Andrej Karpathy est un informaticien slovaquo-canadien connu pour ses contributions à la recherche, sa direction du programme Autopilot de Tesla, et son travail influent de vulgarisation publique de l'IA. Il a obtenu son doctorat à Stanford sous la direction de Fei-Fei Li, en se concentrant sur les liens entre vision par ordinateur et traitement du langage naturel, et a enseigné le cours CS231n de Stanford sur les réseaux de neurones convolutifs, dont les notes de cours et les supports sont devenus des ressources d'auto-apprentissage largement utilisées par une génération de praticiens du apprentissage profond.
OpenAI et Tesla
Karpathy a été membre fondateur de OpenAI en 2015, travaillant sur les premières recherches en apprentissage par renforcement et en apprentissage profond. En 2017, il a quitté pour rejoindre Tesla en tant que directeur senior de l'IA, où il a dirigé l'équipe de vision par ordinateur et de réseaux de neurones d'Autopilot, restructurant le logiciel de conduite autonome de Tesla autour de grands réseaux de neurones entraînés sur des données collectées par la flotte plutôt que sur des règles fortement codées à la main, s'inscrivant dans la tendance plus large de l'industrie autour des voitures autonomes. Il a quitté Tesla en 2022 et est brièvement revenu chez OpenAI en 2023 avant de repartir en 2024 pour se concentrer sur des projets éducatifs indépendants.
Éducation et écrits publics
Tout au long de sa carrière, Karpathy a maintenu un profil public exceptionnellement élevé en tant qu'éducateur, publiant le billet de blog très lu de 2015 « The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks », créant la série de cours vidéo « Neural Networks: Zero to Hero », et développant des implémentations de référence minimales et lisibles du code d'entraînement des modèles d'apprentissage profond et des modèles de langage, destinées à démystifier le fonctionnement interne de systèmes comme GPT-2. En 2024, il a fondé Eureka Labs, une startup éducative native de l'IA visant à combiner des contenus de cours créés par des experts avec un tutorat par IA.
Invention du terme « vibe coding »
En février 2025, Karpathy a popularisé le terme « vibe coding » dans un message sur les réseaux sociaux largement partagé, décrivant un style de développement logiciel dans lequel un programmeur décrit ce qu'il veut en langage naturel, accepte et itère sur le code généré par un assistant de codage IA ou un agent, et ne lit pas de près ni ne comprend pleinement le code généré, « oubliant que le code existe même ». Le terme a rapidement été adopté dans toute l'industrie pour décrire un changement plus large dans la façon dont les développeurs utilisaient des outils tels que Claude Code, Cursor et GitHub Copilot, tout en suscitant des critiques de certains ingénieurs qui estimaient qu'il normalisait une mauvaise revue de code et une dette technique ; le débat sur ses coûts et ses avantages s'est poursuivi à mesure que les outils de codage agentiques devenaient plus performants au cours de 2025 et 2026.