Discussion technique avec Shay Strong, directrice des sciences des données et de l'apprentissage machine chez Eagleview

Nous vous présentons notre prochaine participante à Geek Out, Shay Strong, directrice de la science des données et de l'apprentissage machine chez Eagleview. Nous avons accueilli Shay au sein de l'équipe Eagleview suite à l'acquisition de notre entreprise spécialisée dans l'apprentissage automatique. OmniEarthShay s'est joint à Eagleview en avril 2017. Depuis, il a contribué à faire de l'entreprise un pionnier du développement de l'apprentissage automatique, en dirigeant des équipes spécialisées pour faire progresser nos capacités en IA dans les secteurs que nous desservons. Pour en savoir plus sur Shay, poursuivez votre lecture. Regardez la vidéo.

Qu’est-ce qui t’enthousiasme vraiment que tu travailles en ce moment?

Je suis vraiment enthousiaste pour notre projet national Base de données d’analyse immobilière. Nous appliquons la machine Apprentissage Nous utilisons l'IA appliquée aux images haute résolution d'Eagleview pour extraire des informations pertinentes de chaque pixel, plusieurs fois par an. Nous pouvons ainsi déterminer l'état de chaque maison (y a-t-il des dommages ? Quel est son état ? Y a-t-il une piscine ou un trampoline ?...). Nous déployons ce système à l'échelle nationale, voire mondiale. Nous pouvons commencer à identifier les changements au niveau de la propriété, ce qui ouvre la voie à de nombreuses analyses prédictives intéressantes. 

Quelle technologie actuelle vous rend vraiment geek en ce moment?

J’ai une relation amour-haine avec le développement d’applications iOS. J’ai créé quelques applications en utilisant l’iPhone comme capteur scientifique. Mon premier était un moniteur de qualité de l’air qui utilisait la caméra de l’iPhone + le filtre solaire + le Soleil pour évaluer la qualité de l’air. Récemment, je m’intéresse à la technologie de ML qui peut être déployée sur l’iPhone et qui utilise toutes les techniques de vision par ordinateur. Et puis il y a beaucoup à voir avec les capacités 3D de l’iPhone et le ML! Aussi, je suis assez intéressé à plonger dans la chaîne de blocs et à explorer d’autres utilisations de la chaîne de blocs. Donc, penser au-delà des cryptomonnaies et utiliser quelque chose de plus proche de l’imagerie.

À quoi ressemble l’avenir de l’apprentissage automatique et de l’IA?

L’IA ressemble de moins en moins à de la supervision et à plus de solutions et réponses improvisées (instantanées!). Avec les nouveaux matériels et technologies de calcul, il devient de plus en plus facile de déployer des modèles d’apprentissage automatique dans un format léger pouvant être installé sur des appareils mobiles, des drones, etc. — rendant peut-être moins nécessaire le besoin de vastes pipelines de traitement infonuagique. Du point de vue de la supervision, nous avons besoin de beaucoup de données actuellement pour entraîner les réseaux neuronaux à comprendre et à donner du sens à l’espace des problèmes pour des cas d’usage spécifiques. Cela peut être excellent pour les entreprises (comme la nôtre!) qui ont beaucoup de données (images) à traiter et à échantillonner : nous avons un verrouillage de l’information qui peut mener à des analyses de haute précision. Mais cela pourrait devenir de moins en moins significatif à mesure que les algorithmes évoluent vers une « auto-supervision » et peuvent faire plus avec moins d’informations au départ.

Quel est votre message aux jeunes filles qui souhaitent se lancer dans une carrière en STIM? 

LA SCIENCE, C’EST GÉNIAL!! J’ai pu aller dans tellement d’endroits incroyables et apprendre des choses incroyables, d’abord comme astronome, puis comme scientifique des engins spatiaux, et maintenant comme scientifique des données. J’ai voyagé dans des montagnes éloignées pour observer les régions de formation stellaire et la chimie planétaire. J’ai étudié les conditions atmosphériques avec d’énormes lasers sur le flanc des falaises à Hawaï, tout en observant la migration des baleines au large des côtes. J’ai participé (parfois en tant que seule femme) à des panels gouvernementaux classifiés avec des généraux et/ou amiraux de haut rang discutant de la conception et de l’utilité des engins spatiaux. La quantité d’informations, de voyages et de projets qui changent dynamiquement est très excitante et tellement créative. J’ai aimé tout ce que j’ai fait de différentes façons et j’ai trouvé ça tellement épanouissant.

Bonus

Star Wars ou Star Trek?

Star Wars, mais vraiment Battlestar Galactica ou Firefly, pour être honnête.

Qu’est-ce qu’il y a sur ta liste de lecture en ce moment?

Il y a un mélange de tout en ce moment. Beaucoup de récents films indépendants/internationaux a. la. Tase Sultana, Superorganism, Luisa Maita

Titulaire d'un doctorat en astronomie de l'Université du Texas à Austin, Shay a travaillé sur la modélisation du transfert radiatif des atmosphères des planètes géantes gazeuses de notre système solaire. Il a aussi travaillé au Laboratoire de physique appliquée de l'Université Johns Hopkins, où il a participé à des projets spatiaux civils et militaires, développant divers instruments et technologies infrarouges pour différents engins spatiaux. Shay s'est joint à OmniEarth (maintenant Eagleview) en 2014 et est depuis un acteur majeur dans le développement de l'apprentissage automatique.