L’annonce était très attendue dans le monde de l’intelligence artificielle. Le chercheur français Yann Le Cun, figure majeure du deep learning et ancien directeur scientifique de l’IA chez Meta, officialise le lancement de sa start-up, Advanced Machine Intelligence (AMI). Son ambition : repenser en profondeur les fondements mêmes de l’intelligence artificielle.

Pour soutenir son développement, l’entreprise a réalisé une levée de fonds spectaculaire de 1,03 milliard de dollars, la valorisant d’emblée à environ 3,5 milliards de dollars. Un tour de table hors norme pour une structure encore naissante, qui témoigne des attentes considérables suscitées par son projet.

Yann Le Cun, pionnier du « deep learning »

Pour comprendre l’ampleur du projet, il faut revenir sur le parcours de son fondateur. À 65 ans, Yann Le Cun est l’un des scientifiques les plus influents dans le domaine de l’IA.

Titulaire d’un doctorat en informatique à l’université de la Sorbonne, il s’intéresse très tôt aux réseaux de neurones artificiels — des modèles mathématiques inspirés du cerveau humain, conçus pour apprendre à partir de données.

Après des passages à l’université de Toronto et aux Bell Labs d’AT&T, il développe dans les années 1980 et 1990 les bases du deep learning. Cette approche repose sur des réseaux de neurones « profonds », capables de traiter des informations complexes — aujourd’hui au cœur des systèmes d’IA modernes.

Professeur à l’université de New York dès 2003, il rejoint dix ans plus tard Mark Zuckerberg chez Meta, où il fonde le laboratoire FAIR (Facebook AI Research). En 2018, il reçoit le prestigieux prix Turing aux côtés de Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, pour leurs contributions décisives au développement des réseaux neuronaux.

Fin 2025, il quitte Meta pour lancer AMI et jeter les bases de ce qu’il appelle la « troisième révolution de l’IA ».

La promesse des « world models »

Le cœur du projet d’AMI repose sur une rupture technologique. Yann Le Cun se montre en effet très critique à l’égard des modèles dominants, les large language models (LLM), utilisés notamment par ChatGPT, Claude ou Gemini.

Ces systèmes, entraînés principalement sur du texte, excellent dans des tâches comme rédiger, coder ou répondre à des questions. Mais selon lui, ils restent fondamentalement limités : ils manipulent des mots sans réellement comprendre le monde.

« Si ces systèmes passent en pratique avec succès l’examen du barreau, démontrent des théorèmes ou écrivent du code, ils ne permettront pas d’avoir des robots domestiques ou de voitures qui se conduisent toutes seules », explique Yann Le Cun.

Autrement dit, ils peuvent produire des réponses impressionnantes, mais sans véritable intuition physique ni capacité de raisonnement autonome.

Le projet d’AMI Labs pour révolutionner l’IA repose donc sur des « world models » — des modèles capables de construire une représentation interne du monde.

Concrètement, il ne s’agit plus seulement d’apprendre à partir de textes. Mais de donner à l’IA une forme « d’expérience » du réel : images, vidéos, environnements 3D, données spatiales. L’objectif est que la machine comprenne des notions simples mais essentielles, comme le fait qu’un objet posé au bord d’une table peut tomber.

Cette approche vise à rapprocher l’IA du fonctionnement humain : percevoir, anticiper, planifier.

Les applications potentielles sont vastes : robotique, véhicules autonomes, industrie, santé. Là où les systèmes actuels montrent leurs limites, ces nouveaux modèles pourraient permettre aux machines d’interagir réellement avec le monde physique.

Un casting de rêve

Pour porter cette ambition, Yann Le Cun s’est entouré d’une équipe expérimentée.

La direction opérationnelle est confiée à Alexandre Lebrun, cofondateur de la start-up médicale Nabla. Laurent Solly, ancien dirigeant de Meta en Europe, rejoint l’aventure comme directeur des opérations.

Côté recherche, Saining Xie et Pascale Fung, issus respectivement de Meta et de Google DeepMind, pilotent les travaux scientifiques. Enfin, Michael Rabbat supervise le développement des « world models ». Un casting qui n’a — naturellement — pas manqué d’attirer les investisseurs.

Une levée de fonds hors norme

Le tour de table a suscité un engouement exceptionnel, avec des engagements dépassant largement le montant initialement envisagé. Pourtant, l’entreprise ne génère à ce jour aucun revenu !

Initialement fixée à 500 millions d’euros, la levée a finalement été doublée pour atteindre 1,03 milliard de dollars. L’opération est co-dirigée par Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital et Jeff Bezos Expeditions.

Yann Le Cun met d’ailleurs en avant la diversité géographique des investisseurs de l’entreprise : « Un peu plus d’un tiers sont européens, un peu moins viennent d’Asie et du Moyen-Orient, et un tiers sont américains. »

Parmi les investisseurs figurent des fonds internationaux comme le fonds singapourien Temasek, SBVA, Bpifrance Digital Venture, mais aussi des géants industriels et technologiques tels que NVIDIA, Samsung, Toyota ou encore le groupe industriel Marcel Dassault, ainsi que des personnalités de premier plan comme Xavier Niel ou de grandes familles françaises comme Mulliez, Pinault ou Arnault via leurs fonds d’investissement.

Cette répartition est-elle suffisante pour rivaliser avec les géants chinois ou américains ? Interrogé au micro de France Inter, le scientifique ne doute pas un instant : « Bien sûr, nous avons les talents pour cela. Nous sommes une entreprise mondiale, soutenue par des investisseurs variés. Nous proposons une voie vers la prochaine révolution de l’IA, celle qui saura véritablement comprendre le monde. »

Le fondateur d’AMI Labs résume d’ailleurs cette opération avec humour : « Quand une entreprise dépasse une valorisation d’un milliard, on appelle ça une licorne. Nous, on dépasse les trois milliards, donc on est un tricératops. »

Une aventure au long cours

Installée à Paris, AMI Labs reste pour l’instant une structure légère, avec une dizaine de collaborateurs. L’objectif est d’atteindre 30 à 50 employés d’ici quelques mois, avec des bureaux à Singapour, Montréal et New York.

L’essentiel des fonds sera consacré à deux priorités. Recruter les meilleurs talents et investir dans la puissance de calcul — notamment des GPU, indispensables pour entraîner les modèles d’IA.

Mais les dirigeants se veulent lucides : le projet s’inscrit dans un temps long. La recherche fondamentale primera dans les premières années, et les retombées économiques ne sont pas attendues à court terme. Alexandre Lebrun, le CEO d’AMI Labs, reconnaît lui-même « entrer dans un territoire inconnu ».

Si la promesse est immense, le pari reste risqué.

Mais qu’on se le dise, « Impossible n’est pas français ! »