"Devenir AI-native, c’est aussi assumer la co-responsabilité des résultats."

L’IA s’est installée dans nos outils, nos produits, nos organisations. Elle accélère, elle automatise, elle simplifie. Mais surtout, elle change la nature de ce qui crée de la valeur.

Quand le coût d’itération baisse, la valeur ne se mesure plus aux moyens engagés, ni au volume de livrables produits. Elle se mesure aux résultats obtenus. À ce que le produit permet réellement, à l’expérience qu’il délivre, et aux décisions qu’il aide une organisation à prendre.

C’est dans ce contexte que Source.paris devient "AI-native".

Le basculement n’est pas technologique, il est opérationnel

Beaucoup d’équipes abordent l’IA comme une surcouche. On ajoute un outil. On ajuste un process. On espère gagner du temps.
Le sujet est plus profond. L’IA modifie l’économie de la production numérique. Là où construire, tester et itérer demandaient du temps, des arbitrages lourds et des ressources importantes, il devient possible d’explorer plus tôt, plus souvent, et plus loin.
Cela ne rend pas le design moins important. Cela rend la direction plus importante.
À mesure que la vitesse augmente, le risque de produire du “fonctionnel standard” augmente aussi. Le bruit monte. Les artefacts s’accumulent. Et l’illusion devient fréquente: confondre un output acceptable avec un résultat utile, distinctif, et durable.

AI-native chez Source : une définition simple

Être AI-native, pour nous, signifie intégrer l’IA à chaque étape de notre workflow et de nos livrables, sans compromis sur l’exigence, afin d’explorer plus loin et plus vite.
Mais cela implique une condition: garder le contrôle.
L’IA n’est pas une délégation aveugle. Elle est un levier d’amplification. Elle accélère la production. Elle ne décide pas de ce qui mérite d’exister. Elle ne protège pas une marque. Elle ne porte pas la responsabilité d’une expérience.
C’est précisément là que se joue la différence entre une organisation qui adopte l’IA et une organisation qui devient réellement AI-native.

Du prestataire au partenaire stratégique : la co-responsabilité comme conséquence

Si l’IA rend la production plus accessible, alors ce n’est plus le “faire” qui différencie. C’est le “faire juste”. Et le “faire juste” n’est jamais neutre: il implique des arbitrages, des renoncements, des choix de profondeur, des choix de qualité, des choix de cohérence.

Assumer l’AI-native, chez Source, nous amène donc à revendiquer une posture plus engageante: celle d’un partenaire stratégique, co-responsable des résultats, pas seulement des moyens.

Co-responsable des KPIs produit, lorsque le cadre le permet: conversion, activation, rétention, adoption. Et co-responsable de la qualité perçue: la cohérence, la finition, la clarté, et le niveau de confiance qu’une expérience inspire.
Cette posture est exigeante, pour nous comme pour nos clients. Mais elle correspond à ce que l’IA rend possible: déplacer l’attention des livrables vers les résultats.

Ce que l’IA change réellement : la capacité à confronter l’intention au réel

Un des biais historiques du product design est de confondre la représentation d’un produit avec le produit lui-même.
Pendant des années, c’était une nécessité. Les prototypes “réels” coûtaient cher. Le design servait alors à spécifier, à cadrer, à limiter le risque avant d’engager le développement.
Ce paradigme évolue. Il devient possible de prototyper en conditions réelles plus tôt, et de mettre un produit fonctionnel face à des utilisateurs, des décideurs, et des contraintes techniques réelles.
Cela transforme le rôle du design. La valeur n’est plus uniquement dans la capacité à produire des spécifications, mais dans la capacité à réduire l’écart entre intention et produit livré.
Quand on travaille dans le réel, les états manquants apparaissent. Les frictions deviennent visibles. Les promesses se heurtent aux usages. Et la discussion se déplace: on ne débat plus d’opinions. On arbitre sur des faits.

