Yann LeCun en est convaincu. L’IA n’aura d’avenir industriel et robotique que si elle apprend à comprendre le monde physique qui nous entoure dans toute sa complexité. Pour cela, il a quitté Meta et fondé la Deep Tech AMI Labs afin de concrétiser sa vision et donner naissance aux premiers véritables « World Models ». Sa jeune pousse est la première startup européenne a levé 1 milliard de dollars en premier tour de table d’amorçage…

Rares sont les chercheurs capables de transformer un domaine scientifique entier, puis de remettre en question ses propres succès. Yann LeCun est de ceux-là. Ce Franco-Américain de 65 ans est l’un des trois « parrains du deep learning », aux côtés de Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio. Leur contribution fondatrice aux réseaux de neurones profonds leur a valu le prix Turing en 2018, l’équivalent du Nobel en informatique. Chevalier de la Légion d’honneur et membre de l’Académie des sciences, Yann LeCun a passé douze ans chez Meta, où il a fondé et dirigé le laboratoire FAIR (Fundamental AI Research), l’un des plus influents au monde. C’est sous sa direction que Meta a développé PyTorch, le framework d’entraînement de modèles devenu quasi-universel, puis la famille de LLM open source Llama.

En novembre dernier, l’homme entérinait ses divergences avec Mark Zuckerberg et quittait Meta et se lançait dans une nouvelle aventure pour démontrer le bien fondé de ses dernières intuitions. Bien plus qu’une rupture avec Meta, la création de sa startup AMI Labs officialise la rupture de pensée de Yann LeCun avec la course aux grands modèles de langage.

L’ère des World Models a déjà débuté

Yann LeCun considère que les LLM, malgré leur puissance impressionnante en génération de texte et de code, souffrent d’une limite structurelle : ils opèrent dans un espace discret et statistique, celui du langage, sans ancrage dans la réalité physique. Sa conviction repose sur une observation simple mais profonde : un enfant de dix-huit mois comprend la gravité, la permanence des objets et les relations de cause à effet bien avant de maîtriser le langage. Cette intelligence intuitive du monde physique, les LLM n’en disposent pas. « Le langage est un espace de faible dimensionnalité. C’est une version sérialisée de nos pensées », résume LeCun. Or le monde réel est « continu, bruité et multidimensionnel ».

C’est ici qu’interviennent les World Models. Plutôt que de prédire le prochain mot dans une séquence, ces systèmes apprennent à construire une représentation interne de leur environnement à partir de données vidéo, de capteurs et d’espaces 3D, puis à anticiper l’évolution des situations. L’architecture clé développée par Yann LeCun chez Meta, baptisée JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), ne relève pas de l’IA générative au sens classique. « Le monde est imprévisible. Si vous essayez de construire un modèle génératif qui prédit chaque détail du futur, il échouera. JEPA est un système qui apprend à bien représenter les vidéos », explique-t-il. En substance, il s’agit d’enseigner aux machines non pas à imaginer des détails, mais à saisir les structures profondes de la réalité.

C’est pour pouvoir approfondir librement ces recherches que Yann LeCun a quitté Meta et créé AMI Labs, où AMI est ici l’acronyme de Advanced Machine Intelligence. La jeune pousse dispose déjà de labos de R&D à Paris, New York, Montréal et Singapour. Pour le chercheur français, l’AGI à base de LLM ne se concrétisera pas. Toutefois, l’homme est convaincu que nous, les humains, « allons avoir des systèmes d’IA dotés d’une intelligence de niveau humain, mais ils ne seront pas construits sur les LLM », comme il le déclarait au MIT Technology Review en janvier dernier. « Et il va nous falloir des percées conceptuelles majeures, et c’est exactement ce sur quoi nous travaillons. »

Les World Models doivent apporter à l’IA ce qui lui manque pour réellement comprendre notre monde, notre univers physique, et concrétiser ainsi l’IA industrielle et la robotique intelligente. Pas uniquement des machines à paroles. Même si rien n’interdit aux World Models de s’acoquiner avec un LLM pour mieux interagir avec les humains.

1,03 milliard de dollars : un record européen en amorçage

Cette semaine, AMI Labs a officialisé son premier véritable tour de table pour un montant pharaonique de 1,03 milliard de dollars (environ 890 millions d’euros) sur une valorisation pre-money de 3,5 milliards de dollars. Il s’agit du plus important tour d’amorçage jamais réalisé par une startup européenne. En comparaison, le précédent record français plafonnait à 220 millions d’euros !
Seules les très américaines Thinking Machines Lab (fondée par Mira Murati, ex-CTO d’OpenAI) et Safe Superintelligence (fondée par by Ilya Sutskever, également ancien Chef Scientifique d’OpenAI) ont fait mieux outre-Atlantique.

