AMI Labs, cofondée par Yann LeCun après son départ de Meta, a bouclé une levée de 1,03 milliard de dollars pour développer des « world models », une approche radicalement différente des grands modèles de langage. C’est la plus grosse seed round jamais réalisée par une startup européenne.

Points clés

  • Levée record de 1,03 milliard de dollars (890 millions d’euros) en seed round
  • Valorisation pré-money de 3,5 milliards de dollars
  • Investisseurs : Cathay Innovation, Bezos Expeditions, Hiro Capital, HV Capital
  • Objectif : construire une IA qui comprend le monde physique, pas seulement le langage

Yann LeCun quitte Meta pour un pari contre-courant

Prix Turing 2018, figure historique de l’intelligence artificielle et ancien directeur de la recherche IA chez Meta, Yann LeCun n’a jamais caché son scepticisme vis-à-vis des grands modèles de langage (LLM). Selon lui, les architectures Transformer qui alimentent GPT-5.4 ou Qwen 3.5 sont fondamentalement incapables de comprendre le monde réel.

Avec AMI Labs (Advanced Machine Intelligence), fondée en novembre 2025 et annoncée publiquement le 10 mars 2026, il passe de la théorie à la pratique. La startup basée à Paris développe des « world models », des systèmes capables d’apprendre à partir de données sensorielles — vidéo, audio, interactions physiques — plutôt que du seul texte.

Une levée seed historique pour l’Europe

Avec 1,03 milliard de dollars levés en seed, AMI Labs pulvérise le record européen. La startup visait initialement 500 millions d’euros mais a doublé la mise face à la demande des investisseurs. Le tour a été co-mené par Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital et HV Capital, avec la participation de Bezos Expeditions — le fonds personnel de Jeff Bezos. D’après TechCrunch, c’est probablement la plus grosse seed round mondiale de l’histoire.

Les world models : une alternative crédible aux LLM ?

L’idée centrale d’AMI repose sur une conviction : pour qu’une IA pilote un drone, un robotaxi ou un bras robotique, elle doit comprendre les lois de la physique, pas simplement prédire le mot suivant. Les world models s’entraînent sur des flux de données multimodaux (vidéo, capteurs, retours haptiques) et construisent une représentation interne du fonctionnement du monde physique. C’est une rupture nette avec l’approche dominante portée par OpenAI, Google ou Anthropic, centrée sur le traitement du langage. Selon le MIT Technology Review, AMI représente « le plus grand pari contraire de l’industrie IA depuis une décennie ».

Ce que cela change pour l’écosystème IA européen

AMI Labs s’installe dans un paysage européen en pleine structuration. Avec l’accélération de l’EU AI Week et les investissements dans la standardisation MCP, l’Europe cherche à se positionner autrement que comme un simple régulateur. AMI pourrait incarner cette ambition : une deep tech européenne financée au niveau mondial, portée par un chercheur de stature internationale. La France compte désormais plus de 1 100 startups IA, et AMI vient renforcer un écosystème qui attire de plus en plus les regards — et les capitaux.

FAQ

Qu’est-ce qu’un world model en IA ?

Un world model est un système d’intelligence artificielle qui apprend à comprendre les principes fondamentaux du monde physique (gravité, mouvement, interactions) à partir de données sensorielles, contrairement aux LLM qui apprennent uniquement à partir de texte.

Pourquoi Yann LeCun critique-t-il les LLM ?

Selon LeCun, les modèles de langage ne « comprennent » rien : ils prédisent des séquences de mots. Pour les tâches nécessitant une compréhension du monde réel — robotique, véhicules autonomes, interactions physiques — cette approche est selon lui fondamentalement limitée.

AMI Labs est-elle en concurrence directe avec OpenAI ?

Pas directement. AMI vise des applications différentes (robotique, véhicules autonomes, drones) avec une architecture distincte. Toutefois, à long terme, les world models pourraient remettre en cause la domination des LLM dans certains domaines.