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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%).

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On utilise ça chaque semaine

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