Imaginez un monde où l’intelligence artificielle ne se contente plus de générer du texte ou des images, mais comprend réellement la physique, anticipe les conséquences de ses actions et évolue dans des environnements imprévisibles sans halluciner à tout va. C’est précisément cette ambition qui anime aujourd’hui l’un des esprits les plus influents du domaine : Yann LeCun. Après des années à la tête de la recherche IA chez Meta, le lauréat du prix Turing a pris une décision radicale : quitter le géant des réseaux sociaux pour fonder sa propre structure dédiée à ce qu’il considère comme la prochaine grande étape de l’IA.
En janvier 2026, AMI Labs sort officiellement de l’ombre. Derrière ce nom qui signifie Advanced Machine Intelligence se cache un projet ambitieux centré sur les fameux world models, ces systèmes capables de construire une représentation interne cohérente et persistante du monde réel. Pour les entrepreneurs, marketeurs et décideurs tech qui nous lisent, cette annonce n’est pas anodine : elle pourrait redéfinir la manière dont l’IA s’intègre dans les processus industriels, médicaux et robotiques de demain.
Pourquoi Yann LeCun a-t-il claqué la porte de Meta ?
Depuis plusieurs années, Yann LeCun n’hésite plus à exprimer publiquement ses désaccords stratégiques avec la direction de Meta, et notamment avec Mark Zuckerberg. Il critique ouvertement la focalisation quasi-exclusive sur les grands modèles de langage (LLM) qu’il juge limités pour atteindre une véritable intelligence générale. Selon lui, les approches purement génératives basées sur la prédiction statistique du texte suivant accumulent les faiblesses : hallucinations incontrôlables, absence de compréhension causale, incapacité à gérer correctement les données sensorielles continues.
En quittant son poste de Chief AI Scientist chez Meta, LeCun ne fait pas que changer d’employeur : il lance un pari fondamentalement différent sur l’avenir de l’IA. AMI Labs se positionne comme une réponse directe aux limites actuelles des architectures dominantes (transformers + scaling laws). Le chercheur franco-américain veut revenir aux fondamentaux : faire en sorte que l’IA comprenne le monde avant même de pouvoir en parler.
« L’intelligence réelle ne commence pas par le langage. Elle commence dans le monde. »
– Yann LeCun, fondateur d’AMI Labs
Cette phrase résume à elle seule la philosophie de la jeune pousse. Plutôt que de continuer à empiler des milliards de paramètres sur des corpus textuels gigantesques, AMI Labs mise sur des architectures hybrides capables d’apprendre à partir de données multimodales brutes : vidéos, capteurs, interactions physiques.
Qui compose l’équipe dirigeante d’AMI Labs ?
Si Yann LeCun occupe le rôle stratégique d’Executive Chairman, c’est un autre nom qui assure la direction opérationnelle : Alex LeBrun. Ce serial-entrepreneur français n’est pas un inconnu dans l’écosystème IA santé. Il était jusqu’à récemment co-fondateur et CEO de Nabla, une scale-up qui développe des assistants IA pour les praticiens médicaux et qui a récemment noué un partenariat stratégique avec… AMI Labs.
Le transfert de LeBrun vers AMI s’est fait dans des conditions très particulières. Nabla a accepté de le laisser devenir CEO de la nouvelle structure en échange d’un accès privilégié aux futurs world models développés par l’équipe. LeBrun passe donc de CEO à Chief AI Scientist et Chairman chez Nabla, tout en prenant les rênes opérationnelles d’AMI Labs.
Autre arrivée notable : Laurent Solly, ancien Vice-Président Europe de Meta, qui apporte une expertise business et une connaissance fine des grands groupes technologiques européens. Cette combinaison d’un scientifique de renommée mondiale, d’un entrepreneur expérimenté dans la santé IA et d’un ancien dirigeant Meta donne à AMI Labs une configuration rare : crédibilité académique + exécution produit + réseau industriel.
Les world models : de quoi parle-t-on exactement ?
Le concept de world model n’est pas nouveau, mais il connaît un regain d’intérêt massif depuis 2024-2025. Il s’agit d’un modèle interne que l’IA construit pour simuler le comportement du monde physique : gravité, collisions, conservation de l’énergie, causalité temporelle, etc. Contrairement aux LLM qui prédisent des tokens, un world model prédit des états futurs de l’environnement à partir d’observations sensorielles.
Concrètement, cela ouvre la voie à plusieurs avancées majeures :
- Planification et prise de décision dans des environnements partiellement observables
- Raisonnement contrefactuel (« et si j’avais fait autrement ? »)
- Contrôle robuste de systèmes physiques (robots, drones, procédés industriels)
- Compréhension causale pour réduire drastiquement les hallucinations
- Apprentissage avec très peu de données d’interaction réelle grâce à la simulation interne
Ces propriétés intéressent particulièrement les secteurs où l’erreur n’est pas tolérable : santé, robotique industrielle, automatisation de procédés critiques, véhicules autonomes de niveau 4/5, dispositifs wearable.
