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Ce qui se cache derrière les tentatives de prise de controle de l’IA

samedi 26 septembre 2026, par Dominique

Ce sont les grands groupes industriels des USA qui plaident pour que l’IA soit contrôlée.

Leur modèle d’affaire est basé sur le développement des LLM , sur du code fermé et sur des investissements massifs dans les infrastructures. Ils se sont retrouvés en position de monopole.

Un premier coup de semonce fut pour eux quand deepseek a sorti après deux ans de recherche un LLM bien meilleur marché, tout à fait compétitif et basé sur du code open source.

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Puis un des pionniers de l’IA, Yann LeCun est devenu indépendant car pour lui c’était le seul moyen de pouvoir continuer le développement des World Models.

Les LLM sont conçus et entrainé pour lire des mots et prédire le prochain mot. Ils ne comprennent rien de la vie et ainsi, ils ne seront jamais des intelligences comparables à l’intelligence humaine. Par exemple, les taxis autonomes présents dans des villes aux USA et en Chine ne fonctionnent que dans ces environnements précis et leur entrainement pour cela a nécessité des milliards de tokens.

Les Worlds Models eux sont entrainés pour comprendre des situations et prédire la suite. Comme un bébé dans une chaise qui, après avoir fait tomber plusieurs fois son hochet par terre, comprend qu’il ne peut plus l’atteindre et que s’il veut pouvoir continuer à jouer avec, il ne doit pas le faire tomber ou le jeter par terre.

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Un LLM analyse chaque pixel d’une vidéo. Il ne peut pas comprendre la différence entre la route et le ciel. Cela nécessite de le lui apprendre pour chaque environnement rencontré. Un World Model lui est capable de faire cette différence. Il est donc aussi capable de décider lui-même que s’il conduit une voiture, le ciel est une distraction et la voiture doit rester sur la route.

Après des années de recherche Yann LeCun affirme que les World Models commencent à bien fonctionner. Et cerise sur le gateau qu’ils peuvent fonctionner sur un seul GPU quand les LLM en nécessitent des centaines voir des milliers.

Les deux combinés font que les géants de la tech qui ont investis des centaines de milliards dans les LLM doivent être en plein bad trip, Ils essaient donc de faire couler leur monopole des LLM dans le marbre des constitutions et de le transformer en monopole sur l’IA.

Les investisseurs ne semblent pas l’entendre ainsi. Ils sont toujours à l’affut d’une opportunité et lors de sa levée de fonds initiale pour sa société, Yann LeCun qui demandait 500 millions de dollars, a reçu un milliard.

Voir aussi : Yann Le Cun : où va l’intelligence artificielle ? — Science Po

Affaire à suivre

2 Messages de forum

  • Jai demandé à deepseek :

    J’ai vu que Yann LeCun semble être le chercheur à l’origine des World Models. Y’a-t’il d’autres projets sur ce thème que ceux de son entreprise ?

    Found 20 web pages

    Oui, Yann LeCun est effectivement une figure centrale du développement des « World Models », notamment via son entreprise AMI Labs. Cependant, le domaine est loin d’être limité à son seul projet. De nombreux autres acteurs, qu’il s’agisse d’entreprises, de laboratoires de recherche ou d’universités, travaillent activement sur ce thème avec des approches variées.

    Voici un aperçu des principaux projets et acteurs concurrents ou complémentaires :

    🏢 Entreprises et Startups

    World Labs (Fei-Fei Li) : Co-fondée par la spécialiste de la vision artificielle Fei-Fei Li, cette entreprise a levé 1 milliard de dollars. Son produit le plus mature, Marble, vise à générer des environnements 3D interactifs et explorables à partir de textes, d’images ou de vidéos, avec des applications dans les jeux vidéo, les effets spéciaux et potentiellement la robotique .

    Google DeepMind : Avec des modèles comme Genie 3, DeepMind travaille sur la génération d’environnements interactifs en temps réel à partir de texte. Ils explorent également des modèles de simulation pour l’entraînement de robots et de véhicules autonomes .

