Yann Le Cun à Sciences Po : "L’Europe n’a pas perdu la bataille de l’IA"

Yann Le Cun ne partage ni l’enthousiasme sans réserve pour les modèles de langage ni les prédictions apocalyptiques sur l’intelligence artificielle. Lors d’un échange avec Éric Hazan à Sciences Po Paris, le lauréat du prix Turing a défendu une autre trajectoire : développer des machines capables de comprendre le monde physique, préserver l’ouverture des technologies et laisser les humains décider des objectifs.

Sa conviction traverse toute la conférence : l’IA actuelle reste limitée, mais les prochaines avancées pourraient profondément accroître nos capacités. Encore faut-il ne pas confondre les performances spectaculaires d’un logiciel avec une intelligence comparable à celle d’un humain.

Les limites des modèles de langage

Les grands modèles de langage, ou LLM, impressionnent par leur capacité à rédiger, programmer ou résoudre certains problèmes. Le Cun reconnaît ces réussites. Mais il conteste l’idée selon laquelle augmenter leur taille et leur fournir davantage de textes suffirait à atteindre une intelligence de niveau humain.

« Le monde physique est beaucoup plus compliqué que le texte », insiste-t-il. Un système peut produire une dissertation convaincante sans posséder la compréhension intuitive qui permet à un animal de se déplacer dans un environnement inconnu. Le chercheur oppose ainsi les prouesses des outils conversationnels aux difficultés persistantes de la robotique domestique.

« Où est mon robot domestique qui peut débarrasser la table ? » demande-t-il. Pour lui, ce décalage révèle une faiblesse fondamentale : accumuler des connaissances exprimées dans le langage ne suffit pas à comprendre la réalité et à anticiper les conséquences d’une action.

Comprendre le monde pour pouvoir agir

L’alternative qu’il défend repose sur les « modèles du monde ». Leur objectif : apprendre à représenter un environnement, prévoir son évolution et planifier les actions nécessaires pour accomplir une tâche.

Le Cun prend un exemple simple. Nous savons qu’un verre peut glisser si nous le poussons à sa base, ou basculer si nous exerçons une pression plus haut. Cette compréhension nous permet d’anticiper sans devoir mémoriser séparément toutes les situations possibles.

Son approche, baptisée JEPA, consiste à apprendre une représentation abstraite de la réalité. Plutôt que de tenter de prédire chaque pixel d’une vidéo, la machine doit retenir les éléments utiles et écarter les détails imprévisibles. C’est cette voie qu’il dit poursuivre avec AMI Labs, notamment pour des applications industrielles et robotiques.

L’ambition reste un programme de recherche. Le Cun souligne lui-même combien les machines apprennent encore moins efficacement que les humains et les animaux.

Une nouvelle chance pour l’Europe

Cette perspective nourrit son optimisme européen. « On a peut-être perdu la partie des LLM en Europe », avance-t-il, mais cela ne signifie pas que toute la bataille de l’IA soit perdue. D’autres ruptures technologiques peuvent rebattre les cartes.

Selon lui, les modèles du monde pourraient notamment demander moins de mémoire que les grands modèles de langage, car ils privilégieraient la compréhension des mécanismes plutôt que l’accumulation de connaissances déclaratives. Ils ouvriraient ainsi une voie moins dépendante des investissements gigantesques des groupes américains.

La souveraineté passe aussi par l’ouverture. Le Cun redoute un avenir où quelques entreprises américaines ou chinoises contrôleraient les assistants par lesquels les citoyens accèdent à l’information. « Il faut absolument la souveraineté. Ce n’est pas une option », affirme-t-il.

Il présente dans cette perspective le projet Tapestry, destiné à fédérer pays, universités et chercheurs autour d’un modèle ouvert, nourri par des langues et des fonds culturels variés. L’enjeu dépasse la compétition économique : il concerne la diversité culturelle, les valeurs et la démocratie.

Réguler les applications, préserver la recherche

Le chercheur se montre particulièrement sévère envers les appels à ralentir le développement de l’IA. Il reproche notamment à Dario Amodei et à d’autres dirigeants du secteur d’exagérer les risques et soupçonne derrière certains discours de prudence une volonté de protéger leurs positions commerciales.

À ses yeux, brandir le danger pourrait permettre aux acteurs dominants de faire adopter des règles défavorables aux modèles ouverts et aux nouveaux concurrents. Il dénonce une volonté de « capturer le marché par la régulation ».

Cela ne signifie pas qu’il rejette tout contrôle. Il défend l’évaluation indépendante des systèmes déployés, notamment dans la conduite automobile ou l’analyse d’images médicales. En revanche, il s’oppose à une restriction générale de la recherche fondée sur les dangers supposés de machines qui n’existent pas encore.

Des machines plus intelligentes, mais au service des humains

Le Cun juge peu convaincants plusieurs scénarios catastrophistes. En cybersécurité, il estime que les progrès de l’IA peuvent renforcer la défense autant que les attaques, voire davantage. Il ne nie pas les usages dangereux, mais conteste qu’ils justifient de considérer la technologie comme intrinsèquement menaçante.

Il se montre également confiant dans les incitations économiques à réduire la consommation énergétique : les entreprises ont, selon lui, un intérêt financier direct à rendre leurs systèmes plus efficaces.

À plus long terme, il se dit convaincu que des machines dépasseront les capacités humaines dans de nombreux domaines. Il refuse toutefois les promesses d’une arrivée imminente et ne voit pas dans cette perspective une dépossession inévitable.

Son scénario est celui d’humains à la tête d’équipes d’assistants virtuels très performants, capables de les aider à réaliser leurs projets. Le choix des finalités resterait humain. « À la fin, on est toujours ceux qui décident », résume-t-il. Une conviction optimiste qui structure son propos, sans constituer une garantie sur l’évolution future de l’IA.