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Episode Description
Il a construit le laboratoire IA le plus influent du monde avant de tout quitter pour recommencer de zéro.
Toute l'industrie de l'IA mise sur la même chose mais Yann Le Cun pense qu'ils font fausse route.
Professeur à la New York University depuis 23 ans, Yann rejoint Facebook en 2013 et fonde FAIR, le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Meta, qu'il dirige pendant quatre ans et demi. Il devient ensuite Chief AI Scientist pour reprendre ses travaux de recherche.
Pendant 15 ans, il travaille en parallèle sur ce qu'il appelle l'IA pour le monde réel.
Pas des systèmes qui prédisent le mot suivant dans une phrase, mais des systèmes capables de comprendre ce qui va se passer dans une vidéo, d'anticiper les conséquences de leurs actions et d'apprendre une nouvelle tâche la première fois qu'ils y sont confrontés.
Comme un humain ou un animal.
Le 31 décembre 2025, il quitte officiellement Meta et cofonde, à 65 ans, AMI Labs avec Alexandre Le Brun, ancien de Facebook et fondateur de Nabla.
La levée de fonds dépasse le milliard de dollars et devient le plus grand seed européen de tous les temps.
Yann Le Cun explique pourquoi l'IA que tout le monde utilise aujourd'hui n'est pas intelligente.
Il revient sur ce qu’est vraiment un LLM, pourquoi augmenter leur taille ne mènera jamais à l'intelligence de niveau humain et ce qu'il faut construire à la place.
Mais aussi, comment AMI Labs compte développer ses modèles.
Un épisode concret pour comprendre l'IA telle qu'elle est, pas telle qu'on la vend avec l'un des rares chercheurs à avoir posé les fondations de l'IA moderne et qui pense déjà à ce qui vient après.
Vous pouvez contacter Yann sur Linkedin.
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TIMELINE:
- 00:00:00 - Quitter Meta pour construire l'IA d'après
- 00:11:49 - L'IA d'aujourd'hui n'est pas intelligente
- 00:16:49 - « L'intelligence n'est pas une accumulation de connaissances »
- 00:25:26 - Tout le monde se trompe sur les LLM
- 00:33:38 - L'IA surhumaine est inévitable
- 00:43:58 - Aucune entreprise de robots ne sait comment les rendre utiles
- 00:55:38 - L'IA excelle où l'humain est remplaçable, avis
- 01:02:36 - Le world model : ce qui manque à l'IA
- 01:14:58 - YouTube est le plus grand dataset du monde
- 01:26:15 - Est-ce que l'IA peut prédire les catastrophes avant qu'elles arrivent ?
- 01:32:22 - Tout le monde deviendra le patron d'une équipe d'IA
Les anciens épisodes de GDIY mentionnés :
- #534 - Sixte de Vauplane - Animaj - Le studio d'animation qui fait trembler Hollywood
- #500 - VO - Reid Hoffman - LinkedIn, Paypal - How to master humanity's most powerful invention
- #500 - VF - Reid Hoffman - LinkedIn, Paypal - Comment dompter l'invention la plus puissante de l'humanité
- #452 - VO - Reid Hoffman - LinkedIn, Paypal - "We are more Homo technicus than Homo sapiens"
- #452 - VF - Reid Hoffman - LinkedIn, Paypal - L'humanité 2.0 : Homo technicus plus qu'Homo sapiens
- #397 - Yann Le Cun - Chief AI Scientist chez Meta - L'Intelligence Artificielle Générale ne viendra pas de Chat GPT
Nous avons parlé de :
- Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?
- « L’explosion de l’intelligence artificielle a été beaucoup plus rapide que le temps universitaire »
- Intelligence artificielle générale
- Les voitures autonomes Waymo
- Notre documentaire sur la Chine : Comment la Chine est devenue imbattable ?
- Comment Jean-Louis Constanza voit l'avenir de la robotique sans robots
- AI: Connaissez-vous les Joint Embedding Predictive Architectures (JEPA) et les World Models ?
- Plaud AI
- Système 1 / Système 2 : Les deux vitesses de la pensée
- Musk rachète Cursor, attaque OpenAI, et Tim is Cooked !
Les recommandations de lecture :
- Are We Smart Enough to Know How Smart Animals Are?, by Frans de Waal 🇬🇧
- Sommes-nous trop « bêtes » pour comprendre l'intelligence des animaux ?, de Frans de Waal 🇫🇷
- Thinking, Fast and Slow, by Daniel Kahneman 🇬🇧
- Système 1 / Système 2 : Les deux vitesses de la pensée, de Daniel Kahneman 🇫🇷
- Quand la machine apprend, de Yann Le Cun
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