Terme défini
AI-native
Un modèle de delivery où l'IA est la couche opérationnelle du workflow, pas une fonctionnalité ajoutée par-dessus.
AI-native décrit les systèmes et engagements conçus dès le départ avec l'IA comme couche opérationnelle principale. Un workflow AI-native ne vient pas brancher un LLM sur un processus existant ; il redessine le processus pour que l'IA gère la couche répétable (intake, retrieval, drafting, classification) tandis que les humains gardent le jugement, la politique, les exceptions et la responsabilité. C'est le concept fondateur de chaque engagement qu'on livre.
Quand ça compte
Quand un acheteur demande « vous faites des features IA ? », la réponse AI-native est non — on redessine le workflow autour de l'IA comme couche opérationnelle. Sert à distinguer de l'AI-enabled (greffe) et de l'AI-washed (marketing).
Exemple concret
Un engagement de traitement de sinistres où l'agent IA gère l'intake, le retrieval, le drafting et la première review sur 8 000 sinistres hebdomadaires ; les humains gardent les exceptions, les modifications de politique et l'approbation finale. Pas « l'IA aide l'équipe » — l'IA fait tourner le workflow.
KPI à surveiller
Throughput par FTE (lift typique 3-5×), cycle time par cas (-70 à -90%), coût par transaction (-60 à -80%).
Termes liés
IA agentique
Systèmes IA capables de planifier, exécuter des actions multi-étapes et utiliser des outils pour compléter des tâches en autonomie.
Workflow IA
Un processus opérationnel borné où l'IA gère des étapes définies end-to-end avec des KPIs mesurables.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Génération ancrée dans des sources documentaires récupérées plutôt que dans la mémoire paramétrique seule du modèle.
Thin slice
Un déploiement production étroit et end-to-end qui prouve un workflow IA sur données réelles et cas limites.
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