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Le départ de Yann LeCun n’est pas un simple changement de carrière. C’est le symptôme d’une crise profonde qui secoue Meta, où Mark Zuckerberg a transformé son ambition d’atteindre la « superintelligence » en une hémorragie de talents sans précédent.

Par Julian | The French Bot | 13 novembre 2025

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Le Choc Ébranle la Silicon Valley

Imaginez : le scientifique en chef de l’intelligence artificielle d’une des plus grandes entreprises tech du monde annonce son départ. Pas pour prendre sa retraite. Pas pour un poste mieux rémunéré. Mais pour créer sa propre startup, convaincu qu’il ne peut plus accomplir sa vision au sein de l’organisation qu’il a contribué à bâtir pendant plus d’une décennie.

C’est exactement ce qui vient de se produire chez Meta. Yann LeCun, lauréat du prix Turing et considéré comme l’un des « parrains du deep learning », quitte le géant des réseaux sociaux pour lancer sa propre aventure. Et ce départ n’est que la partie émergée d’un iceberg bien plus inquiétant.

On vous raconte.

Qui Est Yann LeCun ? Ce génie Qui Abandonne le Laboratoire

Avant de comprendre pourquoi ce départ fait trembler Meta, il faut saisir qui est réellement Yann LeCun.

Né en France en 1960, LeCun n’est pas un simple chercheur en IA parmi d’autres. C’est l’un des trois « parrains du deep learning » aux côtés de Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio. Dans les années 1980, alors que l’intelligence artificielle était encore largement théorique, LeCun développait les réseaux de neurones convolutifs (CNN) qui alimentent aujourd’hui la reconnaissance d’images de votre smartphone.

En 2018, il reçoit le prix Turing — l’équivalent du prix Nobel en informatique — pour ses contributions révolutionnaires. La même année, ses travaux permettent la reconnaissance faciale, les voitures autonomes, et même les filtres Instagram que nous utilisons quotidiennement.

En 2013, Mark Zuckerberg le recrute pour fonder le FAIR (Fundamental AI Research), le laboratoire de recherche fondamentale en IA de Meta. Pendant plus de dix ans, LeCun a dirigé l’une des équipes de recherche les plus respectées au monde, produisant des avancées majeures dans les réseaux de neurones, la vision par ordinateur, et la théorie de l’apprentissage automatique.

Et maintenant, il part.

Comment se fait-il ?

La Fuite Massive : Les Chiffres Qui Font Froid Dans Le Dos

Le départ de LeCun n’est pas un incident isolé. C’est le point culminant d’un exode massif de talents qui devrait faire sonner toutes les alarmes chez Meta.

L’Équipe Llama Décimée

Souvenez-vous de Llama, le modèle de langage phare de Meta ? Celui qui était censé rivaliser avec GPT-4 et Claude ? L’équipe qui l’a créé n’existe pratiquement plus.

Sur les 14 auteurs originaux du papier de recherche Llama, 11 ont quitté l’entreprise. Lisez cette phrase une seconde fois. 11 personnes ont quitté l’entreprise. 79% de l’équipe fondatrice est partie. Et ce ne sont pas des débutants : ces chercheurs avaient en moyenne plus de cinq ans d’ancienneté chez Meta.

Où sont-ils allés ? Chez les concurrents directs :

• 5 chercheurs ont rejoint Mistral AI, la startup française
• Naman Goyal est parti chez Thinking Machines Lab
• Aurélien Rodriguez a rejoint Cohere
• Eric Hambro travaille maintenant chez Anthropic (oui, les créateurs de Claude)
• Armand Joulin est chez Google DeepMind
• Gautier Izacard a rejoint Microsoft AI
• Édouard Grave est maintenant chez Kyutai, un laboratoire d’IA open-source

Le Laboratoire « Superintelligence » Qui Ne Retient Personne

En juin 2025, Mark Zuckerberg lance en fanfare le Meta Superintelligence Labs (MSL), une équipe d’élite censée propulser Meta en tête de la course à l’intelligence artificielle générale. Pour attirer les meilleurs, l’entreprise offre des packages de rémunération hallucinants : certains chercheurs se voient proposer des bonus à la signature de 100 millions de dollars.

Deux mois plus tard, au moins trois chercheurs clés démissionnent et retournent… chez OpenAI. Parmi eux, Avi Verma, Ethan Knight et Rishabh Agarwal, qui n’auront passé que quelques semaines chez Meta malgré les dizaines de millions promis.

