Fei-Fei Li, informaticienne

Fei-Fei Li à la tribune du sommet AI for Good de l'Union internationale des télécommunications, en juin 2017.
ITU Pictures / Wikimedia Commons / CC BY 2.0

De Pékin au New Jersey

Fei-Fei Li 李飞飞 (Lǐ Fēifēi) est née le 3 juillet 1976 à Pékin. Elle grandit à Chengdu, dans le Sichuan, et suit sa scolarité au septième lycée de la ville. Son père part s'installer à Parsippany, dans le New Jersey, alors qu'elle a douze ans ; elle le rejoint à seize ans et obtient son diplôme de fin d'études secondaires à Parsippany High School en 1995. L'établissement l'a fait entrer à son tableau d'honneur en 2017.

Princeton, Caltech, et une question de départ

Elle obtient en 1999 une licence de physique à l'université de Princeton, avec mention, puis un master en 2001 et un doctorat en 2005 en génie électrique au California Institute of Technology.

Elle enseigne à l'université de l'Illinois à Urbana-Champaign de 2005 à 2006, à Princeton de 2007 à 2009, puis rejoint Stanford en 2009. Elle y est titularisée en 2012 et devient professeure de plein exercice en 2018. Elle occupe la chaire Sequoia d'informatique.

ImageNet

C'est à Princeton, en 2007, qu'elle lance le projet qui va faire sa réputation. L'idée prend le contre-pied de ce qui se faisait alors : plutôt que de raffiner encore les algorithmes de reconnaissance d'images, il s'agit de leur donner beaucoup plus à voir, en pariant que la quantité d'exemples pèse au moins autant que la finesse du modèle.

ImageNet est donc une base d'images étiquetées à la main, publiée en 2009, qui en compte plus de quatorze millions réparties en une vingtaine de milliers de catégories. L'annotation, un travail impossible à mener dans un laboratoire, est confiée à la plateforme de micro-tâches Amazon Mechanical Turk : des milliers de personnes, dans le monde entier, désignent ce qu'elles voient sur chaque image.

Un concours annuel, l'ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, est organisé de 2010 à 2017 pour mesurer les progrès des programmes sur ce corpus. L'édition de 2012 fait date : un réseau de neurones baptisé AlexNet devance largement tous les autres types de modèles, et cette victoire est communément retenue comme le moment où l'apprentissage profond s'est imposé. Le matériel et les méthodes existaient depuis des années ; ce qui manquait était la quantité de données annotées, et c'est ce qu'ImageNet a apporté.

Stanford, Google, et l'idée d'une IA centrée sur l'humain

Elle dirige le laboratoire d'intelligence artificielle de Stanford, le SAIL, de 2013 à 2018. De janvier 2017 à l'automne 2018, elle est en congé de l'université pour occuper chez Google Cloud le poste de scientifique en chef pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, avec le titre de vice-présidente.

En 2017 elle cofonde AI4ALL avec Melinda French Gates et Jensen Huang, une association qui organise des stages d'initiation à l'intelligence artificielle pour des lycéens issus de milieux peu représentés dans la discipline. Le programme est né d'une expérience menée à Stanford de 2015 à 2017 sous le nom de SAILORS, réservée à des lycéennes ; il s'est étendu dès 2018 à Princeton, Carnegie Mellon, l'université de Boston, Berkeley et Simon Fraser.

En mars 2019, Stanford lance l'Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, qu'elle codirige avec le philosophe John Etchemendy, ancien prévôt de l'université. L'intitulé porte sa thèse : l'intelligence artificielle est une affaire trop sérieuse pour être laissée aux seuls informaticiens, et elle doit être conçue avec les disciplines qui étudient ses effets. En mai 2026, l'université annonce la fusion de cet institut avec son initiative de science des données ; James Landay en prend la direction et Fei-Fei Li devient conseillère spéciale de l'université pour l'intelligence artificielle.

Elle a siégé au conseil d'administration de Twitter de mai 2020 à octobre 2022, jusqu'au rachat de l'entreprise par Elon Musk. Le 3 août 2023, elle est nommée au conseil scientifique consultatif du secrétaire général des Nations unies.

World Labs et l'intelligence spatiale

Elle fonde en 2024 l'entreprise World Labs avec Justin Johnson, Christoph Lassner et Ben Mildenhall, et se met en congé partiel de Stanford pour s'y consacrer.

Son argument tient en une phrase : les modèles de langage manipulent des mots, mais ne savent rien de l'espace. Savoir qu'un objet caché derrière un autre continue d'exister, qu'une tasse posée au bord d'une table va tomber, qu'on peut contourner un mur, relève d'une compréhension du monde en trois dimensions qu'elle nomme intelligence spatiale, et qui ne se déduit pas du texte. C'est aussi ce qui manque le plus à la robotique, faute d'environnements réalistes où entraîner des machines.

Le premier produit de l'entreprise, Marble, fabrique des mondes en trois dimensions à partir d'une image, d'une vidéo ou d'une description écrite, et les rend modifiables dans les chaînes de production du jeu vidéo et des effets visuels. Il est ouvert en version d'essai restreinte en novembre 2025, puis commercialisé en février 2026, en même temps qu'une levée de fonds d'un milliard de dollars qui porte le total réuni par l'entreprise à 1,23 milliard.

Livre et distinctions

Elle a publié en 2023 un récit autobiographique, The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI, qui raconte ses débuts aux États-Unis et la genèse d'ImageNet.

• 2017 : Intel Lifetime Achievements Innovation Award.
• 2018 : membre de l'Association for Computing Machinery.
• 2020 : élue à l'Académie nationale d'ingénierie et à l'Académie nationale de médecine des États-Unis.
• 2021 : élue à l'Académie américaine des arts et des sciences.
• 2023 : retenue par le magazine Time parmi les cent personnalités les plus influentes de l'intelligence artificielle.
• 2024 : grand prix VinFuture.
• 2025 : prix Reine-Élisabeth d'ingénierie, partagé avec Yoshua Bengio, Bill Dally, Geoffrey Hinton, John Hopfield, Jensen Huang et Yann LeCun.