Un service collaboratif pour cuisiner en groupe

Diagnostic

Contexte

Le projet est parti d'un constat de terrain dans les grandes villes comme Paris : la précarité alimentaire étudiante et la sous-utilisation des espaces existants. Les étudiants manquent d'espace, de ressources, d'outils, d'organisation et de connaissances pour cuisiner de manière saine tout en optimisant leur temps. Notre vision fut de transformer des cuisines inutilisées en hubs d'apprentissage culinaire low-cost.

Problème

Comment un service digital peut-il donner aux étudiants les ressources nécessaires pour adopter des habitudes alimentaires saines et durables ? Et ainsi transformer une contrainte logistique en opportunité sociale.

Rôle

En binôme avec un Data Scientist, j'ai piloté la phase de discovery et conception UX : recherche utilisateur, preuve de concept physique et prototypage basse-fidélité. Mon rôle était de garantir que l'expérience utilisateur reste prioritaire, et que le projet évolue vers un modèle économique au service d'un lien social réel.

Insights clés

La recherche initiale a mis en évidence les freins à l'autonomie des étudiants : au-delà du coût et de l'espace, de vrais manques en organisation, en connaissances nutritionnelles et en compétences culinaires.
La proposition de valeur repose sur l'engagement social et l'apprentissage. Les testeurs se sont montrés très motivés à l'idée de rencontrer d'autres personnes, partager leurs connaissances et apprendre de nouvelles techniques de cuisine.
L'algorithme de mise en relation devait rester centré sur les préférences personnelles, en priorisant des affinités comme les valeurs partagées, l'envie d'apprendre ou de transmettre, et bien sûr les habitudes alimentaires.

Conception

Méthodologie

Nous avons priorisé une approche terrain avant l'écran : une preuve de concept (PoC) non-digitale a permis de valider le concept avant tout développement d'interface. Cela a évité de mobiliser des ressources de développement et cadré le périmètre du futur MVP.

Conception design

Les observations et les retours issus des ateliers de test nous ont permis de définir les premières fonctionnalités et la logique du prototype de base. Par exemple, une décision stratégique a été de transformer le simple profil d'hôte en un "Passeport de Confiance Social", en priorisant les éléments rassurants tels que les retours de la communauté plutôt que les informations d'annonces génériques. Pour encourager un bon taux d'adoption, un algorithme de matching formalise des critères tels que l'âge, la distance ou les préférences alimentaires pour optimiser les recommandations.

Résultats

Livrables

Grâce à la synthèse de la recherche utilisateur, nous avons validé les frictions principales, à commencer par le manque de confiance entre inconnus. Une fois le parcours utilisateur de base confirmé via les tests terrain, on a construit un prototype Figma puis développé un MVP local.

Métriques

Cible d'adoption définie : 200 nouvelles inscriptions dans les 3 premiers mois post-lancement.
Cible de confiance définie : taux de complétion de profil de 80% ou plus.
Cible de matching définie : taux de mise en relation hôte/cuisinier supérieur à 60% dans les 3 premiers mois.
Cible de valeur sociale définie : 75% des utilisateurs déclarant avoir appris une compétence culinaire ou méthode d'organisation après leur première session.