UI générative : trois approches pour l'IA

Interfaces génératives : trois approches pour les agents IA

Les agents IA ne se contentent pas de générer du texte — ils créent des composants d'interface dynamique adaptés au contexte de l'utilisateur. Cela permet d'afficher des graphiques interactifs, des formulaires ou des cartes, au lieu d'écrans statiques. Cette méthode répond au défi de la variabilité des interfaces, où les états prédéfinis ne couvrent pas tous les scénarios.

Cas d'usage principaux

Les interfaces génératives (GenUI) excellent quand les interfaces sont trop flexibles pour être codées en dur. Principaux scénarios :

• Artefacts vivants : L'agent crée un objet éditable — comme un graphique ou un tableau. L'utilisateur ajuste les paramètres, et l'IA répond en temps réel avec des suggestions.
• Collecte de données : Formulaires dynamiques adaptés à la tâche, comme des paramètres de réservation.
• Visualisation de données : Graphiques ou cartes qui remplacent les descriptions textuelles pour réduire la charge cognitive.
• Navigation dans les options : Filtres et comparaisons pour gérer plusieurs résultats.

Approche 1 : Génération directe de HTML

Le modèle produit du code HTML directement pour le navigateur. Le flux est simple : prompt → HTML → rendu.

Avantages :

• Rapide à mettre en œuvre.
• Le modèle a une liberté totale pour choisir les éléments.

Inconvénients :

• Rupture de cohérence du système de design : boutons et couleurs très variables.
• Risques de sécurité : code exécutable généré par le modèle.
• Attributs hallucinés ou bugs navigateur.

Idéal pour les prototypes ou outils sans règles UI strictes. À éviter en production à cause de l'instabilité.

Approche 2 : Descriptions déclaratives

L'agent génère un JSON décrivant la structure : types de composants, ordre et propriétés. Le client rend à partir d'un catalogue d'éléments atomiques (chaînes, boutons, saisies). Basé sur le protocole A2UI de Google.

Avantages :

• Style cohérent aligné sur votre système de design.
• Composition flexible sans composants custom.

Inconvénients :

• Variations structurelles selon les prompts.
• Dépend de la qualité du modèle.

Parfait pour des visualisations très variables tout en préservant l'identité de marque.

Approche 3 : Sélection dans une bibliothèque de composants

L'agent choisit un composant prêt à l'emploi dans un catalogue et remplit ses propriétés. Contrôle maximal : pas de génération de code ou de structure.

Le framework Tambo implémente cela via le protocole AG-UI : composants enregistrés avec schémas Zod. Supporte deux types :

• Génératifs : Rendus dans le chat (graphiques, cartes).
• Interactifs : Composants React partout dans l'UI, avec liaison bidirectionnelle (l'agent surveille l'état).

Avantages :

• Contrôle total sur le visuel et l'UX.
• Sécurité inébranlable.

Inconvénients :

• Anticiper tous les composants nécessaires à l'avance.

Comparaison des approches

| Critère | HTML | Déclaratif | Statique (Tambo) |

|---------|------|------------|------------------|

| Contrôle visuel | Faible | Moyen | Élevé |

| Liberté agent | Maximale | Élevée | Limitée |

| Complexité | Faible (+ bidouillages) | Moyenne | Moyenne |

| Sécurité | Risquée | Sûre | Sûre |

Implémentation dans un produit d'analyse

Dans un assistant IA pour l'analyse marketing, on sépare l'UI :

• Espace de travail : Composants interactifs (tableaux). L'agent met à jour les données sans toucher la structure.
• Chat : Composants génératifs (cartes d'insights, mini-graphiques).

Enregistrement : Composants avec descriptions et schémas. L'agent diffuse les propriétés en temps réel.

Points clés à retenir

• Les GenUI réduisent la charge cognitive mais exigent un équilibre entre liberté et contrôle.
• Choisissez l'approche selon la variabilité de l'UI et le besoin de prévisibilité.
• Tambo et A2UI sont des outils matures pour projets React (Tambo v1.0 en février 2026).
• Testez rigoureusement sécurité et compatibilité navigateurs.
• Priorisez les utilisateurs : laissez l'IA enrichir, pas perturber.

— Editorial Team