Avant que Fei-Fei Li ne contribue au lancement de l’ère moderne de l’intelligence artificielle, elle dirigeait une entreprise de nettoyage à sec dans la banlieue du New Jersey.
Lee a immigré aux États-Unis à l’âge de 15 ans et est arrivé à Parsippany, dans le New Jersey, avec ses parents sans anglais ni beaucoup d’argent. Pour joindre les deux bouts, leurs parents travaillaient comme caissiers et Lee travaillait dans un restaurant chinois. Lorsque la santé de sa mère s’est détériorée peu de temps après l’inscription de Lee à l’Université de Princeton, la famille a dû trouver un moyen de « gagner de l’argent pour survivre », a-t-elle déclaré à Bloomberg. Alors ils ont ouvert un atelier de nettoyage.
Alors qu’il se promenait sur le campus bien entretenu de l’Université de Princeton, Lee a plaisanté en disant qu’il était le « PDG » du magasin de ses parents. Elle était la seule à parler anglais, elle équilibre donc « toutes les tâches » comme répondre au téléphone, administrer des tests, parler aux clients et traiter les réclamations liées à des problèmes physiques. Le travail ne s’est pas terminé lorsqu’elle est allée à Caltech pour commencer son programme de doctorat. Elle a continué à diriger une entreprise de nettoyage à sec à distance jusqu’à la moitié de ses études supérieures, a-t-elle déclaré à Bloomberg.
Elle dit que l’expérience lui a appris la résilience. C’est une qualité qu’elle considère désormais comme essentielle tant dans la science que dans la vie.
« La science est un voyage non linéaire », a-t-elle déclaré à Bloomberg. « Personne n’a toutes les solutions. Il faut relever des défis comme celui-ci pour trouver les réponses. »
À Princeton, Lee était attiré par la physique et son audace, l’idée que l’on pouvait poser les plus grandes questions possibles sur l’univers. Finalement, sa propre « question audacieuse » s’est transformée, selon ses propres termes : « Qu’est-ce que l’intelligence ? Comment ça se passe ? Et les machines peuvent-elles l’apprendre ? Cette curiosité l’a conduite à Caltech. Une prise de conscience, presque par accident, a transformé tout le domaine de l’IA.
À l’époque, la recherche en vision par ordinateur était confrontée à des défis. L’algorithme ne fonctionnait pas et personne ne savait pourquoi. Lee a commencé à regarder en dehors de l’informatique, vers la psychologie, la linguistique et la façon dont les humains organisent le monde, et a remarqué quelque chose d’évident que le domaine avait négligé. Autrement dit, les humains apprennent d’une grande quantité d’expériences. L’ordinateur essayait d’apprendre à partir d’un ensemble de données contenant seulement quelques centaines d’images.
« Les ensembles de données scientifiques avec lesquels nous travaillions étaient petits », a-t-elle déclaré à Bloomberg.
Lee n’essayait pas de révolutionner le domaine, il suivait simplement une intuition que tout le monde pensait fausse.
Selon Ars Technica, après avoir suggéré de créer un ensemble de données d’images incroyablement volumineux en 2007, son mentor l’a prévenue : « Je pense que vous allez trop loin dans cette idée. » À l’époque, la plupart des chercheurs pensaient que le véritable goulot d’étranglement résidait dans les algorithmes et non dans les données.
« Avant ImageNet, les gens ne croyaient pas aux données », a déclaré plus tard Lee. « Tout le monde travaillait sur un paradigme complètement différent en matière d’IA en utilisant très peu de données. »
Elle a donc commencé à créer quelque chose qui n’existait pas, entraînant avec elle un étudiant diplômé impatient. Le résultat est ImageNet, 15 millions d’images étiquetées dans 22 000 catégories organisées à l’aide des informations issues de la cognition humaine.
Elle ne s’est pas arrêtée là. En 2010, elle a transformé ImageNet en concours annuel, obligeant les chercheurs à tester leurs algorithmes sur le même grand ensemble de données.
Ce fut le tournant.
En 2012, un réseau neuronal formé sur ImageNet appelé AlexNet a soudainement rejeté tous les résultats précédents. C’est à ce moment-là que le domaine a réalisé que l’apprentissage profond fonctionnait réellement, et le « parrain de l’IA » Jeffrey Hinton a ensuite développé et démontré les réseaux de neurones, le pouvoir fondamental des modèles de langage à grande échelle.
Ce projet était quelque chose qu’elle considérait comme une prochaine étape naturelle dans ses recherches à l’époque, et c’est pourquoi elle est maintenant connue comme la « marraine de l’IA ».
Près de deux décennies plus tard, Lee est professeur à l’Université de Stanford et co-fondateur et PDG de World Labs, selon le Financial Times. Elle a construit World Labs, une startup qu’elle a aidée à faire monter elle-même jusqu’à une valorisation d’un peu plus d’un milliard de dollars en un peu plus de quatre mois.
Lee’s Unicorn tente de cartographier ce qu’elle appelle « l’intelligence spatiale », ou la capacité de l’IA à comprendre et à interagir visuellement avec le monde physique, un peu comme le font les humains, plutôt que par le seul langage. Plus tôt ce mois-ci, World Labs a lancé son premier produit commercial, Marble, qui permet aux utilisateurs de créer leurs propres mondes 3D téléchargeables via des invites.
Elle conseille également les dirigeants mondiaux sur la manière d’orienter la technologie de manière éthique. En 2023, elle rejoint le Comité consultatif des Nations Unies sur le progrès scientifique. Selon sa biographie, elle s’est adressée à plusieurs dirigeants mondiaux de premier plan, dont le Congrès et le président Biden en 2023. Elle a été dégoûtée par le surnom qui lui a été donné, mais l’a finalement accepté.
« Tout au long de l’histoire de la science et de la technologie, de nombreux hommes ont été appelés pères fondateurs et parrains », a-t-elle déclaré lors de la conférence 2024 des femmes les plus influentes du magazine Fortune. « Si les femmes rejettent si facilement ce titre, où est notre voix ?