    NVIDIA : La plateforme Cosmos de Nvidia est positionnée comme une base pour l’« IA physique » (Physical AI). Elle vise à fournir des modèles de simulation pour les robots et les voitures autonomes, capitalisant sur leur expertise en calcul graphique et en simulation .

    Skylark Labs : Cette entreprise collabore avec un professeur de l’UC Berkeley pour développer Almanac, un modèle de monde adaptatif conçu pour que les robots apprennent et s’adaptent en continu sur le terrain, même après leur déploiement. L’accent est mis sur la prédiction des conséquences des actions et la correction des erreurs en temps réel .

    Autres acteurs notables : Le domaine attire de nombreux autres projets, comme ceux de Physical Intelligence (Pi-0) et Enchanted Tools (Paris), qui explorent des approches similaires pour la robotique .

    🎓 Recherche Académique et Open Source

    De nombreux projets de recherche académique sont publiés en open source, ce qui est crucial pour l’avancement du domaine.

    Projets issus de conférences majeures : Des travaux comme TesserAct (ICCV 2025, génération de vidéos 4D pour robots), VPP (ICML 2025, de l’Université Tsinghua), LaPA (ICLR 2025, apprentissage à partir de vidéos sans étiquettes) ou mimic-video (Microsoft/ETH Zurich) illustrent la diversité des recherches actuelles. Ils se concentrent sur la prédiction vidéo, l’apprentissage à partir de vidéos du web et l’amélioration de l’efficacité pour la robotique .

    Projets en 4D et monde persistant : Des recherches récentes comme VerseCrafter et NeoVerse (CVPR 2026) explorent le contrôle géométrique 4D et la création de mondes 4D à partir de vidéos monoculaires, tandis que des projets comme LiveWorld s’attaquent au problème de l’évolution des entités lorsqu’elles sortent du champ de vision .

    Initiatives institutionnelles : Des laboratoires comme le BAAI (Beijing Academy of Artificial Intelligence) en Chine ont présenté des modèles comme Wujie Physis-v0.1, qui intègre des données visuelles, tactiles et de nuages de points. Des géants chinois comme Tencent (HunyuanWorld) et ByteDance développent également leurs propres modèles propriétaires .

    🌍 Initiatives Européennes

    En Europe, des projets émergent pour concurrencer les acteurs américains et chinois.

    KE:SAI : Ce laboratoire à but non lucratif, lancé par Kyutai et l’ELLIS Institute Tübingen, place les World Models au cœur de sa démarche pour l’IA physique (robots et véhicules autonomes). L’objectif est de réduire les coûts d’entraînement en utilisant des simulations et de rendre la recherche plus accessible via l’open source .

    AMI Labs (Yann LeCun) : Bien que fondée par LeCun, elle est basée à Paris et est un acteur européen majeur. La start-up a levé près d’un milliard d’euros et travaille sur des architectures comme le JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) pour créer des systèmes capables de planifier des actions en prédisant leurs conséquences .

    En résumé, si LeCun et son AMI Labs sont des pionniers et des figures de proue, le développement des World Models est un écosystème très actif qui s’étend des géants de la tech aux startups spécialisées et aux laboratoires académiques du monde entier.

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  • L’IAG est le nouveau "far west" avec son pétrole, son chemin de fer et ses investisseurs en tous genres. Sauf que là, ça va bcp plus vite et qu’il y a une boucle de réatroaction : les progrès réalisés alimentent les nouvelles découvertes qui permettent d’autres progrès et donc, les avancées sont exponentielles. C’est comme si on passait d’une locomotive à vapeur au Maglev en moins de 2 ans. Le progrès en marche mais à fond la caisse et tout ça avec des cerveaux humains qui datent de centaines de milliers d’années. C’est forcément difficile à appréhender pour le commun des mortels.

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