L’un des talents les plus courtisés de Thinking Machines Lab refuse carrément une offre de 1,25 milliard de dollars de Meta. Pas un million. Un milliard deux cent cinquante millions.

Les Vétérans Abandonnent le Navire

Ce ne sont pas que les nouvelles recrues qui partent. Les piliers de Meta s’en vont aussi :

• Joëlle Pineau, qui dirigeait le groupe FAIR pendant près de huit ans et était essentielle au développement de Llama, annonce son départ en mai 2025 pour rejoindre la startup canadienne Cohere.
• Chaya Nayak, directrice de la gestion des produits d’IA générative avec près d’une décennie d’expérience chez Meta, rejoint OpenAI pour travailler sur des « initiatives spéciales ».
• Au moins 8 personnes supplémentaires, incluant chercheurs, ingénieurs et leaders produits, quittent Meta Superintelligence Labs en août 2025.

En octobre 2025, Meta licencie 600 personnes de sa division IA, officiellement pour « éliminer la bureaucratie » et « sortir des produits plus rapidement ». Mais le timing ne trompe personne : c’est une réorganisation désespérée alors que les talents fuient par la grande porte.

La Racine du Problème : 14,3 Milliards Pour Un Businessman de 28 Ans

Pour comprendre pourquoi tant de chercheurs quittent Meta, il faut comprendre la décision la plus controversée de Mark Zuckerberg : l’embauche d’Alexandr Wang.

Qui Est Alexandr Wang ?

En juin 2025, Meta investit 14,3 milliards de dollars dans Scale AI et embauche son fondateur, Alexandr Wang, 28 ans, pour diriger ses efforts de « superintelligence ». C’est le plus gros investissement externe de l’histoire de Meta.

Wang est impressionnant sur le papier. Fils de physiciens chinois, il abandonne le MIT à 19 ans pour fonder Scale AI en 2016. Sa startup, spécialisée dans le labeling de données pour l’entraînement des modèles d’IA, atteint une valorisation de 29 milliards de dollars. En 2021, il devient brièvement le plus jeune milliardaire autodidacte au monde à 24 ans.

Mais voici le problème crucial : Alexandr Wang n’est pas un chercheur en IA. C’est un businessman.

Il n’a jamais publié de papier de recherche majeur en intelligence artificielle. Il n’a pas de doctorat. Il n’a pas mené de percées scientifiques. Son expertise est dans la gestion de milliers de travailleurs précaires qui étiquettent des données — un travail essentiel, certes, mais très éloigné de la recherche fondamentale.

La Réaction des Chercheurs : « Non »

Quand Fortune demande à un chercheur actuel de Meta si les PhD et autres scientifiques de l’IA accepteront Wang comme leur leader, la réponse est brutale : « Nope » (« Non »).

Le chercheur explique : « C’est un businessman sans expérience solide de travail sur les modèles d’IA. »

Un ancien chercheur du groupe FAIR de Meta renchérit : « Il ne sera pas accepté facilement. »

Et voici le coup de grâce pour Yann LeCun : alors qu’il rapportait auparavant au directeur produit Chris Cox, il rapporte désormais à Wang, un homme de 28 ans qui n’a aucune des qualifications scientifiques de LeCun.

Imaginez la scène : vous êtes lauréat du prix Turing, vous avez révolutionné l’intelligence artificielle dans les années 1980, vous dirigez un laboratoire de recherche respecté mondialement… et on vous demande de rendre des comptes à un entrepreneur qui a abandonné ses études et dont la principale réalisation est d’avoir géré une plateforme de gig workers.

Ça ne passe pas pour Yann LeCun;

Le Conflit Philosophique : Vision à Long Terme Contre Profit Immédiat

Au-delà des questions d’ego, il y a un conflit philosophique fondamental qui déchire Meta.

LeCun et les « World Models »

Yann LeCun croit que l’avenir de l’IA ne réside pas dans les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Il l’a dit publiquement à plusieurs reprises : les LLM actuels n’atteindront jamais les capacités de raisonnement et de planification humaines.

Sa vision ? Les « world models » — des systèmes d’IA qui développent une compréhension interne de leur environnement en apprenant à partir de vidéos et de données spatiales, pas seulement du texte. Ces modèles pourraient simuler des scénarios de cause à effet et prédire des résultats dans le monde physique.

C’est une approche révolutionnaire, mais elle nécessite du temps. LeCun estime qu’il faudra environ une décennie pour développer pleinement cette architecture.

Zuckerberg et la Course au Profit

Mark Zuckerberg n’a pas une décennie à attendre. Meta est en retard sur OpenAI, Google et Anthropic dans la course à l’IA. Ses investisseurs veulent des résultats maintenant, pas dans dix ans.

