Fei-Fei Li

Fei-Fei Li, née en est une informaticienne et chercheuse américaine spécialiste de la vision artificielle. Elle est professeure d'informatique à l'université Stanford. Li est co-directrice du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, et co-directrice du Stanford Vision and Learning Lab.

Fei-Fei Li
Biographie
Naissance
Nationalité
Formation
Chengdu No.7 High School (en)
Parsippany High School (en)
Université de Princeton (baccalauréat) (-)
California Institute of Technology (-)
California Institute of Technology (Philosophiæ doctor) (-)
Activités
Autres informations
A travaillé pour
Chaire
Sequoia Capital Professorship (d)
Membre de
Dir. de thèse
Pietro Perona (en), Christof Koch
Site web
Distinctions

Elle dirige le Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) de 2013 à 2018. En 2017, elle co-fonde AI4ALL (Intelligence artificielle pour tous), pour augmenter la diversité et l'inclusion dans le domaine de l'IA.

Ses activités de recherche concernent l'apprentissage artificiel, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et les neurosciences cognitives. Elle est la principale instigatrice de la base d'images ImageNet.

Biographie

Études

Fei-Fei Li est née à Pékin en 1975 et grandi à Chengdu. Son père émigre aux États-Unis quand elle a 12 ans. Elle le rejoint avec sa mère à 16 ans à Parsippany-Troy Hills (New Jersey)[1]. 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[2].

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[3].

Carrière

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[4],[5]. 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[6].

Li est co-directrice du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, et Co-directrice du Stanford Vision and Learning Lab[7].

De janvier 2017 à l'automne 2018, elle rejoint Google Cloud en tant que vice-présidente et directrice scientifique de l'intelligence artificielle[8]. 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[9], y compris pour des produits comme AutoML (en)[10],[11]

Elle retourne à l'université Stanford continuer ses recherches à l'automne 2018[12].

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[13],[14],[15]. Elle dirige le Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) de 2013 à 2018[16]. 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[13],[17]. 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[18].

En 2020, Fei-Fei Li est élue membre de l'Académie nationale d'ingénierie des États-Unis[19]. En mai 2020, elle rejoint le directoire de Twitter en tant que membre indépendante[20].

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

Sujets de recherche

Ses activités de recherche concernent l'apprentissage artificiel, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et les neurosciences cognitives[21]. Elle est la principale instigatrice de la base d'images ImageNet qui permet de très importantes avancées en apprentissage profond[22].

Elle a publié plus de 180 articles de recherche dans des conférences ou journaux avec comité de lecture[23]. Ses travaux apparaissent dans des journaux d'informatique et de neurosciences, en particulier Nature[24], Proceedings of the National Academy of Sciences[25], Journal of Neuroscience[26], 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[27]. 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[28],[29],[30],[31],[32]

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 201[33]. Ses recherches en vision par ordinateur ont contribué significativement à un domaine désigné comme la compréhension des scènes naturelles[34]. Ses travaux sont reconnus dans ce domaine par l'association IAPR en 2016[35]. Elle donne une Conférence TED à Vancouver en 2015, qui depuis a été vue plus de deux millions de fois[35].

Plus récemment, Fei-Fei Li s'intéresse à l'application de l'intelligence artificielle dans la santé, en collaboration avec Arnold Milstein[36].

Récompenses et honneurs
Fei-Fei Li à Stanford en 2019 lors d'une table ronde sur l'intelligence artificielle et l'économie.
  • 1999 Paul and Daisy Soros Fellowship for New Americans[37]
  • 2006 Microsoft Research New Faculty Fellowship[38]
  • 2009 NSF CAREER Award[39]
  • 2010 Meilleur article, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)[40]
  • 2011 Fellow, Alfred P. Sloan Fellowship[41]
  • 2015 One of the Leading Global Thinkers of 2015, Foreign Policy[42]
  • 2016 IEEE PAMI Mark Everingham Prize [reference link][43]
  • 2016 J.K. Aggarwal Prize, International Association for Pattern Recognition (IAPR)[35]
  • 2016 One of the 40 “The great immigrants,” Carnegie Foundation[44],[45]
  • 2017 WITI@UC Athena Award for Academic Leadership, University of California[46]
  • 2017 One of Seven Women in Technology honorees, Elle Magazine[47]
  • 2018 Élue comme ACM Fellow pour ses contributions à bâtir une large base de connaissance pour l'apprentissage artificiel et la compréhension visuelle[48]
  • 2018 "America's Top 50 Women In Tech" by Forbes[49]
  • 2019 Technical Leadership Abie Award Winner, AnitaB.org[50]
  • 2019: IEEE PAMI prix Longuet-Higgins

Notes et références

(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de la page de Wikipédia en anglais intitulée « Fei-Fei Li » (voir la liste des auteurs).

