Histoire d’une relation toxique : L’automatisation assistée par IA avec Figma Make

Au hasard d’un besoin spécifique, j’ai voulu expérimenter l’automatisation via Figma Make. J’ai eu assez vite l’impression de découvrir un outil à la puissance époustouflante. Tout allait plus vite, tout semblait plus simple, tout coulait presque naturellement. Bluffé par le champ des possibles ouvert par cette expérience, j’ai approfondi cette expérimentation et ai vécu un véritable rollercoaster émotionnel. Ce retour d’expérience, c’est celui d’un Designer qui a voulu expérimenter vraiment l’automatisation… avant de comprendre ce qu’elle change vraiment dans un workflow design.

1. La lune de miel : quand tout semble fonctionner sans effort

La première fois que j’ai activé l’automatisation via Make, j’ai senti une accélération immédiate. Les éléments se généraient à une vitesse déconcertante. Les résultats tombaient presque sans friction. Comme si la machine avait enfin compris mes intentions sans que j’aie besoin de détailler chaque étape. Bluffant au point de développer des choses auxquelles je n’avais pas pensé.

Un bon prompt, une source claire, et tout s’enchaînait.

En quelques lignes, j’obtenais des livrables, structurés et exploitables. J’avais réellement l’impression d’avoir décuplé mes capacités. Make donnait le sentiment que tout pouvait être produit à la demande, sans surcharge mentale et sans effort supplémentaire.

Pendant quelques jours, j’ai eu l’impression de toucher à une nouvelle manière de travailler.

2. Le retour à la réalité : quand l’IA rappelle qu’elle reste probabiliste

Au bout de quelques jours, les premiers signes de fatigue sont apparus. Des incohérences légères puis des erreurs plus visibles. Des informations correctes à un endroit, fausses deux lignes plus bas. Des variations inexplicables entre deux requêtes identiques.

Make est connecté à Claude (ou Gemini 3 pro). Et Claude n’est pas un moteur déterministe : c’est un modèle probabiliste.

Ça change tout.

Injection de variables, de CSS, lien à la librairie, même avec un prompt précis et une source bien cadrée, les résultats ne sont jamais garantis à 100 %. Ce sont des approximations basées sur des probabilités donc parfois justes, parfois à côté, parfois parfaitement inutilisables.

L’euphorie a fini par retomber. J’ai commencé à réécrire, vérifier, ajuster, reformuler. Parfois, j’ai dû repartir de zéro.

L’automatisation devenait plus exigeante qu’attendu : chaque itération demandait une validation humaine de plus en plus fine pour sécuriser le résultat.

3. La perte de confiance : quand la supervision devient plus lourde que le gain

Au fil des jours, une réalité s’est imposée : plus je dépendais de Make, plus je devais contrôler chaque ligne avec attention. L’outil restait puissant. Mais sa fiabilité fluctuante imposait un niveau de surveillance important.

Et quand la vigilance augmente, le gain de temps diminue.

Au lieu d’éliminer certaines tâches, je me retrouvais à compenser leurs dérives. Au lieu d’avancer plus vite, je passais du temps à relire, corriger, harmoniser.

Le moment le plus révélateur a été ce fameux :

« You have reached prompt limit. »

La coupe était pleine.

L’automatisation promise comme fluide et continue se heurtait soudain à ses limites structurelles. Pas seulement techniques mais aussi méthodologiques. Ce type d’outil ne peut pas garantir une exactitude constante tant qu’il repose sur un modèle probabiliste.

Ce jour-là, j’ai compris que l’IA ne remplace pas un Designer. Elle l’oblige à changer de posture.

4. Ce que ça change pour notre métier : moins d’exécution, plus de pilotage

Ce retour d’expérience m’a fait évoluer dans ma manière d’aborder l’automatisation.

L’IA peut accélérer, clarifier, préparer, prototyper, poser des bases. Mais elle doit être pilotée finement, guidée avec constance, contrôlée encore plus finement.

Le Designer devient moins un exécutant et davantage un superviseur qui :

• Pilote la qualité du rendu
• Identifie les incohérences
• Recadre les dérives
• Transforme un résultat « plausible » en résultat « juste »
• Garantit la cohérence avec le design system

En d’autres termes : l’IA augmente notre surface d’action mais exige un niveau de rigueur supérieur.

Et c’est précisément là que se joue l’enjeu pour les organisations.

5. Ce que j’en retiens pour les équipes produit

Si je dois résumer mes enseignements :

L’automatisation ne remplace pas la compétence. Elle amplifie la compétence… ou la fragilise si elle est mal maîtrisée.

Voilà ce que j’ai constaté concrètement :

• Une IA peut accélérer énormément mais pas sans supervision
• Le risque de dérive est réel si les équipes délèguent sans contrôler
• Les modèles probabilistes ne garantissent jamais l’exactitude
• Un workflow automatisé sans gouvernance devient instable
• La force de l’IA ne compense jamais un manque de process

Dans un contexte de design system, de design ops ou de production scalable, ces enjeux sont importants.

Les entreprises qui intégreront l’IA de manière structurée créeront un avantage durable. Celles qui l’adopteront en espérant « remplacer » une expertise risquent des incohérences, des surcoûts et des erreurs de pilotage.

Conclusion : l’IA est une aide précieuse mais pas un pilote automatique

L’automatisation fait gagner du temps. L’automatisation libère de l’espace cognitif. Mais l’automatisation n’est jamais autonome.

L’IA ouvre des possibilités nouvelles. Elle ne dispense pas du discernement, ni de la maîtrise. Mon retour d’expérience avec FigmaFigma est un outil de design d'interface en ligne qui facilite la collaboration en temps réel entre les designers. Il offre des fonctionnalités pour le design, le prototypage et la création de systèmes de design. More Make ne dit pas que l’automatisation n’est pas utile. Il dit qu’elle impose un changement de posture, un cadre clair, un pilotage rigoureux.

C’est une opportunité.

À condition d’avoir le permis et de garder les mains sur le volant.