Yann LeCun est n\u00e9e \u00e0 Paris le 8 juillet 1960 dipl\u00f4me d’un doctorat en informatique en 1987.<\/p>\n\n\n\n
Il d\u00e9marre \u00e7a carri\u00e8res au Bell Labs (AT&T) en 1989 ou il d\u00e9veloppe la reconnaissance de caract\u00e8res dans les textes et documents manuscrits (contrat, lecture de ch\u00e8que, etc.). La reconnaissance de caract\u00e8re (LeNet-5) est l\u2019un des premiers r\u00e9seaux de neurones convolutifs (CNN), utilis\u00e9 pour la reconnaissance de chiffres manuscrits. Elle est la premi\u00e8re application de machine learning de niveau industriel, car un m\u00eame caract\u00e8re peut-\u00eatre d\u00e9cliner de multiple fa\u00e7on. C’est aussi la premi\u00e8re application de vision par ordinateur.<\/p>\n\n\n\n
En 2003, il devient professeur de neurosciences \u00e0 l’universit\u00e9 de New-York, de sciences des ordinateurs et d’\u00e9lectronique, de data science. <\/p>\n\n\n\n
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 donn\u00e9e (big data). Ses connaissances de la data science vont lui permettre de franchir un cap sur l’organisation de la donn\u00e9e et l’apprentissage profond (deep learning) au sein du groupe Facebook\/M\u00e9ta o\u00f9 il dirigera le d\u00e9partement des sciences de l’intelligence artificiel. <\/p>\n\n\n\n
En 2018, il remporte le prix Turing (\u00ab Pulitzer de l\u2019informatique \u00bb) de l’ACM avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio pour leurs travaux en deep learning (r\u00e9seaux neuronnaux profonds).<\/p>\n\n\n\n
En 2026, il monte une soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 plein temps. La soci\u00e9t\u00e9 AMI (Advanced Machine Intelligence) est sp\u00e9cialis\u00e9 dans les nouveaux mod\u00e8les d’IA apprennent le monde r\u00e9el comme le ferait un enfant au cours de ses apprentissages.<\/p>\n\n\n\n
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