Alexandre LeBrun (AMI Labs) rejette les termes AGI et superintelligence

Le PDG d’AMI Labs, Alexandre LeBrun, refuse d’utiliser les termes AGI (Intelligence Générale Artificielle) ou superintelligence pour qualifier les avancées de son entreprise, malgré leur adoption croissante dans le secteur.

Dans un entretien avec TechCrunch, LeBrun a indiqué qu’AMI Labs n’a jamais employé le terme AGI et que son usage s’est raréfié au profit de celui de superintelligence. Il précise que cette dernière notion n’a, selon lui, « aucune bonne définition » et n’est « pas un mot très utile ». Cette position tranche avec la tendance actuelle du marché, où de nombreux acteurs du secteur cherchent à se positionner sur ces concepts. AMI Labs, fondée par Yann LeCun et axée sur les modèles du monde (world models), adopte une approche pragmatique, évitant les labels marketing au profit d’une description technique de ses travaux.

LeBrun souligne que les modèles du monde visent à prédire les états futurs de l’environnement physique, une capacité distincte de celle des grands modèles de langage (LLM), qu’il considère comme complémentaires plutôt que remplaçables. Il illustre cette distinction en comparant les fonctions du cerveau humain : les LLM traitent le langage de manière efficace, tandis que les modèles du monde gèrent la compréhension et l’interaction avec le monde physique. Pour lui, l’absence de conscience ou de généralisation large dans ces systèmes rend les termes AGI et superintelligence inappropriés.

L’entreprise, encore en phase pré-produit, cible des partenariats industriels dans des secteurs comme la robotique, la fabrication et l’électronique. LeBrun évoque les limites actuelles de l’IA dans le monde physique, où les robots fonctionnent encore sur des routines fixes, qualifiant leur comportement d’« extrêmement statique ». Une IA capable de prendre en compte le contexte, par exemple en évitant des actions dangereuses dans un environnement partagé, représenterait déjà un progrès significatif. Il cite l’exemple d’un robot ayant blessé un enfant lors d’une démonstration publique, soulignant que le matériel est avancé, mais que « le cerveau manque ».

Pour LeBrun, un modèle du monde prédit l’état suivant d’un système (comme un verre qui bascule et se brise), une intuition que les LLM ne peuvent reproduire. Il insiste sur le fait que ces deux approches ne sont pas en compétition, mais conçues pour s’articuler dans des systèmes d’IA plus complets.