Yann André Le Cun (geboren am 8. Juli 1960) ist ein französisch-amerikanischer Informatiker, der für grundlegende Beiträge zu künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Computer Vision und Bildkompression bekannt ist. Er ist Jacob T. Schwartz Professor für Informatik am Courant Institute of Mathematical Sciences der New York University und war Chief AI Scientist bei Meta Platforms, bevor er im Dezember 2025 Advanced Machine Intelligence Labs mitgründete. LeCun ist weithin für seine Arbeiten zur optischen Zeichenerkennung und Computer Vision mit Convolutional Neural Networks bekannt und entwickelte gemeinsam mit Léon Bottou und Patrick Haffner die DjVu-Bildkompressionstechnologie. Außerdem entwickelte er gemeinsam mit Léon Bottou die Programmiersprache Lush.
Im Jahr 2018 erhielten LeCun, Yoshua Bengio und Geoffrey Hinton den Turing Award der Association for Computing Machinery für ihre Durchbrüche im Bereich Deep Learning. Zusammen mit Bengio und Hinton sowie gelegentlich Jürgen Schmidhuber wird LeCun manchmal als einer der „Godfathers of AI" und „Godfathers of Deep Learning" bezeichnet.
Frühes Leben und Ausbildung
LeCun wurde am 8. Juli 1960 in Soisy-sous-Montmorency, einem Vorort von Paris, geboren. Sein Nachname Le Cun leitet sich von der altbretonischen Form Le Cunff ab und stammt aus der Region Guingamp in der nördlichen Bretagne. Er erwarb 1983 ein Diplôme d'Ingénieur an der ESIEE Paris und 1987 einen PhD in Informatik an der Université Pierre et Marie Curie (heute Sorbonne Université), während dessen er eine frühe Form der Backpropagation vorschlug, einen für das Training von neuralen Netzen entscheidenden Algorithmus. Ab 1987 verbrachte er ein Jahr als Postdoktorand an der University of Toronto, betreut von Geoffrey Hinton. LeCun hat drei Söhne und besitzt die amerikanische Staatsbürgerschaft.
Karriere und Forschung
LeCuns Karriere umfasste Bell Labs, die New York University und Meta Platforms.
Bell Labs
1988 trat LeCun der Adaptive Systems Research Department bei AT&T Bell Laboratories in Holmdel, New Jersey, bei, die von Lawrence D. Jackel geleitet wurde. Dort entwickelte er ein biologisch inspiriertes Modell der Bilderkennung namens Convolutional Neural Networks (LeNet), die Regularisierungsmethode „Optimal Brain Damage" und die Graph-Transformer-Networks-Methode (ähnlich wie Conditional Random Fields), die er auf Handschriftenerkennung und optische Zeichenerkennung anwendete. Das von ihm mitentwickelte System zur Erkennung von Bankschecks wurde von NCR und anderen Unternehmen weit verbreitet eingesetzt. 1996 wurde er Leiter der Image Processing Research Department bei AT&T Labs-Research, wo er an der DjVu-Bildkompressionstechnologie arbeitete, die vom Internet Archive für digitalisierte Texte genutzt wird. Zu seinen Mitarbeitern gehörten Léon Bottou und Vladimir Vapnik.
New York University
Nach einem kurzen Fellowship am NEC Research Institute trat LeCun 2003 der New York University bei, wo er Jacob T. Schwartz Chair Professor für Informatik und Neurowissenschaften ist. An der NYU arbeitete er an energiebasierten Modellen für überwachtes und unüberwachtes Lernen, Feature Learning für Objekterkennung und mobiler Robotik. 2012 wurde er Gründungsdirektor des NYU Center for Data Science. 2013 gründete er gemeinsam mit Yoshua Bengio die International Conference on Learning Representations, die einen von ihm befürworteten Post-Publikations-Open-Review-Prozess übernahm. Von 1986 bis 2012 leitete er außerdem den jährlichen „Learning Workshop" in Snowbird, Utah. LeCun ist Mitglied des Science Advisory Board des Institute for Pure and Applied Mathematics an der UCLA und leitet gemeinsam das Forschungsprogramm „Learning in Machines and Brain" von CIFAR. 2016 war er Gastprofessor am Collège de France in Paris, und 2023 wurde er zum ersten Jacob T. Schwartz Chair Professor für Informatik am Courant Institute der NYU ernannt. Außerdem ist er wissenschaftlicher Berater der französischen Forschungsgruppe Kyutai.
Meta Platforms
LeCun trat 2013 als Chief AI Scientist bei Facebook (heute Meta Platforms) ein und leitete das KI-Forschungslabor des Unternehmens, FAIR. Er blieb über ein Jahrzehnt in dieser Rolle und trug zu Fortschritten im Bereich generativer KI und selbstüberwachtes Lernen bei.
AMI Labs
Am 19. November 2025 bestätigte LeCun, dass er Meta verlassen werde, um sein eigenes Unternehmen zu gründen, das sich auf Weltmodell-Architekturen und menschenähnliche künstliche Intelligenz konzentriert, die er als Superintelligenz bezeichnet. Das Unternehmen, Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs), wird von CEO Alex LeBrun geführt, während LeCun als Executive Chair fungiert. AMI Labs zielt darauf ab, KI-„Weltmodelle" zu entwickeln, die lernen, die Struktur und Dynamik der physischen Welt zu verstehen, anstatt lediglich Text wie große Sprachmodelle vorherzusagen. Im März 2026 gab AMI bekannt, 1,03 Milliarden US-Dollar an Finanzmitteln bei einer Bewertung von 3,5 Milliarden US-Dollar vor der Finanzierung aufgebracht zu haben, mit Investoren wie Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital und Bezos Expeditions. Im Januar 2026 wurde LeCun außerdem Gründungsvorsitzender des Technical Research Board von Logical Intelligence, einem KI-Unternehmen, das energiebasierte Denksysteme entwickelt.
Ehrungen und Auszeichnungen
LeCun ist Mitglied der US National Academy of Sciences, der National Academy of Engineering und der französischen Académie des Sciences. Er hat Ehrendoktorwürden vom Instituto Politécnico Nacional (2016), der EPFL (2018), der Université Côte d'Azur (2021), der Università di Siena (2023) und der Hong Kong University of Science and Technology (2023) erhalten. 2014 erhielt er den IEEE Neural Network Pioneer Award und 2015 den PAMI Distinguished Researcher Award. 2018 wurde ihm die IRI Medal und der Harold Pender Award verliehen. 2019 erhielt er den Golden Plate Award der American Academy of Achievement und im März 2019 den Turing Award 2018, den er sich mit Yoshua Bengio und Geoffrey Hinton teilte. 2022 erhielt er den Prinzessin-von-Asturien-Preis in der Kategorie „Wissenschaftliche Forschung".