Yann André Le Cun (nascido em 8 de julho de 1960) é um cientista da computação franco-americano que trabalha em inteligência artificial, aprendizado de máquina, visão computacional, robótica 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. Ele atuou como Cientista Chefe de IA na Meta Platforms antes de cofundar a Advanced Machine Intelligence Labs em dezembro de 2025.
LeCun é bem conhecido por seu trabalho em reconhecimento óptico de caracteres e visão computacional usando redes neurais convolucionais. Ele também é um dos principais criadores da tecnologia de compressão de imagens DjVu, juntamente com Léon Bottou e Patrick Haffner, e codesenvolveu a linguagem de programação Lush com Bottou. Em 2018, LeCun, Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton receberam o Prêmio Turing da Association for Computing Machinery por seu trabalho em aprendizado profundo. LeCun, Bengio e Hinton, e ocasionalmente Jürgen Schmidhuber, às vezes são chamados de "Padrinhos da IA" e "Padrinhos do Aprendizado Profundo".
Vida pregressa e educação
Yann André Le Cun nasceu em 8 de julho de 1960 em Soisy-sous-Montmorency, nos subúrbios de Paris. Seu sobrenome, Le Cun, deriva da forma bretã antiga Le Cunff e se origina da região de Guingamp, no norte da Bretanha. Yann é a forma bretã de Jean, a forma francesa de João.
Ele recebeu 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 permitir que redes neurais aprendam. Antes de ingressar na AT&T, LeCun foi pesquisador de pós-doutorado por um ano, a partir de 1987, supervisionado por Geoffrey Hinton na Universidade de Toronto.
LeCun tem três filhos, e seu irmão é empregado do Google. Ele tem cidadania americana.
Carreira e pesquisa
A carreira de LeCun foi passada principalmente nos Bell Labs, na Universidade de Nova York e na Meta Platforms.
Bell Labs
Em 1988, LeCun ingressou no Departamento de Pesquisa de Sistemas Adaptativos dos AT&T Bell Laboratories em Holmdel, Nova Jersey, chefiado por Lawrence D. Jackel, onde desenvolveu vários novos métodos de aprendizado de máquina, como um modelo de reconhecimento de imagens inspirado biologicamente chamado redes neurais convolucionais (LeNet), os métodos de regularização "Optimal Brain Damage" e o método Graph Transformer Networks (semelhante a campos aleatórios condicionais), que ele 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, ele ingressou na AT&T Labs-Research como chefe do Departamento de Pesquisa de Processamento de Imagens, que fazia parte do Laboratório de Pesquisa de Fala e Processamento de Imagens de Lawrence Rabiner, e trabalhou principalmente na tecnologia de compressão de imagens DjVu, um formato projetado para distribuição eficiente de documentos digitalizados, usado pelo Internet Archive para fornecer acesso a textos digitalizados. Seus colaboradores na AT&T incluem Léon Bottou e Vladimir Vapnik.
Universidade de Nova York
Após um breve período como bolsista do 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 no Courant Institute of Mathematical Sciences e no Center for Neural Science. Na NYU, ele trabalhou principalmente em modelos baseados em energia para aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado de características para reconhecimento de objetos em visão computacional e robótica móvel.
Em 2012, ele se tornou o diretor fundador do NYU Center for Data Science. Em 9 de dezembro de 2013, LeCun se tornou o primeiro diretor da Meta AI Research na cidade de Nova York e, no início de 2014, renunciou à direção do NYU-CDS.
Em 2013, ele e Yoshua Bengio cofundaram a International Conference on Learning Representations, que adotou um processo de revisão aberta pós-publicação que ele já havia defendido em seu site. Ele foi o presidente e organizador do "Learning Workshop" realizado todos os anos entre 1986 e 2012 em Snowbird, Utah. Ele é membro do Conselho Consultivo Científico do Institute for Pure and Applied Mathematics da UCLA e codiretor do programa de pesquisa Learning in Machines and Brain (anteriormente Neural Computation & Adaptive Perception) do CIFAR.
Em 2016, ele foi professor visitante de ciência da computação na Chaire Annuelle Informatique et Sciences Numériques no Collège de France em Paris, onde apresentou a leçon inaugurale (palestra inaugural). Em 2023, ele foi nomeado o primeiro Professor Titular Jacob T. Schwartz em Ciência da Computação no Courant Institute da NYU. LeCun também é consultor científico do grupo de pesquisa francês Kyutai, financiado por Xavier Niel, Rodolphe Saadé, Eric Schmidt e outros.
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. Durante seu mandato, ele supervisionou avanços significativos em IA, incluindo o desenvolvimento de métodos de aprendizado autossupervisionado e o framework PyTorch, que se tornou amplamente adotado na comunidade de pesquisa.
AMI Labs
Em 19 de novembro de 2025, LeCun confirmou que deixaria a Meta após dez anos 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 que ele fundou, Advanced Machine Intelligence Labs (ou AMI Labs), é administrada pelo CEO Alex LeBrun, com LeCun atuando como Presidente Executivo. Este empreendimento é focado em construir "modelos de mundo" de IA: sistemas que aprendem a entender a estrutura e a dinâmica do mundo físico em vez de apenas 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. A rodada de financiamento foi coliderada por investidores incluindo Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital e Bezos Expeditions.
Em janeiro de 2026, LeCun se tornou presidente fundador do Conselho Técnico de Pesquisa da Logical Intelligence, uma empresa de IA que desenvolve sistemas de raciocínio baseados em energia (EBM).
Contribuições para o aprendizado profundo
O trabalho inicial de LeCun sobre retropropagação na década de 1980 lançou as bases para o treinamento de redes neurais multicamadas. Seu desenvolvimento de redes neurais convolucionais (CNNs) no final das décadas de 1980 e 1990, particularmente a arquitetura LeNet, demonstrou a eficácia das camadas convolucionais para tarefas de reconhecimento de imagens. Essas inovações influenciaram diretamente arquiteturas posteriores como ResNet e agora são padrão em sistemas de visão computacional.
Ele também contribuiu para o desenvolvimento da regularização dropout e outras técnicas que melhoraram a generalização de redes neurais. Sua pesquisa sobre modelos baseados em energia e aprendizado autossupervisionado influenciou abordagens modernas para aprendizado de representação.
Honras 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 (IPN) na Cidade do México em 2016, da EPFL em 2018, da Université Côte d'Azur em 2021, da Università di Siena em 2023 e da Hong Kong University of Science and Technology em 2023.
Em 2014, ele recebeu o IEEE Neural Network Pioneer Award e, em 2015, o PAMI Distinguished Researcher Award. Em 2018, LeCun foi agraciado com a IRI Medal, estabelecida pelo Industrial Research Institute (IRI), e o Harold Pender Award, concedido pela Universidade da Pensilvânia. Em 2019, ele recebeu o Golden Plate Award da American Academy of Achievement.
Em março de 2019, LeCun venceu o Prêmio Turing de 2018, compartilhando-o com Yoshua Bengio e Geoffrey Hinton. Em 2022, ele recebeu o Prêmio Princesa das Astúrias na categoria "Pesquisa Científica", juntamente com outros pesquisadores de IA.