Deux situations terrain : explorer vite, livrer mieux

Nous observons cette bascule dans deux contextes très concrets.
Le premier, c’est le 0 to 1. Dans ce cadre, l’IA permet d’explorer rapidement, sans perdre la maîtrise, à condition de travailler avec un cadre technique clair. L’objectif n’est pas de “faire vite”, mais de valider des hypothèses au plus près du réel, sans attendre des mois de build pour découvrir ce qui n’était pas juste.

Le second, c’est l’intervention sur un produit déjà en production. Dans ce contexte, l’enjeu n’est pas la vitesse, mais la qualité. La capacité à affiner une expérience, à traiter des détails d’implémentation, à stabiliser des micro-interactions, à renforcer la cohérence globale.
Nous le voyons actuellement chez un grand acteur public. Dans ce type d’environnement, l’IA ne remplace pas les équipes. Elle réduit les angles morts, accélère les boucles de validation, et rend plus tangible ce qui relève de la qualité perçue. Elle rapproche le design de l’implémentation, donc de la réalité.

Et c’est aussi là que notre posture de co-responsabilité prend tout son sens. À un moment du travail, un premier output généré par IA, pourtant fonctionnel, ne respectait pas le niveau de singularité attendu pour la marque. Nous avons choisi de ne pas l’utiliser comme base, et de reprendre la main à cet endroit précis. Non pour ralentir “par principe”, mais parce que l’accélération n’a de valeur que si elle sert le bon résultat.

Le cadre qui rend l’IA utile : objectifs mesurables et standards de delivery

L’IA ne crée pas de valeur seule. Elle amplifie un système.
Ce système commence avant la production, par la clarté. Des objectifs business explicites, mesurables, et partagés. Sans cette intention, l’IA produit du volume, pas de la valeur.
Il se poursuit par des standards. Une manière de contribuer, de relire, de valider. Des règles de qualité. Des conventions. Une organisation des responsabilités. Et, dans les environnements contraints, une séparation claire entre exploration et production.
C’est à ce niveau que l’AI-native se joue réellement. Pas dans le choix d’un outil, mais dans la capacité à industrialiser un cadre d’exécution qui conserve l’exigence, protège la marque, et sécurise la production.

Figma, le code, et la question de la source de vérité

Il serait absurde d’opposer Figma et le code. Figma reste aujourd’hui l’outil le plus robuste et collaboratif pour concevoir une UI fine, industrialisable, prête à s’inscrire dans un design system.
Ce qui change, c’est son rôle.

Figma n’a plus vocation à être la source de vérité à maintenir coûte que coûte. Le produit vit dans le code. L’expérience se juge dans le réel. Figma devient un outil complémentaire, utilisé au bon moment, pour travailler la forme, la signature, le niveau de craft là où il est décisif.

De la même manière, nous utilisons aujourd’hui Cursor pour prototyper et travailler au contact du produit. Mais l’outil importe moins que la capacité à en changer. Ce que nous cherchons à construire, ce sont des standards et des règles qui rendent ce mode de production robuste, quel que soit l’IDE.

Ce que cela implique, pour nous

Devenir AI-native n’est pas un slogan. C’est une discipline.
Cela implique de former des designers capables de travailler au plus près du produit fini. Cela implique aussi de former des développeurs capables d’accueillir ce mouvement, de définir un cadre de contribution, et d’accepter que la frontière entre design et delivery évolue.
Cela implique enfin d’assumer une posture plus engageante vis-à-vis de nos clients. Si l’IA accélère la production, nous choisissons d’investir cette accélération dans la qualité, dans la clarté, et dans l’impact.
C’est, au fond, la promesse la plus importante de ce virage: non pas faire plus, mais faire mieux, et l’assumer jusqu’au résultat.

Recrutement

Ce virage transforme également les profils que nous recherchons. Nous recrutons des product designers complets, capables de tenir l’intention, le craft, et l’impact, avec l’envie d’aller plus loin au contact du produit fini.