À peine trois mois après son lancement, la start-up parisienne AMI Labs réalise la plus grande levée de fonds de l’histoire de l’IA en Europe. Yann LeCun, chercheur français lauréat du prix Turing, qui a passé douze ans à la tête de la recherche en intelligence artificielle chez Meta, ne fait pas dans le détail : 890 millions d’euros levés, une valorisation de 3,5 milliards de dollars et une liste d’investisseurs qui ressemble à un « who’s who » du capitalisme technologique mondial.
Pour comprendre pourquoi cet événement dépasse le simple record financier, il faut revenir à la conviction intellectuelle qui a poussé LeCun à quitter Menlo Park. Et c’est là que le sujet devient vraiment intéressant.
| 📌 Repères clés |
|---|
| 📍 AMI Labs est une start-up d’intelligence artificielle lancée par Yann LeCun à Paris. 💰 890 millions d’euros levés, la plus grande levée de fonds pour une start-up IA en Europe. 🧠 L’entreprise développe des world models, une approche visant à dépasser les limites des LLM. ⚙️ La technologie repose sur l’architecture JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). 🤝 Parmi les investisseurs figurent Nvidia, Toyota, Samsung, Jeff Bezos et Eric Schmidt. 🌍 AMI Labs possède déjà une présence internationale avec des équipes à Paris, New York, Montréal et Singapour. 🚀 L’objectif est de créer des systèmes capables de raisonner, planifier et comprendre le monde physique. |
Pourquoi Yann LeCun a quitté Meta et critique les LLM
En novembre 2025, Yann LeCun a annoncé son départ de Meta, après onze ans passés à diriger le laboratoire FAIR. Cette décision n’est pas une surprise pour ceux qui suivent ses prises de position publiques. Depuis plusieurs années, il martèle une thèse qui irrite autant qu’elle interpelle : les grands modèles de langage, tels que ChatGPT, Gemini ou Claude, sont une impasse technologique.
« Rester est devenu politiquement difficile », confiera-t-il lors d’un déjeuner avec des journalistes, quelques semaines après son départ. Une formule diplomatique pour décrire le fossé grandissant qui le sépare de Mark Zuckerberg, dont les priorités ont basculé vers l’industrialisation commerciale de Llama et l’intégration d’assistants IA dans l’écosystème Meta, au détriment de la recherche fondamentale.
Sa critique des LLM est précise et technique. Selon LeCun, ces systèmes ne font que prédire le mot suivant dans une séquence. Ils ne comprennent pas le monde réel, ne raisonnent pas et ne planifient pas. « Malgré leur immense puissance, je ne pense pas que les architectures génératives soient la voie à suivre pour parvenir à une véritable compréhension. Il est temps de dépasser les raccourcis et de travailler sur une solution fondamentale », explique Alexandre Le Brun, PDG d’AMI Labs, dans un post LinkedIn qui résume la philosophie de l’entreprise.
JEPA et world models, la nouvelle architecture d’IA proposée par AMI Labs
La réponse de LeCun à cette impasse s’appelle la JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). Il s’agit d’une architecture qu’il a proposée dès 2022 et qui constitue le socle technologique sur lequel repose AMI Labs.
Alors que les LLM traitent le langage de manière statistique, les world models, ou modèles du monde, que développe AMI, cherchent à doter une machine d’une représentation interne du monde physique, avec mémoire persistante, capacité de raisonnement et de planification. L’objectif à terme est explicitement formulé par LeCun lui-même : « Je crois qu’à terme, nous parviendrons à des systèmes aussi intelligents que les humains dans tous les domaines, et probablement meilleurs dans beaucoup d’autres. Je ne pense pas que l’on pourra atteindre ce niveau d’intelligence avec les LLM, mais plutôt avec les world models. »
Un pari considérable. C’est aussi une rupture de paradigme assumée face à toute l’industrie, qui a massivement misé sur les architectures Transformer depuis GPT-3.
Une levée de fonds record pour une start-up d’IA européenne
Le tour de table a été mené par cinq fonds : Cathay Innovation (français), Greycroft (américain), Hiro Capital (britannique), HV Capital (allemand) et Bezos Expeditions, le family office de Jeff Bezos.
Parmi les investisseurs supplémentaires figurent Toyota Ventures, Nvidia, Samsung, le fonds singapourien Temasek, Alpha Intelligence Capital, ainsi que des personnalités telles qu’Eric Schmidt (ancien PDG de Google), Xavier Niel, Mark Cuban, Tim Berners-Lee, et les familles Arnault, Pinault, Mulliez et Marcel Dassault. Bpifrance Digital Venture et Publicis Groupe sont également présents, ce qui montre que les institutions et les acteurs économiques français ont décidé de soutenir AMI.
