L'ancien directeur de l'IA chez Meta, Yann LeCun, lève 1 milliard $ pour développer une IA avec la start-up française AMI qui comprend le monde physique « comme le font les animaux et les humains »

L'ancien directeur de l'IA chez Meta, Yann LeCun, lève 1 milliard $ pour développer une IA avec la start-up française AMI qui comprend le monde physique « comme le font les animaux et les humains »

Yann LeCun, l'ancien directeur de l'IA chez Meta, a levé 1,03 milliard de dollars pour une start-up appelée AMI afin de prouver que la voie vers une véritable intelligence artificielle ne passe pas par des chatbots toujours plus grands (et toujours plus coûteux), mais par des « modèles de monde » capables de comprendre le fonctionnement de la réalité. Le lauréat du prix Turing a qualifié d'« absurdité totale » l'idée selon laquelle les LLM pourraient simplement évoluer jusqu'à atteindre un niveau d'intelligence humain. AMI, abréviation de Advanced Machine Intelligence, est pour lui l'occasion de cesser d'être celui qui crie depuis les coulisses de la scène et de devenir celui qui se construit sa propre rampe. AMI ciblerait dans un premier temps les organisations qui gèrent des systèmes complexes avec des applications grand public (telles que les robots domestiques).

Yann André LeCun, né le 8 juillet 1960, est un informaticien franco-américain travaillant dans les domaines de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur, de la robotique et de la compression d'images. En 2018, LeCun, Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ont reçu le prix Turing de l'Association for Computing Machinery (ACM) pour leurs travaux sur l'apprentissage profond. Ils sont parfois appelés les « parrains de l'IA » et les « parrains de l'apprentissage profond ».

Depuis l'avènement de l'IA, de nombreux vulgarisateurs et chercheurs en IA se montrent enthousiastes vis-à-vis de l'AGI et font des prédictions très optimistes sur son avènement. Mais Yann LeCun est un sceptique notable de toutes ces prédictions. LeCun va jusqu'à affirmer que "l'AGI n'existe pas" parce que "l'intelligence humaine est loin d'être générale". Le Français préfère tracer la voie vers une "IA de niveau humain". En 2024, LeCun a déclaré que même cette vision restait une destination lointaine. Il a évoqué un quartet de défis cognitifs : le raisonnement, la planification, la mémoire persistante et la compréhension du monde physique.

Une vision différente de celle de Meta, qui l'a poussé a démissioné de son poste de scientifique en chef de Meta en novembre 2025. Pionnier du deep learning et figure de proue de la recherche en IA, Yann LeCun serait partir en raison d'un désaccord fondamental avec l'intérêt actuel de l'industrie pour les grands modèles de langage (LLM), qu'il considère comme une « impasse » pour atteindre une véritable intelligence humaine. Yann LeCun prône plutôt un changement révolutionnaire vers les « modèles de monde ».

Lors de son départ, des rapports indiquent que LeCun pourrait créer une nouvelle start-up dédiée au développement de « modèles de monde ». Récemment, l'ancien directeur de l'IA chez Meta a levé 1,03 milliard de dollars pour une start-up appelée AMI afin de prouver que la voie vers une véritable intelligence artificielle ne passe pas par des chatbots toujours plus grands (et toujours plus coûteux), mais par des « modèles de monde » capables de comprendre le fonctionnement de la réalité.


Les chatbots ont créé le marché, LeCun parie que les machines capables de modéliser la réalité auront plus d'importance

1 milliard de dollars, c'est une somme colossale pour une entreprise fondée il y a quatre mois, qui n'a aucun produit et ne cherche pas à faire croire qu'elle en a un en préparation. Mais alors qu'une grande partie du secteur de l'IA a passé ces dernières années à considérer les LLM comme la voie évidente vers une « intelligence » plus grande et meilleure, LeCun a été l'un des détracteurs les plus virulents dans ce domaine.

Le lauréat du prix Turing a qualifié d'« absurdité totale » l'idée selon laquelle les LLM pourraient simplement évoluer jusqu'à atteindre un niveau d'intelligence humain. AMI, abréviation de Advanced Machine Intelligence, est pour lui l'occasion de cesser d'être celui qui crie depuis les coulisses de la scène et de devenir celui qui se construit sa propre rampe. LeCun a quitté Meta fin 2025 après avoir passé 12 ans à mettre en place les activités de recherche en IA de Meta ; il reste l'une des voix les plus influentes au sein des grandes entreprises technologiques, affirmant que le secteur est en train de s'enivrer de la fonction d'autocomplétion.

En substance, l'ancien responsable de l'IA semble penser que Meta devait se lancer dans la course aux LLM, ce qui a détourné l'entreprise du travail qui, selon lui, importe réellement. Il a déclaré que la volonté de Meta de « rattraper son retard sur le secteur en matière de LLM » ne l'intéressait pas, et qu'il avait finalement rencontré le PDG Mark Zuckerberg pour lui dire qu'il pouvait y parvenir « plus rapidement, à moindre coût et mieux en dehors de Meta ». Le Superintelligence Labs de Meta est désormais dirigé par l'ancien PDG de Scale AI, Alexandr Wang.

Meta est une entreprise largement obsédée par les produits de consommation et les assistants IA, mais LeCun avait un autre objectif en tête : des systèmes capables de raisonner sur le monde physique et pouvant être vendus à des entreprises où les absurdités fluides ne sont pas un mode d'erreur acceptable. Cette dernière entreprise est donc une tentative de LeCun de prouver, avec plus d'un milliard de dollars provenant d'autres personnes, que l'industrie est peut-être en train de s'engager sur la mauvaise voie.

Que sont les « modèles de monde » ?

