AMI Labs de Yann LeCun lève 1,03 milliard de dollars : le pari européen contre les LLM
Le lauréat du prix Turing a réuni 1,03 milliard de dollars à Paris pour développer des « world models », une architecture alternative aux grands modèles de langage. Un tournant pour la souveraineté technologique européenne.
Un milliard de dollars levé avant même d'avoir un produit. Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), cofondée par Yann LeCun depuis Paris, vient de boucler le plus grand seed round jamais réalisé par une entreprise européenne. Le montant : 1,03 milliard de dollars (environ 890 millions d'euros), pour une valorisation de 3,5 milliards de dollars avant investissement. La promesse : construire une intelligence artificielle qui comprend le monde physique, pas seulement le langage.
Une levée de fonds historique portée par un casting mondial
La liste des investisseurs ressemble à un annuaire du pouvoir technologique mondial. Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital et Bezos Expéditions figurent parmi les co-meneurs du tour de table. Nvidia, Temasek (fonds souverain singapourien), Samsung et Toyota Ventures apportent la dimension stratégique. Bpifrance, Eurazeo et Daphni ancrent la composante française. Parmi les investisseurs individuels : Jeff Bezos, Eric Schmidt (ancien PDG de Google), Mark Cuban, Xavier Niel et Tim Berners-Lee, l'inventeur du World Wide Web.
Pierre-Éric Leibovici, fondateur de Daphni, résume l'ambition du projet : « AMI Labs pourrait être la première entreprise européenne à atteindre l'échelle des GAFAM. » Un pari audacieux pour une société qui ne compte encore qu'une douzaine de collaborateurs, répartis entre Paris, New York, Montréal et Singapour.
JEPA : l'architecture qui veut remplacer les grands modèles de langage
Au cœur du projet se trouve la Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA), un cadre technique que Yann LeCun développe depuis plusieurs années. Contrairement aux grands modèles de langage (LLM) comme GPT ou Claude, qui prédisent le prochain mot dans une séquence textuelle, JEPA apprend des représentations abstraites du monde réel à partir de données vidéo et spatiales. Le système prédit dans un espace de représentation compressé plutôt que pixel par pixel ou mot par mot.
« L'intelligence réelle ne commence pas dans le langage. Elle commence dans le monde », affirme Yann LeCun. Cette conviction, qu'il défend publiquement depuis plusieurs années, constitue le fondement intellectuel d'AMI Labs. Selon lui, les LLM souffrent de trois failles structurelles : un problème d'entropie (ils gaspillent de la capacité à modéliser du bruit non pertinent), un déficit d'abstraction (la prédiction de tokens ne supporte pas le raisonnement hiérarchique) et un manque d'ancrage dans la réalité physique.
Des applications concrètes dans la robotique et la santé
Les « world models » visent des domaines où la compréhension du monde physique est essentielle : robotique industrielle, contrôle de processus manufacturiers, véhicules autonomes, dispositifs portables et santé. Le premier partenariat commercial concerne Nabla, une startup française de santé numérique cofondée par Alexandre LeBrun, le PDG d'AMI Labs. Nabla accompagne déjà plus de 85 000 médecins avec son assistant de transcription médicale alimenté par l'IA.
Alexandre LeBrun, diplômé de l'École polytechnique en 1994, assume la direction opérationnelle tout en conservant la présidence et la direction scientifique de Nabla. Il prévient avec lucidité : « La première année sera consacrée à la recherche. Les échéances produit se mesurent en années, pas en trimestres. »
Une équipe de recherche d'élite recrutée chez les géants
L'équipe fondatrice d'AMI Labs réunit des chercheurs issus des laboratoires les plus avancés du secteur. Mike Rabbat, ancien directeur de recherche chez Meta, occupe le poste de vice-président en charge des world models. Saining Xie, qui travaillait chez Google DeepMind, assume la direction scientifique. Pascale Fung, ancienne directrice senior de la recherche IA chez Meta, pilote la recherche et l'innovation. Laurent Solly, ancien vice-président de Meta pour l'Europe, assure la direction des opérations.
La composition de l'équipe envoie un signal technique clair : les profils recrutés sont spécialisés en vision par ordinateur, en apprentissage autosupervisé et en modèles vidéo. Cette orientation confirme le choix stratégique de privilégier les données visuelles et spatiales plutôt que le texte comme signal d'entraînement principal.
