La nouvelle entreprise d'IA de Yann LeCun vise des objectifs de financement ambitieux avec la technologie de modèle mondial

Le chercheur légendaire en IA derrière l’apprentissage profond a officiellement dévoilé sa dernière aventure, Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), marquant un nouveau chapitre important dans la course au développement des modèles mondiaux. Alors que LeCun assume le rôle de Président Exécutif, l’entreprise a recruté Alex LeBrun — anciennement à la tête de la plateforme d’IA médicale Nabla — pour diriger les opérations en tant que CEO.

Objectifs ambitieux de valorisation et de levée de fonds

AMI Labs se positionne déjà de manière agressive sur les marchés financiers, poursuivant reportedly 500 millions d’euros de financement avec une valorisation initiale de 3 milliards d’euros (environ 3,5 milliards de dollars) — cela avant même le lancement de son premier produit. La valorisation reflète l’enthousiasme des investisseurs pour la recherche sur les modèles mondiaux, bien qu’elle reste notablement inférieure à celle de certains efforts concurrents dans le domaine.

Pour contextualiser, lorsque Mira Murati (l’ancienne CTO d’OpenAI) a créé sa startup d’IA l’année dernière, les investisseurs ont évalué Thinking Machines Lab à $12 milliard lors de sa levée de fonds initiale — soit près de quatre fois plus. Pourtant, LeCun apporte des références impressionnantes : lauréat du prix Turing, il a passé des années en tant que Chief AI Scientist chez Meta et occupe actuellement un poste de professeur à l’Université de New York, ce qui confère une crédibilité importante au projet.

La différence du modèle mondial

AMI Labs cible spécifiquement l’architecture de modèles mondiaux comme sa technologie principale — une approche fondamentalement différente par rapport aux grands modèles de langage. Plutôt que de générer du texte basé sur une correspondance probabiliste de motifs, les modèles mondiaux visent à construire une compréhension globale des dynamiques environnementales, permettant aux systèmes d’IA de simuler des relations de cause à effet et de prédire des résultats dans des scénarios hypothétiques.

Cette philosophie de conception répond directement à une faiblesse critique des LLM : leur tendance à halluciner. Parce que les modèles de langage sont intrinsèquement des systèmes non déterministes entraînés à être génératifs et créatifs, ils ne peuvent pas être conçus pour garantir une précision factuelle. Les modèles mondiaux, en revanche, promettent une approche plus ancrée et déterministe du raisonnement.

La transition de leadership de LeBrun

LeBrun apporte une expérience significative dans la commercialisation de l’IA. Sa carrière couvre ses débuts chez Nuance Communications — qui alimentait Siri d’Apple avant l’acquisition par Microsoft — plusieurs ventures en traitement du langage naturel, et un rôle de leadership dans la gestion de l’infrastructure IA de Facebook avant de fonder Nabla en 2018.

Sous sa direction, Nabla a démontré une croissance impressionnante, triplant ses revenus récurrents annuels cette année avec pour objectif d’atteindre $1 milliard. La société d’IA pour la transcription médicale a levé $70 millions lors de sa levée de série C en juin dernier, portant le total des fonds levés à $120 millions auprès d’investisseurs de renom, dont LeCun lui-même, ainsi que HV Capital, Highland Europe, et Build Collective de Tony Fadell.

Écosystème interconnecté

La relation entre AMI Labs et Nabla reste étroite : Nabla a signé un accord de partenariat pour intégrer les modèles d’AMI lorsqu’ils seront prêts pour la production. Le départ de LeBrun laisse la plateforme d’IA médicale entre les mains de la cofondatrice et COO Delphine Groll en intérim, bien que le conseil d’administration recrute activement un remplaçant permanent.

Paysage concurrentiel

La catégorie des modèles mondiaux attire l’attention des poids lourds. Google DeepMind et la startup World Labs de la chercheuse Fei-Fei Li poursuivent des orientations techniques similaires. Lorsque World Labs a initialement levé $230 millions à une valorisation de $1 milliard en août 2024, ce chiffre était considéré comme exceptionnel. Le contexte de levée de fonds pour l’IA s’est accéléré de manière spectaculaire, rendant les ambitions d’AMI beaucoup plus réalisables dans la dynamique actuelle du marché.