Yann Le Cun ., né le à Soisy-sous-Montmorency« Un Francais lauréat du prix Turing avec deux autres pionniers de l'IA » lepoint.fr consulté le 29 mars 2019., est l'ancien directeur scientifique de l'IA de Meta., et chercheur en intelligence artificielle et vision artificielle (robotique) franco-américain.
Il est considéré comme l'un des inventeurs de l'apprentissage profond.. Il reçoit le prix Turing 2018, le , partagé avec Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton.
Il estime que les LLM (de l'anglais Large Language Model) actuels sont limités car ne « comprenant » pas réellement le monde ; il juge les architectures JEPA plus prometteuses, car capables de construire des représentations internes du monde et de prédire ses évolutions.
En , des médias annoncent son départ de Meta, pour créer sa propre start-up, baptisée AMI (pour Advanced Machine Intelligence ou AMI Labs), axée sur la compréhension et la prédiction du monde réel« Après une semaine de rumeurs, Yann LeCun, un des pères de l'IA, annonce officiellement qu'il va quitter Meta pour fonder sa propre start-up dédiée aux "world models", futur de l'intelligence artificielle selon lui » sur bfmtv, le 20 novembre 2025..
Biographie Jeunesse et études Fils d'un ingénieur en aéronautique, Yann Le Cun est diplômé de l'ESIEE Paris en 1983. Il obtient ensuite, à l'université Pierre-et-Marie-Curie, un DEA puis un doctorat en 1987.« Modèles connexionnistes de l'apprentissage » sur sudoc.fr..
Il s'oriente rapidement vers la recherche sur l'apprentissage automatique, proposant pendant sa thèse une variante de l'algorithme de rétropropagation du gradient, qui permet depuis le début des années 1980 l'apprentissage des réseaux de neurones. Il réalise son post-doctorat au sein de l'équipe de Geoffrey Hinton.
Parcours professionnel Il travaille depuis les années 1980 sur l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning), c'est-à-dire la capacité d'un ordinateur à reconnaître des représentations (images, textes, vidéos, sons) à force de les lui montrer, de très nombreuses fois.
En 1987, il rejoint l'université de Toronto et, en 1988, les laboratoires AT&T, pour lesquels il développe des méthodes d'apprentissage supervisé.
Il s'intéresse ensuite à la conception des algorithmes de compression du format d'archivage DjVu« Yann LeCun, le Frenchie que Zuck voulait à tout prix », Les Échos, 2 juin 2015. puis la reconnaissance automatique de chèques bancaires..
C'est en 1989 qu'avec ses collègues d'AT&T Bell Labs qu'il conçoit le premier réseau de neurones convolutif (CNN LeNet) capable de reconnaitre les chiffres manuscrits.
Il est professeur à l'université de New York où il a créé le Center for Data SciencesJérôme Lefilliâtre, « Yann LeCun, le Français qui apprend à Facebook l'intelligence artificielle » , Challenges, 9 juillet 2015.Thierry Dussard, « Yann Le Cun. Un cerveau chez Facebook », letelegramme.fr, 19 juin 2016 (consulté le 29 mai 2017).. Il travaille notamment au développement technologique des voitures autonomesCéline Bruneau, « Yann LeCun, le Français qui invente le Facebook du futur », frenchmorning.com, 6 février 2017 (consulté le 29 mai 2017)..
Le , il est invité par Mark Zuckerberg à rejoindre Facebook pour créer et diriger le laboratoire d'intelligence artificielle FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) à New York, Menlo Park et, depuis 2015, à Paris, notamment pour travailler sur la reconnaissance d'images et de vidéos. Il avait précédemment refusé une proposition similaire de la part de Google.
vignette|gauche|redresse|Lors d'une conférence à l'École polytechnique en . En 2016, il est le titulaire pour l'année de la chaire « Informatique et sciences numériques » du Collège de France.