La course aux world models s'accélère dans le monde entier
AMI Labs n'opère pas dans un vide concurrentiel. Plusieurs acteurs travaillent sur des approches comparables. Fei-Fei Li, pionnière de la vision par ordinateur et professeure à Stanford, a levé 230 millions de dollars en août 2024 pour World Labs, valorisée à 1 milliard de dollars. Mira Murati, ancienne directrice technique d'OpenAI, a fondé Thinking Machines Lab avec une valorisation de 12 milliards de dollars dès son seed round. Google DeepMind, Physical Intelligence et 1X Technologies explorent également le territoire des modèles du monde.
La différence revendiquée par AMI Labs tient à l'architecture JEPA elle-même, que LeCun présente comme fondamentalement distincte des approches génératives. Là où les LLM génèrent du texte ou des images plausibles mais parfois physiquement impossibles, JEPA cherche à construire une représentation causale du monde, capable de prédire les conséquences d'une action avant de l'exécuter.
Le scepticisme des observateurs reste présent
Les analystes identifient plusieurs risques structurels. Le premier concerne la tension entre le mandat de recherche fondamentale et les attentes d'investisseurs qui ont engagé plus d'un milliard de dollars. Les investisseurs « paient principalement pour de la crédibilité scientifique et une valeur d'option à long terme », note le cabinet Futurum Group, plutôt que pour des rendements commerciaux imminents.
Le deuxième risque porte sur la fenêtre d'opportunité. Les grands laboratoires américains (Google DeepMind, Meta Superintelligence Labs) investissent massivement dans la recherche sur les world models. Si les acteurs dominants du marché LLM intègrent ces capacités dans leurs propres architectures, l'avantage distinctif d'AMI Labs pourrait se réduire avant même la mise sur le marché de son premier produit.
Le troisième risque concerne le passage de la démonstration en laboratoire au déploiement fiable en conditions réelles. Pour les applications médicales envisagées via Nabla, le processus de certification par les autorités sanitaires (FDA aux États-Unis, marquage CE en Europe) représente un parcours long et incertain.
La French Tech, moteur de l'IA européenne en 2026
La levée d'AMI Labs s'inscrit dans une dynamique plus large. La semaine du 10 mars 2026, les startups françaises ont collecté 1,18 milliard d'euros en 11 opérations, dont 1,066 milliard pour sept entreprises spécialisées en IA. L'intelligence artificielle a capté plus de 90 % des capitaux de la semaine. Parmi les autres levées notables : Alan (santé numérique, 100 millions d'euros), Qevlar AI (cybersécurité, 25,8 millions d'euros) et Jimmy Energy (énergie, 80 millions d'euros).
La France compte désormais plus de 1 000 fintechs et startups technologiques actives. Le pays se positionne comme le deuxième écosystème fintech d'Europe, derrière le Royaume-Uni, avec 755 millions d'euros levés au premier semestre 2025, en hausse de 19 % sur un an. Mistral AI, autre champion français de l'IA, avait précédemment levé 2 milliards de dollars, confirmant la capacité de l'écosystème parisien à attirer des financements de niveau mondial.
Ce que cette opération signifie pour les épargnants et investisseurs
Pour les lecteurs de France Épargne, plusieurs enseignements se dégagent de cette levée de fonds historique. Sur le plan boursier, la montée en puissance de l'IA européenne pourrait bénéficier aux valeurs technologiques du CAC 40 exposées au secteur. Dassault Systèmes, Capgemini et Atos font partie des entreprises susceptibles de profiter de l'essor d'un écosystème IA continental.
Sur le plan de l'investissement direct, les fonds de capital risque spécialisés en deeptech offrent une exposition à ce type d'opérations. Bpifrance, via ses programmes « Osez l'IA » (doté de 25 millions d'euros) et ses fonds d'investissement, joue un rôle de catalyseur accessible aux investisseurs institutionnels comme particuliers via les fonds labellisés.
Sur le plan stratégique, le pari d'AMI Labs soulève une question fondamentale pour tout investisseur en technologie : les grands modèles de langage représentent-ils le plafond de l'IA, ou simplement une étape ? Si Yann LeCun a raison, les entreprises construites exclusivement sur les LLM pourraient voir leur avantage concurrentiel s'éroder face à des systèmes capables de raisonner sur le monde physique. Si les sceptiques ont raison, AMI Labs aura brûlé un milliard de dollars en recherche fondamentale sans retour commercial tangible.
La réponse ne viendra pas avant plusieurs années. Mais le fait qu'un milliard de dollars ait été réuni sur cette thèse, à Paris, constitue en soi un signal significatif pour l'avenir de l'innovation européenne.