Andrej Karpathy (né le 23 octobre 1986) est un chercheur et éducateur en intelligence artificielle slovaquo-canadien. Il est membre fondateur d'OpenAI, où il s'est spécialisé dans l'apprentissage profond et la vision par ordinateur, puis a occupé le poste de directeur de l'intelligence artificielle chez Tesla. En 2024, il a fondé Eureka Labs, une plateforme éducative en IA, et en 2026, il a rejoint Anthropic au sein de son équipe de pré-entraînement. Karpathy est largement reconnu pour ses contributions à l'éducation sur les réseaux de neurones, notamment le cours influent de Stanford CS 231n et ses tutoriels YouTube populaires.
Le travail de Karpathy couvre à la fois la recherche académique et l'application industrielle, avec un accent sur les grands modèles de langage et leur utilisation pratique dans l'éducation. Il a inventé le terme « vibe coding » en 2025, reflétant l'accessibilité croissante du développement logiciel assisté par l'IA. Sa carrière a été marquée par une série de rôles de haut niveau dans des organisations leaders en IA, ainsi que par un engagement constant à rendre des sujets complexes compréhensibles pour un large public.
Éducation et début de vie
Karpathy est né à Bratislava, en Tchécoslovaquie (aujourd'hui la Slovaquie), et a déménagé avec sa famille à Toronto à l'âge de 15 ans. Il a obtenu ses licences en informatique et en physique à l'Université de Toronto en 2009 et sa maîtrise à l'Université de la Colombie-Britannique en 2011, où il a travaillé sur des figures simulées physiquement.
En 2006, Karpathy a commencé à publier des vidéos sur YouTube sur sa chaîne, badmephisto. Il a gagné en notoriété en publiant des tutoriels sur le Rubik's cube, utilisés par des speedcubers célèbres comme Feliks Zemdegs. La chaîne compte plus de 9 millions de vues en juin 2025.
Karpathy a obtenu un doctorat de l'Université de Stanford en 2015 sous la supervision de Fei-Fei Li, se concentrant sur l'intersection du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur, ainsi que sur les modèles d'apprentissage profond adaptés à cette tâche.
Carrière académique et CS 231n
Karpathy a rédigé et enseigné en tant qu'instructeur principal le premier cours d'apprentissage profond à Stanford, CS 231n : Réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance visuelle. Le cours est devenu l'un des plus importants de Stanford, passant de 150 étudiants en 2015 à 750 en 2017. Les supports de cours, y compris les notes de cours et les devoirs, ont été rendus publics et sont devenus une ressource standard pour les étudiants et les praticiens du monde entier.
Le cours mettait l'accent sur l'implémentation pratique des réseaux de neurones convolutifs, couvrant des sujets tels que la rétropropagation, la normalisation par lots et le décrochage. Sa popularité a contribué à établir un modèle pour les cours d'apprentissage profond ultérieurs dans d'autres institutions et a favorisé l'adoption plus large de l'éducation en apprentissage automatique.
Fondation d'OpenAI et premières recherches
Karpathy est membre fondateur du groupe de recherche en intelligence artificielle OpenAI, où il a été chercheur scientifique de 2015 à 2017. Pendant cette période, il a contribué aux premiers travaux sur les modèles génératifs et l'apprentissage par renforcement, y compris des recherches sur les exemples adverses et l'apprentissage en un seul exemple. Ses recherches chez OpenAI ont aidé à poser les bases pour les développements ultérieurs des architectures basées sur les transformeurs.
Son passage chez OpenAI a coïncidé avec la transition de l'organisation d'un laboratoire de recherche à but non lucratif vers une entité plus orientée commercialement. Le rôle de Karpathy impliquait à la fois la recherche et l'ingénierie, et il était connu pour sa capacité à communiquer des idées complexes clairement, une compétence qui définirait plus tard ses entreprises éducatives.
Tesla et Autopilot
En juin 2017, Karpathy est devenu directeur de l'intelligence artificielle chez Tesla et relevait d'Elon Musk. Il a dirigé l'équipe Autopilot Vision, supervisant le développement des systèmes de vision par ordinateur de Tesla pour la conduite autonome. Son travail impliquait l'entraînement de réseaux de neurones profonds pour traiter les flux de caméras en temps réel, une tâche nécessitant des avancées significatives en augmentation de données et en efficacité des modèles.
