Fei-Fei Li, la « marraine de l’IA » qui fait entrer World Labs chez AMD

Fei-Fei Li

Photo: ITU Pictures / CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Naissance	3 juillet 1976 Beijing, China
Profession	Informaticienne et entrepreneuse de l'intelligence artificielle
Récompenses	Prix J. K. Aggarwal · Prix Queen Elizabeth pour l'ingénierie · Fellow de l'ACM

Pendant la majeure partie de sa carrière, Fei-Fei Li a mis en garde contre une intelligence artificielle qui se concentrait entre les mains des quelques entreprises assez riches pour posséder les ordinateurs nécessaires à son fonctionnement. Elle a milité pendant des années pour un accès public à la puissance de calcul, afin que les universités puissent suivre le rythme. Aujourd’hui, la start-up qu’elle a fondée pour donner vie à sa nouvelle idée est sur le point de disparaître au sein de l’un des plus grands fabricants de puces au monde. AMD a accepté de racheter World Labs dans le cadre d’une transaction entièrement en actions, valorisée à environ huit milliards de dollars, et Li rejoindra l’entreprise comme scientifique en chef. La chercheuse qui a appris aux machines à voir parie que la prochaine étape exige le soutien d’une feuille de route dans le domaine des puces.

Son parcours l’a menée à défendre cette idée depuis un point de départ inattendu. Née à Pékin, Li a grandi à Chengdu, dans le Sichuan, et était adolescente lorsque, avec sa mère, elle a rejoint son père à Parsippany, dans le New Jersey. Pendant ses études secondaires, elle travaillait le week-end dans le pressing familial, et continuait de rentrer chez elle pour s’en occuper tout en étudiant la physique à Princeton, avec des heures de plonge en parallèle. Cette double vie, entre fille de commerçants et étudiante en physique, est devenue la trame de ses mémoires, The Worlds I See.

Après avoir obtenu son diplôme en 1999, elle a rejoint le California Institute of Technology pour préparer un doctorat en génie électrique, qu’elle a achevé en 2005 sous la direction de Pietro Perona et Christof Koch. Sa thèse portait sur la façon dont les gens appréhendent une scène en un coup d’œil. Elle l’a ainsi conduite au problème qui allait définir ses travaux : les machines ne savaient pas reconnaître les objets parce que personne ne leur avait montré suffisamment d’images du monde.

La réponse s’appelait ImageNet. En 2007, alors qu’elle était jeune professeure adjointe à Princeton, Li a commencé à constituer une base d’images bien plus vaste que ce que la plupart de ses collègues jugeaient raisonnable. Elle s’appuyait sur l’estimation du psychologue Irving Biederman, selon laquelle les humains reconnaissent environ 30 000 catégories d’objets. Avec l’aide de travailleurs recrutés par l’intermédiaire d’Amazon Mechanical Turk, son équipe a étiqueté plus de 14 millions d’images réparties en quelque 22 000 catégories. À partir de 2010, un concours annuel ImageNet a fourni aux chercheurs une épreuve commune ; en 2012, un réseau neuronal conçu par l’équipe de Geoffrey Hinton a surpassé tous ses concurrents. L’essor du deep learning a commencé là, sur les données que Li avait réunies.

Elle a rejoint Stanford en 2009, dirigé son laboratoire d’intelligence artificielle de 2013 à 2018 et créé CS231n, un cours sur le deep learning appliqué à la vision par ordinateur. Mis en ligne, ses cours ont formé toute une génération d’ingénieurs. En 2017, elle a cofondé AI4ALL, une organisation à but non lucratif qui propose des programmes d’été pour encourager les filles et les étudiants sous-représentés à se lancer dans ce domaine. La même année, elle a pris un congé sabbatique pour devenir scientifique en chef de l’intelligence artificielle et du machine learning chez Google Cloud, où son équipe a créé des outils comme AutoML.

Les années Google ont laissé l’épisode le plus délicat de son parcours public. En 2018, des courriels internes ayant fuité ont révélé que Li soutenait la participation de Google Cloud au projet Maven, un contrat du ministère de la Défense visant à analyser des images de drones, tout en conseillant à ses collègues d’éviter toute mention de sa composante d’intelligence artificielle, un sujet particulièrement sensible en raison des applications militaires de l’IA. Après des protestations d’employés, Google a annoncé qu’il ne renouvellerait pas le contrat, et Li a déclaré au New York Times que travailler sur un projet visant à militariser l’IA allait profondément à l’encontre de ses principes. ImageNet a également dû faire face à ses propres dérives. En 2019, après que l’artiste Trevor Paglen et la chercheuse Kate Crawford ont créé ImageNet Roulette et mis au jour les étiquettes offensantes associées aux catégories de personnes, l’équipe d’ImageNet a annoncé qu’elle retirerait quelque 600 000 images de personnes. La base de données qui avait appris aux machines à voir leur avait aussi enseigné certaines des pires façons dont les humains se regardent les uns les autres.

