Les femmes dans l'IA : Catherine Breslin aide les entreprises à développer des stratégies d'IA

Pour donner aux femmes universitaires et autres spécialisées dans l'IA la reconnaissance bien méritée - et tardive -, TechCrunch publie une série d'entretiens axés sur des femmes remarquables ayant contribué à la révolution de l'IA. Nous publierons ces articles tout au long de l'année, alors que le boom de l'IA se poursuit, mettant en lumière un travail clé qui passe souvent inaperçu. Lisez plus de profils ici.

Catherine Breslin est la fondatrice et la directrice de Kingfisher Labs, où elle aide les entreprises à développer des stratégies d'IA. Elle a passé plus de deux décennies en tant que scientifique en IA et a travaillé pour l'Université de Cambridge, Toshiba Research, et même Amazon Alexa. Elle a été précédemment conseillère du fonds de capital-risque Deeptech Labs et était directrice de l'architecture des solutions chez Cobalt Speech & Language.

Elle a fréquenté l'Université d'Oxford pour ses études de premier cycle avant d'obtenir son master et son doctorat à l'Université de Cambridge.

Brièvement, comment avez-vous commencé dans le domaine de l'IA ? Qu'est-ce qui vous a attiré dans ce domaine ?

J'ai toujours aimé les mathématiques et la physique à l'école et j'ai choisi d'étudier l'ingénierie à l'université. C'est là que j'ai appris pour la première fois à propos de l'IA, même si ce n'était pas encore appelé ainsi à l'époque. J'ai été intriguée par l'idée d'utiliser des ordinateurs pour effectuer le traitement de la parole et du langage que nous, les humains, trouvons facile. À partir de là, j'ai fini par faire un doctorat en technologie vocale et travailler en tant que chercheuse. Nous sommes à un moment où l'IA a fait d'énormes progrès récemment, et je pense qu'il y a une énorme opportunité de construire une technologie qui améliore la vie des gens.

Quel travail êtes-vous le plus fier dans le domaine de l'IA ?

En 2020, au début de la pandémie, j'ai fondé ma propre société de conseil avec pour mission d'apporter une expertise et un leadership en IA concrets aux organisations. Je suis fière du travail que j'ai accompli avec mes clients sur différents projets intéressants et aussi d'avoir pu le faire de manière vraiment flexible autour de ma famille.

Comment naviguez-vous dans les défis de l'industrie technologique dominée par les hommes et, par extension, l'industrie de l'IA dominée par les hommes ?

Il est difficile de mesurer exactement, mais environ 20% des professionnels de l'IA sont des femmes. Ma perception est également que le pourcentage diminue à mesure que l'on atteint des postes plus élevés. Pour moi, l'une des meilleures façons de naviguer dans ce domaine est de construire un réseau de soutien. Bien sûr, le soutien peut venir de personnes de n'importe quel genre. Parfois, cependant, il est rassurant de parler à des femmes qui sont confrontées à des situations similaires ou qui ont rencontré les mêmes problèmes, et il est formidable de ne pas se sentir seul.

L'autre chose pour moi est de réfléchir attentivement à l'endroit où je dépense mon énergie. Je crois que nous ne verrons un changement durable que lorsque plus de femmes accéderont à des postes de direction et de leadership, et cela n'arrivera pas si les femmes dépensent toute leur énergie à réparer le système plutôt qu'à faire avancer leur carrière. Il y a un équilibre pragmatique à trouver entre la promotion du changement et la concentration sur mon propre travail quotidien.

Quels conseils donneriez-vous aux femmes qui souhaitent entrer dans le domaine de l'IA ?

L'IA est un domaine vaste et passionnant avec beaucoup d'activité. Il y a aussi énormément de bruit avec ce qui peut sembler être un flot constant d'articles, de produits et de modèles publiés. Il est impossible de tout suivre. De plus, tous les articles ou résultats de recherche ne seront pas forcément significatifs à long terme, peu importe à quel point le communiqué de presse est accrocheur. Mon conseil est de trouver un créneau qui vous intéresse vraiment pour progresser, d'apprendre tout ce que vous pouvez sur ce créneau et de vous attaquer aux problèmes que vous êtes motivé à résoudre. Cela vous donnera la base solide dont vous avez besoin.

Quels sont certains des problèmes les plus pressants auxquels l'IA est confrontée en évolution ?

Les progrès réalisés au cours des 15 dernières années ont été rapides, et nous avons vu l'IA sortir du laboratoire pour être intégrée dans les produits sans vraiment avoir pris le recul nécessaire pour évaluer la situation et anticiper les conséquences. Un exemple qui me vient à l'esprit est à quel point une grande partie de notre technologie vocale et de langage fonctionne mieux en anglais qu'en d'autres langues. Cela ne signifie pas que les chercheurs ont ignoré les autres langues. Un effort significatif a été déployé dans la technologie des langues non-anglaises. Cependant, la conséquence involontaire d'une meilleure technologie en anglais est que nous construisons et déployons une technologie qui ne sert pas tout le monde de manière égale.

Quels sont certains des problèmes dont les utilisateurs d'IA devraient être conscients ?

Je pense que les gens devraient être conscients que l'IA n'est pas une solution miracle qui résoudra tous les problèmes dans les prochaines années. Il est facile de construire une démonstration impressionnante, mais cela demande beaucoup d'efforts dédiés pour construire un système d'IA qui fonctionne de manière fiable. Nous ne devrions pas perdre de vue le fait que l'IA est conçue et construite par des humains, pour des humains.

Quelle est la meilleure façon de construire de manière responsable l'IA ?

Construire de manière responsable l'IA signifie inclure des points de vue divers dès le départ, y compris de la part de vos clients et de toute personne impactée par votre produit. Tester rigoureusement vos systèmes est important pour être sûr de savoir comment ils fonctionnent dans divers scénarios. Les tests ont la réputation d'être un travail ennuyeux comparé à l'excitation de rêver de nouveaux algorithmes. Pourtant, il est essentiel de savoir si votre produit fonctionne vraiment. Ensuite, il est nécessaire d'être honnête avec vous-même et vos clients sur les capacités et les limitations de ce que vous construisez afin que votre système ne soit pas utilisé de manière inappropriée.

Comment les investisseurs peuvent-ils mieux promouvoir une IA responsable ?

Les startups développent de nombreuses nouvelles applications d'IA, et les investisseurs ont la responsabilité de réfléchir à ce qu'ils choisissent de financer. J'aimerais voir plus d'investisseurs exprimer ouvertement leur vision pour l'avenir que nous construisons et comment l'IA responsable s'intègre dedans.