Yann LeCun : le machine learning

Yann LeCun est née à Paris le 8 juillet 1960 diplôme d’un doctorat en informatique en 1987.

Il démarre ça carrières au Bell Labs (AT&T) en 1989 ou il développe la reconnaissance de caractères dans les textes et documents manuscrits (contrat, lecture de chèque, etc.). La reconnaissance de caractère (LeNet-5) est l’un des premiers réseaux de neurones convolutifs (CNN), utilisé pour la reconnaissance de chiffres manuscrits. Elle est la première application de machine learning de niveau industriel, car un même caractère peut-être décliner de multiple façon. C’est aussi la première application de vision par ordinateur.

En 2003, il devient professeur de neurosciences à l’université de New-York, de sciences des ordinateurs et d’électronique, de data science.

Il y restera jusqu’en 2013. Ces postes vont lui permettre de poursuivre ces recherches dans la vision par ordinateur, la robotique, les neurosciences computationnels et l’extraction de donnée (big data). Ses connaissances de la data science vont lui permettre de franchir un cap sur l’organisation de la donnée et l’apprentissage profond (deep learning) au sein du groupe Facebook/Méta où il dirigera le département des sciences de l’intelligence artificiel.

En 2018, il remporte le prix Turing (« Pulitzer de l’informatique ») de l’ACM avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio pour leurs travaux en deep learning (réseaux neuronnaux profonds).

En 2026, il monte une société à plein temps. La société AMI (Advanced Machine Intelligence) est spécialisé dans les nouveaux modèles d’IA apprennent le monde réel comme le ferait un enfant au cours de ses apprentissages.