Principe
L'IA native n'est pas ajoutée après coup : elle organise le système dès la conception.
Referentiel
Framework IA GENOME™
GENOME™ structure la maturité IA autour des signaux, des capteurs, de la représentation vivante et des boucles d'apprentissage.
Question ADN
Si l'intelligence disparaît, reste-t-il quelque chose d'utilisable ? Si oui, le système n'est pas natif.
Usage Unipole
Unipole rend ce référentiel exploitable pour des décisions, des audits et des projets concrets.
Structure du Framework IA GENOME
Une lecture progressive de l'IA native
D'après le référentiel GENOME, la maturité ne se juge pas à la présence d'une fonctionnalité IA. Elle se lit dans l'ordre de conception, la qualité des signaux, la représentation vivante et les boucles qui font progresser le système.
Test ADN central
Si je retire l'intelligence, reste-t-il un produit utilisable ou la valeur centrale disparaît-elle ?
ADN
Les 4 propriétés génomiques
Ces propriétés permettent de distinguer une IA simplement ajoutée d’une intelligence constitutive.
1
Omniprésence
L'intelligence traverse les fonctions, les données et les interactions.
2
Expression
L'utilisateur voit que le système comprend et progresse.
3
Hérédité
Ce qui est appris persiste, se transmet et enrichit la suite.
4
Évolution
Le système s'améliore par boucles de retour et sélection utile.
Doctrine
Les 7 principes de conception
Les principes vérifient si l’architecture pense vraiment par apprentissage ou ajoute seulement des fonctions IA visibles.
Principe 1
Données pour apprendre
La donnée n'est pas seulement stockée : elle est structurée pour produire du sens.
1
Principe 2
Signal à chaque interaction
Clics, rejets, hésitations, retours et résultats deviennent exploitables.
2
Principe 3
Apprentissage visible
La progression du système doit être perceptible par l'utilisateur.
3
Principe 4
Représentation vivante
Le profil ou l'entité évolue avec l'usage, au lieu de rester une fiche statique.
4
Principe 5
Apprentissage global
Les patterns collectifs améliorent l'expérience de chacun.
5
Principe 6
Chemin critique
L'intelligence n'est pas un module annexe : elle porte la valeur centrale.
6
Principe 7
Évolution par l'IA
Chaque évolution produit doit se demander quel signal et quel apprentissage elle crée.
7
Capteurs
Les capteurs : l'organe sensoriel du système
GENOME distingue données, signaux et capteurs. Sans capteurs, le système accumule des données mais ne comprend pas ce qui se joue.
01
Engagement
Attention, retour, focus, profondeur de consultation.
02
Préférence
Attributs traversés, rejets implicites, changements de filtres.
03
Contexte
Moment, lieu, canal, appareil et situation d'usage.
04
Feedback
Avis explicite, comportement post-action, partage, support.
05
Résultat
Complétion, récurrence, valeur obtenue après usage.
06
Collectif
Comportements de pairs et validation sociale.
Diagnostic
La grille de test : 40 points, 5 axes
Le Test ADN qualifie la conception. Il est complété par l'audit instrumental des capteurs pour mesurer ce qui existe vraiment dans le système.
8 pts
Architecture de l'intelligence
L'intelligence est-elle pensée avant l'expérience et l'architecture de données ?
8 pts
Capture du signal
Les interactions positives et négatives deviennent-elles des signaux structurés ?
8 pts
Représentation vivante
L'entité observée évolue-t-elle entre le jour 1 et le mois 6 ?
8 pts
Boucles d'amélioration
Le système apprend-il individuellement, globalement et en continu ?
8 pts
Défensibilité et valeur
L'avantage se renforce-t-il avec le temps et l'usage ?
Application
La méthode d'application
1
Identifier l'intelligence centrale
Formuler ce que le système fait mieux à chaque utilisation.
2
Concevoir les données par l'apprentissage
Modéliser les schémas opérationnels et les schémas d'intelligence ensemble.
3
Cartographier les signaux
Lister les interactions, y compris les rejets et les frictions.
4
Designer la représentation vivante
Définir ce qui évolue, ce qui est inféré et ce qui reste corrigible.
5
Fermer les boucles
Relier usage, feedback, apprentissage global et évolution active.