De retour à Stanford, elle a cofondé en 2019 l’Institute for Human-Centered Artificial Intelligence avec John Etchemendy et est devenue la figure la plus connue à défendre la création d’un cloud national de recherche : une réserve publique de puissance de calcul qui permettrait aux laboratoires universitaires de rivaliser avec l’industrie. Elle a siégé au groupe de travail fédéral chargé d’en élaborer le plan. Sa position sur la réglementation est moins simple que ne le laisse entendre ce mot d’ordre. En août 2024, elle a écrit dans Fortune que le projet de loi californien SB 1047, qui rendait les développeurs responsables des utilisations catastrophiques de leurs modèles, entraverait les travaux en open source et paralyserait la recherche universitaire. Un mois plus tard, World Labs est sortie du mode furtif avec 230 millions de dollars levés auprès d’investisseurs menés par Andreessen Horowitz, l’un des fonds de capital-risque qui s’étaient opposés au projet de loi. Après son veto, elle a codirigé le groupe d’experts de l’État, dont le rapport final, publié en juin 2025, réclamait davantage de transparence de la part des laboratoires développant les modèles les plus avancés, des évaluations indépendantes et une protection des lanceurs d’alerte.

Fondée en 2024 par Li, Justin Johnson, Christoph Lassner et Ben Mildenhall, World Labs s’est donné pour mission de développer ce que Li appelle l’intelligence spatiale : des modèles capables de comprendre l’espace en trois dimensions suffisamment bien pour le générer, raisonner à son sujet et, à terme, agir dans cet espace. Selon elle, l’intelligence générale doit s’ancrer dans la physique et permettre de raisonner sur bien davantage que du texte. Premier produit de l’entreprise, Marble a été commercialisé auprès du grand public en novembre 2025. À partir d’une consigne, d’une photo ou d’une vidéo, il génère un monde 3D modifiable, destiné au divertissement comme à l’entraînement de robots en simulation. Début 2026, l’entreprise a levé un milliard de dollars supplémentaire auprès d’investisseurs parmi lesquels AMD, Nvidia et Autodesk, qui a apporté 200 millions de dollars.

AMD a annoncé le rachat le 28 septembre 2026. L’opération valorise World Labs à environ 8,2 milliards de dollars et, une fois celle-ci finalisée, Li deviendra vice-présidente exécutive et scientifique en chef. Elle rendra compte à Lisa Su, présidente du conseil d’administration et directrice générale d’AMD. « Maintenant que nous avons des preuves tangibles de ce qui est possible, nous voulons tout faire pour accélérer l’avenir », a écrit Li lors de l’annonce de l’accord, en ajoutant que cela supposait de se rapprocher du matériel informatique. Selon le Bloomberg Billionaires Index, sa fortune atteindra au moins 1,6 milliard de dollars lorsque la vente sera finalisée.

Li est mariée à Silvio Savarese, informaticien à Stanford, et ils ont un fils et une fille. Le magazine Time l’a incluse parmi les architectes de l’IA dans son numéro 2025 consacré à la personnalité de l’année. La même année, elle a partagé le Queen Elizabeth Prize for Engineering avec six autres pionniers du secteur, dont Geoffrey Hinton et Yann LeCun. Elle a expliqué qu’elle ne se qualifierait pas de marraine de l’IA, même si elle accepte cette appellation comme une façon de reconnaître le travail des femmes dans le domaine.

Les autorités de régulation doivent encore approuver la vente, qu’AMD espère finaliser avant la fin de 2026. Ensuite, Li devra répondre aux impératifs d’une feuille de route produit chez un fabricant de puces plutôt qu’au calendrier d’une université. Le défi de cette seconde étape de sa carrière est concret : les modèles spatiaux développés par World Labs au sein d’AMD alimenteront-ils l’écosystème ouvert de l’IA promis par Lisa Su lors de l’annonce de l’accord, ou deviendront-ils simplement une raison de plus d’acheter du matériel AMD ?

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