  1. (en) Hempel, Jessi, « Fei-Fei Li's Quest To Make Ai Better For Humanity », Wired,‎ (lire en ligne, consulté le )
  2. https://cap.stanford.edu/profiles/viewCV?facultyId=15052&name=Fei-Fei_Li
  3. « Fei-Fei Li, 1999 »
  4. (en) « Fei-Fei Li's Profile | Stanford Profiles », sur profiles.stanford.edu (consulté le )
  5. (en) « Fei-Fei Li's Profile | Stanford Profiles », sur profiles.stanford.edu (consulté le )
  6. « Human-Centered AI » [archive du ], sur hai.stanford.edu (consulté le )
  7. (en) « Stanford Vision and Learning Lab (SVL) », sur svl.stanford.edu (consulté le )
  8. (en) « Google Hires Two Artificial Intelligence Experts To Lead Machine Learning Team », sur Fortune (consulté le )
  9. « Google Cloud Next '17 data, analytics and machine learning session video now online », sur Google Cloud Blog (consulté le )
  10. « Cloud AutoML: Making AI accessible to every business », sur Google Cloud Blog (consulté le )
  11. (en) « Empowering businesses and developers to do more with AI », sur Google, (consulté le )
  12. « Google Cloud AI: Andrew Moore joining Google Cloud; Fei-Fei Li becoming advisor », sur Google Cloud Blog (consulté le )
  13. (en-US) « Melinda Gates and Fei-Fei Li Want to Liberate AI from "Guys With Hoodies" », WIRED,‎ (lire en ligne, consulté le )
  14. (en) « Artificial intelligence has a racial bias problem. Google is funding summer camps to try to change that », sur USA TODAY (consulté le )
  15. (en-US) « AI4All, created by Google Cloud's Fei-Fei Li, is pairing tech workers and high school students on AI projects », sur VentureBeat, (consulté le )
  16. « Stanford Artificial Intelligence Laboratory - »
  17. (en) « AI4ALL - Official Website », sur ai-4-all.org (consulté le )
  18. « This Girls' Summer Camp Could Help Change the World of AI », sur www.wired.com, (consulté le )
  19. « Three Stanford faculty elected to the National Academy of Engineering | Department of Chemistry », sur chemistry.stanford.edu (consulté le )
  20. « Twitter adds former Google VP and A.I. guru Fei-Fei Li to board as it seeks to play catch up with Google and Facebook », sur cnbc.com (consulté le )
  21. « Fei-Fei Li Ph.D. - Professor, Stanford University »
  22. « The data that transformed AI research—and possibly the world »
  23. « Li Fei-Fei - Google Scholar Citations », sur scholar.google.com (consulté le )
  24. Marius V. Peelen, Li Fei-Fei et Sabine Kastner, « Neural mechanisms of rapid natural scene categorization in human visual cortex », Nature, vol. 460, no 7251,‎ , p. 94–97 (PMID 19506558, PMCID 2752739, DOI 10.1038/nature08103, lire en ligne)
  25. Li Fei-Fei, Rufin VanRullen, Christof Koch et Pietro Perona, « Rapid natural scene categorization in the near absence of attention », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 99, no 14,‎ , p. 9596–601 (PMID 12077298, PMCID 123186, DOI 10.1073/pnas.092277599, Bibcode 2002PNAS...99.9596L, lire en ligne)
  26. Garrett B Stanley, Li Fei-Fei et Yang Dan, « Reconstruction of natural scenes from ensemble responses in the lateral geniculate nucleus », Journal of Neuroscience, vol. 19, no 18,‎ , p. 8036–8042 (PMID 10479703, PMCID 6782475, DOI 10.1523/JNEUROSCI.19-18-08036.1999 , lire en ligne)
  27. « Stanford Computer Vision Lab : Publications », sur vision.stanford.edu
  28. John Markoff, « Seeking a Better Way to Find Web Images », The New York Times,‎ (lire en ligne)
  29. John Markoff, « Computer Eyesight Gets a Lot More Accurate », The New York Times,‎ (lire en ligne)
  30. « imagenet 2014 « Deep Learning », Deeplearning.net, (consulté le )
  31. Jia Deng, Wei Dong, Richard Socher, Li-Jia Li, Kai Li et Li Fei-Fei, « Imagenet: A large-scale hierarchical image database », CVPR,‎ (lire en ligne)
  32. « ImageNet », sur image-net.org
  33. (en) Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause et Sanjeev Satheesh « ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge », .
  34. (en-US) John Markoff, « Researchers Announce Advance in Image-Recognition Software », The New York Times,‎ (ISSN 0362-4331, lire en ligne, consulté le )
  35. « IAPR - IAPR Awards », sur www.iapr.org (consulté le )
  36. « Home | Stanford Partnership in AI-Assisted Care (PAC) », sur aicare.stanford.edu (consulté le )
  37. (en) « Meet the Fellows | Fei-Fei Li », sur www.pdsoros.org (consulté le )
  38. (en-US) « Microsoft Research Recognizes Computer Science's Most Promising Professors With New Faculty Fellowships », sur Stories, (consulté le )
  39. « NSF Award Search: Award#0845230 - CAREER: Telling the Story of a Visual World: Event Classification and Integrated Image Understanding », sur www.nsf.gov (consulté le )
  40. « CVPR 2010: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition », sur tab.computer.org (consulté le )
  41. « Past Fellows », sur sloan.org (consulté le )
  42. (en) « The Leading Global Thinkers of 2015 - Foreign Policy », sur 2015globalthinkers.foreignpolicy.com (consulté le )
  43. « Mark Everingham Prize • IEEE Computer Society » [archive du ], sur www.computer.org (consulté le )
  44. « The Great Immigrants »
  45. Octavio Blanco, « One immigrant's path from cleaning houses to Stanford professor », sur CNNMoney, (consulté le )
  46. (en-US) « Athena Awards cap Women in Tech symposium », sur CITRIS and the Banatao Institute, (consulté le )
  47. (en-US) Molly Langmuir, « ELLE's 2017 Women in Tech: Star Tech Voyagers », sur ELLE, (consulté le )
  48. 2018 ACM Fellows Honored for Pivotal Achievements that Underpin the Digital Age, Association for Computing Machinery, (lire en ligne)
  49. « Fei-Fei Li », Forbes,‎ (lire en ligne)
  50. (en-US) « Dr. Fei-Fei Li », sur AnitaB.org, (consulté le )

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