World Models : La Révolution Post-Transformers que Prépare Yann LeCun
L'annonce a secoué la communauté IA en janvier 2026 : Yann LeCun quitte Meta pour fonder un institut de recherche dédié aux World Models, convaincu que les transformers ont atteint leurs limites. Sa vision radicale : construire des modèles capables de comprendre le monde physique plutôt que de simplement prédire des tokens, ouvrant la voie à une IA véritablement intelligente capable de raisonnement causal, de planification à long terme, et d'interaction avec le monde réel.
Les World Models représentent un changement de paradigme fondamental : au lieu d'entraîner des modèles sur des milliards de tokens textuels (approche auto-régressive des LLMs), ils apprennent des représentations abstraites du monde à partir de données multimodales (vision, audio, physique), permettant de simuler mentalement les conséquences d'actions avant de les exécuter. C'est l'architecture qui sous-tend la cognition humaine.
Cet article explore en profondeur les World Models de LeCun : l'architecture JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture), les différences avec les transformers, les implications pour l'IA en robotique et agents autonomes, et ce que cela signifie pour les développeurs en 2026.
Le Problème des Transformers selon LeCun
Les Limites Fondamentales des LLMs
Yann LeCun critique depuis 2023 l'approche dominante des LLMs :
Citation Stanford HAI 2026 : > "Les modèles auto-régressifs comme GPT sont condamnés à rester des perroquets stochastiques. Ils ne comprennent pas le monde, ils prédisent des tokens. Un enfant de 4 ans a une compréhension causale du monde que GPT-5 n'aura jamais." - Yann LeCun
Problèmes identifiés :
LimitationLLMs (GPT, Claude)World Models ----------------------------------------------- ApprentissageTokens textuels (2D, symbolique)Monde physique 3D (causal) RaisonnementPattern matching statistiqueSimulation mentale causale PlanificationGénération séquentielle aveuglePrédiction conséquences multiples Efficacité10¹³ tokens (coût énorme)10⁶ exemples (self-supervised) GénéralisationInterpolation dans distributionExtrapolation causale Monde physiqueHallucinations fréquentesCompréhension intrinsèque
Exemple concret :
# LLM (GPT-5)
prompt = "Si je lance une balle vers le haut, que se passe-t-il ?"
response = gpt5.generate(prompt)
# ✅ Réponse : "La balle monte puis retombe à cause de la gravité"
# ❌ Mais si on demande : "À quelle hauteur monte-t-elle si je la lance à 10 m/s ?"
# → Hallucine des chiffres sans comprendre la physique
La Vision de LeCun : JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture)
L'architecture proposée par LeCun depuis 2022, formalisée dans son papier "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence" :
Architecture JEPA :
Entrées Multimodales (Vidéo, Audio, Capteurs)
│
▼
┌──────────────┐
│ Encoder │ → Représentation abstraite du monde (Z)
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Predictor │ → Prédit état futur Z(t+1) depuis Z(t)
└──────┬───────┘
│
▼
┌──────────────┐
│ Decoder │ → Reconstruit observation future
└──────────────┘
Différence clé avec transformers :
- Transformers : Prédisent le prochain token dans l'espace observable (haute dimension, bruit)
- JEPA : Prédit le prochain état dans un espace latent abstrait (basse dimension, essence causale)
Avantage : Apprendre sur des représentations compressées (ignorer détails non pertinents comme texture, se concentrer sur structure causale).