Karpathy a été nommé l'un des Innovateurs de moins de 35 ans du MIT Technology Review pour 2020, reconnaissant ses contributions à l'IA dans l'industrie automobile. Après avoir pris un congé sabbatique de plusieurs mois chez Tesla, il a annoncé son départ de l'entreprise en juillet 2022. Son départ a marqué la fin d'une période de développement rapide des capacités IA de Tesla, bien que l'entreprise ait continué à s'appuyer sur le travail de son équipe.
Retour chez OpenAI et Eureka Labs
Le 9 février 2023, Karpathy a annoncé son retour chez OpenAI. Un an plus tard, le 13 février 2024, un porte-parole d'OpenAI a confirmé que Karpathy avait quitté OpenAI. La même année, il a été nommé parmi les 100 personnes les plus influentes en IA du magazine Time. Le 16 juillet 2024, Karpathy a annoncé sur son compte X qu'il avait lancé une nouvelle entreprise d'éducation en IA appelée Eureka Labs.
Leur premier produit était le cours d'IA, LLM101n. Il a également un effort éducatif plus large, la série « Zero to Hero » sur les fondamentaux des LLM. L'entreprise plaide également pour des assistants d'enseignement en IA, un concept critiqué en raison de préoccupations concernant la confidentialité des données et la suppression du lien personnel entre enseignant et étudiant. Eureka Labs vise à combiner les techniques d'apprentissage profond avec la recherche pédagogique pour créer des expériences d'apprentissage interactives et évolutives.
Vibe coding et engagement public
En février 2025, Karpathy a inventé le terme « vibe coding » pour décrire comment les outils d'IA permettent aux amateurs de construire des applications et des sites web simplement en tapant des invites. Le terme a rapidement gagné du terrain dans la communauté des développeurs, reflétant un changement vers le développement logiciel assisté par l'IA générative. Le plaidoyer de Karpathy pour des outils d'IA accessibles s'aligne avec sa mission éducative plus large, mettant l'accent sur l'expérimentation pratique plutôt que sur des prérequis formels.
En février 2023, il réalise des vidéos YouTube sur la création de réseaux de neurones artificiels. Sa chaîne, qui a commencé avec des tutoriels sur le Rubik's cube, propose désormais des explications approfondies sur les grands modèles de langage, les transformeurs et la rétropropagation. Ces vidéos incluent souvent des sessions de codage en direct et des exercices pratiques, attirant des millions de vues de débutants comme de praticiens expérimentés.
Anthropic et recherche en pré-entraînement
Le 19 mai 2026, Karpathy a annoncé qu'il rejoignait Anthropic via une déclaration sur X, tandis que l'entreprise a déclaré qu'il dirigerait une équipe pour la recherche en pré-entraînement. Ce rôle se concentre sur l'amélioration des processus de formation fondamentaux pour les grands modèles de langage, y compris la curation des données, les programmes de taux d'apprentissage et la conception des fonctions de perte.
Son passage chez Anthropic reflète une tendance plus large de l'industrie où les chercheurs reviennent aux défis fondamentaux du apprentissage automatique après avoir exploré des domaines appliqués. Le travail de Karpathy chez Anthropic devrait influencer la manière dont l'entreprise développe ses modèles de nouvelle génération, en s'appuyant sur son expérience extensive avec les systèmes d'IA d'OpenAI et de Tesla.
Héritage et influence
L'impact de Karpathy sur le domaine de l'IA s'étend au-delà de ses publications de recherche. Ses supports éducatifs, y compris CS 231n et la série Zero to Hero, ont formé une génération de praticiens de l'IA. Sa capacité à démystifier des sujets complexes a fait de lui une voix de confiance dans la communauté, comblant le fossé entre la recherche académique et l'application pratique.
Sa trajectoire de carrière - de la recherche académique au leadership industriel et de retour à l'éducation - illustre la nature évolutive des carrières en IA dans les années 2020. En 2026, il reste un contributeur actif à la fois à la recherche et au discours public, avec son travail chez Anthropic susceptible de façonner les développements futurs de l'intelligence artificielle.