Eric Landau, Co-Fondateur & PDG d’Encord – Série d’entretiens

Eric Landau est le PDG et co-fondateur d’Encord, une plateforme d’apprentissage actif pour la vision par ordinateur. Eric était le chercheur quantitatif principal sur un bureau de delta-one des actions mondiales, mettant ainsi des milliers de modèles en production. Avant Encord, il a passé près d’une décennie dans la négociation à haute fréquence chez DRW. Il détient un S.M. en physique appliquée de l’Université de Harvard, un M.S. en génie électrique et un B.S. en physique de l’Université de Stanford.

Dans son temps libre, Eric aime jouer avec ChatGPT et les grands modèles de langage et faire des cocktails artisanaux.

Qu’est-ce qui vous a inspiré pour co-fonder Encord, et comment votre expérience en physique des particules et en finance quantitative a-t-elle façonné votre approche pour résoudre le « problème de données » en IA ?

J’ai commencé à réfléchir à l’apprentissage automatique pendant que je travaillais en physique des particules et que je traitais de très grands ensembles de données pendant mon séjour au Stanford Linear Accelerator Center (SLAC). J’utilisais des logiciels conçus pour les physiciens par les physiciens, ce qui signifie qu’il y avait beaucoup à désirer en termes d’expérience utilisateur agréable. Avec des outils plus faciles à utiliser, j’aurais pu exécuter des analyses beaucoup plus rapidement.

Plus tard, en travaillant dans la finance quantitative chez DRW, j’étais responsable de la création de milliers de modèles qui ont été déployés en production. Semblable à mon expérience en physique, j’ai constaté que des données de haute qualité étaient essentielles pour créer des modèles précis et que la gestion de données complexes et à grande échelle est difficile. Ulrik a eu une expérience similaire en visualisant de grands ensembles de données d’images pour la vision par ordinateur.

Lorsque j’ai entendu parler de son idée initiale pour Encord, j’étais immédiatement à bord et j’ai compris l’importance. Ensemble, Ulrik et moi avons vu une énorme opportunité de créer une plateforme pour automatiser et rationaliser le processus de développement de données d’IA, facilitant ainsi pour les équipes l’accès aux meilleures données et la création de systèmes d’IA fiables.

Pouvez-vous élaborer sur la vision derrière Encord et comment elle se compare aux premiers jours de l’informatique ou d’Internet en termes de potentiel et de défis ?

La vision d’Encord est d’être la plateforme fondamentale sur laquelle les entreprises s’appuient pour transformer leurs données en modèles d’IA fonctionnels. Nous sommes la couche entre les données d’une entreprise et ses IA.

De nombreuses manières, l’IA reflète les changements de paradigme précédents comme l’informatique personnelle et Internet, car elle deviendra intégrale aux flux de travail de chaque individu, entreprise, nation et industrie. Contrairement aux révolutions technologiques précédentes, qui ont été en grande partie bloquées par la loi de Moore de croissance computationnelle composée de 30x tous les 10 ans, le développement de l’IA a bénéficié d’innovations simultanées. Il progresse donc à un rythme beaucoup plus rapide. Pour reprendre les mots de Jensen Huang de NVIDIA : « Pour la première fois, nous voyons des exponentielles composées… Nous composons à un million de fois tous les dix ans. Pas cent fois, pas mille fois, un million de fois. » Sans exagération, nous sommes témoins de la technologie la plus rapide de l’histoire de l’humanité.