Imaginez une réunion où personne ne parle en même temps, où chaque voix est parfaitement entendue, où les décisions émergent naturellement sans frustration, et où l’intelligence artificielle ne se contente pas d’assister… mais orchestre véritablement la danse collective des idées. C’est exactement cette vision que défend une toute jeune startup qui fait déjà trembler le petit monde de l’IA en ce début 2026.
Alors que la plupart des acteurs se battent pour créer des modèles toujours plus puissants en résolution de problèmes isolés, une équipe d’anciens des plus grands laboratoires d’intelligence artificielle parie sur une direction radicalement différente : faire de la coordination et de l’intelligence sociale le prochain grand saut technologique.
Humans& : quand la collaboration devient le nouveau paradigme de l’IA
En janvier 2026, l’annonce est passée presque inaperçue au milieu du bruit ambiant des levées de fonds records et des annonces d’AGI pour demain. Pourtant, le chiffre est impressionnant : 480 millions de dollars levés en seed round pour une entreprise qui n’a même pas trois mois d’existence et qui n’affiche encore aucun produit public. La startup s’appelle Humans& et elle ambitionne rien de moins que de construire le « système nerveux central » de l’économie humaine augmentée par l’IA.
Derrière ce nom énigmatique se cachent des profils qui parlent d’eux-mêmes : des anciens chercheurs et ingénieurs d’Anthropic, OpenAI, xAI, Meta et Google DeepMind. Des gens qui ont déjà touché du doigt les limites actuelles des grands modèles de langage et qui pensent avoir identifié la faille majeure du moment.
Le constat qui change tout
Les chatbots d’aujourd’hui excellent dans l’exercice solitaire : rédiger un email, résoudre une équation, résumer un rapport de 80 pages… Mais dès qu’il s’agit de coordonner plusieurs humains aux agendas chargés, aux egos parfois sensibles et aux priorités divergentes, ces modèles restent étonnamment muets ou maladroits.
Ils ne savent pas vraiment tenir le fil d’une discussion à cinq sur plusieurs semaines, pondérer les motivations cachées de chacun, relancer diplomatiquement la personne qui traîne des pieds, ni synthétiser les décisions sans créer de frustration. Bref, ils sont très forts pour parler à un humain, mais très faibles pour aider des humains à parler entre eux efficacement.
« Nous pensons que la prochaine vague ne concerne plus uniquement la performance brute sur des benchmarks isolés, mais la capacité des modèles à orchestrer des interactions sociales complexes sur le long terme. »
Andi Peng, co-fondatrice de Humans&
C’est ce vide que veut combler Humans&. Pas en créant un assistant de plus, mais en imaginant une nouvelle architecture de modèle fondamentalement orientée vers ce qu’ils appellent l’intelligence sociale et la coordination multi-acteurs.
Une approche d’entraînement radicalement différente
Pour y parvenir, l’équipe ne se contente pas d’empiler plus de données textuelles ou de faire du RLHF classique. Elle mise sur deux techniques encore émergentes mais très prometteuses dans la recherche récente :
- le long-horizon reinforcement learning (apprentissage par renforcement sur des horizons temporels longs)
- le multi-agent reinforcement learning (apprentissage impliquant plusieurs agents qui interagissent)
Concrètement, au lieu d’optimiser uniquement la qualité d’une réponse immédiate ou la probabilité de satisfaire une requête ponctuelle, le modèle sera entraîné à maximiser le succès de collaborations qui s’étendent sur des jours, des semaines, voire des mois.
Il devra apprendre à se souvenir des préférences, des compétences, des niveaux de stress, des contraintes cachées de chaque participant (humain ou IA), à anticiper les conflits potentiels et à proposer des médiations ou des reformulations qui font consensus plutôt que division.
Une sorte de « chef d’orchestre émotionnel et stratégique » version IA, capable de maintenir le fil d’une décision collective même quand les participants ne sont pas synchrones.
Quel produit concret derrière la vision ?
C’est là que les choses deviennent intéressantes… et un peu floues pour le moment. L’équipe affirme travailler simultanément sur le modèle et sur l’interface produit, les deux devant s’alimenter mutuellement.
Ils écartent clairement l’idée de créer un simple plugin qui viendrait s’insérer dans Slack, Teams, Notion ou Google Docs. Non, Humans& veut posséder la couche collaboration de bout en bout.