Architecture Technique des World Models
1. Composants Fondamentaux
Encoder ϕ : Transforme observations brutes → représentations abstraites
import torch
import torch.nn as nn
class WorldModelEncoder(nn.Module):
def __init__(self, input_channels=3, latent_dim=256):
super().__init__()
# Vision Transformer pour extraire features spatiales
self.vit = VisionTransformer(
image_size=224,
patch_size=16,
num_layers=12,
num_heads=8,
hidden_dim=512,
mlp_dim=2048
)
# Projeter vers espace latent compact
self.projector = nn.Sequential(
nn.Linear(512, 512),
nn.LayerNorm(512),
nn.GELU(),
nn.Linear(512, latent_dim)
)
def forward(self, x):
"""
x: Observation (image, vidéo frame)
Returns: z (representation latente abstraite)
"""
# Extraire features visuelles
features = self.vit(x) # [batch, 512]
# Projeter vers espace latent
z = self.projector(features) # [batch, 256]
# Normaliser (important pour contrastive learning)
z = F.normalize(z, dim=-1)
Predictor π : Prédit état futur dans l'espace latent
class WorldModelPredictor(nn.Module):
def __init__(self, latent_dim=256, action_dim=4):
super().__init__()
# Modèle de dynamique du monde
# Prédit z(t+1) depuis z(t) + action(t)
self.dynamics_model = nn.Sequential(
nn.Linear(latent_dim + action_dim, 512),
nn.LayerNorm(512),
nn.GELU(),
nn.Linear(512, 512),
nn.LayerNorm(512),
nn.GELU(),
nn.Linear(512, latent_dim)
)
def forward(self, z_t, action_t):
"""
z_t: État latent actuel [batch, latent_dim]
action_t: Action prise [batch, action_dim]
Returns: z_t+1 prédit
"""
# Concaténer état + action
input_vec = torch.cat([z_t, action_t], dim=-1)
# Prédire prochain état
z_next = self.dynamics_model(input_vec)
# Normaliser
z_next = F.normalize(z_next, dim=-1)
Objectif d'entraînement : VICReg (Variance-Invariance-Covariance Regularization)
def vicreg_loss(z1, z2, lambda_inv=25.0, lambda_var=25.0, lambda_cov=1.0):
"""
VICReg loss de LeCun (ICLR 2022)
z1, z2: Deux vues du même état (ou état consécutifs)
Évite l'effondrement des représentations sans contrastive pairs
"""
batch_size, dim = z1.shape
# 1. Invariance loss : z1 et z2 doivent être proches
invariance_loss = F.mse_loss(z1, z2)
# 2. Variance loss : chaque dimension doit avoir variance > 1
std_z1 = torch.sqrt(z1.var(dim=0) + 1e-4)
std_z2 = torch.sqrt(z2.var(dim=0) + 1e-4)
variance_loss = torch.mean(F.relu(1 - std_z1)) + torch.mean(F.relu(1 - std_z2))
# 3. Covariance loss : dimensions doivent être décorrélées
z1_centered = z1 - z1.mean(dim=0)
z2_centered = z2 - z2.mean(dim=0)
cov_z1 = (z1_centered.T @ z1_centered) / (batch_size - 1)
cov_z2 = (z2_centered.T @ z2_centered) / (batch_size - 1)
# Off-diagonal elements doivent être proches de 0
off_diagonal = lambda t: t.flatten()[:-1].view(dim - 1, dim + 1)[:, 1:].flatten()
covariance_loss = off_diagonal(cov_z1).pow(2).sum() / dim + \
off_diagonal(cov_z2).pow(2).sum() / dim
# Loss totale
loss = lambda_inv * invariance_loss + \
lambda_var * variance_loss + \
lambda_cov * covariance_loss
2. Entraînement Self-Supervised
Pipeline complet :
class WorldModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.encoder = WorldModelEncoder(latent_dim=256)
self.predictor = WorldModelPredictor(latent_dim=256, action_dim=4)
def train_step(self, video_frames, actions):
"""
Entraînement sur séquences vidéo
video_frames: [batch, seq_len, C, H, W]
actions: [batch, seq_len-1, action_dim]
"""
batch_size, seq_len = video_frames.shape[:2]
# Encoder tous les frames
z_sequence = []
for t in range(seq_len):
z_t = self.encoder(video_frames[:, t]) # [batch, latent_dim]
z_sequence.append(z_t)
z_sequence = torch.stack(z_sequence, dim=1) # [batch, seq_len, latent_dim]
# Prédire états futurs
total_loss = 0.0
for t in range(seq_len - 1):
z_t = z_sequence[:, t]
action_t = actions[:, t]
# Prédire z(t+1)
z_pred_next = self.predictor(z_t, action_t)
# Ground truth z(t+1)
z_true_next = z_sequence[:, t + 1]
# VICReg loss
loss = vicreg_loss(z_pred_next, z_true_next)
total_loss += loss
total_loss = total_loss / (seq_len - 1)
return total_loss
# Entraînement sur millions de vidéos
world_model = WorldModel()
optimizer = torch.optim.AdamW(world_model.parameters(), lr=1e-4)
for epoch in range(100):
for video_batch, action_batch in video_dataloader:
# Forward
loss = world_model.train_step(video_batch, action_batch)
# Backward
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
3. Utilisation : Planification et Simulation
Une fois entraîné, le World Model peut simuler mentalement :
def plan_actions(world_model, current_state, goal, horizon=10, num_candidates=100):
"""
Planification basée sur simulation du world model
Args:
current_state: État initial (image)
goal: État désiré (image)
horizon: Nombre de steps à planifier
num_candidates: Nombre de trajectoires à évaluer
Returns:
best_actions: Séquence d'actions optimales
"""
# Encoder état actuel et goal
z_current = world_model.encoder(current_state)
z_goal = world_model.encoder(goal)
best_score = float('-inf')
best_actions = None
# Évaluer plusieurs trajectoires candidates
for _ in range(num_candidates):
# Générer séquence d'actions aléatoires
actions = torch.randn(horizon, action_dim)
# Simuler la trajectoire avec le world model
z = z_current.clone()
trajectory = [z]
for t in range(horizon):
z = world_model.predictor(z, actions[t])
trajectory.append(z)
