Fei-Fei Li pousse l’IA au-delà des chatbots vers le monde réel

Fei-Fei Li, chercheuse à Stanford surnommée la « marraine de l’IA », veut faire sortir l’intelligence artificielle de la seule logique des chatbots. À travers World Labs, sa start-up fondée en 2024, elle mise sur des modèles capables de comprendre l’espace en 3D et la physique. L’enjeu est clair : sans perception du monde réel, une IA reste utile pour le texte, mais limitée pour les usages robotiques et industriels.

D’ImageNet aux grands modèles du monde

Le parcours de Fei-Fei Li explique ce virage. Née en 1976 à Pékin, arrivée adolescente aux États-Unis, elle a étudié à Princeton puis au Caltech avant de rejoindre Stanford, où elle a dirigé le laboratoire d’intelligence artificielle SAIL de 2013 à 2018. Son apport le plus connu reste ImageNet, base d’images annotées devenue une référence de la vision par ordinateur, parce qu’elle a résolu un problème très concret : l’IA manquait de données, pas seulement d’algorithmes.

Cette intuition reste au cœur de sa réflexion. Alors que les grands modèles de langage excellent à produire des phrases, elle estime qu’ils ne « voient » pas vraiment. Selon elle, ils restent des « orfèvres du mot dans l’obscurité » tant qu’ils ne comprennent pas l’espace, les objets et leurs interactions. Une formule un peu piquante, mais l’idée est sérieuse : sans représentation du monde, un modèle peut bien parler de tout, il ne sait pas forcément agir.

World Labs mise sur la perception en 3D

Avec World Labs, Fei-Fei Li travaille sur les Large World Models, ou LWM, c’est-à-dire des modèles d’IA conçus pour intégrer la géométrie, la position et les lois physiques de base. Ce changement de cap compte pour la prochaine vague d’IA dite incarnée, ou physical AI : des systèmes embarqués dans des robots ou des avatars capables de se repérer dans un environnement et d’y interagir sans tout confondre au premier obstacle.

La logique n’est pas abstraite. Dans les entrepôts, la logistique, la robotique de service ou les machines autonomes, il ne suffit pas de générer une réponse cohérente. Il faut comprendre où se trouve un objet, comment il bouge, ce qui bloque un trajet et ce qui peut être saisi sans erreur. Dans ce contexte, la 3D devient une brique de base, pas un gadget de laboratoire.

Pourquoi cette bascule compte maintenant

Le timing n’est pas anodin. En 2025, Fei-Fei Li a reçu le Queen Elizabeth Prize for Engineering aux côtés de Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, signe que les trajectoires fondatrices de l’IA se déplacent elles aussi vers de nouveaux usages. De son côté, elle continue d’enseigner à Stanford tout en menant ses travaux entrepreneuriaux. La suite dira si les grands modèles du monde rejoignent les chatbots dans les produits, ou s’ils restent surtout une promesse de chercheurs.

Au fond, son message est simple : l’IA ne doit pas seulement savoir répondre, elle doit aussi savoir situer. Le passage du texte à l’espace pourrait bien être le prochain vrai saut de cette industrie.