On a lu pour vous dans le New York Times : le chercheur français Yann LeCun, lauréat du prix Turing (le « Nobel de l’informatique ») et figure historique de l’IA, vient de lâcher une bombe dans une interview au New York Times. Après avoir quitté Meta en novembre 2024 où il était chief AI scientist depuis 12 ans, le pionnier des réseaux de neurones affirme sans détour que les investissements massifs de la Silicon Valley dans les grands modèles de langage (LLM) représentent une « impasse » qui ne mènera jamais à une IA de niveau humain, encore moins superintelligente.
« Toute l’industrie a été LLM-pilled », lâche LeCun, 65 ans, depuis son domicile parisien. « Il y a cet effet de troupeau où tout le monde dans la Silicon Valley doit travailler sur la même chose. Cela ne laisse pas beaucoup de place à d’autres approches qui pourraient être bien plus prometteuses à long terme. »
« Les LLM ne comprennent rien au monde réel »
Le cœur de l’argument de LeCun ? Les grands modèles de langage comme ChatGPT sont fondamentalement limités parce qu’ils ne sont entraînés que sur du texte, sans expérience du monde physique. Résultat : incapables de planifier des actions, de comprendre les difficultés du monde réel, ou d’éviter l’accumulation d’erreurs comme des voitures qui se télescopent sur une autoroute.
« Les LLM ne sont pas une voie vers la superintelligence ou même l’intelligence de niveau humain. Je le dis depuis le début », martèle-t-il. « Les systèmes actuels – les LLM – ne peuvent absolument pas planifier ce qu’ils vont faire. »
C’est cette conviction qui a poussé LeCun à fonder sa propre startup, Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs), pour développer des systèmes capables d’apprendre à partir de vidéos et de données spatiales plutôt que de texte seul. « Ce type de système peut planifier ce qu’il va faire », explique-t-il.
Le départ de LeCun intervient six mois après que Mark Zuckerberg a dépensé des milliards pour créer un nouveau labo de recherche dédié à la « superintelligence », suite aux critiques extérieures sur Llama 4. Coïncidence ou rupture stratégique ? LeCun ne le dit pas explicitement, mais le timing parle de lui-même.
L’open source abandonné, la Chine en embuscade
LeCun tire aussi la sonnette d’alarme sur un autre front : le recul des entreprises américaines face à l’IA open source. Alors que Meta avait été un champion de l’open source sous son impulsion, de nombreuses boîtes font désormais marche arrière, préférant garder leurs modèles propriétaires pour des raisons concurrentielles et de sécurité.
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« C’est un désastre », tranche LeCun. « Si tout le monde est ouvert, le domaine dans son ensemble progresse plus vite. » Et pendant que la Silicon Valley se referme, la Chine continue de publier en open source. Résultat : les modèles chinois comme Qwen d’Alibaba et DeepSeek alimentent désormais près de 30 % de l’utilisation mondiale de l’IA, contre seulement 1,2 % fin 2024.
« Les bonnes idées viennent de Chine », assène LeCun. « Mais la Silicon Valley a aussi un complexe de supériorité, donc elle ne peut pas imaginer que les bonnes idées puissent venir d’ailleurs. »
Le message est clair : pendant que les géants américains jettent des centaines de milliards dans une course aux LLM toujours plus gros, la Chine pourrait bien prendre la tête en pariant sur d’autres architectures. Un scénario d’autant plus crédible que LeCun lui-même, un des pères de la révolution deep learning, est en train de parier son héritage scientifique sur cette vision alternative.
Tous les regards sont désormais tournés vers AMI Labs. Si LeCun a raison, on assiste peut-être au plus grand gaspillage de capital-risque de l’histoire de la tech. Si il a tort, ce sera juste une note de bas de page dans l’histoire de l’IA. Mais avec un prix Turing et 40 ans de carrière derrière lui, LeCun n’est pas vraiment du genre à lancer des grenades verbales au hasard.