AMI souhaite créer des « modèles de monde » : des systèmes d'IA capables de comprendre le monde, de raisonner à travers lui et de rester contrôlables et sûrs tout en le faisant, et pas seulement de prédire le mot suivant dans une phrase. Le cadre utilisé par LeCun pour cela est le JEPA, ou Joint Embedding Predictive Architecture, qui vise à apprendre la structure abstraite. Cela signifie mettre davantage l'accent sur le raisonnement, la planification, la compréhension spatiale et l'apprentissage à partir de vidéos et de données du monde réel, ce qui, selon LeCun, est une voie plus plausible vers l'intelligence humaine que l'obsession actuelle pour les grands modèles LLM.

AMI ciblerait dans un premier temps les organisations qui gèrent des systèmes complexes avec des applications grand public (telles que les robots domestiques). Et pourquoi pas même un partenariat avec Meta ? LeCun a laissé ouverte la possibilité de s'associer ultérieurement avec son ancien employeur pour commercialiser cette technologie, éventuellement même dans des produits tels que les lunettes intelligentes Ray-Ban de Meta.

Les « modèles de monde » connaissent actuellement un véritable engouement en matière de financement. Le mois dernier, World Labs, dirigé par Fei-Fei Li, a également levé 1 milliard de dollars pour travailler sur l'« intelligence spatiale », un domaine connexe : l'IA qui comprend et génère des environnements 3D pour la robotique, la RA/RV et d'autres applications du monde réel. Nvidia a également décrit les « modèles de monde » comme des systèmes permettant de comprendre la dynamique du monde réel et de générer des environnements d'entraînement pour les robots et les véhicules autonomes.


Le nouveau passe-temps coûteux de la Silicon Valley consiste peut-être à enseigner aux machines que le monde existe en dehors d'une invite.

L'objectif d'AMI est ambitieux, et LeCun en est parfaitement conscient. Tout comme le PDG Alexandre LeBrun, qui a déclaré qu'il ne s'agissait pas d'une « start-up d'IA appliquée classique » qui livre ses produits en un trimestre et se vante de ses revenus à la fin de l'année. « Les « modèles de monde » seront le prochain mot à la mode », a-t-il prédit, ajoutant que « dans six mois, toutes les entreprises se qualifieront de modèles de monde pour lever des fonds ».

Il a peut-être raison. Mais AMI a au moins une chose que la plupart des mots à la mode n'ont pas : une raison d'être claire. LeCun pense que les produits d'IA dominants aujourd'hui sont utiles mais fondamentalement limités, en particulier dans les contextes où il ne suffit pas de paraître plausible. Cela explique pourquoi les premiers domaines commerciaux envisagés sont la fabrication, la robotique, la biomédecine et les soins de santé, des environnements à haut risque où les hallucinations peuvent être dangereuses, coûteuses, voire les deux. Nabla, la start-up de LeBrun dans le domaine de la santé, est le premier partenaire dévoilé, ce qui donne à l'entreprise d'IA un domaine concret lié à la santé dès le premier jour.

La liste des investisseurs d'AMI compte de nombreux grands noms. Nvidia en fait partie, tout comme Samsung, Toyota Ventures, Cathay Innovation, Temasek et Bezos Expeditions. Il en va de même pour Mark Cuban, Marcel Dassault, Eric Schmidt, Xavier Niel, Tim et Rosemary Berners-Lee. Cela donne une idée assez claire de la façon dont AMI est perçue par le marché : comme une couche d'infrastructure potentielle pour l'IA dans le monde physique. La société est basée à Paris et prévoit d'ouvrir des bureaux à New York, Montréal et Singapour. Ses premiers collaborateurs proviennent de Meta et DeepMind.

Il y a bien sûr un risque évident que cela devienne le projet scientifique le plus coûteux et le plus élégamment argumenté d'Europe. LeCun demande aux investisseurs de soutenir une thèse technique à long terme sur un marché qui récompense la rapidité, le spectaculaire et les logiciels capables d'éblouir à la demande. Mais c'est aussi ce qui rend AMI intéressant : c'est l'un des signes les plus clairs à ce jour que certains des plus grands noms de l'IA et des plus gros investisseurs ne se contentent pas de nourrir la même machine et d'appeler le résultat quelque chose comme le destin.

La Silicon Valley a passé le boom de l'IA à traiter la fluidité des chatbots comme une preuve d'intelligence. LeCun vient de lever un milliard de dollars pour affirmer que le plus difficile, et le plus précieux, est avant tout de comprendre le monde. En 2024, un groupe de chercheux en IA ont déjà déclaré qu'une intelligence artificielle générale (AGI) ne sera pas possible tant que l'IA ne sera pas dotée d'un corps physique. Il s'agit de l'hypothèse de l'IA incarnée. Selon cette approche, une IA de niveau humain ne peut émerger que si elle est capable de sentir et de naviguer dans un environnement physique, comme le font les bébés. À travers ce corps, l'IA peut interagir avec le monde physique et en tirer des enseignements.

Et vous ?

Pensez-vous que cette levée de fonds est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

Voir aussi :

Le responsable de la division IA de Meta est d'avis que les grands modèles de langage n'atteindront pas l'intelligence humaine, il travaille sur d'autres pistes susceptibles de déboucher sur cet objectif

Alors que les progrès des LLM ralentissent, les entreprises d'IA investissent massivement dans les « modèles de monde » capables de comprendre les environnements humains et simuler la réalité au-delà du texte

La bulle de l'IA est sur le point d'éclater : la chute de 400 milliards de dollars de Microsoft un avant-goût du krach à venir ? Peu d'entreprises peuvent démontrer un ROI proportionnel aux dépenses engagées