En , il quitte son poste de chef de division en recherche sur l'intelligence artificielle, au profit de Jérôme Pesenti, pour devenir scientifique en chef de l'IA, toujours chez Facebook..
En , il est élu à l'Académie nationale des sciences des États-Unis "National Academy of Sciences Elects New Members — Including a Record Number of Women — and International Members", National Academy of Sciences, 26 avril 2021..
En 2023, il rejoint le groupe de recherche Kyutai. créé par Xavier Niel, Rodolphe Saadé et Eric Schmidt, en tant que conseiller scientifique...
Le , il annonce sur Facebook son départ de Meta., après dix années à la tête de la recherche en intelligence artificielle du groupe, afin de fonder sa propre société consacrée à ses travaux sur les modèles du monde et une IA plus proche de l'intelligence humaine...
Début 2026, il fonde la startup AMI-Labs, et annonce une levée de fonds de 1,03 milliard de dollars .
Vie privée Il a trois fils, et son frère est employé chez Google. Il a acquis la nationalité américaine..
Décoration (2020).
Travaux Yann Le Cun a publié plus de 130 documents et articles, qui portaient sur la vision artificielle, les réseaux de neurones artificiels et la reconnaissance d'images (domaine dans lequel il est considéré comme un des pionniers).. Il dit avoir notamment été inspiré par Jean Piaget et la théorie du constructivisme. Son rôle dans la popularisation de l'apprentissage profond ne lui est pas contesté, mais il lui est reproché par quelques auteurs d'avoir soit ignoré, soit passé sous silence dans ses publications les travaux de quelques-uns de ses prédécesseursSur quelques omissions reprochées en reconnaissance de travaux sur people.idsia.ch..
Dans les années 1990, il a contribué à développer les réseaux neuronaux convolutifs pour la reconnaissance d'image, technologie mise en application rapidement par le Crédit mutuel de Bretagne pour la lecture optique de chèques.
En 2015, il estime que pour développer l'intelligence artificielle, il vaut mieux comprendre l'apprentissage profond, pour l'intégrer aux systèmes de raisonnement et de planification. Il faut aussi unifier l'apprentissage supervisé et non supervisé, à travers une règle unique d'apprentissage, inspirée du fonctionnement du cerveau où on ne distingue pas apprentissage ou et où les réseaux de neurones naturels adaptent leurs connexions via des mécanismes relativement universels ; dans un débat avec Gary Marcus (université de New York), publié par IEEE Spectrum., il déclare : , ajoutant qu'il espère qu'on pourra développer un principe unique d'apprentissage — ou un petit ensemble de principes — qui fonctionnerait sans avoir besoin d'une structure cognitive préprogrammée. Il faut aussi trouver une méthode plus efficace d'apprentissage non supervisé ; l'intelligence artificielle n'est cependant, pour lui, pas vraiment comparable à un cerveau humain, car leurs caractéristiques diffèrent fondamentalementBenoît Georges, « Yann LeCun : "L'intelligence artificielle reste un défi scientifique" », sur lesechos.fr, 15 juin 2015 (consulté le 29 mai 2017)..
Depuis 2019, il consacre l'essentiel de sa recherche à l'apprentissage auto-supervisé.. Depuis 2022, il développe le concept d'« IA orientée objectifs » en open source. utilisant le modèle de prédiction I-JEPA qu'il a présenté en 2022. (JEPA pour Joint Embedding Predictive Architecture), concept qu'il a développé au sein de Meta, visant à améliorer la compréhension, multilingue, du monde et de ses valeurs, par des machines rendues capables d'observer directement le monde, un peu comme le font les jeunes enfants. L'intelligence artificielle construit dans ce cas des représentations internes, abstraites, des éléments essentiels des scènes qu'elle , pour simuler et prédire des événements futurs, sans se soucier de détails tels que la couleur, la forme ou la position des objets s'ils apparaissent secondaires ou superficiels. Cette approche implique la construction au sein de l'intelligence artificielle d'un modèle interne décrivant le fonctionnement du monde. Ce modèle lui permettant ensuite d'apprendre, planifier et accomplir des tâches complexes plus rapidement et de s'adapter plus facilement à des changements de contextes voire à des situations inconnues, ou incertaines ou instables ou rapidement changeante. Cette approche pourrait modifier certaines applications de l'intelligence artificielle, par exemple pour la conduite autonomeVoir sur leptidigital.fr..