La stratégie de Zuckerberg est donc simple : oublier la recherche fondamentale, se concentrer sur le déploiement rapide de produits d’IA commerciaux. Peu importe si ces produits ne représentent pas de véritables percées scientifiques — ce qui compte, c’est qu’ils génèrent des revenus.

Meta prévoit que ses produits d’IA générative rapporteront entre 2 et 3 milliards de dollars en 2025, avec des prévisions à long terme allant de 460 milliards à 1 400 milliards de dollars d’ici 2035.

Pour atteindre ces objectifs, Zuckerberg a radicalement réorienté les priorités de l’entreprise :

• Réduction du financement et de l’influence du FAIR, le laboratoire de recherche fondamentale de LeCun
• Création de nouvelles équipes axées sur les produits, avec des délais de livraison serrés
• Mise en place de règles de publication plus strictes, obligeant les chercheurs à passer par des révisions internes longues avant de publier leurs travaux — une politique que plusieurs membres de l’équipe considèrent comme une menace à la liberté académique

Le résultat ? Un groupe de recherche qui se sent étouffé, privé de ressources, et de plus en plus marginalisé au sein de l’entreprise.

Les Échecs Qui S’Accumulent

La stratégie de Zuckerberg serait peut-être défendable si elle fonctionnait. Mais ce n’est pas le cas.

Llama 4 : L’Échec Qui a Tout Déclenché

En avril 2025, Meta lance Llama 4 avec tambours et trompettes. Le modèle est présenté comme un concurrent sérieux de GPT-4, Claude et Gemini.

La réception ? Tiède, au mieux.

Les développeurs jugent Llama 4 décevant. Sur les classements LLM actuels, les modèles Llama se classent 23ème — derrière plusieurs modèles de Google Gemini, OpenAI, Anthropic, xAI, DeepSeek, Qwen et Hunyuan.

C’est après cet échec que Zuckerberg panique et déclenche son opération « achat ou braconnage » massif, culminant avec l’arrivée d’Alexandr Wang.

Llama Behemoth : Le Projet Qui Ne Décolle Pas

Meta travaille sur un modèle encore plus ambitieux appelé Llama Behemoth — censé être le plus grand modèle d’IA jamais créé par l’entreprise. Mais en mai 2025, le projet est retardé indéfiniment en raison de :

• Choix architecturaux défectueux
• Problèmes persistants avec la qualité des données de pré-entraînement
• Performances insuffisantes sur les benchmarks clés

Le Wall Street Journal rapporte que des préoccupations internes sur la performance et la direction du projet ont forcé Meta à revoir entièrement sa copie.

L’Absence de Modèle de Raisonnement

Pendant que OpenAI lance o1 et o3 (des modèles spécialisés dans le raisonnement multi-étapes), que Google développe Gemini Pro avec des capacités de planification avancées, et qu’Anthropic perfectionne Claude avec une réflexion structurée, Meta n’a toujours aucun modèle explicitement focalisé sur les tâches de raisonnement.

C’est un aveu d’échec dans la course à l’IA.

La Réorganisation Permanente : Le Symptôme d’une Gouvernance Chaotique

Si vous travaillez chez Meta AI, vous ne savez jamais à quelle équipe vous appartiendrez le mois prochain.

Chronologie du Chaos

Janvier 2025 : Meta maintient une structure organisationnelle relativement stable avec FAIR, les équipes produits d’IA générative, et l’unité AGI Foundations.

Juin 2025 : Création du Meta Superintelligence Labs sous la direction d’Alexandr Wang. Investissement de 14,3 milliards de dollars.

Août 2025 : Seulement deux mois après sa création, Meta scinde déjà MSL en quatre groupes plus petits. Raison invoquée : « accélérer la prise de décision ».

Octobre 2025 : 600 licenciements dans la division IA pour « éliminer la bureaucratie » et « sortir des produits plus rapidement ».

Novembre 2025 : Yann LeCun annonce son intention de quitter l’entreprise.

Ce Que Disent les Employés

Plusieurs anciens employés de Meta ont témoigné anonymement de la situation. Leurs mots sont révélateurs :

« FAIR meurt lentement » — un ancien employé à Fortune.

« Nous sommes en mode panique » — un ingénieur après les problèmes de Llama 4.

« C’est de plus en plus chaotique » — un nouveau talent frustré de naviguer dans la bureaucratie d’une grande entreprise, selon TechCrunch.

