Fei-Fei Li

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Fei-Fei Li est née à Pékin en 1976 et grandit à Chengdu. Son père émigre aux États-Unis quand elle a 15 ans^[1]. Elle le rejoint avec sa mère à 16 ans à Parsippany-Troy Hills (New Jersey)^[2]. Elle effectue ses études au lycée de Parsippany, avant d'être admise à l'université de Princeton, où elle étudie principalement la physique, mais aussi l'informatique et les sciences de l'ingénieur. Elle obtient un master en physique, mathématiques appliquées et physique pour l'ingénieur en 1999^[3].

Fei-Fei Li est admise au California Institute of Technology où elle obtient sa thèse de doctorat en électronique en 2005. Son sujet de thèse est Visual Recognition: Computational Models and Human Psychophysics, sous la direction de Pietro Perona et Christof Koch. Ses études sont soutenues par la National Science Foundation Graduate Research Fellowship et The Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans^[4].

De 2005 à 2006, Fei-Fei Li est professeure assistante du département informatique et électronique de l'université de l'Illinois à Urbana-Champaign, puis dans le département d'informatique de l'université de Princeton de 2007 à 2009. En 2009, elle est recrutée à l'université Stanford et obtient un poste permanent (Tenure) en 2012, et devient professeure en 2017, toujours à Stanford^[5],[6]. À Stanford, Fei-Fei Li est directrice du Stanford Artificial Intelligence Lab (SAIL) de 2013 à 2018. Elle co-fonde the Human-Centered AI Institute, avec son co-directeur John Etchemendy, ancien doyen de l'université Stanford^[7].

Li est co-directrice du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, et Co-directrice du Stanford Vision and Learning Lab^[8].

De janvier 2017 à l'automne 2018, elle rejoint Google Cloud en tant que vice-présidente et directrice scientifique de l'intelligence artificielle^[9]. Son équipe se focalise sur la démocratisation des technologies de l'IA, et le fait de faciliter leur adoption pour les développeurs et dans les produits commerciaux^[10], y compris pour des produits comme AutoML (en)^[11],[12].

Elle retourne à l'université Stanford continuer ses recherches à l'automne 2018^[13].

Fei-Fei Li est également connue pour ses activités bénévoles au sein de l'organisation AI4ALL qu'elle a cofondée. Sa mission est d'éduquer la nouvelle génération de pratiquants, penseurs et dirigeants de l'IA, en promouvant la diversité et l'inclusion, à travers des principes d'IA centrés sur l'humain^{[14],[15],[16]}. Elle dirige le Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) de 2013 à 2018^[17]. En 2017, elle co-fonde AI4ALL (Intelligence artificielle pour tous), une organisation à but non lucratif pour augmenter la diversité et l'inclusion dans le domaine de l'IA^[14],[18]. La création de AI4ALL est la suite de nombreuses initiatives d'écoles d'été à Stanford à destination des lycéennes, initiées par Li et son ancienne étudiante Olga Russakovsky (en)^[19].

En 2020, Fei-Fei Li est élue membre de l'Académie nationale d'ingénierie des États-Unis^[20]. En mai 2020, elle rejoint le directoire de Twitter en tant que membre indépendante^[21].

Elle a dirigé de nombreuses thèses, dont celles des chercheurs et chercheuses Olga Russakovsky, Timnit Gebru ou Andrej Karpathy.

Ses activités de recherche concernent l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et les neurosciences cognitives^[22]. Elle est la principale instigatrice de la base d'images ImageNet qui permet de très importantes avancées en apprentissage profond^[23].

Elle a publié plus de 180 articles de recherche dans des conférences ou journaux avec comité de lecture^[24]. Ses travaux apparaissent dans des journaux d'informatique et de neurosciences, en particulier Nature^[25], Proceedings of the National Academy of Sciences^[26], Journal of Neuroscience^[27], Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, International Conference on Computer Vision, Conference on Neural Information Processing Systems, European Conference on Computer Vision, International Journal of Computer Vision, et IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence^[28]. Parmi ses travaux les plus reconnus, ses travaux sur la base d'images ImageNet, qui ont révolutionné le domaine de la recherche d'image par le contenu^{[29],[30],[31],[32],[33]}

Fei-Fei Li a dirigé l'équipe d'organisation de la compétition internationale sur la reconnaissance de tâches visuelles (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge ILSVRC) entre 2010 et 2014^[34]. Ses recherches en vision par ordinateur ont contribué significativement à un domaine désigné comme la compréhension des scènes naturelles^[35]. Ses travaux sont reconnus dans ce domaine par l'association IAPR en 2016^[36]. Elle donne une Conférence TED à Vancouver en 2015, qui depuis a été vue plus de deux millions de fois^[36].

Plus récemment, Fei-Fei Li s'intéresse à l'application de l'intelligence artificielle dans la santé, en collaboration avec Arnold Milstein^[37].

• (en) The Worlds I see : Curiosity, exploration, and discovery at the Dawn of AI, Flatiron Books, 2023 (ISBN 978-1-2508-9793-0)^[38].

En mai 2020, Fei-Fei Li a rejoint le conseil d'administration de Twitter en tant que directrice indépendante^[39]. Suite au rachat de Twitter par Elon Musk le 27 octobre 2022, elle a été évincée du conseil (avec huit autres membres), Musk devenant l'unique administrateur de la société rebaptisée X^[40],[41].

Elle a aussi été élue membre de la National Academy of Engineering^[42], de la National Academy of Medicine en 2020^[43], et de l'American Academy of Arts and Sciences en 2021^[44]

Le 3 août 2023, elle a été nommée membre du Conseil consultatif scientifique des Nations unies (instance créé par le secrétaire général António Guterres, où elle siège aux côtés de sept scientifiques externes, des scientifiques en chef de diverses agences onusiennes, du recteur de l'Université des Nations unies et de l'envoyé du secrétaire général pour la technologie ; ce conseil fournit des prospectives indépendantes sur les tendances émergentes à l'intersection de la science, de la technologie, de l'éthique, de la gouvernance et du développement durable, pour renforcer l'intégration des connaissances scientifiques dans les processus décisionnels de l'ONU^[45].