Chez Facebook, il travaille sur un assistant personnel intelligent pouvant lire, traduire, effectuer des réservations… de manière autonome.
Il a souvent nié les discours qu'il juge alarmistes quant à une IA superintelligente menaçant l'humanité, qu'il juge fantaisistes ou relevant de la science-fiction. En particulier, il a ouvertement critiqué Sam Altman (OpenAI), Demis Hassabis (Google DeepMind), et Dario Amodei (Anthropic), qui, selon lui, entretiennent volontairement un climat de peur dans l'opinion publique à propos de scénarios catastrophes liés à l'IA. Considérant que les systèmes actuels sont loin d'égaler l'intelligence humaine ou même animale, il insiste sur l'idée que l'IA est un outil, non une entité autonome dotée de volonté.
Il milite néanmoins pour l'existence, à l'instar de Linux, d'une infrastructure ouverte d'intelligence artificielle, laquelle pourrait être promue par les gouvernements qui assureraient la fiabilité des produits dérivés« Yann Le Cun, directeur à Meta : "L'idée même de vouloir ralentir la recherche sur l'IA s'apparente à un nouvel obscurantisme" », sur lemonde.fr, 28 avril 2023..
En 2024, il continue à plaider pour que les modèles fondamentaux soient open source, pour qu'une coopération internationale débouche sur des modèles universels comprenant toutes les langues et cultures de la Terre. En octobre de cette année, à l'université de Genève., il liste les défis à relever pour qu'une IA atteigne un niveau humain : entraînement massif de modèles du monde, développement d'algorithmes de planification et amélioration des architectures JEPA avec variables latentes. Il insiste sur l'importance d'affiner les bases mathématiques de l'apprentissage par l'énergie, de concevoir des systèmes de planification en contexte incertain et de bâtir des mémoires associatives à grande échelle. Il pense qu'il faut désormais abandonner les modèles génératifs au profit d'architectures intégrant perceptions et actions ; remplacer les modèles probabilistes par des modèles à base d’énergie, adaptés à l'apprentissage auto-superviséLeCun, Y., Chopra, S., Hadsell, R., Ranzato, M., et Huang, F. (2006). A Tutorial on Energy-Based Learning. PDF disponible sur le site de Yann LeCun. ; délaisser les méthodes contrastives pour des méthodes régularisées ; limiter l'apprentissage par renforcement au seul ajustement des modèles du monde. , affirme-t-il, ajoutant que les JEPA sont une voie plus prometteuse. Chacun disposera bientôt d'un assistant plus intelligent que lui dans certains domaines.
Opposé à une régulation qu'il juge anachronique, il défend devant le Conseil de sécurité de l'ONU, en , le principe d'une gouvernance inclusive et transparente de l'IA, rappelant que les discours catastrophistes risquent surtout de freiner l'innovation au profit de quelques acteurs dominants. Il y affirme que, pour de nombreux gouvernements, il est inacceptable que le « régime numérique » de leurs citoyens soit contrôlé par une poignée d'entreprises, mais critique aussi les tentatives de régulation trop centralisées ou alarmistes, affirmant que les discours catastrophistes sur l'IA superintelligente sont infondés et risquent de freiner l'innovation au profit de quelques grandes entreprises ou États. Il insiste sur l'idée que les systèmes actuels d'IA sont des outils qui n'ont ni conscience, ni volonté, ni compréhension du monde.