MyPetition · IA & automatisation
Refonte du parcours de création de pétitions et catégorisation automatique par l’IA
Une expérience simplifiée, une catégorisation automatique et un accompagnement éditorial intégré pour aider chaque utilisateur à lancer sa pétition.
+8 % de taux de transformation sur le parcours de création
Contexte et problèmes identifiés
Comprendre les freins pour mieux transformer
Le parcours de création est l’un des moments les plus stratégiques de MyPetition. Les échanges avec les équipes ont fait ressortir deux frictions qui limitaient la qualité de l’expérience et demandaient des interventions manuelles.
Des catégories trop proches
Les utilisateurs devaient choisir parmi plusieurs thèmes proches, comme Justice, Politique ou Social. Les hésitations et erreurs entraînaient des reclassements manuels.
Un besoin d’accompagnement
Titre, texte et appel à l’action soulevaient régulièrement les mêmes questions. Les équipes recevaient alors des sollicitations en boîte contact.
Objectifs
Un parcours plus clair, sans perdre les repères métier
Le projet associait un enjeu de conversion, de qualité éditoriale et d’efficacité opérationnelle. L’IA n’intervient que là où elle simplifie réellement l’usage.
- 01
Améliorer le taux de transformation
Rendre le parcours de création plus simple et plus engageant.
- 02
Améliorer la qualité des pétitions
Mieux accompagner la formulation du titre, du texte et de l’appel à l’action.
- 03
Réduire les erreurs de catégorisation
Éviter les hésitations entre des thèmes proches et limiter les reclassements.
- 04
Réduire les interventions manuelles
Diminuer le temps de correction interne et les sollicitations récurrentes en boîte contact.
- 05
Conserver une expérience compréhensible
Ne pas exposer la complexité métier lorsque l’utilisateur n’a pas besoin de la gérer.
Le parcours
Avant / Après : simplifier le premier choix
Le changement est visible dès la première étape : l’ancien parcours demandait de choisir parmi de nombreuses catégories ; le nouveau propose une entrée plus simple, puis traite la catégorisation en arrière-plan.
Avant
Un choix parmi plusieurs thèmes proches
Une étape plus dense, où le risque d’hésitation ou de mauvaise catégorie restait important.
Après
Deux entrées claires pour commencer
L’utilisateur choisit entre la cause animale et les autres combats ; la logique de classification prend ensuite le relais lorsque nécessaire.
Catégorisation automatique
L’IA intervient après un choix utilisateur simplifié
La catégorisation automatique ne remplace pas l’expérience de création : elle évite d’exposer inutilement la complexité des catégories à l’utilisateur.
- 01
Choisir une grande famille
L’utilisateur commence par une entrée simple : la cause animale ou les autres combats.
- 02
Analyser le contenu saisi
Le titre et le texte de la pétition sont analysés pour comprendre la thématique concernée.
- 03
Attribuer une catégorie
L’IA propose la catégorie la plus pertinente, sans complexifier la première étape du parcours.
- 04
Évaluer le niveau de confiance
Le système associe un score de confiance à la proposition pour encadrer son usage.
- 05
Prévoir une sortie manuelle
En cas d’incertitude, la catégorisation peut être reprise manuellement.
Accompagnement utilisateur
Aider à créer, pas seulement à classer
Le parcours apporte également une aide contextuelle à chaque étape. La solution combine UX et IA, au lieu d’ajouter de l’IA partout.
« J’ai besoin d’aide »
Une aide intégrée donne des recommandations concrètes au moment où l’utilisateur en a besoin.
Structurer une pétition
Les conseils portent sur le titre, le texte et l’appel à l’action pour rendre la demande plus claire.
Réduire les sollicitations
Un meilleur accompagnement limite les questions récurrentes adressées aux équipes par la boîte contact.
Expérimentation produit
Tester l’impact avant de généraliser
Le nouveau parcours n’a pas été généralisé par intuition. Il a été comparé à l’ancien dans un A/B test pour observer ses effets avant toute décision de déploiement global.
Variantes
Le parcours existant et le nouveau parcours ont été mis en regard.
Segments
Les résultats ont été lus selon les usages mobile / desktop et les profils nouveaux / anciens utilisateurs.
Mesure
Le taux de transformation et les usages du parcours ont été suivis avant de conclure.
Résultats
+8 %
de taux de transformation sur le parcours de création
Moins de reclassements manuels grâce à une catégorie plus cohérente dès la création.
Moins de sollicitations liées à la création grâce aux conseils intégrés au parcours.
Un parcours plus clair et un meilleur accompagnement pour les utilisateurs.
Garde-fous et maîtrise
Automatiser quand l’IA est suffisamment fiable
La catégorisation s’appuie sur des règles de sécurité et sur un niveau de confiance. Lorsque le système n’est pas suffisamment certain, la décision peut rester manuelle.
Score de confiance
Le niveau de confiance aide à déterminer si une proposition de catégorie peut être utilisée.
Fallback manuel
En cas d’incertitude, une sortie humaine est disponible plutôt que de forcer une automatisation fragile.
Ajustements par l’usage
Les règles de classification et le mapping des catégories peuvent évoluer à partir des retours terrain.
« La refonte a levé de vraies frictions pour nos utilisateurs. Le parcours est plus clair, et la catégorisation IA nous fait gagner un temps précieux au quotidien. L’approche mesurée, avec l’A/B test, nous a permis d’avancer en confiance. »
Océane
CEO · MyPetition
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Agent IA de boîte contact
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