איזבל גויון נולדה ב-15 באוגוסט 1961 בפריז, וכיום מחזיקה באזרחות צרפתית, שווייצרית ואמריקאית. סיימה תואר-שני ב-ESPCI פריז ב-1985, והשלימה דוקטורט באוניברסיטת פייר-ומארי-קירי (פריז) ב-1988 בהנחיית ג'רארד דרייפוס, בנושא ארכיטקטורות של רשתות-נוירונים.
בין 1989 ל-1996 עבדה במעבדות בל (Bell Labs) בניו-ג'רזי, תחילה כחוקרת-בתר-דוקטורט ולבסוף כמנהלת-קבוצת-מחקר, שם שיתפה פעולה עם יאן לה-קון ולדימיר ואפניק על זיהוי-כתב-יד וזיהוי-דפוסים. ב-1992, יחד עם ברנהרד בוזר ולדימיר ואפניק, פיתחה גויון את האלגוריתם שהיווה את הבסיס למכונת-הווקטורים-התומכים (Support Vector Machine, SVM) — אחת משיטות-הלמידה-הפיקוחית המשפיעות ביותר בעשורים שקדמו ללמידה-העמוקה.
ב-1996 עברה לייעוץ עצמאי בתחום למידת-המכונה דרך חברת Clopinet שהקימה בברקלי, קליפורניה. ב-2003 פרסמה עם אנדרה אליסף את המאמר "מבוא לבחירת-משתנים-ומאפיינים" בכתב-העת Journal of Machine Learning Research — מאמר-יסוד בתחום בחירת-המאפיינים (feature selection), הנחוץ כשמתמודדים עם מערכי-נתונים בעלי אלפי משתנים, כמו ביטויי-גנים או טקסטים. ב-2011 ייסדה את ChaLearn, ארגון-ללא-מטרות-רווח המארגן אתגרי-למידת-מכונה פתוחים בתחומים כמו ראייה-ממוחשבת, נוירומדע ואוטומציה של למידת-מכונה (AutoML).
גויון פעילה גם בהנהגת קהילת-המחקר: שימשה יו"ר-התוכנית של כנס NeurIPS ב-2016 ויו"ר-כללי שלו ב-2017 — אחד מכנסי-למידת-המכונה המובילים בעולם. מאז אוקטובר 2022 היא מדעניות-מחקר (Director of Research) ב-Google DeepMind, ומחזיקה גם בפרופסורה באוניברסיטת פריז-סאקלה מאז 2016. ב-2020 זכתה בפרס BBVA Foundation Frontiers of Knowledge.