Jin Chen occupe le poste de directrice de la technologie (CTO) chez NeARabl Inc., une entreprise d'intelligence artificielle de vision par ordinateur basée à New York qui transforme la façon dont les professionnels de la construction et de l'ingénierie capturent les données des bâtiments grâce à l'utilisation de l'imagerie 3D et de la réalité augmentée.

Chen a commencé sa carrière en tant qu'étudiante remarquable en science des données et en ingénierie au City College of New York, où elle a rejoint un laboratoire de recherche universitaire axé sur la cartographie de navigation intérieure. Financé par la National Science Foundation, le Air Force Research Lab et Homeland Security, le projet a repoussé les limites de l'IA spatiale. Ses contributions ont aidé le projet à faire évoluer sa technologie vers une solution de cartographie 3D et de réalité augmentée plus agile avec un réel potentiel commercial.

Nous avons atteint une grande étape dans notre précision spatiale : améliorer les scans de bâtiments à une précision de reconstruction juste en dessous de 30 mm. C'est un niveau de précision qui rivalise avec les scanners laser et dépasse de loin les outils de capture traditionnels basés sur mobile.

Après l'obtention de son diplôme, Chen est devenue membre de l'équipe dirigeante principale de NeARabl, passant d'étudiante universitaire à CTO pratiquement du jour au lendemain. Aujourd'hui, elle dirige à elle seule les efforts de recherche et développement de l'entreprise, construisant un outil d'IA d'infrastructure intuitif qui aide les utilisateurs à visualiser les idées de conception et les données d'infrastructure avec précision, exactitude et facilité.

La technologie de NeARabl a été développée dans un laboratoire de recherche à CUNY. Pouvez-vous partager comment cette technologie est née et comment elle a évolué depuis ces jours de laboratoire ?

NeARabl est le résultat de plus de cinq ans de recherche et développement ciblés, soutenus par la National Science Foundation, les Air Force Research Labs, Homeland Security et Bentley Systems Inc. La technologie originale a commencé comme un outil mobile d'orientation et de navigation, initialement conçu comme une solution d'assistance pour les personnes malvoyantes. Notre technologie permettait aux utilisateurs d'explorer de manière transparente des cartes intérieures et des points d'intérêt directement depuis leur téléphone.

Cependant, lors des tests, son potentiel plus large est devenu évident — couvrant des industries telles que la construction, l'architecture et la gestion d'installations où l'imagerie et la mesure spatiales étaient véritablement critiques. Avec un financement supplémentaire, notre équipe a passé l'année dernière à faire évoluer la plateforme avec une visualisation 3D améliorée et une précision spatiale considérablement améliorée, la transformant en un produit commercial évolutif et prêt pour le terrain. Ce qui était autrefois un projet de laboratoire académique est maintenant devenu un outil moderne de chantier.

Pouvez-vous nous dire ce qui vous a intéressé dans cette technologie et pourquoi vous avez choisi de faire partie de la recherche et du développement ?

Mon intérêt pour les mathématiques a été suscité à un jeune âge à l'école primaire, où j'ai développé une curiosité durable sur le fonctionnement des choses et une habitude de demander « pourquoi » derrière chaque concept. J'ai trouvé de la joie à connecter les problèmes avec des solutions, ce qui m'a naturellement conduit à étudier les mathématiques et l'informatique au City College of New York. Là, j'ai découvert une passion égale pour la programmation et acquis une expérience pratique grâce à un stage de développement logiciel chez WebMD.

Suite à ce stage, j'ai fait un acte de foi et j'ai rejoint un projet de recherche financé par une subvention avec NeARabl — une décision qui m'a permis de fusionner mon amour de la résolution de problèmes avec des applications réelles. Ce qui m'a attirée, c'est comment la technologie non seulement fournissait des solutions pratiques, mais permettait également aux utilisateurs de travailler plus intelligemment et plus efficacement sur le terrain.

Nous voyons tous les outils d'IA gagner en popularité, pourquoi ce type de technologie est-il important pour les industries de la construction et de l'ingénierie ?

En fin de compte, l'intelligence artificielle n'est plus un concept futuriste — elle est là et transforme activement la façon dont les projets de construction sont planifiés, exécutés et entretenus. Des outils comme l'Infrastructure AI de NeARabl en sont un exemple clair — transformant les appareils mobiles en outils de cartographie hautement précis qui peuvent capturer des espaces avec une précision au centimètre près. Ce type d'innovation réduit les retouches coûteuses, améliore la collaboration entre architectes, ingénieurs et corps de métier, et accélère les délais sans sacrifier la qualité. L'influence de l'IA n'est pas seulement dans les gains d'efficacité ; elle remodel fondamentalement le cycle de vie du projet, de la conception à la livraison.

Pouvez-vous partager un point douloureux spécifique que vous résolvez avec les capacités de l'outil et à quoi ressemble le marché client ?

La solution est véritablement conçue pour s'adapter — servant un large éventail d'industries où l'intelligence intérieure, la visualisation et la navigation sont critiques. Aucun matériel coûteux n'est nécessaire, ce qui rend le déploiement rapide et évolutif également. Actuellement, nous constatons que la technologie intéresse particulièrement les architectes, les équipes de construction, les ingénieurs mécaniques, les électriciens et les professionnels de la plomberie qui souhaitent utiliser des scans de bâtiments rapides mais précis pour améliorer leurs efforts de planification stratégique, accélérer le développement des infrastructures et minimiser le risque d'erreurs coûteuses.

Nous pouvons aider à réduire les risques d'erreur humaine en intégrant de manière transparente l'IA, la réalité augmentée et les capacités 3D pour une visualisation précise de ce qui devrait être construit avant même de commencer les travaux. C'est une amélioration incroyable dans la phase de planification des projets d'infrastructure et de construction.

Nous entendons que vous avez récemment réalisé une percée en R&D ; pouvez-vous nous en parler ?

Notre équipe de R&D est experte en robotique avancée, vision par ordinateur et réalité mixte, donc nous améliorons continuellement la solution pour mieux répondre aux besoins du marché. Très récemment, nous avons atteint une grande étape dans notre précision spatiale : améliorer les scans de bâtiments à une précision de reconstruction juste en dessous de 30 mm. C'est un niveau de précision qui rivalise avec les scanners laser et dépasse de loin les outils de capture traditionnels basés sur mobile.

Lorsque vous regardez le matériel mobile actuel, comme un iPhone, il y a une limitation fondamentale dans les capteurs de profondeur, les IMU et les caméras, et ils n'ont jamais été conçus pour des mesures de niveau ingénierie. Heureusement, nous avons développé des méthodes propriétaires qui nous permettent de dépasser ces contraintes d'une manière que la plupart ne pensaient pas possible.

Vous avez très bien navigué dans le leadership à un jeune âge, et quel conseil avez-vous pour les autres qui cherchent à percer dans les domaines des STEM et de la recherche ?

Une mantra que j'essaie de vivre est : « Chaque problème détient une solution qui attend d'être trouvée, et l'échec est le chemin qui nous y mène. » Cela m'a guidée sur mon chemin à travers le monde des STEM, et tout l'inconfort qui peut l'accompagner. Les revers viendront, mais ils portent les leçons les plus précieuses, et le progrès vient en essayant, en ajustant et en essayant à nouveau. Regardez un défi comme un pas en avant, et non comme un pas en arrière. Je suis excitée de faire partie de l'équipe de recherche et développement de NeARabl et je regarde avec optimisme ce que l'avenir réserve aux innovations en IA.

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