Alexandre LeBrun refuse les étiquettes AGI et superintelligence. AMI Labs vise l’IA physique, avec la Corée du Sud dans le viseur.
En bref
- AMI Labs refuse le label AGI
- Cap sur l’IA physique et la robotique
- Corée du Sud ciblée pour ses partenaires industriels
L’enjeu est là. Faire sortir l’IA du langage pour l’emmener dans les usines, les robots et, à terme, les environnements ouverts. C’est le cap d’AMI Labs, encore sans produit, mais déjà en chasse de partenaires industriels pendant le passage d’Alexandre LeBrun à Séoul, en marge de l’International Conference on Machine Learning.
Le vrai pari, ce n’est pas le mot AGI
Chez AMI Labs, pas question de courir derrière les étiquettes. Alexandre LeBrun explique que l’entreprise n’a jamais utilisé le terme AGI et regarde avec la même distance celui de superintelligence. Pour lui, il n’existe pas de définition solide, donc pas vraiment d’utilité opérationnelle.
C’est assez rare dans le climat actuel. D’un côté, une industrie qui empile les promesses. De l’autre, un dirigeant au centre de cette course qui préfère parler de cas d’usage et de monde réel.
Le world model vise là où les LLM décrochent
Le cœur du projet, c’est le world model. Là où un LLM prédit le mot suivant, un world model prédit l’état suivant du monde. Si vous poussez un verre au bord d’une table, vous anticipez qu’il va basculer puis se renverser. C’est cette intuition physique que vise AMI Labs.
Alexandre LeBrun ne dit pas que les LLM sont dépassés. Il insiste même sur leur complémentarité avec les world models. Les premiers restent efficaces pour le langage, les seconds doivent apporter le contexte et la compréhension du réel.
Pourquoi c’est important ? Parce qu’en robotique, selon lui, on en est encore à des routines fixes. Dès qu’un robot quitte un cadre fermé, dans une maison ou dans la rue, le problème devient la sécurité. Il parle d’une IA encore très limitée dans le monde physique. Et il donne un exemple parlant, celui d’un robot en démonstration publique, en train de danser et faire du kung-fu, qui s’approche d’un enfant et lui donne un coup. Le matériel avance vite, mais il manque encore le cerveau.
Même constat pour la santé, terrain que connaît bien Alexandre LeBrun après Nabla. Il compare les systèmes actuels à un médecin formé sur les livres, sans internat. Les LLM peuvent aider, mais ne couvriraient qu’une petite part des soins, le reste dépendant de l’expérience du réel.
Pourquoi la Corée du Sud compte déjà pour AMI Labs
Pour entraîner une IA physique, le labo ne suffit pas. AMI Labs cherche donc un accès direct à des environnements réels, avec des partenaires dans la robotique, l’électronique et la fabrication. C’est ce qui attire Alexandre LeBrun vers l’Asie, et en particulier la Corée du Sud.
Deux raisons ressortent. D’abord, une base industrielle lourde, avec les semi-conducteurs, la robotique et les usines. Ensuite, la vitesse d’adoption. JP Lee, patron de SBVA et investisseur d’AMI Labs en Asie, pousse ouvertement l’équipe à venir en Corée. Il juge les modèles souverains locaux déjà suffisants pour l’usage général, tout en appelant à continuer d’investir dans la physical AI. Séoul a d’ailleurs annoncé en juin un plan d’environ 810 milliards d’euros (880 milliards de dollars) pour les puces, les data centers IA et l’IA physique. Il cite aussi la rapidité des développeurs coréens à adopter les nouveaux outils, comme l’ont montré Naver et Kakao.
Une startup valorisée très haut, sans produit à vendre
Le contraste est net. AMI Labs, cofondée avec Yann LeCun après son départ de Meta, a levé en mars environ 948 millions d’euros (1,03 milliard de dollars) sur une valorisation pre-money d’environ 3,22 milliards d’euros (3,5 milliards de dollars). Et pourtant, rien n’est commercialisé, aucun calendrier n’est donné.
Alexandre LeBrun promet simplement, « nous ferons une surprise quand nous serons prêts ». Bon, pour l’écosystème, le signal est limpide. Le prochain terrain de bataille ne sera pas seulement le texte. Ce sera le réel.