# Score : distance finale au goal
z_final = trajectory[-1]
score = -torch.norm(z_final - z_goal)
if score > best_score:
best_score = score
best_actions = actions
return best_actions
# Exemple : robot ramassant un objet
current_frame = capture_camera()
goal_frame = load_image("object_grasped.jpg")
# Planifier
planned_actions = plan_actions(world_model, current_frame, goal_frame, horizon=20)
Différences avec les Approches Existantes
World Models vs Transformers Auto-Régressifs
AspectTransformers (GPT)World Models (JEPA) ------------------------------------------------ Espace de prédictionTokens observables (haute dim)Représentations latentes (basse dim) ApprentissageNext token predictionJoint embedding + dynamics DonnésTexte 1D séquentielVidéo 3D + physique Efficacité10¹³ tokens nécessaires10⁶ exemples suffisants CausalitéCorrélation statistiqueModèle causal explicite SimulationImpossibleSimulation mentale GénéralisationDistribution vueExtrapolation physique
World Models vs Diffusion Models
Diffusion (Sora, Stable Video) :
- Génère pixels bruts
- Coûteux (forward + reverse process)
- Pas de compréhension causale
World Models :
- Prédisent représentations abstraites
- Efficace (single forward pass)
- Compréhension causale implicite
Exemple :
# Diffusion Model (Sora)
# Génère vidéo pixel par pixel (lent, coûteux)
video = sora.generate(
prompt="person walking forward",
num_frames=120,
resolution="1080p"
)
# ❌ Ne "comprend" pas la physique, peut générer marche irréaliste
# ❌ Coût : $2-5 par vidéo (1000+ denoising steps)
Applications Pratiques : Robotique et Agents
1. Robotique Autonome
Problème : Robot doit naviguer dans environnement inconnu
Solution World Model :
class RobotWorldModel:
def __init__(self):
self.world_model = WorldModel()
self.policy = PolicyNetwork()
def explore_and_learn(self, environment):
"""
Robot explore l'environnement et construit world model
"""
for episode in range(1000):
state = environment.reset()
trajectory = []
for step in range(100):
# Action aléatoire (exploration)
action = self.policy.sample_random()
# Exécuter dans environnement réel
next_state, reward = environment.step(action)
# Enregistrer transition
trajectory.append((state, action, next_state))
state = next_state
# Entraîner world model sur la trajectory
self.world_model.update(trajectory)
def plan_navigation(self, goal_position):
"""
Planification avec world model
"""
current_state = self.get_current_observation()
# Essayer différentes séquences d'actions (simulation mentale)
best_actions = None
best_distance = float('inf')
for _ in range(100): # 100 rollouts
actions = self.sample_action_sequence(horizon=50)
# Simuler avec world model (pas d'interaction réelle)
simulated_states = self.world_model.rollout(
initial_state=current_state,
actions=actions
)
# Évaluer distance finale au goal
final_position = self.extract_position(simulated_states[-1])
distance = np.linalg.norm(final_position - goal_position)
if distance < best_distance:
best_distance = distance
best_actions = actions
2. Agents Autonomes Virtuels
GPT-based Agent (limites) :
# Agent GPT naviguant dans Minecraft
agent_gpt = GPTAgent()
state = "You are in a forest. Trees around. River ahead."
action = agent_gpt.decide(state)
# → "walk forward"
World Model Agent (mieux) :
# Agent avec World Model
agent_wm = WorldModelAgent()
# World Model a appris la physique de Minecraft
# (eau = noyade, lave = mort, gravité, etc.)
current_observation = get_screen() # Image du jeu
z_current = agent_wm.encode(current_observation)
# Simuler mentalement différentes actions
for action in ["walk_forward", "jump", "swim", "build_bridge"]:
z_next = agent_wm.world_model.predict(z_current, action)
# Decoder pour visualiser conséquence
predicted_observation = agent_wm.decode(z_next)
# Évaluer danger
danger_score = agent_wm.danger_estimator(predicted_observation)
if danger_score < 0.3: # Sûr
execute(action)
break
3. Physical AI (Tesla Bot, Robots Humanoïdes)
World Model critique pour Physical AI :
class HumanoidRobotWorldModel:
"""
World Model pour robot humanoïde (Tesla Bot, Figure AI)
"""
def __init__(self):
self.world_model = WorldModel()
# Entraîné sur :
# - Millions de vidéos humains marchant, saisissant objets
# - Simulations physiques (MuJoCo, Isaac Gym)
# - Données capteurs robot réel
def grasp_object(self, target_object):
"""
Saisir un objet avec planification world model
"""
# Observer scène
current_observation = self.get_camera_images()
z_current = self.world_model.encoder(current_observation)
# Goal : objet dans main
goal_observation = self.render_goal_state(target_object, "in_hand")
z_goal = self.world_model.encoder(goal_observation)
# Planification par tree search
action_sequence = self.mcts_planning(
z_start=z_current,
z_goal=z_goal,
world_model=self.world_model,
max_depth=20
)
# Exécution avec contrôle feedback
for action in action_sequence:
self.execute_action(action)
# Re-observer et comparer avec prédiction
real_observation = self.get_camera_images()
z_real = self.world_model.encoder(real_observation)
predicted_observation = self.world_model.decode(z_predicted)
z_predicted = self.world_model.encoder(predicted_observation)
# Si écart, re-planifier
if torch.norm(z_real - z_predicted) > threshold:
print("Prediction mismatch, replanning...")
