Yann Lecun sta cercando da oltre quindici anni di sviluppare un modello in grado di far sì che l'intelligenza artificiale (IA) ragioni come gli umani, superando i limiti dei grandi modelli linguistici (LLMs) su cui si basano molte IA conversazionali moderne come ChatGPT di OpenAI o Claude di Anthropic.
Architettura JEPA
Da 4 a 5 anni, Lecun pensa di aver individuato le tecniche giuste per avanzare. L’architettura sviluppata, chiamata JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), mira a guidare le IA verso una rappresentazione più precisa e significativa dell’ambiente. Tuttavia, non ha anticipazioni per un prodotto operativo a breve termine. Questo è stato uno degli spunti offerti in occasione di Vivatech 2026 lo scorso 17 giugno.
Limiti dei LLMs
Nonostante le sue critiche, Lecun riconosce il successo reale dei LLM in alcuni ambiti specifici. «In determinati settori, questi modelli hanno già ottenuto livelli di intelligenza superiore a quelli umani, per esempio nella generazione di codice o nella traduzione», afferma. Nonostante ciò, chiarisce: «Non possono però progettare interi sistemi software». Questo contrasto sottolinea un’idea chiave: l’ampliamento dei LLM non è sufficiente per raggiungere una intelligenza paragonabile a quella umana.
Modello del mondo
Il cuore della sua ricerca si basa sul concetto di “modello del mondo”. «Dato lo stato del mondo ad un certo momento t e una azione da intraprendere, possiamo prevedere lo stato del mondo al momento t+1?», spiega. I LLM non sono in grado di rispondere a questa domanda. Ad esempio, se si mostra a un sistema l’immagine di un’aula con un’attrezzatura di scansione, non è in grado di prevedere chi ci sarà nella stanza o il numero effettivo delle persone sedute.
Questo diventa evidente nel caso di una videocamera che gira lentamente da sinistra a destra. «Un sistema non può predire l’esatto aspetto degli ambienti successivi», precisa Lecun. «C’è semplicemente troppa complessità e variabilità.»
Representazione astratta
Per risolvere il problema Lecun ha fondato AMI Labs, startup finanziata con un miliardo di euro, che mira a sviluppare una rappresentazione astratta degli eventi, non tentando di ricostruire ogni dettaglio visibile. «L’idea è costruire rappresentazioni degli osservati senza replicare ogni pixel, ma creando mappe utili e predictive», precisa. Gli anni iniziali, fino a cinque anni fa, portarono principalmente a fallimenti, a causa di approcci generativi troppo rigidi basati su modelli pixel-by-pixel di video.
Nuove architetture
La svolta arrivò quando Lecun adottò l’idea di modelli non ricostruttivi, ispirati a successi in ambito visione artificiale. Questi modelli, addestrati per creare rappresentazioni utilizzando l’apprendimento auto-supervisionato, non si concentravano su dettagli visibili, ma sulle proprietà essenziali. «Questo approccio ha funzionato meglio», conclude. Lecun punta ora ad applicare lo stesso concetto al trattamento del video per creare un sistema robusto ed estensibile.
Istituzioni e startup
Vale la pena menzionare anche le altre notizie emerse contemporaneamente. Le aziende in vari settori hanno accolto tecnologie di intelligenza artificiale: la Banca ODDO BHF sta implementando un approccio al dato per migliorare la proattività; le startup come Alta Ares e CleanMob stanno crescendo nel mercato dei droni e della gestione auto. Anche in salute, Allergen Alert e Withings si stanno preparando a svelare soluzioni innovative al CES 2026.
Fattura elettronica
Gli annunci in ambito digitale e legislativo toccano il tema della fatturazione elettronica. Molti TPE stanno valutando strumenti come Tiime, mentre la CCI propone soluzioni innovative per il re-commerce, come Reekom, che ha vinto il titolo di Entrepreneur de l’Année. Per quanto riguarda le PME, l’approccio alla regolamentazione europea e la conformità RGPD diventano sempre più importanti.
Istruzione AI per PME
Ci sono anche soluzioni innovative per le PME. Ad esempio, la fintech Qonto propone assistenti digitali per la contabilità di oltre 600.000 piccole imprese, e un’azienda francese come Ouidrop ha raccolto 7 milioni di euro per sviluppare l’acquisto robotico online.
Novità in politica e digital
Anche in ambito politico, l’azione digitale sta accelerando. Emmanuel Macron ha lanciato il piano “Notre Dame”, per accelerare 150 progetti strategici. Dal lato del digital, il rapporto sull’economia digitale in Francia mostra un interesse sempre crescente da parte degli annunciatori, supportati da Meta e da un mercato in espansione.
Diverse aziende di settore hanno sfruttato l’apprendimento automatico per migliorare i processi aziendali e fornire nuove possibilità di digitalizzazione, ad esempio, il settore assicurativo sta investendo nell’innovazione digitale, con aziende come Alan e Allerance in prima linea.
Trend emergenti
Nel contesto tecnologico, sono sempre più rilevanti le partnership tra aziende e istituzioni pubbliche. La DGE ha pubblicato un elenco di opzioni di intelligenza artificiale per PME e ETI. Allo stesso tempo, il mercato si sta concentrando sull’importanza di una rappresentazione digitale precisa e non ricostruttiva, tema su cui Lecun e AMI Labs stanno investendo.
Sfide future
Non tutto è certo. La comunità del digital ha espresso preoccupazione per la complessità e la lentezza delle soluzioni. «C’è una sfida tecnica importante per impedire al sistema di collassare», spiega Lecun. Ciò indica che, nonostante le avanzate teorie di AMI, il percorso per una IA veramente simile all’umano è ancora lungo.
Il ruolo della Silicon Valley
La Silicon Valley, che ha fino ad oggi focalizzato il proprio interesse solo su LLMs, continua a seguire i trend dominanti. Lecun, però, spiega il motivo di tale resistenza: «La maggior parte del settore IA non vuole abbandonare la strada del LLM per paura di perdere terreno». Tuttavia, Lecun punta su un modello in cui la comprensione astratta del mondo rappresenta la chiave per un vero progresso della disciplina.
Un futuro promettente
Sebbene le soluzioni operative non siano ancora in vista, il percorso aperto da Lecun e la sua startup AMI Labs apre nuove possibilità per l’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Il