Si la tech mondiale n’a d’yeux que pour les agents et les grandes modèles de langage (LLM), l’une des figures les plus emblématiques de l’écosystème prend le contre-pied de cette tendance. Il estime même que la discipline fonce dans une impasse. Après avoir quitté Meta, Yann LeCun a fondé sa propre startup, Advanced Machine Intelligence Labs (AMI), pour se consacrer aux « modèles du monde ».
Il prête également son expertise au conseil scientifique de Cellular Intelligence, une jeune pousse en pointe sur la modélisation cellulaire. Entre franc-parler légendaire, ruptures technologiques et ambition de refonder l’IA, retour sur le parcours hors norme d’un esprit rebelle (et français).
D’où vient Yann LeCun ?
Né en 1960 à Soisy-sous-Montmorency, Yann LeCun grandit en banlieue parisienne. Fils d’un ingénieur mécanique et inventeur, il hérite très tôt d’un attrait pour la technique, allant jusqu’à fabriquer des synthétiseurs pour son groupe de musique au lycée. Après avoir acheté un ordinateur rudimentaire pour apprendre la programmation en autodidacte, il obtient un diplôme d’ingénieur à l’ESIEE, puis un doctorat à Sorbonne Université dans les années 1980.
Mais à l’époque, l’apprentissage automatique est un domaine très isolé en France. Il traverse finalement l’Atlantique : d’abord au Canada pour un post-doctorat à l’université de Toronto, puis aux États-Unis en 1988, où il rejoint les laboratoires AT&T Bell Labs dans le New Jersey.
Pourquoi est-il considéré comme l’un des « parrains de l’IA » ?
Alors que la communauté scientifique délaisse l’idée des réseaux de neurones dans les années 1980, Yann LeCun s’entête. Dans les laboratoires Bell, il développe les réseaux de neurones convolutifs (CNN) avant de diriger la recherche en traitement d’images d’AT&T. Ces architectures permettent aux machines d’apprendre directement à partir des données et servent notamment aux banques pour lire automatiquement les chèques manuscrits. Et aujourd’hui encore, ses travaux forment la base de la vision par ordinateur et des véhicules autonomes.
Devenu professeur à l’université de New York en 2003, et directeur fondateur de son centre de science des données, il voit finalement son acharnement récompensé. Avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, LeCun reçoit le prestigieux prix Turing 2018, considéré comme le « Nobel de l’informatique », pour avoir rendu l’apprentissage profond concret, scellant son statut de « parrain de l’IA ».
Comment a-t-il façonné l’IA chez Meta avant de la quitter ?
En 2013, Mark Zuckerberg le recrute personnellement pour fonder le laboratoire de recherche fondamentale Facebook AI Research (FAIR). Il dirige cette entité pendant quatre ans avant de devenir scientifique en chef de l’IA en 2018. Il privilégie alors la recherche à long terme plutôt que les applications commerciales immédiates.
Mais la stratégie de l’entreprise a basculé avec l’arrivée des grands modèles de langage : elle investit des milliards pour rattraper ChatGPT et Gemini. Une course à laquelle LeCun ne participe pas. Puis à l’été 2025, Zuckerberg nomme le jeune Alexandr Wang à la tête de l’IA, et opte pour le développement rapide de produits. FAIR étant relayé au second plan, le chercheur tricolore décide finalement de quitter le navire.
Pourquoi a-t-il lancé AMI Labs ?
Dans la foulée, Yann LeCun fonde Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs), une jeune pousse basée à Paris qui réalise, en mars 2026 un tour de table d’amorçage historique de 1,03 milliard de dollars. Un financement qui réunit du très beau monde, à l’instar de NVIDIA, Jeff Bezos ou encore Eric Schmidt. Son objectif : cibler la robotique, l’automatisation, la santé et les objets connectés à travers une autre approche.
C’est quoi, les « world models » qu’il oppose aux LLM ?
Car c’est la base de sa vision : Yann LeCun estime que la Silicon Valley est obsédée par les LLM, une « monoculture » qu’il juge être une impasse. S’ils manipulent bien le texte ou le code, ces systèmes n’ont aucune compréhension du monde physique, ce qui les empêche d’anticiper les conséquences de leurs actions.
Dans ce contexte, AMI Labs développe des « world models » (modèles du monde). Ces systèmes prédictifs apprennent à partir de données sensorielles complexes – images, vidéos, sons ou capteurs de robots – à la manière d’un jeune enfant. Son objectif est ainsi de permettre à l’IA de planifier, de raisonner et d’agir en toute sécurité.
Quelle est sa vision pour l’avenir et l’open source ?
Yann LeCun considère que l’IA ne doit pas être confinée entre les mains d’une poignée d’entreprises. Lors de ses interventions, il avertit régulièrement qu’un tel monopole menace la culture et la démocratie. C’est pourquoi il défend farouchement l’open source, qu’il juge indispensable pour garantir la diversité de points de vue, à l’image du pluralisme dans la presse.
Cette conviction le pousse à s’investir dans le projet Tapestry, une initiative de l’AI Alliance dont il est le conseiller scientifique en chef. Il vise à construire un modèle d’IA partagé mondialement via un réseau décentralisé, permettant aux universités, entreprises et pays de contribuer sans abandonner le contrôle de leurs données.
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