Par le lauréat du prix Turing et ancien chef scientifique en intelligence artificielle chez Meta, Yann LeCun (楊立昆), la société de recherche en intelligence artificielle Advanced Machine Intelligence (AMI) a récemment réalisé une levée de fonds de près de 1,03 milliard de dollars (environ 890 millions d’euros) lors d’un tour d’amorçage de grande envergure. La société est évaluée à environ 3,5 milliards de dollars, atteignant ainsi le statut de licorne en seulement trois mois. Cela indique que le marché financier mise sur une voie différente de celle des grands modèles de langage (LLM) dominés par OpenAI, Anthropic et autres.
Ces dernières années, deux figures majeures du domaine de l’IA, Yann LeCun et Fei-Fei Li, surnommée la « marraine de l’IA », ont choisi de miser sur une nouvelle architecture d’IA appelée « World Model » (modèle mondial). Les LLM actuels s’appuient sur d’immenses corpus de données et des relations statistiques pour comprendre le contexte et prédire le mot suivant. Ils savent que « une pomme tombe » apparaît souvent ensemble, mais ne comprennent pas réellement la gravité ou les relations causales du monde physique.
Ce modèle excelle dans la génération de texte, l’assistance à la programmation ou les tâches de question-réponse, mais présente des limites fondamentales dans des scénarios nécessitant une compréhension de la structure du monde réel, un raisonnement causal et une planification à long terme. Le problème majeur est que les sources de données s’épuisent progressivement. La formation des LLM dépend fortement de données humaines de haute qualité, et l’industrie commence à avertir que ces données pourraient être épuisées dans les années à venir. À terme, cela pourrait conduire à une « consanguinité » du modèle, avec des défauts génétiques, le faisant s’éloigner de la réalité et dégradant ses performances.
Yann LeCun et AMI ont levé 1,03 milliard de dollars lors d’un tour d’amorçage, atteignant le statut de licorne en seulement trois mois
La société de recherche en intelligence artificielle Advanced Machine Intelligence (AMI), fondée par Yann LeCun, lauréat du prix Turing et ancien chef scientifique en IA chez Meta, a récemment levé environ 1,03 milliard de dollars (environ 890 millions d’euros) lors d’un tour d’amorçage de grande ampleur. Après cette levée, la valorisation de l’entreprise est estimée à environ 3,5 milliards de dollars, et en moins de trois mois depuis sa création, elle a atteint le statut de licorne, ce qui a été qualifié par plusieurs médias comme l’une des plus grandes levées de fonds en Europe pour une phase d’amorçage.
L’objectif est de créer la prochaine génération de systèmes d’IA, appelés « World Models », permettant à l’IA de comprendre et de raisonner sur le monde réel, plutôt que de simplement prédire le prochain token.
Ce financement a été co-dirigé par plusieurs fonds de capital-risque, notamment Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital, et a également attiré la participation de grandes entreprises technologiques et industrielles. Parmi les investisseurs stratégiques figurent Nvidia, Toyota, Samsung, etc. De plus, Jeff Bezos a également investi via sa société de capital-investissement familiale, Bezos Expeditions.
Il est important de noter qu’une levée de fonds de cette ampleur lors d’un tour d’amorçage est extrêmement rare dans l’histoire de l’IA, ce qui montre que le marché est prêt à payer une prime élevée pour la recherche en IA en dehors de la voie des LLM.
AMI mise sur le « World Model » : quels défauts présentent les LLM ?
L’axe central de recherche d’AMI est le « world model » (modèle mondial), une architecture permettant à l’IA d’apprendre la structure physique du monde et ses relations causales. La différence avec les LLM actuels est évidente. Les grands modèles de langage, comme leur nom l’indique, s’appuient sur d’immenses bases de données pour comprendre le contexte et produire du contenu. Ils savent que « une pomme tombe » apparaît souvent, mais ne comprennent pas la gravité.
Pire encore, les LLM dépendent de l’alimentation en données pour leur entraînement. Or, la qualité des données humaines se raréfie rapidement. L’industrie commence à se tourner vers des données synthétiques, mais si l’IA apprend principalement à partir de contenus générés par d’autres IA, cela peut entraîner un « effet Habsbourg » : un phénomène où la génération répétée de données par le modèle lui-même conduit à une dégradation progressive, comme une consanguinité génétique, et à une perte de contact avec la réalité.
Selon une étude de Cambridge, d’ici 2026, les données humaines seront presque épuisées pour l’entraînement des LLM, ce qui pourrait provoquer un effondrement de l’IA dû à cet « effet Habsbourg ».
L’AMI développe un système qui construit une représentation abstraite du monde, en ignorant les détails imprévisibles, et en effectuant des prédictions et des raisonnements dans cet espace de représentation. Leur objectif est de créer une nouvelle IA capable de comprendre le monde, de disposer d’une mémoire durable, de raisonner et de planifier, tout en étant contrôlable et sûre. La recherche d’AMI s’appuie sur la technique JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), une approche proposée par LeCun lors de son passage chez Meta FAIR.
Différences entre AMI et World Labs, deux fondateurs issus du monde académique
La société AMI Labs, dirigée par Yann LeCun, lauréat du prix Turing, partage certaines similitudes avec une autre start-up fondée par une chercheuse renommée, Fei-Fei Li, surnommée la « marraine de l’IA ». En 2024, Fei-Fei Li a fondé la startup d’IA World Labs, où elle occupe le poste de CEO. La société se positionne comme un développeur de modèles fondamentaux de pointe et de produits, avec pour objectif principal de créer de grands « World Models » (modèles mondiaux). Elle vise à permettre à l’IA non seulement de parler et de voir des images, mais aussi de comprendre, générer et raisonner dans un environnement 3D, avec des interactions et des manipulations.
(Fei-Fei Li, la « marraine de l’IA », est une chercheuse de renom dont la startup Unicorn, World Labs, a reçu le soutien de Nvidia, AMD, etc.)
L’objectif est de permettre aux modèles de comprendre la structure tridimensionnelle et les relations entre objets à partir d’images ou de vidéos, de générer des scènes 3D à partir de textes ou d’images, et de réaliser des raisonnements et des simulations dans un espace virtuel, fournissant une base pour la robotique et l’IA physique.
Les fondateurs d’AMI Labs et de World Labs, Yann LeCun (楊立昆) et Fei-Fei Li (李飛飛), se concentrent sur des axes technologiques tels que JEPA, l’intelligence spatiale générale et les modèles 3D, avec des produits encore en phase de recherche, sans produits matures à ce jour. Un outil de génération 3D, Marble, a été lancé.
En conclusion, la voie du « World Model » considère que les robots seront des vecteurs clés pour l’avenir de l’IA.
Cet article, « LLM n’est pas la fin de l’IA ! Yann LeCun fonde AMI avec 1 milliard de dollars pour miser sur la voie du World Model », a été publié initialement sur ABMedia.
