TOP Turnover — B2B SAAS/ AI

Contexte

La plateforme promettait :

• Analyse RH en temps réel

• Détection des signaux faibles

• Recommandations personnalisées

• Activation d’agents IA

• Mesure d’impact des décisions

Mais l’adoption restait fragile.
👉 Les utilisateurs consultaient les scores… sans toujours agir.

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Problèmes identifiés

Après workshops et entretiens RH internes :

1️⃣ Manque de lisibilité des scores IA
Les indicateurs étaient visibles mais peu interprétables.
Problème de confiance implicite.

2️⃣ Absence de guidance post-alerte
Une alerte apparaissait, mais aucune trajectoire claire d’action.

3️⃣ Parcours non différenciés selon les rôles
Un HRBP et un manager voyaient la même complexité.

4️⃣ IA perçue comme outil d’analyse, pas comme copilote
Insight clé 👉 Les RH veulent comprendre le “pourquoi” avant d’agir sur le “quoi”.

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Mon rôle

Freelance Product Designer (avec l'agence Harissa)
Collaboration directe avec le fondateur TOP et l’équipe tech.

Responsabilités :

• Reprise complète UX/UI des modules

• Entretiens utilisateurs RH

• Refonte des parcours

• Design de nouvelles fonctionnalités

• Intégration au design system existant

• Itérations rapides produit-tech

• Travail fonctionnalité par fonctionnalité (Double Diamond)

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Approche : Double Diamond appliqué à un produit IA

Discover

• Workshops business & produit

• Audit UX des modules concurrents

• Analyse de l’historique produit

• Entretiens RH internes

• Mapping des moments clés où l’IA devait aider, pas remplacer

J’ai identifié trois moments critiques :

• Interprétation d’un score

• Réception d’une alerte

• Passage à l’action

  
  

Define

Problématique centrale :

Comment rendre l’IA explicable, actionnable et adaptée au contexte RH ?

Axes de design définis :

• Transparence des scores

• Recommandations contextualisées

• Parcours par rôle

• Réduction de la charge cognitive

• Mise en scène de l’IA comme copilote

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Solutions conçues

1-Module Agents IA RH

Objectif : passer de l’outil analytique à l’assistant stratégique.

Design decisions :

• Vue globale des agents activés

• Historique conversationnel structuré

• Accès rapide par intention (support, engagement, carrière, analyse)

• Reprise simplifiée des conversations

• Mise en avant des volumes d’usage (social proof interne)
  
  

  

  
  
  

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2-Module Pulse (Engagement)

Problème : score visible mais peu contextualisé.

Solutions :

• Visualisation comparative temporelle

• Mise en évidence des collaborateurs à risque

• Bloc “Suggestions IA” avec actions concrètes (1:1, enquête, plan)

• Passage direct de l’insight à l’action

Objectif : 👉Transformer une donnée d’engagement en décision managériale immédiate.

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3- Module Performance

Problème : vision macro sans hiérarchisation stratégique.

Refonte :

• Évolution temporelle lisible

• Mise en avant des signaux de baisse détectés par l’IA

• Segmentation manager / collaborateur / équipe

• Indicateurs combinant score + tendance + axe faible détecté

Focus : Rendre visible le risque avant qu’il n’impacte le turnover.

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Results & Impact

Même si les métriques détaillées sont confidentielles :

• Amélioration de la compréhension des scores IA

• Augmentation du passage de l’alerte à l’action

• Meilleure lisibilité des modules clés

• Renforcement de la confiance dans les recommandations

• Réduction du temps d’analyse pour les RH

Impact produit :
👉La plateforme est passée d’un outil d’analyse à un outil décisionnel.

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Lessons Learned

• Un produit IA B2B ne se vend pas par la technologie mais par la clarté.

• La confiance dans l’IA est un sujet UX, pas seulement technique.

• La hiérarchisation est plus importante que la richesse fonctionnelle.

• En B2B RH, réduire la charge cognitive est stratégique.

• La co-conception avec founder + tech accélère les décisions structurantes.