Un nouveau changement de paradigme dans l'intelligence artificielle, appelé « intelition », est sur le point de redéfinir la façon dont les humains et l'IA collaborent, passant d'une IA considérée comme un simple outil à un état de coproduction continue, selon Brian Mulconrey de Sureify Labs. Ce concept, introduit le 4 janvier 2026, décrit le processus collaboratif où l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle travaillent ensemble pour percevoir, décider, créer et agir au sein d'un modèle partagé.

Mulconrey soutient que les systèmes actuels traitent l'IA comme un outil externe, invoqué par des invites ou intégré dans des flux de travail agentiques. Cependant, l'avenir implique un processus de cocréation continu et en temps réel où les personnes et les agents d'IA façonnent conjointement les décisions, la logique et les actions. Cette évolution est portée par une ontologie unifiée, comme l'a souligné Alex Karp, PDG de Palantir, dans une récente lettre aux actionnaires, suggérant que la valeur sur le marché sera de plus en plus liée aux puces et à l'ontologie.

Le terme « intelition » cherche à saisir la synergie qui émerge lorsque l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle convergent, un concept pour lequel le vocabulaire actuel manque d'un descripteur précis. Alors que la « cognition » décrit les processus de pensée individuels, « l'intelition » vise à définir l'intelligence collective découlant de la collaboration homme-machine. Ce changement a des implications importantes pour les logiciels d'entreprise, où l'IA n'est plus une fonctionnalité mais un principe organisateur.

Les experts estiment que cette transition aura un impact sur divers secteurs, de la santé à la finance, où la prise de décision collaborative en temps réel peut améliorer l'efficacité et la précision. Le développement d'ontologies unifiées est crucial pour permettre cette collaboration, en fournissant un cadre commun permettant aux humains et à l'IA de comprendre et d'interagir avec les données.

Le concept d'intelition en est encore à ses débuts, et son adoption généralisée nécessitera des avancées dans la technologie de l'IA, la gestion des données et la conception de l'interface homme-machine. Cependant, les avantages potentiels de ce nouveau paradigme sont considérables, promettant un avenir où les humains et l'IA travailleront ensemble de manière transparente pour résoudre des problèmes complexes et stimuler l'innovation.