Rencontrez Nataliya, un consultant en IA qui combine des antécédents académiques avec une expérience pratique de l’industrie. Principal Data Scientist ayant une expérience internationale et ancien conférencier en machine l’apprentissage, Nataliya a dirigé des initiatives d’IA dans les secteurs de la fabrication, de la vente au détail et des publics.
Dans cette interview, elle explique comment ses antécédents et son expérience du monde réel façonnent son approche des projets d’IA. Nous allons faire la lumière sur les opportunités et les responsabilités de l’IA et partager des pensées pratiques sur l’endroit où l’IA se dirige ensuite.
Nataliya, merci de vous joindre à nous. Pourriez-vous commencer par nous parler un peu de vos antécédents et de ce qui vous a initialement conduit dans l’IA?
Bien sûr! J’ai toujours apprécié les mathématiques et la résolution de problèmes. Quand j’étudiais les mathématiques et l’informatique, j’ai découvert l’apprentissage automatique et je l’ai trouvé fascinant – cela m’a permis de combiner la théorie avec une résolution pratique de problèmes dans toutes sortes d’industries. Après avoir travaillé sur quelques projets, j’ai réalisé que les approches basées sur les données pouvaient vraiment transformer les entreprises, j’ai donc décidé de me concentrer sur l’apprentissage automatique dans le monde universitaire et l’industrie.
Vous servez actuellement de consultant principal de l’IA. Qu’implique ce rôle au quotidien?
C’est un mélange de stratégie et de travail pratique. Tout d’abord, j’aide les organisations à déterminer où l’IA peut vraiment faire une différence, que ce soit l’optimisation des chaînes d’approvisionnement ou la personnalisation des expériences client. Ensuite, je dirige des projets de science des données – de conception de modèles, de mise en place des pipelines de données et de m’assurer que tout est testé soigneusement. Il ne s’agit pas seulement d’algorithmes de fantaisie; Il s’agit de résoudre de vrais problèmes et de s’assurer que les solutions durent.
En parlant de solutions techniques, quelles technologies les praticiens de l’IA s’appuient généralement, en particulier lors de la création de solutions pour les entreprises?
Les plates-formes cloud sont généralement un gros incontournable car ils s’occupent de nombreuses bases: courrier, calcul de la puissance, suivi des expériences, etc. Ils ont également une surveillance et un versioning intégrés, ce qui rend le suivi de la façon dont les modèles évoluent plus simples. Bien sûr, il y a des moments où les règles de confidentialité des données ou les besoins très spécialisés signifient que nous ne pouvons pas simplement compter sur le cloud, nous nous adaptons donc à ces cas.
Vous êtes également reconnu comme un innovateur de Google Cloud Champion. Comment cela est-il lié à votre approche des solutions d’IA basées sur le cloud?
La reconnaissance met en évidence une forte aptitude technique avec les produits Google Cloud et un engagement à partager les connaissances avec la communauté. C’est une merveilleuse validation de mon travail et une chance de rester en contact avec une communauté dynamique de professionnels du cloud. Cela me permet également de collaborer directement avec les équipes de Google, me gardant à la pointe des nouvelles fonctionnalités et des meilleures pratiques, bénéficiant finalement aux clients que je consulte.
L’IA générative a été un sujet assez brûlant. Pourquoi croyez-vous que c’est si transformateur?
Pour moi, l’IA génératrice se démarque en raison de son accessibilité et de son impact rapide – presque n’importe qui peut essayer un modèle de langue large et voir des résultats immédiats. Cette tangibilité rend la technologie puissante et précieuse. Au-delà de cela, nous avons considérablement élargi la gamme d’activités où une IA générative peut jouer un rôle. Il ne s’agit plus seulement de générer du texte; Il peut créer des images, écrire du code et plus encore. Le défi consiste à l’utiliser de manière responsable et à l’aligner avec les besoins du monde réel plutôt que le simple battage médiatique.
Vous avez mentionné votre expérience en tant que professeur d’apprentissage automatique à l’Université nationale de Kharkiv. Comment l’enseignement a-t-il façonne votre approche de l’IA dans l’industrie?
L’enseignement était incroyablement précieux. Cela m’a forcé à décomposer des concepts complexes en termes plus simples, ce qui aide vraiment à expliquer l’IA aux clients ou aux collègues qui n’ont pas de formation technique. Cela m’a également donné une appréciation plus forte pour la théorie fondamentale, qui, je pense, conduit à de meilleures solutions plus robustes à long terme.
Comment voyez-vous l’IA avoir un impact durable dans l’éducation?
Je suis vraiment enthousiasmé par le potentiel de l’IA pour personnaliser l’apprentissage et à prédire où les élèves pourraient avoir besoin d’une aide supplémentaire. Il peut aider à garder les apprenants engagés et sur la bonne voie. Dans le même temps, nous devons être prudents, en particulier avec les jeunes étudiants, pour s’assurer que les outils d’IA sont utilisés de manière responsable et ne deviennent pas de distractions. Équilibrer l’innovation et la responsabilité est essentiel.
D’après votre expérience, quels sont les défis importants du développement de l’IA et comment les résoudre?
Le premier défi consiste à éviter le «syndrome des objets brillants» – chaque nouvelle technique d’IA cool ne résout pas un vrai problème commercial. Vous devez rester concentré sur des objectifs clairs et des résultats mesurables. Un autre grand est de naviguer du côté juridique et éthique: s’assurer que les sorties sont exactes, justes et conformes. Et bien sûr, les données peuvent être un défi – en trouvant les bonnes données, en les nettoyant et en veillant à sa haute qualité. Pour les résoudre, je planifie attentivement les projets, implique un domaine et des experts juridiques et tester les modèles soigneusement avant de les déployer largement.
Enfin, avez-vous des conseils pour les aspirants professionnels de l’IA qui souhaitent suivre un chemin similaire à la vôtre?
Je suis un grand défenseur de la plongée profondément dans les détails techniques, mais l’IA est un champ si large maintenant qu’il n’y a pas de chemin unique. Procurez-vous de l’expérience pratique – c’est un bon moyen d’apprendre. Choisissez un domaine qui vous intéresse, qu’il s’agisse de vision par ordinateur ou de modèles de grands langues, et commencez à expérimenter des ensembles de données réels. Concentrez-vous sur ce qui vous excite, apprenez la théorie de base et construisez autant de petits projets pratiques que possible. N’ayez pas peur d’échouer plusieurs fois; C’est généralement lorsque vous apprenez le plus. Gardez également un œil sur de nouveaux cadres et techniques – les choses changent rapidement et rester adaptable est énorme.
Crédit d’image en vedette: Matt Botsford / Unsplash
