Yann LeCun dévoile AMI Labs : un pari de 3,5 milliards de dollars sur les modèles du monde (World Models) plutôt que sur le langage
Dans un mouvement qui pourrait reconfigurer le paysage de l'intelligence artificielle, Yann LeCun a officiellement présenté sa nouvelle entreprise, AMI Labs (Advanced Machine Intelligence). Basée à Paris, la startup chercherait à lever des fonds à une valorisation de 3,5 milliards de dollars, signe d'une grande confiance des investisseurs dans la vision de LeCun visant à dépasser les limites des actuels grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs).
AMI Labs représente un pivot décisif dans la trajectoire de l'industrie. Alors que la Silicon Valley a passé les dernières années à consacrer des ressources aux générateurs de texte autorégressifs comme GPT et Llama, la nouvelle société de LeCun se concentre sur les « modèles du monde » (World Models)—des systèmes conçus pour comprendre la réalité physique, la causalité et la planification. Avec des opérations à Paris, New York, Montréal et Singapour, AMI Labs vise à apporter fiabilité et contrôlabilité à des secteurs à enjeux élevés tels que la santé, la robotique et l'automatisation industrielle.
Le passage du langage à la réalité
Pendant des années, LeCun a été un critique virulent de la dépendance excessive de l'industrie aux grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs), les décrivant célèbrement comme des « sorties » sur l'autoroute menant à la véritable intelligence. Il soutient que, si les LLMs excellent à manipuler le langage, ils n'ont pas une compréhension fondamentale du monde physique. Ils prédisent le mot suivant sur la base de statistiques, et non l'état suivant du monde sur la base de la physique.
AMI Labs comble cette lacune en construisant des modèles fondés sur l'Architecture prédictive d'embeddings conjoints (Joint Embedding Predictive Architecture, JEPA). Contrairement aux LLMs qui traitent des jetons discrets de texte, les modèles du monde basés sur JEPA opèrent dans des espaces latents abstraits. Ils prédisent comment l'état du monde change en réponse aux actions, leur permettant de planifier, de raisonner et de comprendre les relations de cause à effet sans les hallucinations courantes des modèles textuels génératifs.
« La bonne manière de construire des systèmes intelligents passe par des modèles du monde, pas par des LLMs », a déclaré LeCun lors du lancement. « Nous construisons des systèmes qui ne se contentent pas de générer du texte à l'allure plausible, mais qui comprennent la réalité sous-jacente des tâches qu'ils accomplissent. »
Leadership stratégique et la connexion avec Nabla
Alors que LeCun occupe le poste de Président exécutif, la fonction de PDG est assurée par Alex LeBrun, un entrepreneur expérimenté en IA et ancien PDG de Nabla, une startup en santé numérique. La nomination de LeBrun souligne l'orientation immédiate d'AMI Labs vers des applications pratiques et à forte valeur ajoutée plutôt que vers la recherche purement académique.
La structure de direction est renforcée par un partenariat stratégique avec Nabla. Cette collaboration offre à AMI Labs un accès direct au secteur de la santé—un domaine où les « hallucinations » des LLMs sont inacceptables. En intégrant des modèles du monde, AMI vise à créer des agents d'IA médicaux capables de raisonner à travers des données cliniques complexes avec un niveau de fiabilité que les modèles probabilistes actuels ne peuvent garantir.
« La santé est mon bébé, et nous savons quels problèmes nous ne pouvons pas résoudre aujourd'hui », a souligné LeBrun. « Nous espérons que cette nouvelle branche de l'IA nous aidera à aller au-delà de ce que nous pouvons faire aujourd'hui en santé. »
Une approche différente : modèles du monde d'AMI vs. LLMs actuels
Pour comprendre l'ampleur de la proposition de valeur d'AMI Labs, il est essentiel de mettre en contraste leur approche avec l'architecture dominante d'aujourd'hui.
Comparatif : LLMs vs. modèles du monde d'AMI
| Feature | Current LLMs (e.g., GPT-4, Llama) | AMI World Models (JEPA) |
|---|---|---|
| Core Architecture | Autoregressive Transformers | Joint Embedding Predictive Architecture |
| Primary Objective | Next-token prediction (Text generation) | Latent state prediction (Outcome simulation) |
| Understanding of Reality | Statistical correlation of language | Physical causality and object permanence |
| Reasoning Capability | Limited; prone to hallucination | High; capable of hierarchical planning |
| Data Efficiency | Requires massive text datasets | Learns from video/sensor data (Self-supervised) |
| Key Applications | Chatbots, Content Creation, Coding | Robotics, Autonomous Systems, Healthcare |
| Reliability | Variable; hard to control | High; grounded in real-world constraints |
La course aux licornes : Paris comme nouvelle capitale de l'IA
Le lancement d'AMI Labs consolide davantage Paris comme un centre mondial de l'intelligence artificielle, rejoignant des acteurs tels que Mistral AI et H (anciennement Holistic). Le choix de Paris pour le siège, soutenu par l'appui du gouvernement français, met en lumière l'influence croissante de l'Europe dans la couche « Deep Tech » du développement de l'IA.
Cependant, AMI Labs n'est pas sans concurrence. La startup entre en défi direct avec World Labs, fondée par la pionnière de l'IA Fei-Fei Li. World Labs, qui aurait récemment atteint une valorisation rapportée de 5 milliards de dollars, s'attaque également au défi de l'intelligence spatiale et de la génération 3D du monde réel. Cette rivalité prépare le terrain pour une nouvelle « course aux armements » en IA—une course menée non pas sur le nombre de paramètres ou la taille de la fenêtre de contexte, mais sur la capacité à simuler et à naviguer dans le monde physique.
Financement et perspectives d'avenir
AMI Labs est actuellement en pourparlers avec des investisseurs de premier plan, dont Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, et BPifrance. La valorisation projetée de 3,5 milliards de dollars pour une entreprise qui n'a pas encore commercialisé de produit témoigne de la « prime de talent » que les investisseurs sont prêts à payer pour le parcours de LeCun. Lauréat du prix Turing et père des réseaux de neurones convolutionnels (Convolutional Neural Networks, CNNs), la légitimité technique de LeCun suggère qu'AMI Labs n'est pas qu'une startup de plus, mais une correction de cap dans l'histoire de l'IA.
Fait intéressant, malgré le départ de LeCun de son rôle opérationnel chez Meta, le géant technologique reste un partenaire potentiel. LeCun a indiqué que Meta pourrait devenir le premier client d'AMI, intégrant potentiellement ces modèles du monde avancés dans ses futures initiatives AR/VR et robotiques.
Alors que l'industrie observe de près, le succès d'AMI Labs dépendra de sa capacité à traduire l'élégance théorique de JEPA en solutions industrielles tangibles. Si elle réussit, AMI Labs ne se contentera pas de construire une IA meilleure ; elle construira une IA qui comprendra enfin ce qu'elle fait.
