VivaTech 2026 : Yann LeCun contre les LLM : et si l'IA se trompait de chemin ?

VivaTech 2026 : dix ans et 180 000 visiteurs plus tard

Fondé en 2016 par Publicis et le groupe Les Échos-Le Parisien, VivaTech a fêté cette année sa 10ᵉ édition avec des chiffres records : 180 000 visiteurs, 15 000 startups, 450 speakers et plus de 1 500 démonstrations réparties sur 70 000 m² à Paris Expo Porte de Versailles. En une décennie, le salon est passé de 45 000 à plus de 180 000 visiteurs, avec un nombre d'investisseurs multiplié par douze.

Le fil rouge de cette édition anniversaire est sans ambiguïté : « Artificial Intelligence: Impact, Not Illusion ». Un positionnement qui affirme d'emblée une volonté de tourner le dos au storytelling pour se concentrer sur les usages réels et mesurables. Quatre axes structurent la programmation : IA et productivité, cybersécurité et défense, GreenTech et énergie, DeepTech.

Côté grands noms, l'édition a mis les bouchées doubles : Jensen Huang (Nvidia) a livré une keynote sur les "AI factories" européennes, Jeff Bezos est venu présenter Prometheus, sa startup d'IA physique qui vient de lever 12 milliards de dollars, et Emmanuel Macron s'est exprimé aux côtés du Premier ministre indien Narendra Modi? désigné "AI Country Partner" de l'édition. Mais c'est Yann LeCun qui a, de loin, animé la conversation la plus polarisante.

« LLM-pilled » : le diagnostic sévère de Yann LeCun

Interviewé sur scène par Steven Levy, journaliste pour WIRED, le chercheur français a ouvert son intervention par un constat tranché. Les LLM, ces modèles qui alimentent ChatGPT, Gemini, Claude ou Mistral, sont selon lui victimes d'une « monoculture » intellectuelle. Il forge même un néologisme pour désigner ceux qui y croient aveuglément : les « LLM-pilled », des décideurs et ingénieurs convaincus qu'il suffirait d'augmenter indéfiniment la taille de ces modèles pour atteindre l'intelligence générale.

Son diagnostic est précis : les LLM apprennent essentiellement à prédire le token suivant dans une séquence textuelle. Résultat : ils sont remarquablement efficaces pour traduire, générer du code ou rédiger des synthèses. Mais ils restent structurellement incapables de comprendre le monde physique, d'établir des raisonnements causaux robustes ou de planifier des actions dans un environnement réel incertain.

« L'idée que nous allons prendre les LLM, les augmenter, et que nous allons atteindre une intelligence de niveau humain est simplement fausse. »
— Yann LeCun, VivaTech Theater, 17 juin 2026

Sa comparaison historique est frappante : il situe la période actuelle au même niveau que l'invention de l'imprimerie au XVᵉ siècle, une rupture réelle, mais pas encore la révolution de sens qu'on lui prête parfois.

La solution : les World Models et l'architecture JEPA

Face aux limites qu'il diagnostique, Yann LeCun propose une voie alternative, celle sur laquelle travaille désormais son laboratoire AMI Labs (Advanced Machine Intelligence), basé à Paris et qui a levé plus d'un milliard de dollars en mars 2026. Le concept central : les World Models, ou « modèles du monde ».

Plutôt que de prédire le token suivant, un world model construit une représentation interne et abstraite de son environnement, un peu comme un enfant qui apprend à marcher par essais et erreurs, en constituant progressivement une carte mentale du monde physique. Cette IA pourrait ainsi anticiper les conséquences de ses propres actions, planifier des séquences complexes et naviguer dans un environnement réel sans avoir besoin d'exemples pour chaque situation possible.

L'architecture qui porte cette ambition s'appelle JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). Contrairement aux modèles génératifs qui tentent de reconstruire chaque pixel ou chaque mot, JEPA prédit dans un espace de représentations abstraites, le système doit trouver une représentation abstraite des observations et faire des prédictions dans cet espace, sans tenter de reconstruire tous les détails qui ne sont pas prévisibles.

Open source et souveraineté : l'autre combat de LeCun

Au-delà de la technique, LeCun a défendu à VivaTech une position politique sur l'IA. Il plaide pour un open source radical, en attaquant frontalement les entreprises qui ferment l'accès à leurs modèles avancés au nom de la sécurité, citant notamment Anthropic. Pour lui, cette posture relève d'une forme d'« obscurantisme médiéval » qui freine la diffusion du savoir.

Il présente à cette occasion Project Tapestry, hébergé par l'AI Alliance (qui réunit plus de 200 organisations). L'objectif : construire un modèle de fondation mondial et open source, entraîné de façon fédérée, chaque pays ou institution contribue avec ses propres données et infrastructures, le partage s'effectuant au niveau des paramètres du modèle. Une réponse directe à la concentration des capacités IA entre quelques acteurs américains et chinois.

Mon analyse : une provocation utile, mais à nuancer

La conférence de Yann LeCun est revigorante dans un paysage tech souvent dominé par un consensus mou. Voir un chercheur de cette stature remettre en cause la trajectoire dominante de toute une industrie, devant les décideurs qui la financent, mérite d'être salué. Et la question de fond est légitime : les LLM sont-ils une fin ou un moyen ?

Cependant, quelques nuances s'imposent. D'abord, LeCun n'est pas un observateur neutre : il a fondé AMI Labs précisément pour développer les World Models. Sa critique des LLM sert aussi, même indirectement, à valoriser sa propre feuille de route. Ce conflit d'intérêt intellectuel ne disqualifie pas ses arguments, mais mérite d'être mentionné.

Ensuite, sa charge contre les entreprises qui prônent la prudence dans le déploiement de l'IA (dont Anthropic) mérite un contrepoint. Le débat entre open source radical et déploiement contrôlé n'est pas tranché, et des chercheurs sérieux se trouvent des deux côtés. La sécurité des systèmes IA n'est pas qu'un prétexte marketing pour verrouiller un marché : c'est aussi un domaine de recherche légitime.

Enfin, il convient de rappeler que les World Models en sont encore largement au stade de la recherche. Les LLM, eux, transforment déjà des entreprises aujourd'hui. Les deux trajectoires ne sont peut-être pas si exclusives, et le vrai débat est peut-être moins « LLM vs World Models » que « comment combiner les deux pour créer des systèmes plus robustes ? »

Ce que VivaTech 2026 confirme, en tout cas : l'IA n'est plus un sujet de laboratoire. C'est un enjeu de souveraineté, d'emploi, de culture et de géopolitique. Et pour les professionnels du digital, ignorer ces débats de fond, même quand ils sont techniques, c'est naviguer à vue.