Yann LeCun quitte Meta pour parier 3,5 milliards de dollars sur les modèles du monde

Le pari à 3,5 milliards de dollars

Quand quelqu'un avec les références de LeCun lève 500 millions d'euros pour une valorisation de 3 milliards avant même le lancement, le secteur prête attention. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) a officiellement démarré en janvier 2026 avec une thèse simple mais révolutionnaire : les LLM sont une impasse pour l'intelligence véritable.

LeCun le dit depuis des années, mais désormais il met sa carrière en jeu. Lors de la conférence AI-Pulse à Paris, il n'a pas mâché ses mots : « La Silicon Valley est complètement hypnotisée par les modèles génératifs. Il faut faire ce type de travail en dehors de la Silicon Valley. »

Pourquoi les LLM ne suffisent pas

Voici l'argument central, et il est étonnamment simple. Les LLM prédisent le prochain token. C'est tout. Ils ne comprennent pas la physique. Ils ne conservent pas de mémoire persistante entre les sessions. Ils ne peuvent pas planifier des actions en plusieurs étapes dans le monde réel.

LeCun soutient que cette limitation fondamentale signifie que les LLM n'atteindront jamais le type de compréhension contextuelle que les humains tiennent pour acquis. Un enfant en bas âge qui n'a jamais vu un objet particulier peut tout de même prédire que le lâcher le fera tomber. Les LLM, bien qu'entraînés sur l'ensemble d'internet, ne peuvent pas faire cette inférence de manière fiable.

Que sont réellement les modèles du monde ?

Si vous avez suivi l'évolution des modèles du monde dans la vidéo IA, vous avez eu un aperçu de cette technologie. Le GWM-1 de Runway et Marble de World Labs sont des premières tentatives de construction d'une IA qui comprend les relations spatiales et la physique.

Mais AMI Labs va plus loin. La vision de LeCun ne concerne pas seulement une meilleure génération vidéo, bien que cela en fasse certainement partie. Il s'agit de systèmes d'IA capables de :

• ✓Observer et interagir avec des environnements physiques
• ✓Simuler des scénarios « et si » avant d'agir
• ✓Maintenir le contexte à travers des tâches complexes et multi-étapes
• ✓Transférer les connaissances entre différents domaines

Imaginez cela comme donner à l'IA la capacité d'imaginer. Non pas au sens créatif, mais au sens prédictif. Que se passe-t-il si j'appuie sur ce bouton ? Que se passe-t-il si je tourne à gauche au lieu de tourner à droite ? Que se passe-t-il si je combine ces deux produits chimiques ?

La première application : la santé

AMI Labs ne commence pas par la robotique ou les véhicules autonomes, bien que ceux-ci soient clairement dans la feuille de route. Leur premier déploiement sera dans le secteur de la santé grâce à un partenariat avec Nabla, la startup de transcription médicale dont le PDG, Alex LeBrun, dirige désormais AMI Labs.

C'est un positionnement astucieux. La santé a d'énormes problèmes de changement de contexte. Le parcours d'un patient implique des dizaines de points de contact, chacun géré par des systèmes différents. Si les modèles du monde peuvent maintenir une compréhension cohérente tout au long de ce parcours, cela prouve que la technologie fonctionne dans des environnements à enjeux élevés.

Le paysage concurrentiel

AMI Labs entre dans un domaine encombré, mais avec sans doute le fondateur le plus crédible :

Ce qui distingue l'approche de LeCun, c'est son rejet explicite de l'hypothèse de mise à l'échelle des LLM. Alors qu'OpenAI et Anthropic investissent des ressources pour rendre les LLM plus grands, LeCun parie sur l'innovation architecturale. Il croit que la percée viendra de la façon dont les modèles apprennent, pas du nombre de paramètres qu'ils possèdent.

Pourquoi c'est important pour la vidéo IA

Pour ceux d'entre nous qui observent l'espace de la vidéo IA, AMI Labs représente quelque chose d'important. Les améliorations de simulation physique que nous avons vues dans les modèles récents sont des premiers pas vers les modèles du monde.

Imaginez générer une vidéo et pouvoir dire « maintenant fais que le personnage ramasse cet objet » et avoir l'IA simuler correctement la physique de cette interaction. C'est là où nous emmènent les modèles du monde.

Nous avons déjà vu des indices de cela dans la génération en temps réel de TurboDiffusion et les expériences de Runway avec la vidéo interactive. Mais ce sont fondamentalement encore des modèles de diffusion avec de la physique saupoudrée par-dessus. Les vrais modèles du monde inverseraient le paradigme : la physique d'abord, l'apparence ensuite.

Le facteur Paris

Un détail qui a attiré mon attention : LeCun construit délibérément AMI Labs en dehors de la Silicon Valley, avec une forte présence européenne centrée à Paris.

Il y a une raison pragmatique : les talents européens en IA sont de classe mondiale mais souvent négligés par les entreprises américaines. Mais il y a aussi une raison philosophique. LeCun semble croire que la pensée de groupe autour des LLM est si forte dans la Bay Area que l'innovation véritable nécessite une distance géographique.

Pour l'IA européenne, c'est une validation. L'un des chercheurs les plus décorés du domaine parie que la prochaine percée viendra d'ici, pas de Palo Alto.

La suite

AMI Labs ne fait que commencer, mais les implications sont significatives. Si LeCun a raison, nous sommes sur le point de voir un changement de paradigme dans la façon dont les systèmes d'IA sont construits.

La plus grande question est le timing. Les modèles du monde sont théoriquement convaincants, mais peuvent-ils livrer des résultats pratiques assez rapidement pour avoir de l'importance ? Les LLM peuvent être limités, mais ils sont utiles maintenant. OpenAI et Anthropic construisent des empires sur cette utilité.

LeCun parie que le plafond des LLM est plus bas que ce que les gens pensent, et que lorsque les utilisateurs l'atteindront, ils chercheront des alternatives. AMI Labs veut être prêt.

La vue d'ensemble

Ce qui me passionne dans ce mouvement, ce n'est pas seulement la technologie. C'est ce que cela représente pour la culture de la recherche en IA. Pendant trop longtemps, nous avons eu une monoculture autour des architectures transformer et de la pensée « la mise à l'échelle est tout ce dont on a besoin ». Le lancement d'AMI Labs par LeCun est une approbation de haut niveau des approches alternatives.

Que les modèles du monde s'avèrent être le chemin vers l'AGI ou non, le fait que Yann LeCun s'engage pleinement dans cette approche signifie qu'elle bénéficiera d'une tentative sérieuse et bien financée. Et c'est une bonne chose pour tous ceux qui croient que la recherche en IA bénéficie de la diversité de pensée.

Les prochaines années seront fascinantes à observer.