Yann André Le Cun (nacido el 8 de julio de 1960) es un informático franco-estadounidense conocido por sus contribuciones fundacionales a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por computador y la compresión de imágenes. Es profesor Jacob T. Schwartz de Informática en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York y fue científico jefe de IA en Meta Platforms antes de cofundar Advanced Machine Intelligence Labs en diciembre de 2025. LeCun es ampliamente reconocido por su trabajo en reconocimiento óptico de caracteres y visión por computador utilizando redes neuronales convolucionales, y co-creó la tecnología de compresión de imágenes DjVu con Léon Bottou y Patrick Haffner. También co-desarrolló el lenguaje de programación Lush con Léon Bottou.
En 2018, LeCun, Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton recibieron el Premio Turing de la Association for Computing Machinery por sus avances en el aprendizaje profundo. Junto con Bengio y Hinton, y ocasionalmente Jürgen Schmidhuber, a LeCun a veces se le considera uno de los "Padrinos de la IA" y "Padrinos del Aprendizaje Profundo".
Primeros años y educación
LeCun nació el 8 de julio de 1960 en Soisy-sous-Montmorency, un suburbio de París. Su apellido, Le Cun, deriva de la forma bretona antigua Le Cunff y se origina en la región de Guingamp en el norte de Bretaña. Obtuvo un Diplôme d'Ingénieur de ESIEE Paris en 1983 y un doctorado en informática de la Universidad Pierre y Marie Curie (ahora Universidad de la Sorbona) en 1987, durante el cual propuso una forma temprana de retropropagación, un algoritmo crucial para entrenar redes neuronales. Desde 1987, pasó un año como investigador postdoctoral en la Universidad de Toronto, supervisado por Geoffrey Hinton. LeCun tiene tres hijos y posee ciudadanía estadounidense.
Carrera e investigación
La carrera de LeCun ha abarcado Bell Labs, la Universidad de Nueva York y Meta Platforms.
Bell Labs
En 1988, LeCun se unió al Departamento de Investigación de Sistemas Adaptativos en AT&T Bell Laboratories en Holmdel, Nueva Jersey, dirigido por Lawrence D. Jackel. Allí desarrolló un modelo de reconocimiento de imágenes inspirado biológicamente llamado redes neuronales convolucionales (LeNet), el método de regularización "Optimal Brain Damage" y el método de Graph Transformer Networks (similar a los campos aleatorios condicionales), que aplicó al reconocimiento de escritura manual y al reconocimiento óptico de caracteres. El sistema de reconocimiento de cheques bancarios que ayudó a desarrollar fue ampliamente implementado por NCR y otras empresas. En 1996, se convirtió en jefe del Departamento de Investigación de Procesamiento de Imágenes en AT&T Labs-Research, donde trabajó en la tecnología de compresión de imágenes DjVu, utilizada por Internet Archive para textos digitalizados. Sus colaboradores incluyeron a Léon Bottou y Vladimir Vapnik.
Universidad de Nueva York
Después de una breve beca en el NEC Research Institute, LeCun se unió a la Universidad de Nueva York en 2003, donde es profesor Jacob T. Schwartz de Informática y Ciencias Neurales. En NYU, ha trabajado en modelos basados en energía para aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje de características para reconocimiento de objetos y robótica móvil. En 2012, se convirtió en director fundador del Centro de Ciencia de Datos de NYU. En 2013, cofundó la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje con Yoshua Bengio, que adoptó un proceso de revisión abierta posterior a la publicación que él había defendido. También presidió el taller anual "Learning Workshop" en Snowbird, Utah, de 1986 a 2012. LeCun es miembro del Consejo Asesor Científico del Instituto de Matemáticas Puras y Aplicadas de la Universidad de California en Los Ángeles y co-dirige el programa de investigación Learning in Machines and Brain de CIFAR. En 2016, fue profesor visitante en el Collège de France en París, y en 2023 fue nombrado el primer profesor Jacob T. Schwartz de Informática en el Instituto Courant de NYU. También se desempeña como asesor científico del grupo de investigación francés Kyutai.
Meta Platforms
LeCun se unió a Facebook (ahora Meta Platforms) en 2013 como científico jefe de IA y dirigió el laboratorio de investigación de IA de la empresa, FAIR. Permaneció en ese cargo durante más de una década, contribuyendo a avances en IA generativa y aprendizaje autosupervisado.
AMI Labs
El 19 de noviembre de 2025, LeCun confirmó que dejaría Meta para fundar su propia empresa centrada en arquitecturas de modelos del mundo e inteligencia artificial similar a la humana, a la que llama superinteligencia. La empresa, Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs), está dirigida por el CEO Alex LeBrun, con LeCun como presidente ejecutivo. AMI Labs tiene como objetivo construir "modelos del mundo" de IA que aprendan a comprender la estructura y dinámica del mundo físico, en lugar de limitarse a predecir texto como los grandes modelos de lenguaje. En marzo de 2026, AMI anunció que había recaudado 1.030 millones de dólares en financiación con una valoración previa a la inversión de 3.500 millones de dólares, con inversores que incluyen a Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital y Bezos Expeditions. En enero de 2026, LeCun también se convirtió en presidente fundador del Consejo Técnico de Logical Intelligence, una empresa de IA que desarrolla sistemas de razonamiento basados en energía.
Honores y premios
LeCun es miembro de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos, la Academia Nacional de Ingeniería y la Academia de Ciencias de Francia. Ha recibido doctorados honoris causa del Instituto Politécnico Nacional (2016), la EPFL (2018), la Universidad de la Costa Azul (2021), la Universidad de Siena (2023) y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (2023). En 2014, recibió el Premio IEEE Neural Network Pioneer y, en 2015, el Premio PAMI Distinguished Researcher. En 2018, fue galardonado con la Medalla IRI y el Premio Harold Pender. En 2019, recibió el Premio Golden Plate de la Academia Estadounidense de los Logros y, en marzo de 2019, el Premio Turing 2018, compartido con Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton. En 2022, recibió el Premio Princesa de Asturias en la categoría de "Investigación Científica".