Yann LeCun, lauréat du prix Turing, ancien Chief AI Scientist chez Meta et l’un des trois chercheurs à qui l’on attribue l’invention du deep learning moderne, a annoncé que sa nouvelle startup AMI (Advanced Machine Intelligence) avait levé 1 Md$ lors de son premier tour de financement.
Les investisseurs ne sont pas des acteurs secondaires. Toyota, Nvidia et Samsung ont participé à cette levée. L’ancien CEO de Google, Eric Schmidt, ainsi que le fondateur d’Amazon, Jeff Bezos, y ont également pris part. AMI était déjà valorisée à 3,5 Md$ avant même la clôture du tour de table. Mais le montant levé passe presque au second plan face à ce que LeCun cherche réellement à construire, et surtout pourquoi.
LeCun est l’une des voix les plus reconnues à remettre en question l’orientation actuelle de l’IA. Son argument n’est pas que les grands modèles de langage, comme ChatGPT, sont inutiles. Il estime plutôt qu’ils restent fondamentalement limités.
Les LLM sont remarquables pour traiter et générer du texte. Mais ils ne comprennent pas le monde physique. Ils ne raisonnent pas de façon fiable sur les causes et les effets. Ils ne peuvent pas regarder la vidéo d’un verre qui tombe d’une table et prédire avec certitude ce qui va se passer ensuite. Ils apprennent à partir du langage, pas à partir de l’expérience.
Pour LeCun, cette limite constitue un plafond. AMI est sa tentative de construire quelque chose qui va au-delà.
AMI développe ce que LeCun appelle des « world models », des systèmes d’IA conçus pour comprendre le monde physique d’une manière plus proche de celle des humains et des animaux. Plutôt que de traiter du texte, ces systèmes analyseraient des images, des mouvements, des interactions physiques et des données environnementales, afin de construire un véritable modèle interne du fonctionnement du monde.
D’ici trois à cinq ans, AMI ambitionne de créer ce que LeCun décrit comme des « systèmes intelligents assez universels », capables d’être appliqués à presque toutes les tâches nécessitant une machine intelligente. Cela pourrait concerner la conduite autonome, la robotique, le diagnostic médical ou encore les systèmes industriels.
Les travaux d’AMI s’inscrivent directement dans la continuité des recherches menées par LeCun chez Meta autour d’une nouvelle architecture d’IA appelée JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). Il l’a résumé simplement : « C’est une continuation directe de ce projet. »
L’entreprise a son siège à Paris, avec des bureaux à New York, Singapour et Montréal. Le président français Emmanuel Macron a salué publiquement l’annonce, en écrivant : « Yann LeCun ouvre une nouvelle page de l’intelligence artificielle. C’est la France des chercheurs, des bâtisseurs et des audacieux. »
Si la vision de LeCun se concrétise, les implications pour la manière dont les systèmes intelligents sont conçus et déployés en entreprise pourraient être majeures.
Les outils d’IA actuels, y compris la plupart des applications d’entreprise que votre organisation utilise déjà ou évalue, reposent sur des fondations de type LLM. Ils sont puissants dans leur cadre d’utilisation. Mais leurs limites sont réelles. Ils peuvent halluciner. Ils ne raisonnent pas toujours de manière fiable sur des processus physiques complexes et en plusieurs étapes. Ils rencontrent des difficultés dès qu’une compréhension réelle du contexte, au-delà du langage, devient nécessaire.
Une évolution vers les world models pourrait changer ce que l’IA peut réellement accomplir dans l’entreprise, et pas seulement ce qu’elle peut formuler. Elle ouvrirait de nouvelles possibilités dans l’industrie, la logistique, la santé, la robotique et dans tous les domaines où la réalité physique compte davantage que le langage.
Cette vision reste encore à horizon cinq ans. Mais la levée de 1 Md$, ainsi que le niveau des investisseurs et des chercheurs impliqués, montrent qu’il ne s’agit pas d’une idée marginale. C’est l’une des prochaines frontières sérieuses de l’IA.
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