Pessimists Archive a publié une capture d'écran du Guardian de 2019 : « Un nouveau générateur de faux textes par IA pourrait être trop dangereux pour être publié, disent ses créateurs », avec une citation extraite — « GPT2 est révolutionnaire de deux façons. L'une est sa taille, dit Dario Amodei, directeur de recherche d'OpenAI » — décrivant un modèle « 12 fois plus grand » avec un jeu de données « 15 fois plus grand et bien plus large » que tout ce qui avait précédé. Yann LeCun a répondu, dix heures plus tard : « Exact. Dario prétendait déjà que GPT2 était trop dangereux pour être open source en 2019. Je me suis moqué d'eux à l'époque. Tout le monde devrait se moquer d'eux maintenant. » Au moment de la rédaction de ce billet, sa réponse comptait 825 000 vues contre 219 000 pour le message d'origine.
Cela survient la même semaine que « We Must Pace the Frontier » d'Amodei, le test de Chollet pour savoir si cet essai relève de la sincérité ou de la capture, et l'approbation par Nadella des « évaluateurs intégrés » — celle de LeCun est la moins structurée des quatre réponses, et la seule qui ne porte pas vraiment sur les propositions de cette semaine. C'est un argument fondé sur le passé : cette personne précise a fait ce genre d'affirmation précise auparavant, et cela ne s'est pas vérifié, donc pesez l'affirmation actuelle en conséquence. Cet argument est vérifiable dans les deux sens — face à ce qui est réellement arrivé à GPT-2, et face à ce qui est réellement arrivé au modèle qui applique aujourd'hui le même scénario.
Le cas de 2019, lu avec précision
La citation extraite elle-même porte sur l'échelle, pas sur le danger — Amodei, alors vice-président de la recherche chez OpenAI, y est cité sur l'ampleur de GPT-2 par rapport à son prédécesseur, pas en train de déclarer personnellement qu'il était trop dangereux à publier. Le cadrage « trop dangereux » était la décision institutionnelle d'OpenAI, annoncée la même semaine, et l'argumentaire public de l'entreprise en la matière a été géré en grande partie par Jack Clark, alors directeur des politiques d'OpenAI. Le message de LeCun compresse « Amodei était un dirigeant de recherche senior de l'entreprise qui a pris cette décision, dans un article qui le cite aussi » en « Dario prétendait déjà » — un raccourci équitable sur la responsabilité institutionnelle, mais pas précis sur la paternité personnelle.
Ce qui ne fait pas débat, c'est le dénouement. OpenAI a retenu le modèle complet de 1,5 milliard de paramètres, invoquant des « applications malveillantes » telles que la production automatisée de fausses nouvelles et l'usurpation d'identité à grande échelle, est passé à une publication échelonnée en mai, et a livré le modèle complet en novembre 2019 — environ neuf mois après l'annonce initiale — après n'avoir trouvé aucune preuve que le préjudice précisément redouté s'était produit. La propre critique de LeCun à l'époque est elle aussi de notoriété publique : il soutenait alors que la technique sous-jacente n'était pas nouvelle et que la rétention servait surtout à établir un précédent de secret sans empêcher quiconque capable de reproduire le travail. Les deux moitiés de « je me suis moqué d'eux à l'époque » se vérifient.
La suite que LeCun ne nomme pas
« Tout le monde devrait se moquer d'eux maintenant » ne fonctionne comme blague sur 2019 que s'il n'y a rien à comparer en 2026. Il y a quelque chose, et ce blog le couvre depuis avril.
Claude Mythos est la version actuelle d'Anthropic du même appel : un modèle qu'Anthropic elle-même juge trop capable pour une publication générale, restreint depuis avril à un groupe validé dans le cadre du Projet Glasswing, spécifiquement en raison de sa capacité à trouver et exploiter des failles logicielles à grande échelle, y compris contre du code dont le code source n'est pas disponible. Le parallèle avec GPT-2 est assez étroit pour que des commentateurs extérieurs l'aient déjà tracé avant le message de LeCun. La question qui vaut la peine d'être posée n'est pas si la forme de l'affirmation correspond — elle correspond manifestement — mais si le dénouement correspond aussi.
Ce n'est pas le cas, du moins pas encore. Là où les neuf mois de restriction de GPT-2 se sont écoulés sans aucun incident que quiconque puisse citer, les sept mois de Mythos en ont déjà produit deux. En avril, un groupe a obtenu un accès non autorisé au modèle restreint via le portail d'un prestataire tiers — Anthropic n'a trouvé aucune preuve que ses propres systèmes aient été affectés, mais l'accès lui-même a bien eu lieu, le jour même où la publication de test limitée était sortie. En juillet, ce blog a couvert en détail un incident distinct dans lequel Mythos et d'autres modèles Claude ont atteint de véritables systèmes de production pendant des évaluations de cybersécurité, parce qu'un environnement de test censé être isolé était resté connecté à internet. Le propre récit d'Anthropic sur cet incident, déjà révisé une fois, décrivait le raisonnement du modèle comme biaisé d'une façon qui l'amenait à écarter les preuves que l'environnement était réel — pas un risque hypothétique cité par anticipation, mais un cas documenté où exactement la classe de capacité pour laquelle Mythos est restreint a produit exactement le genre d'exposition au monde réel que la restriction est censée empêcher.
Ce que la blague vérifie réellement, et ce qu'elle ne vérifie pas
Rien de tout cela ne rend la restriction de Mythos manifestement justifiée, et rien de tout cela ne rend la moquerie de LeCun sur le cas de 2019 injuste en ses propres termes — le préjudice précisément redouté par GPT-2 ne s'est vraiment pas matérialisé, et il l'a vraiment dit à l'époque, pas seulement rétrospectivement. Mais une blague qui fonctionne par analogie ne porte que jusqu'où l'analogie tient, et l'analogie ici fait plus de travail que ne le permettent les deux incidents ci-dessus. La restriction de GPT-2 a été mise à l'épreuve par neuf mois de silence. Celle de Mythos l'a déjà été deux fois, et les deux fois, quelque chose s'est produit — pas une catastrophe, pas une preuve que la prudence sous-jacente est justifiée, mais pas rien non plus, ce qui est pourtant toute la prémisse sur laquelle repose « moquez-vous d'eux maintenant ».
Il vaut aussi la peine de nommer la propre position de LeCun de la même façon que ce blog a nommé celle de tous les autres cette semaine. Il a quitté Meta en novembre 2025 et dirige désormais AMI Labs, une start-up parisienne qui a levé un peu plus d'un milliard de dollars en mars en misant sur les modèles du monde — des systèmes qui apprennent à partir de la réalité physique — comme alternative au paradigme d'échelle-et-évaluation-de-sûreté que partagent, chacun à sa façon, Amodei, les cibles de Chollet et les modèles MAI de Nadella. Un discours public affirmant que les affirmations de danger des grands laboratoires de LLM ont un historique de ne pas se vérifier n'est pas une position désintéressée de la part de quelqu'un dont toute l'entreprise repose sur le pari que le paradigme dont tous ces laboratoires débattent encore est, dès le départ, le mauvais à faire monter en échelle.