Fei-Fei Li est une informaticienne et professeure à l'université de Stanford, surtout connue pour avoir créé ImageNet, le jeu de données d'images étiquetées à grande échelle qui a catalysé la révolution de l'apprentissage profond en vision par ordinateur. Née en Chine et élevée en partie aux États-Unis dès son adolescence, elle a obtenu un doctorat à Caltech avant de rejoindre Princeton puis Stanford, où elle a passé l'essentiel de sa carrière académique.
ImageNet et ses conséquences
À partir d'environ 2006, Li et ses collaborateurs ont construit ImageNet, comprenant finalement des millions d'images étiquetées réparties dans des milliers de catégories, motivés par la conviction que le progrès en reconnaissance visuelle était limité par les données plutôt que par les seuls algorithmes. Le défi de reconnaissance visuelle à grande échelle ImageNet associé est devenu la référence centrale du domaine, et l'édition 2012, remportée de manière décisive par AlexNet du laboratoire de Geoffrey Hinton, est largement citée comme le moment qui a convaincu une grande partie de la communauté de la vision par ordinateur d'adopter les réseaux de neurones profonds, un tournant souvent décrit comme le début de l'ère moderne du apprentissage profond.
Stanford HAI et plaidoyer public
Li a cofondé et codirige l'Institut Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'humain (HAI), qui étudie les dimensions sociétales, éthiques et politiques de l'IA parallèlement à la recherche technique, et elle a été une défenseure déclarée de la diversité dans le domaine de l'IA, cofondant l'organisation à but non lucratif AI4ALL pour élargir la participation des groupes sous-représentés. Elle a occupé un poste de scientifique en chef pour l'IA et l'apprentissage automatique chez Google Cloud de 2017 à 2018, et a témoigné devant le Congrès américain sur des questions de politique en matière d'IA, notamment la sécurité, la compétitivité et la gouvernance de l'IA.
World Labs
En 2024, Li a cofondé World Labs, une startup axée sur « l'intelligence spatiale », développant des systèmes d'IA destinés à comprendre et générer des environnements tridimensionnels et l'espace physique plutôt que seulement du texte ou des images plates, un domaine étroitement lié à la recherche sur les modèles du monde et l'IA incarnée. L'entreprise a attiré un financement initial important et une attention considérable, reflétant l'intérêt continu des investisseurs pour étendre l'IA générative au-delà du texte et des médias bidimensionnels vers des environnements simulés en 3D et physiques, une ambition que Li a reliée à sa vision de longue date selon laquelle la vision et la compréhension spatiale sont fondamentales pour l'intelligence générale, et non une réflexion après coup par rapport au langage. Elle a également écrit un mémoire, « The Worlds I See » (2023), racontant son parcours depuis une enfance d'immigrée dans le New Jersey jusqu'au premier plan de la recherche en IA, et a continué à siéger dans des organes consultatifs du gouvernement américain sur l'IA.