Ce qui frappe dans cette liste, c’est la diversité sectorielle. Toyota Ventures ne s’intéresse pas à l’IA générative par caprice : le constructeur japonais a besoin de systèmes capables de comprendre le monde physique pour automatiser ses chaînes de production et développer ses véhicules autonomes. De son côté, Nvidia investit dans tout ce qui consommera du calcul GPU dans les années à venir. Samsung s’intéresse à la robotique et aux dispositifs embarqués. Chacun mise sur une vision de l’IA qui va au-delà des chatbots.
LeCun lui-même ne s’attendait pas à un tel afflux. Selon des informations rapportées par des médias spécialisés, il visait initialement 500 millions de dollars. Il a finalement dû clôturer le tour de table bien au-delà de ses prévisions initiales, car la demande avait largement dépassé l’offre.
Suivez toute l’actualité d’Essential Homme sur Google Actualités, sur notre chaîne WhatsApp, ou recevoir directement dans votre boîte mail avec Feeder.
Ces articles peuvent également vous intéresser
L’équipe fondatrice d’AMI Labs et ses profils issus de Meta et DeepMind
AMI Labs n’est pas une aventure solo. LeCun s’est entouré de plusieurs cofondateurs de premier plan. Pascale Fung, ex-DeepMind, occupe le poste de directrice de la recherche et de l’innovation. Saining Xie, ancien de Meta, est directeur scientifique. Laurent Solly, ex-vice-président Europe de Meta, est responsable des opérations.
La direction exécutive est confiée à Alexandre LeBrun, une figure bien connue de l’écosystème tech français. Ce dernier a développé Virtuoz (chatbots), Wit.ai (compréhension du langage naturel, racheté par Facebook), puis Nabla, un assistant IA médical. C’est lui qui gérera la croissance opérationnelle, tandis que LeCun conserve son rôle de président non exécutif, ce qui lui garantit la liberté intellectuelle dont il était privé chez Meta.
« Je suis à la fois trop désorganisé et trop vieux ! » avait confié LeCun avec son humour habituel pour expliquer pourquoi il ne souhaitait pas occuper le poste de directeur général. Michael Rabban, ancien responsable de la recherche chez FAIR, rejoint également l’aventure.
Pourquoi Paris devient un hub stratégique de l’intelligence artificielle
Le choix de Paris comme siège social n’est pas anodin. La ville abrite déjà Mistral AI, Poolside, Aleph Alpha et d’autres acteurs de la nouvelle vague de l’IA européenne. AMI Labs dispose également de relais à New York, à Montréal et à Singapour, ce qui lui confère une présence internationale immédiate, tout en conservant son ancrage parisien.
Ce positionnement géographique est également un message politique. À l’heure où les États-Unis concentrent l’essentiel des capitaux et des talents de l’intelligence artificielle, une levée de fonds d’un milliard de dollars autour d’un laboratoire basé à Paris envoie un signal fort. L’écosystème French Tech, souvent moqué pour son manque d’ambition face aux géants américains, obtient ici un résultat concret qui va bien au-delà du symbolique.
L’argent levé sera consacré à la recherche et au développement, ainsi qu’à l’acquisition de capacités de calcul pour faire tourner les modèles. AMI Labs ne commercialise rien pour l’instant : la société est en phase de construction de sa base technologique.
Vers une nouvelle génération d’IA capable de comprendre le monde
Mettre AMI Labs en perspective, c’est comprendre qu’une partie de l’industrie commence à sérieusement remettre en question la trajectoire des LLM. OpenAI, Anthropic et Google continuent d’investir des dizaines de milliards dans des architectures Transformer toujours plus grandes. La loi de Moore de la mise à l’échelle semble pourtant atteindre ses limites : les progrès deviennent plus coûteux et les gains marginaux, moins spectaculaires.
LeCun parie que le prochain saut qualitatif viendra d’une architecture fondamentalement différente. Son JEPA vise à construire des représentations du monde plutôt que de modéliser des distributions de texte. Cette approche s’inspire de la manière dont les mammifères apprennent, par observation et interaction avec leur environnement, plutôt que par la lecture de milliards de tokens de texte.
La question reste ouverte : ce pari tiendra-t-il face à des concurrents disposant de ressources dix fois supérieures ? Personne ne le sait. Ce qui est certain, c’est que la présence de Nvidia, Toyota, Samsung et Jeff Bezos dans le tour de table signifie que les grandes entreprises mondiales considèrent cette hypothèse comme suffisamment crédible pour y investir.