On peut donc imaginer plusieurs formes possibles pour le futur produit :
- un espace de travail unifié où l’IA agit comme facilitateur permanent de toutes les interactions
- une plateforme de prise de décision augmentée capable de gérer des arbitrages complexes (budget, roadmap, charte graphique…)
- un « memory partagé intelligent » qui comprend vraiment le contexte social et émotionnel de chaque projet
- un outil grand public pour organiser la vie familiale, associative ou de groupe d’amis avec la même profondeur
L’ambition affichée est très large : aussi bien des entreprises de 10 000 personnes que des familles de cinq. L’important n’est pas la taille du groupe, mais la complexité des interactions et des enjeux émotionnels.
Un timing parfait… mais une concurrence écrasante
2026 marque un tournant symbolique : les entreprises passent massivement de la phase « on teste ChatGPT » à la phase « comment intègre-t-on des agents dans nos flux de travail ? ». Dans le même temps, les salariés ressentent une fatigue cognitive croissante face à la multiplication des outils IA mal coordonnés entre eux.
Le moment semble donc idéal pour proposer une vision alternative : plutôt que d’automatiser chaque tâche individuellement, réinventer la façon dont les humains se coordonnent avec et grâce à l’IA.
« Le levier réel de l’IA ne se trouve pas dans les agents isolés, mais dans la couche de coordination du travail : comment les équipes partagent la connaissance et mènent leurs réunions. »
Reid Hoffman, fondateur de LinkedIn
Mais la route est semée d’embûches. D’abord, le besoin de capitaux colossaux pour entraîner un modèle de cette ambition. Ensuite, la guerre pour les GPU et l’accès au compute qui fait rage entre tous les acteurs. Enfin et surtout, la concurrence directe des géants qui ne comptent pas se laisser distancer sur le terrain de la collaboration :
- Anthropic avec Claude Cowork
- Google qui intègre Gemini partout dans Workspace
- OpenAI qui pousse très fort les workflows multi-agents et l’orchestration
- Meta qui expérimente des agents sociaux dans ses produits
Humans& affirme avoir déjà refusé des approches d’acquisition. L’équipe veut construire une entreprise générationnelle, pas devenir une feature dans le roadmap de quelqu’un d’autre.
Pourquoi ce pari pourrait changer la donne
Si les modèles actuels sont excellents pour comprendre le langage et raisonner sur des tâches bien définies, ils restent pauvres en ce qui concerne :
- la théorie de l’esprit avancée (comprendre ce que les autres pensent et ressentent)
- la gestion des conflits d’intérêts sur le long terme
- la maintenance d’un modèle mental partagé évolutif
- l’arbitrage éthique subtil dans des situations ambiguës
- la capacité à « lire entre les lignes » sur plusieurs semaines de conversation
Or ces compétences sont précisément celles qui font la différence entre une équipe qui avance bien et une équipe qui s’épuise en malentendus et frustrations. Humans& parie que l’intelligence artificielle la plus transformative ne sera pas celle qui remplace les humains, mais celle qui les rend collectivement plus intelligents, plus alignés et plus créatifs ensemble.
Vers une IA qui comprend vraiment les humains… ensemble
Si l’aventure réussit, on pourrait assister à un changement de paradigme aussi important que le passage du moteur de recherche statique aux chatbots conversationnels. Cette fois, le saut ne se mesurerait plus en tokens par seconde ou en score MMLU, mais en réduction du temps perdu en réunions inutiles, en diminution des malentendus coûteux, en accélération des décisions collectives et en augmentation du sentiment d’appartenance et de fluidité dans les équipes.
C’est ambitieux, c’est risqué, c’est extrêmement coûteux… mais c’est peut-être exactement ce dont le monde a besoin après des années à se demander « que va-t-on faire quand l’IA saura tout faire ? »
La vraie question n’est peut-être plus « l’IA va-t-elle remplacer les humains ? », mais plutôt : « comment l’IA peut-elle nous aider à devenir une meilleure version collective de nous-mêmes ? »
Et sur cette question précise, Humans& vient de placer une grosse mise. Rendez-vous dans 18 à 24 mois pour voir si le pari était le bon.
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