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Fei-Fei Li : la femme qui a appris aux machines à voir

Fei-Fei Li : la femme qui a appris aux machines à voir

Comment apprend-on à une machine à reconnaître un chat, une voiture ou un visage humain ? Longtemps, cette question a semblé insoluble. C’est une chercheuse d’origine chinoise, Fei-Fei Li, qui a fourni une réponse décisive en construisant ce qui allait devenir le carburant du deep learning : une base de données d’images d’une ampleur inédite.

Présentation de Fei-Fei Li

Née en 1976 en Chine, Fei-Fei Li immigre aux États-Unis à l’adolescence. Elle se passionne pour la physique avant de se tourner vers l’intelligence artificielle, domaine dans lequel elle réalise son doctorat au California Institute of Technology.

Image de Fei-Fei Li : la femme qui a appris aux machines à voir, générée par l’IA

Professeure à l’Université Stanford, elle prend la direction du Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL). C’est l’un des centres de recherche les plus influents du monde dans ce domaine.

ImageNet : l’album photo qui a changé l’IA

En 2009, Fei-Fei Li lance ImageNet, un projet ambitieux : constituer la plus grande base de données d’images étiquetées du monde. Avec son équipe, elle rassemble plus de 14 millions d’images classées en 22 000 catégories différentes.

Ce projet change tout. Pour la première fois, les chercheurs disposent de suffisamment de données pour entraîner des réseaux de neurones profonds à reconnaître des objets avec une précision remarquable. C’est en s’appuyant sur ImageNet qu’AlexNet, en 2012, réalise sa percée historique.

Google Cloud et engagement pour la diversité

Entre 2017 et 2018, Fei-Fei Li rejoint Google en tant que directrice scientifique du Cloud IA. Elle y défend une vision humaine de l’intelligence artificielle, centrée sur ses applications médicales et sociales.

Fei-Fei Li cofonde également AI4ALL, une organisation dédiée à promouvoir la diversité et l’inclusion dans le domaine de l’IA. Elle est convaincue que la technologie ne peut être juste que si elle est construite par des équipes qui reflètent la diversité du monde.

Ce que Fei-Fei Li a apporté à l’informatique

Sans ImageNet, le boom du deep learning en vision par ordinateur n’aurait pas été possible. Les systèmes de reconnaissance faciale, les voitures autonomes, les outils de diagnostic médical par image. Ils lui doivent tous une part essentielle de leur existence.

En conclusion

Fei-Fei Li a donné aux machines la capacité de voir, tout en rappelant que la technologie doit rester au service des humains, et de tous les humains.

Nour Khenissi