break # Re-planifier avec nouvel état
Implémentation Pratique : Entraîner un World Model
Dataset : Vidéos YouTube
import yt_dlp
from torch.utils.data import Dataset
import torchvision.transforms as T
class YouTubeWorldModelDataset(Dataset):
"""
Dataset de vidéos YouTube pour entraîner world model
"""
def __init__(self, video_urls, transform=None):
self.video_urls = video_urls
self.transform = transform or T.Compose([
T.Resize((224, 224)),
T.ToTensor(),
T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
def download_video(self, url):
ydl_opts = {'format': 'best[height<=480]'}
with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
info = ydl.extract_info(url, download=True)
return info['requested_downloads'][0]['filepath']
def extract_frames(self, video_path, num_frames=30):
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frames = []
total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
indices = np.linspace(0, total_frames-1, num_frames, dtype=int)
for idx in indices:
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, idx)
ret, frame = cap.read()
if ret:
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
frame = self.transform(Image.fromarray(frame))
frames.append(frame)
cap.release()
return torch.stack(frames) # [num_frames, C, H, W]
# Utilisation
video_urls = [
"https://youtube.com/watch?v=...", # Vidéos de gens marchant
"https://youtube.com/watch?v=...", # Vidéos objets tombant
# ... millions de vidéos
]
Entraînement Complet
# Script d'entraînement world model
python train_world_model.py \
--dataset youtube_kinetics \
--num_videos 1000000 \
--latent_dim 256 \
--batch_size 64 \
--epochs 100 \
--gpus 8 \
--learning_rate 1e-4
Résultats attendus :
- Après 10M vidéos : Modèle comprend gravité, collisions basiques
- Après 100M vidéos : Comprend interactions objets, mouvement humain
- Après 1B vidéos : Compréhension causale robuste, généralisation
Limitations et Challenges
1. Coût Computationnel Initial
Entraînement :
- 1B vidéos × 30 frames = 30B images
- Avec A100 : ~6 mois sur 100 GPUs
- Coût : ~$500k-1M
Mais : Une fois entraîné, inférence très efficace (vs diffusion).
2. Évaluation Difficile
Comment mesurer si le modèle "comprend" le monde ?
Benchmarks proposés :
- Physical reasoning : Prédire trajectoires objets
- Causal intervention : Que se passe-t-il si je change X ?
- Planning success rate : % de plans réussis en robotique
3. Pas Encore Productionisé
État en 2026 :
- Recherche active (LeCun, DeepMind, OpenAI)
- Pas de modèles open-source matures
- Premières applications en robotique seulement
Timeline estimée :
- 2026-2027 : Modèles de recherche
- 2028-2029 : Premières applications commerciales (robotique)
- 2030+ : World Models généralisés
Conclusion : L'Avenir Post-Transformers
Les World Models de Yann LeCun représentent une vision radicale de l'IA : dépasser la prédiction de tokens pour construire des modèles avec compréhension causale du monde physique. Si cette vision se concrétise, les implications sont immenses :
Pour la robotique :
- Robots vraiment autonomes (pas besoin de téléopération)
- Planification robuste dans environnements inconnus
- Apprentissage par simulation mentale (pas besoin de millions d'essais réels)
Pour l'IA générale :
- Agents capables de raisonnement causal
- Planification à très long terme
- Efficacité d'apprentissage 1000x meilleure que LLMs
Pour les développeurs :
- Nouvelles primitives :
world_model.simulate(action) - Architectures hybrides : LLM (langage) + World Model (action)
- Besoin de compétences en physique et robotique
Les transformers ont dominé 2017-2026. Les World Models domineront-ils 2026-2035 ? La réponse dépend de la capacité à scaler ces modèles à des milliards de vidéos et à prouver leur supériorité sur des tâches réelles.
Pour approfondir les architectures IA émergentes, consultez nos guides sur Physical AI et robotique pour les applications concrètes, agents IA avec Claude SDK pour construire des agents autonomes, et Gemini 3 Pro comparatif pour comprendre l'état actuel des LLMs multimodaux.
World Models + JEPA + Robotique = L'IA véritablement intelligente de demain.