Yann André Le Cun (nascido em 8 de julho de 1960) é um cientista da computação franco-americano conhecido por suas contribuições fundamentais para inteligência artificial, aprendizado de máquina, visão computacional e compressão de imagens. Ele é o Professor Jacob T. Schwartz de Ciência da Computação no Courant Institute of Mathematical Sciences da Universidade de Nova York e atuou como Cientista Chefe de IA na Meta Platforms antes de cofundar a Advanced Machine Intelligence Labs em dezembro de 2025. LeCun é amplamente reconhecido por seu trabalho em reconhecimento óptico de caracteres e visão computacional usando redes neurais convolucionais, e co-criou a tecnologia de compressão de imagens DjVu com Léon Bottou e Patrick Haffner. Ele também co-desenvolveu a linguagem de programação Lush com Léon Bottou.
Em 2018, LeCun, Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton receberam o Prêmio Turing da Association for Computing Machinery por seus avanços em aprendizado profundo. Juntamente com Bengio e Hinton, e ocasionalmente Jürgen Schmidhuber, LeCun é às vezes referido como um dos "Padrinhos da IA" e "Padrinhos do Aprendizado Profundo".
Início da vida e educação
LeCun nasceu em 8 de julho de 1960 em Soisy-sous-Montmorency, um subúrbio de Paris. Seu sobrenome, Le Cun, deriva da forma bretã antiga Le Cunff e se origina da região de Guingamp no norte da Bretanha. Ele obteve um Diplôme d'Ingénieur da ESIEE Paris em 1983 e um doutorado em ciência da computação pela Université Pierre et Marie Curie (agora Sorbonne University) em 1987, durante o qual propôs uma forma inicial de retropropagação, um algoritmo crucial para treinar redes neurais. A partir de 1987, passou um ano como pesquisador de pós-doutorado na Universidade de Toronto, supervisionado por Geoffrey Hinton. LeCun tem três filhos e possui cidadania americana.
Carreira e pesquisa
A carreira de LeCun abrangeu Bell Labs, a Universidade de Nova York e a Meta Platforms.
Bell Labs
Em 1988, LeCun ingressou no Departamento de Pesquisa em Sistemas Adaptativos dos AT&T Bell Laboratories em Holmdel, Nova Jersey, chefiado por Lawrence D. Jackel. Lá, ele desenvolveu um modelo de reconhecimento de imagens inspirado biologicamente chamado redes neurais convolucionais (LeNet), o método de regularização "Optimal Brain Damage" e o método Graph Transformer Networks (semelhante a campos aleatórios condicionais), que aplicou ao reconhecimento de escrita manual e reconhecimento óptico de caracteres. O sistema de reconhecimento de cheques bancários que ele ajudou a desenvolver foi amplamente implantado pela NCR e outras empresas. Em 1996, tornou-se chefe do Departamento de Pesquisa em Processamento de Imagens da AT&T Labs-Research, onde trabalhou na tecnologia de compressão de imagens DjVu, usada pelo Internet Archive para textos digitalizados. Seus colaboradores incluíam Léon Bottou e Vladimir Vapnik.
Universidade de Nova York
Após uma breve bolsa no NEC Research Institute, LeCun ingressou na Universidade de Nova York em 2003, onde é Professor Titular Jacob T. Schwartz de Ciência da Computação e Ciência Neural. Na NYU, ele trabalhou em modelos baseados em energia para aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado de características para reconhecimento de objetos e robótica móvel. Em 2012, tornou-se diretor fundador do NYU Center for Data Science. Em 2013, cofundou a International Conference on Learning Representations com Yoshua Bengio, que adotou um processo de revisão aberta pós-publicação que ele havia defendido. Ele também presidiu o "Learning Workshop" anual em Snowbird, Utah, de 1986 a 2012. LeCun é membro do Conselho Consultivo Científico do Institute for Pure and Applied Mathematics da UCLA e codirige o programa de pesquisa Learning in Machines and Brain do CIFAR. Em 2016, foi professor visitante no Collège de France em Paris, e em 2023 foi nomeado o primeiro Professor Titular Jacob T. Schwartz em Ciência da Computação no Courant Institute da NYU. Ele também atua como consultor científico do grupo de pesquisa francês Kyutai.
Meta Platforms
LeCun ingressou no Facebook (agora Meta Platforms) em 2013 como cientista chefe de IA e liderou o laboratório de pesquisa de IA da empresa, o FAIR. Ele permaneceu nessa função por mais de uma década, contribuindo para avanços em IA generativa e aprendizado autossupervisionado.
AMI Labs
Em 19 de novembro de 2025, LeCun confirmou que deixaria a Meta para fundar sua própria empresa focada em arquiteturas de modelos de mundo e inteligência artificial semelhante à humana, que ele chama de superinteligência. A empresa, Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs), é administrada pelo CEO Alex LeBrun, com LeCun atuando como Presidente Executivo. A AMI Labs visa construir "modelos de mundo" de IA que aprendem a compreender a estrutura e a dinâmica do mundo físico, em vez de meramente prever texto como grandes modelos de linguagem. Em março de 2026, a AMI anunciou que havia levantado US$ 1,03 bilhão em financiamento com uma avaliação pré-money de US$ 3,5 bilhões, com investidores incluindo Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital e Bezos Expeditions. Em janeiro de 2026, LeCun também se tornou presidente fundador do Conselho Técnico de Pesquisa da Logical Intelligence, uma empresa de IA que desenvolve sistemas de raciocínio baseados em energia.
Honrarias e prêmios
LeCun é membro da Academia Nacional de Ciências dos EUA, da Academia Nacional de Engenharia e da Académie des Sciences francesa. Ele recebeu doutorados honorários do Instituto Politécnico Nacional (2016), EPFL (2018), Université Côte d'Azur (2021), Università di Siena (2023) e Hong Kong University of Science and Technology (2023). Em 2014, recebeu o IEEE Neural Network Pioneer Award e, em 2015, o PAMI Distinguished Researcher Award. Em 2018, foi agraciado com a IRI Medal e o Harold Pender Award. Em 2019, recebeu o Golden Plate Award da American Academy of Achievement e, em março de 2019, o Prêmio Turing de 2018, compartilhado com Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton. Em 2022, recebeu o Prêmio Princesa das Astúrias na categoria "Pesquisa Científica".