Un positionnement très différent de World Labs
AMI Labs n’est pas seule sur ce créneau. De l’autre côté de l’Atlantique, World Labs fondée par Fei-Fei Li a levé des centaines de millions et atteint rapidement le statut de licorne. Leur premier produit, Marble, génère des mondes 3D physiquement cohérents. Les rumeurs parlent même d’une valorisation potentielle à 5 milliards de dollars lors du prochain tour.
Mais les approches divergent. World Labs semble davantage orientée vers la génération de contenu 3D et d’environnements virtuels immersifs, tandis qu’AMI Labs met l’accent sur la fiabilité, la contrôlabilité et la sécurité pour des applications industrielles et médicales critiques. Le choix de ne pas se lancer directement dans un produit grand public mais de privilégier des partenariats B2B stratégiques marque également une différence de philosophie.
Paris, nouveau hub mondial de l’IA ?
Le choix du siège social à Paris n’est pas anodin. Yann LeCun, né en France, a toujours gardé un lien fort avec l’écosystème hexagonal. Le Président Emmanuel Macron n’a d’ailleurs pas tardé à saluer publiquement cette décision et à promettre un soutien sans faille.
La capitale française accueille déjà plusieurs pépites IA majeures : Mistral AI, H, plusieurs laboratoires internationaux (dont l’ancien FAIR Europe), et maintenant AMI Labs. Cette concentration de talents et de capitaux renforce considérablement l’attractivité de Paris face à Londres, Berlin ou même certaines villes américaines secondaires.
AMI Labs prévoit également des bureaux à Montréal (haut lieu de la recherche IA académique), New York (proximité avec NYU où LeCun enseigne toujours) et Singapour (porte d’entrée sur l’Asie du Sud-Est). Une structure véritablement globale pour une ambition mondiale.
Quel business model pour AMI Labs ?
La startup annonce clairement la couleur : elle ne cherche pas à devenir le prochain OpenAI ou Anthropic avec un produit grand public. AMI Labs compte licencier sa technologie à des partenaires industriels pour des applications très spécifiques et à haute valeur ajoutée.
Parmi les secteurs prioritaires cités :
- Contrôle de procédés industriels
- Automatisation avancée et robotique
- Dispositifs médicaux et wearables intelligents
- Santé (en partenariat notamment avec Nabla)
- Autres domaines nécessitant sécurité et explicabilité
Parallèlement, l’équipe s’engage à publier ses avancées en open access et à contribuer à la communauté académique via des publications et des codes open source. Un équilibre subtil entre modèle propriétaire pour les applications critiques et ouverture scientifique pour accélérer la recherche fondamentale.
Perspectives d’investissement et valorisation
Selon Bloomberg, AMI Labs serait en discussion pour un tour de table à une valorisation avoisinant les 3,5 milliards de dollars. Parmi les fonds mentionnés : Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital (où LeCun est advisor), 20VC, Bpifrance, Daphni, HV Capital. Des noms qui montrent l’appétit des investisseurs européens et américains pour ce type de projet « deep tech » à très fort potentiel stratégique.
Pour comparaison, World Labs a atteint le statut de licorne en quelques mois seulement. Dans un marché où la rareté des talents de premier plan devient le principal actif, disposer de Yann LeCun comme figure de proue constitue un avantage compétitif considérable.
Quel impact pour les startups et les entreprises ?
Pour les entrepreneurs et dirigeants que nous accompagnons quotidiennement, l’émergence d’AMI Labs envoie plusieurs signaux forts :
- Les limites des LLM purs deviennent de plus en plus évidentes dans les applications critiques
- Les investisseurs sont prêts à payer très cher pour des approches alternatives prometteuses
- La santé, la robotique et l’industrie 4.0 seront les premiers secteurs transformés
- Paris se positionne durablement comme l’un des trois ou quatre vrais hubs IA mondiaux
- Les partenariats académie-industrie-startup vont s’intensifier
Si vous développez des solutions IA pour des environnements physiques ou des contextes à haute responsabilité (médical, industriel, énergie…), surveillez de près les annonces d’AMI Labs dans les 18 prochains mois. Les premiers démonstrateurs ou APIs pourraient changer la donne de manière significative.
Conclusion : une nouvelle ère pour l’IA ?
AMI Labs ne se contente pas d’être « la startup de Yann LeCun ». C’est une tentative sérieuse et très bien dotée de réorienter une partie de la recherche mondiale vers des architectures plus ancrées dans le réel, plus sûres et plus contrôlables. Dans un paysage dominé par la course au scaling et aux LLM généralistes, cette approche « world-centric » pourrait bien s’imposer comme la voie royale vers une IA véritablement utile dans le monde physique.
Reste à voir si les promesses théoriques se traduiront rapidement en produits et en valeur business. Mais avec le pedigree de l’équipe, les moyens financiers qui affluent et le timing parfait dans un cycle où les limites des approches actuelles deviennent criantes, AMI Labs a toutes les cartes en main pour marquer durablement l’histoire récente de l’intelligence artificielle.
Et vous, pensez-vous que les world models représentent vraiment la prochaine rupture majeure après les transformers ? Ou restez-vous convaincu que le scaling des LLM finira par tout résoudre ?
