Selon le Financial Times, Yann LeCun, chef scientifique de l’IA chez Meta (Facebook), s’apprête à quitter le groupe pour lancer sa propre start-up dans les prochains mois. L’information a été publiée hier. Lauréat du prix Turing, le chercheur français préparerait une nouvelle aventure
Selon le Financial Times, Yann LeCun, chef scientifique de l’IA chez Meta (Facebook), s’apprête à quitter le groupe pour lancer sa propre start-up dans les prochains mois. L’information, publiée le mardi 11 novembre 2025, a été confirmée par plusieurs reprises médiatiques internationales.
Une décision sur fond de désaccord de fond sur l’IA
Ce départ interviendrait alors que Mark Zuckerberg réorganise la stratégie IA de Meta pour accélérer le déploiement de produits et rattraper OpenAI et Google. De son côté, Yann LeCun défend depuis des mois une voie alternative aux LLM (grands modèles de langage), qu’il juge incapables, à eux seuls, d’atteindre les capacités humaines de raisonnement et de planification. Il plaide pour des « modèles du monde », des systèmes apprenant la structure physique et causale de l’environnement afin de prévoir les conséquences d’actions et de prendre des décisions de manière autonome. Ces positions, déjà exprimées publiquement en 2024-2025, se heurtent à la priorité donnée chez Meta aux usages LLM et au déploiement rapide.
Selon le Financial Times, la future entreprise de LeCun devrait justement creuser cette piste des world models. Des médias comme Reuters et TechCrunch font le même constat : la création d’une start-up permettrait à LeCun de poursuivre sa vision scientifique avec plus d’indépendance.
Un lien fort avec la Bretagne
Yann LeCun reste profondément attaché à la Bretagne. Comme nous le rappelions la semaine dernière, il y revient une à deux semaines chaque été – un ancrage personnel et affectif qui ne date pas d’hier :
👉 Le joueur de bombarde devenu directeur de recherche chez Facebook (vidéo)
Selon nos informations, sa compagne est bretonne. On ne peut que souhaiter que sa nouvelle aventure entrepreneuriale voie le jour en Bretagne. Reste que la région parisienne, où il est né et bénéficie d’un environnement scientifique et financier très dense, pourrait peser dans la balance. Mais comme il est aussi professeur à l'université de New-York on devine que c'est là-bas qu'il va jeter les bases de sa nouvelle aventure.
Ce que cela change pour l’écosystème IA
Un départ de cette ampleur serait un signal fort pour la recherche dite « long terme » en IA :
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il conforterait la thèse que l’après-LLM passera par des architectures apprenantes capables de modéliser le monde, pas seulement de prédire des mots ;
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il pourrait attirer des talents autour d’une nouvelle plateforme technique, et réorienter des capitaux vers des approches plus « incarnées » et multimodales ;
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pour Meta, ce serait un coup symbolique supplémentaire au sein de FAIR et de la recherche fondamentale, déjà chahutées par une réorganisation interne.
Commentaires (2)
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https://www.sap.com/france/resources/what-is-large-language-model
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Cet article est publié sur le site professionnel, non pas d’un chroniqueur, mais d’un éditeur puissant et historique (SAP).
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Cela permet de comprendre que les LLM ne font– mais c’est déjà énorme ! – que collecter du matériel textuel (limitons nous à cet exemple) – mais elles le font en quantité phénoménale ! - , puis par imitation et brassage mécaniques – là intervient la sophistication et la puissance impressionnantes des systèmes ! – les LLM génèrent de nouveaux résultats textuels.
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Dans un premier temps, ces résultats sont contrôlés par des humains - là aussi à échelle industrielle, le fameux « apprentissage » : un acteur humain indique à la machine si le résultat est acceptable, donc sensé ou non, d’un point de vue humain
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Ainsi par affinages successifs - les étapes appelées « apprentissage » (par un anthropomorphisme trompeur) sont indispensables -, et par brassage de volumes titanesques, parvient-on à des résultats probants, et opérationnels. Parfois de façon impressionnante (monde anglophone), parfois jusqu’à un certain point seulement (cas des langues à faible diffusion, dont le breton).
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Cela ne signifie en aucune façon que la machine comprenne quoi que ce soit à ce qu’elle produit.
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Ici se situe l’enjeu du débat. Certains estiment que la machine pourra – dans un futur indéfini et sans cesse reculé - devenir « intelligente », au sens ou l’humain l’est. D’autres pensent que la réalité de l’intelligence humaine est autre, et inaccessible à la machine. Zuckerberg (du groupe Meta) semble appartenir à la première catégorie. Tel n’est pas le cas de Yann Le Cun.
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Pour l’homme de la rue, se situer dans cette dernière catégorie, ce n’est pas se positionner en opposition à l’IA, c’est l’utiliser en lui assignant sa juste place, qui est celle d’un outil performant. Pourtant l’on entend régulièrement sur les grands médias (plateaux TV) des commentateurs rapides nous expliquer stupidement et sans finesse que « l’ordinateur est plus intelligent que l’homme ».
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Que des secteurs de l’activité économique soient impactés et bouleversés (ce n‘est pas une nouveauté, seule l’échelle de l’impact est inédite) ou en voie de l’être est une chose. Et cela pose des problèmes difficiles, quand l’on y est exposé. Mais raconter n’importe quoi sur l’IA est autre chose.
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Je m’attends à ce que le développement de l’IA au fil des décennies à venir puisse permettre graduellement de mieux cerner ce que l’intelligence humaine présente de singulier et d’irréductible, cette part inaccessible à la machine.
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https://www.sap.com/france/resources/what-is-large-language-model
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Mekanikoù ha pa ziorrofent e doare bras-bras en dazont ha chomo mekanikoù, da viken. Disheñvel eo an den a zo buhez ennañ (pe enni).