Catherine Havasi '03, SM '04

Avec l'aimable autorisation de Catherine Havasi '03, MEng '04

Catherine Havasi '03, SM '04, a toujours été fascinée par la façon dont les humains apprennent le langage, mais ce n'est que lors de sa première année au MIT qu'elle a découvert sa véritable passion : aider les ordinateurs à comprendre le langage plus comme les gens et moins comme les machines.

Aujourd'hui, 15 ans plus tard, Havasi dirige ConceptNet, l'une des plus grandes bases de connaissances de bon sens au monde, et elle est cofondatrice et directrice de la stratégie de Luminoso, une startup développant une IA humaine.

Le voyage de Havasi a commencé au MIT Media Lab, juste au moment où les moteurs de recherche Internet décollaient.

L'une des choses auxquelles nous pensions pour améliorer la recherche était de faire en sorte que les ordinateurs comprennent ce que les gens pensent lorsqu'ils font une recherche, explique Havasi. L'idée de base était que si nous donnions aux ordinateurs des informations que nous connaissons, ils comprendraient nos objectifs, et ils pourraient alors effectuer des recherches plus intelligentes.

Havasi, Marvin Minsky et Push Singh '98, MEng '98, PhD '05, ont lancé le référentiel participatif de connaissances de bon sens pour les ordinateurs qui est devenu ConceptNet. Havasi a vu ConceptNet comme un point de départ : en 2010, peu après avoir obtenu un doctorat en informatique à Brandeis, elle a lancé Luminoso dans le but de créer une IA de bon sens qui utilise le traitement du langage naturel pour aider les entreprises à améliorer leur service client. Son mari, Jason Alonso '04, est le cofondateur et directeur de la technologie de l'entreprise. Ils vivent à Cambridge avec leur fils de deux ans, Matthew.

Le principal produit d'IA de Luminoso fonctionne en passant au crible les tickets et les appels du service client, à la recherche de modèles indiquant comment une entreprise peut améliorer la satisfaction client. Dans un cas, Luminoso a utilisé les plaintes des clients d'un constructeur automobile concernant les odeurs et l'humidité pour identifier un problème mécanique dans la climatisation.

Fondamentalement, nous essayons de démocratiser l'apprentissage automatique pour l'entreprise de sorte que vous n'ayez pas besoin d'être Google, vous n'ayez pas besoin d'être Amazon, et vous n'ayez pas besoin d'avoir un doctorat en apprentissage automatique pour pouvoir tirer quelque chose de ces données, explique Havasi.

En tant que directrice de la stratégie de l'entreprise, Havasi passe son temps à comprendre comment de nouvelles technologies peuvent être intégrées à l'IA de Luminoso et comment la plate-forme de l'entreprise peut être utilisée pour résoudre des problèmes commerciaux sur différents marchés.

J'adore les technologies émergentes, dit-elle. J'aime le faire, j'aime travailler avec, mais je n'aime pas qu'il reste sur une étagère et ne fasse pas de différence dans le monde.

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