptions, tandis que Polymer peut sembler plus opaque et nécessite plus d’essais et d’erreurs pour obtenir le résultat désiré (00:25:14).
Du point de vue visuel, les deux systèmes sont dans la même catégorie, mais Polymer peut être légèrement moins esthétique et plus lent que v0, même s’il a réussi à produire un résultat proche de ce qui était attendu après trois essais (00:25:59).
Une fonctionnalité intéressante de Polymer est la possibilité de survoler les éléments pour voir les détails, ce qui n’est pas possible avec v0, ce qui constitue un avantage pour Polymer (00:26:50).
En fin de compte, v0 semble produire des résultats visuellement plus agréables, mais les deux systèmes ont leurs forces et leurs faiblesses, et il est difficile de comparer directement les deux sans prendre en compte les spécificités de chaque projet (00:27:17).
Conclusion and Recommendations for AI Design Tools (00:27:23)
La recommandation est de utiliser à la fois VZ et Poly, car même si VZ semble légèrement meilleur pour le moment, Poly pourrait être meilleur demain, et il est possible de copier un projet de VZ et de le coller dans Poly pour voir ce qui se passe (00:27:54).
Il est suggéré d’utiliser plusieurs outils pour la conception de produits d’IA, comme ChatGPT, Cloe, Grock et Gemini (chatbot), car chacun a ses propres forces et faiblesses, et que l’utilisation de plusieurs outils peut aider à obtenir le meilleur résultat (00:28:46).
L’idée est de trouver les nuances de chaque outil et de les utiliser en conséquence, par exemple en utilisant Cloe pour la rédaction et la recherche, et en utilisant Chat GBT pour d’autres tâches (00:29:10).
Le but est de partager les connaissances et les expériences, et de discuter des nuances de chaque outil dans la section des commentaires, afin d’apprendre ensemble et de progresser (00:29:47).
La conclusion est que l’utilisation de plusieurs outils et la compréhension de leurs nuances peuvent aider à obtenir le meilleur résultat pour la conception de produits d’IA, et que la discussion et le partage des expériences sont importants pour progresser dans ce domaine (00:30:12).
