Femme entrepreneure d'origine chinoise, professeure titulaire à Stanford à 33 ans, fonde une licorne d'un milliard de dollars en 3 mois, ancienne conseillère de la Maison Blanche

Li Feifei a fondé la société World Labs, dont la valorisation a dépassé le milliard de dollars.

Dans le dernier tour de financement, World Labs a levé environ 100 millions de dollars, valorisant l'entreprise à plus d'un milliard de dollars.

World Labs est rapidement devenu le centre d'attention de l'industrie. Li n'a pas répondu aux demandes de commentaires des médias, et Andreessen Horowitz et Radical Ventures ont tous deux refusé de commenter.

Concernant l'orientation de développement de la startup, les médias étrangers ont cité un capital-risqueur qui l'a décrite concrètement : ### World Labs développe un modèle capable de comprendre le monde physique tridimensionnel, comprenant essentiellement les propriétés physiques, les positions spatiales et les fonctions des objets. En termes simples, il s'agit de "l'intelligence spatiale" proposée par Li. Elle estime que "l'intelligence spatiale" est une pièce clé du puzzle de l'IA.

Valorisation dépassant 1 milliard de dollars, World Labs se concentre sur "l'intelligence spatiale"

Selon les rapports, World Labs a été fondée en avril de cette année pendant le congé sabbatique de Li de l'Université Stanford. Li a été assez discrète sur cette entreprise ; sa page LinkedIn montre toujours son dernier statut comme "débutante". Malgré l'approche modeste de la fondatrice, l'entreprise a gagné en notoriété pour avoir atteint une valorisation de plus d'un milliard de dollars en seulement trois mois.

Les médias étrangers ont cité des sources en mai disant que l'orientation de World Labs est liée à "l'intelligence spatiale" précédemment proposée par Li, faisant référence à la construction de modèles du monde qui permettent aux ordinateurs de percevoir et d'agir dans un monde tridimensionnel.

Li a expliqué sur X (anciennement Twitter) que "l'intelligence spatiale" est une pièce clé du puzzle de l'IA. Citant son discours TED en avril de cette année, elle a déclaré : ### "La vision devient perspicacité ; la perspicacité devient compréhension ; la compréhension conduit à l'action. Tout cela produit l'intelligence."

Dans son discours TED, Li a utilisé une image "d'un chat tendant sa patte pour pousser une tasse de lait de la table" pour illustrer ce qu'est l'intelligence spatiale. Elle a expliqué qu'en voyant cette image, le cerveau humain commence à analyser la forme du verre, sa position dans l'espace et sa relation avec les objets environnants, générant une "envie d'agir". Cette envie est l'instinct des êtres spatialement intelligents, reliant perception et action.

Li a déclaré que son équipe forme également des ordinateurs et des robots à agir dans le monde tridimensionnel dans les laboratoires de l'Université Stanford. Elle a montré des vidéos de démonstration de bras mécaniques effectuant diverses tâches basées sur des commandes verbales, y compris ### ouvrir des tiroirs, débrancher des téléphones complètement chargés et faire des sandwichs avec du pain et d'autres matériaux.

"Le cycle vertueux de 'voir' et 'faire' accélère l'apprentissage des robots, ce qui est un élément clé de tout système intelligent incarné qui doit comprendre et interagir avec le monde tridimensionnel. À mesure que l'intelligence spatiale s'accélère, une nouvelle ère se déploie sous nos yeux dans ce cycle vertueux", a déclaré Li.

La vision de Li pour l'intelligence spatiale est de former une machine capable de comprendre le monde physique complexe et les interrelations des objets en son sein.

Fei-Fei Li : La perception reste un défi pour les systèmes d'IA

La désignation de Li comme "marraine de l'IA" est inséparable de son expérience légendaire : ### Elle est devenue professeure titulaire au département d'informatique de Stanford à 33 ans, membre de l'Académie nationale d'ingénierie à 44 ans, et occupe actuellement le poste de co-directrice de l'Institut d'IA centrée sur l'humain (HAI) de Stanford.

La base de données à grande échelle ImageNet, une réalisation de référence dans le domaine de la vision par ordinateur, a également été dirigée par Li. Cette réalisation a jeté les bases de la création de la première génération de technologie de vision par ordinateur capable d'identifier de manière fiable les objets. De plus, Li a eu une grande influence dans l'éducation, avec de nombreuses figures influentes dans le domaine de l'IA, telles que l'informaticien Andrej Karpathy, qui a travaillé chez OpenAI et Tesla, et Jim Fan, actuellement chercheur principal chez NVIDIA, ayant étudié sous sa direction.

Née à Pékin en 1976 et élevée à Chengdu, dans le Sichuan, Li a immigré aux États-Unis à 16 ans. Elle est ensuite devenue une scientifique de l'IA mondialement reconnue à l'Université Stanford, a dirigé l'activité IA de Google Cloud, a rejoint le conseil d'administration de Twitter et a conseillé les décideurs politiques de la Maison Blanche. Actuellement, Li occupe toujours le poste de co-directrice et professeure du laboratoire d'IA de l'Université Stanford. Son profil personnel liste ses intérêts de recherche, notamment "l'intelligence artificielle inspirée cognitivement", la vision par ordinateur et l'apprentissage robotique.

Notamment, dans son dernier article co-écrit avec le logicien et philosophe de Stanford John Etchemendy, Li a mentionné que les grands modèles manquent d'incarnation et ne peuvent donc pas générer d'expériences subjectives résultant d'états physiologiques : ### "Nous n'avons pas encore atteint l'IA perceptuelle, et les modèles de langage plus grands ne peuvent pas nous aider à atteindre cet objectif. Si nous voulons atteindre la perception dans les systèmes d'IA, nous devons mieux comprendre comment la perception est réellement générée dans les systèmes biologiques."

De plus, selon les médias étrangers, Li a rappelé que 2007 était "un tournant dans l'industrie de l'intelligence d'affaires", et le rôle des données a depuis considérablement changé. "La vraie question maintenant est de savoir comment développer et déployer judicieusement cette technologie, à la fois en classe et dans l'industrie."