Le tour a été co-dirigé par Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital et Bezos Expeditions, le véhicule d’investissement personnel de Jeff Bezos. Nvidia, Toyota Ventures, Samsung, Temasek et Sea figurent parmi les investisseurs stratégiques.

Côté français, le tour rassemble un aréopage impressionnant du capitalisme hexagonal : Xavier Niel, Aglaé Ventures (famille Arnault), Artémis (famille Pinault), l’Association Familiale Mulliez, le Groupe Industriel Marcel Dassault, Publicis Groupe, Bpifrance Digital Venture, Daphni, Serena, Founders Future et Zebox Ventures (CMA CGM).

Parmi les investisseurs individuels, on note Tim et Rosemary Berners-Lee, Jim Breyer, Mark Cuban et l’homme qui est toujours dans tous les bons coups, l’incontournable Eric Schmidt.

L’ampleur de la levée a dépassé les ambitions initiales de l’équipe. « Nous voulions lever 500 millions d’euros début décembre. Puis, vu l’engouement des investisseurs, nous avons finalement doublé cette somme », confie Alexandre Lebrun (PDG D’AMI Labs, ancien de FAIR et cofondateur de la start-up d’IA médicale Nabla). La majeure partie des fonds sera consacrée à l’acquisition de puissance de calcul GPU pour l’entraînement des modèles, ainsi qu’au recrutement de chercheurs de premier plan. Yann LeCun a indiqué que 20 à 30 recrutements étaient prévus à très court terme.

Une équipe issue de Meta et une ambition mondiale depuis Paris

Outre Yann LeCun et Alexandre Lebrun, tous deux issus du FAIT de Meta, l’équipe fondatrice est largement issue de l’écosystème Meta : Laurent Solly (ex-VP Europe de Meta) occupe le poste de COO, Saining Xie (ex-Google DeepMind) celui de directeur scientifique, Pascale Fung (ex-DeepMind également) dirige la recherche et l’innovation, et Michael Rabbat (ex-directeur de la recherche scientifique chez Meta) pilote le développement des World Models.

La feuille de route est assumée comme long-termiste. AMI Labs est en réalité bien plus une Deep Tech, qu’une startup IA : la première année sera consacrée à la R&D fondamentale, la deuxième aux premières applications industrielles, et l’horizon de trois à cinq ans vise des « systèmes intelligents quasi universels ». Les secteurs cibles que sont l’industrie manufacturière, l’aéronautique, le biomédical, la robotique, la santé, ont tous en commun d’exiger une compréhension fiable du monde physique.
Yann LeCun envisage par exemple la création de jumeaux numériques de composants aéronautiques pour en optimiser la conception. Un partenariat avec Meta autour de ses lunettes connectées est également évoqué, tout comme un accès prioritaire pour Nabla dans le domaine de la santé.

Fidèle à ses convictions, Yann LeCun a par ailleurs annoncé qu’AMI Labs publierait ses travaux de recherche et rendrait une grande partie de son code open source. « Nous pensons que les choses avancent plus vite quand elles sont ouvertes, et il est dans notre intérêt de construire une communauté et un écosystème de recherche autour de nous », confirme d’ailleurs Alexandre Lebrun. Une philosophie de plus en plus rare dans un secteur où les laboratoires de pointe (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind) travaillent essentiellement en vase clôt (même si Google a des modèles Gemma ouverts et si OpenAI est retournée à l’open source avec ses GPT-OSS).

AMI Labs n’est pas seul sur le créneau des World Models. World Labs, fondé par Fei-Fei Li, souvent qualifiée de « marraine de l’IA », a levé un milliard de dollars quelques semaines plus tôt et lancé son premier produit, Marble, capable de générer des mondes 3D physiquement cohérents.
Google DeepMind et OpenAI explorent eux aussi le terrain.
Mais le pari de Yann LeCun semble plus radical : il ne cherche pas à améliorer les LLM existants, mais à construire une alternative fondamentale et fondamentalement différente. Comme le résume le CEO Alexandre Lebrun avec un sourire : « Ma prédiction, c’est que « World Models » sera le prochain buzzword. Dans six mois, toutes les entreprises se présenteront comme un World Model pour lever des fonds. » AMI Labs entend bien, elle, que le terme recouvre surtout et d’abord une réalité scientifique tangible.