J'ai vu plusieurs divisions de cofondateurs se former cette semaine, tant de la part d'équipes où les partenaires s'étaient récemment rencontrés et avaient décidé de construire ensemble. Ils ont suivi toutes les étapes recommandées pour se vérifier mutuellement - essais de travail approfondis, évaluations de personnalité, une multitude de références en coulisses - mais pourtant, lorsque des périodes de véritable conflit sont survenues, les fils lâches ont commencé à se montrer et le désalignement a commencé à bouillonner. Ils ont eu l'intégrité et la prévoyance de voir ces signes avant-coureurs et d'agir. Ce que cela me rappelle, c'est que même le meilleur "vetting des fondateurs" ne recrée que rarement la texture d'une véritable histoire partagée. Anciens collègues qui ont livré des choses difficiles. Camarades de classe qui ont passé des nuits blanches ensemble. L'enfant d'en face avec qui vous codiez le week-end avant que l'équité des fondateurs n'existe même pour vous en tant que concept. Ce genre d'histoire devient un amortisseur lorsque les choses se compliquent. Ce n'est pas que de nouveaux appariements ne peuvent pas fonctionner - ils le peuvent - mais les fondateurs devraient d'abord se tourner vers des personnes avec qui ils ont déjà des références. Un contexte partagé ne garantit pas l'alignement, mais cela augmente considérablement les chances que la relation se plie plutôt que de se briser.

En 2026, je m'attends à ce que nous assistions à la naissance de la première université native de l'IA. Au cours des dernières années, les universités ont expérimenté des systèmes de notation, de tutorat et de planification alimentés par l'IA. Mais ce qui émerge maintenant est plus profond, un organisme académique adaptatif qui apprend et s'optimise en temps réel. Imaginez une institution où les cours, le conseil, la collaboration en recherche et même les opérations des bâtiments s'adaptent en continu en fonction des boucles de rétroaction des données. Les emplois du temps s'optimisent d'eux-mêmes. Les listes de lecture évoluent chaque nuit et se réécrivent à mesure que de nouvelles recherches apparaissent. Les parcours d'apprentissage se déplacent en temps réel pour s'adapter au rythme et au contexte de chaque étudiant. Nous voyons déjà des précurseurs. Le partenariat à l'échelle du campus de l'ASU avec OpenAI a produit des centaines de projets alimentés par l'IA dans l'enseignement et l'administration. Le SUNY intègre désormais la culture de l'IA dans ses exigences d'éducation générale. Ce sont les pierres angulaires d'un déploiement plus fondamental. Dans l'université native de l'IA, les professeurs deviennent des architectes de l'apprentissage, sélectionnant des données, ajustant des modèles et enseignant aux étudiants comment interroger le raisonnement des machines. L'évaluation évolue également. Les outils de détection et les interdictions de plagiat laissent place à une évaluation consciente de l'IA, notant les étudiants sur la manière dont ils utilisent l'IA, et non sur le fait qu'ils l'ont utilisée. La transparence et l'application tactique remplacent l'interdiction. Et alors que chaque secteur peine à recruter des personnes capables de concevoir, de gouverner et de collaborer avec des systèmes d'IA, cette nouvelle université devient le terrain d'entraînement, produisant des diplômés maîtrisant l'orchestration qui aident à augmenter une main-d'œuvre en rapide évolution. Cette université native de l'IA deviendra le moteur de talents pour une nouvelle économie. Pensez-vous qu'une université native de l'IA émergera en 2026 ? Laissez vos réflexions dans les commentaires.