Le Dr Shay Strong, directeur de la science des données et de l’apprentissage automatique chez EagleView, est responsable du développement et de l’avancement des technologies d’apprentissage automatique d’EagleView. Ces produits aident les professionnels de divers secteurs à mieux comprendre les communautés qu’ils desservent.
Shay a été interviewé pour le numéro le plus récent de
Apogeo Spatial et a expliqué comment EagleView a évolué grâce à son utilisation de l’intelligence artificielle.
Depuis près de deux décennies, le produit principal d’EagleView est ses rapports de toit : des images haute résolution de propriétés individuelles avec des mesures très précises. « Essentiellement, pensez à une structure en fil de fer 3D d’une maison, avec tous les murs, le toit et tous ces éléments clés identifiés et précis », explique Strong. Une partie de son équipe est responsable de l’automatisation de ce processus grâce à l’IA. Elle développe également de nouvelles capacités d’analyse basée sur drones pour le programme OnSite d’EagleView, qui déploie des drones pour que les clients d’assurance collectent des centaines d’images à des adresses endommagées ou nécessitant une inspection. « Mon équipe est responsable du développement des modèles, de la mise en place de l’infrastructure cloud pour traiter les images qui reviennent, et de l’annotation des images individuelles. » De plus, l’équipe occulte toutes les informations personnelles identifiables, comme les visages et les plaques d’immatriculation.
Un autre grand effort de l’équipe de Strong est de déployer StormAI, qui se concentre sur la réponse rapide aux événements naturels catastrophiques, tels que les incendies, ouragans et inondations. « Nous avons développé des modèles capables d’absorber des images satellites et aériennes à plusieurs résolutions et de fournir des cartes spatiales rapides des endroits où différents degrés de dommages ont été survenus », dit-elle. De plus, les pétaoctets d’images d’EagleView collectés souvent plusieurs fois par année à une résolution inférieure à 3 pouces lui permettent de catégoriser chaque attribut sur des propriétés individuelles. « Notre IA peut déterminer les piscines, les panneaux solaires, l’état du toit et les caractéristiques architecturales. Nous développons une base de données nationale avec des séries chronologiques sur les propriétés individuelles. »
Lisez-en plus sur l’utilisation de l’apprentissage automatique par Shay et EagleView dans la réponse aux tempêtes sur Apogeo Spatial.