« Les équipes se battent constamment pour les ressources de calcul » — CNBC décrit des tensions entre FAIR et les équipes produits.

Un employé de Scale AI, après le rachat par Meta, a déclaré à Forbes que les équipes étaient « confuses et en difficulté », certains exprimant des inquiétudes sur l’accès que Meta pourrait avoir aux projets passés.

Zuckerberg Doit-il Remettre en Question Sa Gouvernance ?

Voici les faits indéniables :

1. Le laboratoire de recherche fondamentale de Meta perd son leader historique, Yann LeCun, une figure respectée mondialement.
2. 79% de l’équipe qui a créé Llama — le produit phare de Meta en IA — a quitté l’entreprise pour rejoindre des concurrents.
3. Des chercheurs refusent des centaines de millions de dollars ou quittent après seulement quelques semaines, malgré des packages de rémunération astronomiques.
4. Les produits IA de Meta sous-performent systématiquement par rapport à la concurrence.
5. L’organisation est en réorganisation permanente, avec au moins quatre restructurations majeures en moins d’un an.
6. Le moral des équipes IA est au plus bas, avec des rapports de frustration, de confusion et de sentiment d’étouffement.

Ces problèmes ne sont pas dus à un manque de ressources financières. Meta dépense des dizaines de milliards de dollarsen infrastructure IA. L’entreprise offre des packages de rémunération parmi les plus élevés de l’industrie. Elle possède certains des meilleurs équipements de calcul au monde.

Le problème, c’est la gouvernance.

Où Va Yann LeCun — Et Qu’est-ce Que Cela Signifie

Yann LeCun ne prend pas sa retraite. Au contraire, à 65 ans, il se lance dans ce qui pourrait être son projet le plus ambitieux.

Sa Vision : Les World Models

La startup de LeCun se concentrera sur les « world models » — des systèmes d’IA qui :

• Apprennent en observant le monde physique, pas seulement en lisant du texte
• Développent des modèles abstraits de la causalité, de la physique, et du mouvement
• Peuvent raisonner et planifier en simulant mentalement les conséquences de leurs actions
• Comprennent l’espace, le temps, et les objets d’une manière fondamentalement différente des LLM actuels

C’est une approche radicalement différente de ChatGPT ou Claude. LeCun compare le développement actuel de l’IA à « empiler plus de Lego sur la même base » plutôt qu’à « redessiner la base elle-même. »

Les applications potentielles sont vastes : machines autonomes, robots humanoïdes, systèmes de prédiction météorologique, simulations physiques, et peut-être même une forme d’intelligence artificielle générale.

Le Financement et l’Équipe

LeCun est déjà en discussions avec des investisseurs. Les analystes prédisent que son tour de seed round pourrait dépasser 100 millions de dollars, ce qui en ferait l’une des plus grosses levées de fonds early-stage en IA de 2025.

Pourquoi autant d’enthousiasme ? Parce que LeCun n’est pas un entrepreneur tech ordinaire. C’est un scientifique qui a déjà révolutionné l’IA une fois dans les années 1980. Les investisseurs parient qu’il peut le refaire.

Comme le dit un observateur de l’industrie : « Si quelqu’un peut construire une véritable intelligence du monde réel, c’est Yann. Il combine la profondeur scientifique avec un esprit rebelle dont les startups ont besoin. »

LeCun prévoit de lancer publiquement sa startup début 2026, avec une feuille de route de recherche et plusieurs collaborations pilotes avec des entreprises de robotique et de simulation.

Le Message Qu’il Envoie

En quittant Meta, LeCun envoie un message clair à l’industrie : le prochain saut dans l’IA ne viendra pas de modèles de trilliards de paramètres.

Il ne viendra pas de simplement jeter plus de données et plus de puissance de calcul sur le même type d’architecture. Il viendra d’une refonte fondamentale de la manière dont nous construisons les systèmes d’IA.

Et cette refonte ne peut pas se faire dans un environnement corporate obsédé par les deadlines trimestrielles et les metrics de performance.

Sources :

• Financial Times – « Meta’s chief AI scientist Yann LeCun plans to leave and launch startup »
• TechCrunch – « Meta’s chief AI scientist Yann LeCun reportedly plans to leave to build his own startup »
• Fortune – « The rise of Yann LeCun and Meta’s $14 billion bet »
• CNBC – « Meta lays off 600 from ‘bloated’ AI unit »
• Business Insider – « Meta’s AI Brain Drain »
• Bloomberg – « Meta’s AI ‘Dream Team’ Shows Cracks »
• The Information – « Inside Meta’s AI Exodus »

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