Alors que le reste de l’industrie de l’IA s’empresse de qualifier son travail d’« AGI » ou de « superintelligence », Alexandre LeBrun, PDG de la startup de modèles mondiaux de Yann LeCun, AMI Labs, évite complètement ces termes. Lebrun a déclaré dans une interview avec TechCrunch que l’entreprise n’utilise pas du tout de termes comme « AGI » ou « superintelligence ».
« Nous n’avons jamais utilisé le mot AGI. Et j’ai juste remarqué que plus personne ne l’utilisait ; ils sont passés à la superintelligence », a-t-il déclaré. « La prochaine fois, nous passerons à autre chose. » Il n’est pas non plus vendu sur le nouveau label. « Il n’y a pas de bonne définition. Qu’est-ce que la superintelligence ? Je ne sais pas. Ce n’est pas un mot très utile. »
Il s’agit d’une position affirmée d’un fondateur assis au centre de la nouvelle course de l’IA.
TechCrunch s’est entretenu avec LeBrun alors qu’il était à Séoul la semaine dernière pour la Conférence internationale sur l’apprentissage automatique, où il recherchait des partenaires industriels locaux, des entreprises mondiales et des chercheurs. AMI Labs est encore un pré-produit, mais il courtise déjà les acteurs de la robotique, de la fabrication et de l’électronique. Un modèle mondial, qui intègre la physique pour prédire et travailler avec le monde réel, doit faire ses preuves en dehors du laboratoire, a expliqué LeBrun.
La robotique est un domaine dans lequel les modèles mondiaux devraient avoir un impact important. Pour l’instant, les robots exécutent simplement des routines fixes, « complètement statiques », et l’IA reste « vraiment stupide dans le monde physique », a déclaré LeBrun.
Même si l’IA pouvait simplement rendre les robots « conscients du contexte », cela marquerait « une très grande différence pour le monde ». Une telle IA contextuelle aurait été utile, par exemple, pour empêcher un robot qui dansait et faisait du kung-fu lors d’un événement public de s’approcher d’un enfant et de lui donner des coups de pied. « Le matériel est très avancé ; les progrès du matériel au cours des derniers mois sont incroyables, mais il n’y a pas de cerveau. »
Un modèle de langage étendu (LLM) prédit le mot ou le texte suivant, et un modèle mondial prédit l’état suivant. Poussez un verre de la table et vous savez déjà qu’il va basculer et se renverser ; C’est l’intuition qu’un modèle mondial est censé capturer : prédire le prochain état du monde, a expliqué LeBrun.
Il ne prétend pas que les modèles mondiaux sont meilleurs que les LLM, qui sont « complémentaires, non remplaçables » lorsqu’il s’agit de systèmes d’IA qui comprennent le monde physique, a déclaré LeBrun. Faisant un parallèle avec les fonctions distinctes de langage et de raisonnement du cerveau humain, il a ajouté que les LLM resteront les outils les plus efficaces pour traiter le langage, tandis que les modèles du monde fourniront le contexte et la compréhension du monde réel.
Presque toutes les industries qui « touchent le monde réel » pourraient éventuellement utiliser la robotique basée sur des modèles mondiaux, a déclaré LeBrun, arguant que les environnements physiques restent là où les LLM sont les plus faibles.
Un robot d’usine répétant le même mouvement fonctionne assez bien aujourd’hui, a-t-il déclaré. Le défi commence lorsque « vous emmenez votre robot dehors dans un environnement plus ouvert, dans votre foyer ou dans la rue », où il doit comprendre son environnement et fonctionner en toute sécurité. « Les robots ne sont pas en sécurité à l’heure actuelle », a-t-il déclaré. « Il n’y a pas de solution à cela aujourd’hui. »
Le secteur de la santé offre un exemple plus personnel pour LeBrun, dont l’ancienne entreprise était Nabla, une start-up spécialisée dans la santé basée sur l’IA. Il aimait les systèmes d’IA d’aujourd’hui comme un médecin formé uniquement à l’aide de manuels et sans résidence. Les LLM peuvent être utiles en médecine, a-t-il déclaré, mais ils ne couvrent « que 1 % des soins de santé ». Le reste dépend de l’expérience du monde réel.
Mais un modèle mondial, a déclaré LeBrun, ne peut pas être construit dans un laboratoire. Pour se former sur la réalité, AMI a besoin d’environnements réels et de partenaires proches, selon le PDG. « Nous avons besoin d’accéder au monde réel » et il est « plus facile pour nous de le faire avec des partenaires ». C’est en partie ce qui l’attire vers l’Asie, où se trouvent réellement les robots, les puces et les usines.
LeBrun n’a pas encore défini de stratégie complète pour l’Asie. «C’est trop tôt», dit-il. Mais l’attrait vers la Corée du Sud se résume à deux choses. Premièrement, la Corée possède des industries avancées dans les domaines de la robotique, des semi-conducteurs et de la fabrication ; les secteurs à forte composante matérielle que la première vague d’IA a à peine touché.
La deuxième attraction est la vitesse. LeBrun a souligné le plan national de la Corée visant à investir de l’argent dans l’IA et son historique en tant que pionnier. « La Corée a été le pays qui a adopté Internet le plus rapidement il y a 25 ans », a-t-il déclaré. C’est cette combinaison, une base industrielle profonde et une volonté d’adopter rapidement l’IA, qu’il qualifie d’« unique » et la raison pour laquelle « nous voulons être là dès le premier jour ».
« J’ai dit à Alex et à l’équipe de venir en Corée », a déclaré à TechCrunch JP Lee, PDG de SBVA et l’un des bailleurs de fonds d’AMI en Asie.
Le gouvernement a fait « un travail formidable » en finançant des modèles LLM souverains locaux, a déclaré Lee, et ceux-ci fonctionnent déjà « assez bien » pour des tâches générales, mais il fait pression pour que la Corée continue d’investir également dans l’IA physique. Il cite le plan de Séoul de juin visant à mobiliser quelque 880 milliards de dollars pour les puces, les centres de données d’IA et l’IA physique, comme l’un de ses trois piliers déclarés. « Ils devraient coexister. »
Selon Lee, la valeur de la Corée pour les entreprises étrangères ne réside pas seulement dans le matériel. Les développeurs locaux adoptent et adaptent rapidement de nouveaux outils, une tendance qui a donné naissance à des acteurs Internet locaux comme Naver et Kakao.
Malgré tout le pouvoir des stars et le chèque d’un milliard de dollars, AMI n’a encore rien à vendre. La startup, cofondée par Yann LeCun, lauréat du prix Turing après son départ de Meta, a levé 1,03 milliard de dollars en mars pour une valorisation pré-monétaire de 3,5 milliards de dollars. Il n’y a pas encore de produit, ni de calendrier sur lequel il s’engagera. «Nous ferons la surprise lorsque nous serons prêts», a déclaré LeBrun.
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