Collecte de données et étiquetage La taille, la part, la croissance, la croissance et l'analyse de l'industrie, par type (texte, image / vidéo, audio), par application (informatique, automobile, gouvernement, soins de santé, BFSI, vente au détail et e-commerce), et par prévisions régionales jusqu'en 2033

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Présentation du marché de la collecte et de l'étiquetage des données

La taille du marché mondial des données et de l'étiquetage était de 2,03 milliards USD en 2024 et devrait passer à 9,13 milliards USD d'ici 2033, à un TCAC de 18,2% au cours de la période de prévision.

Crucial pour l'environnement de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) est l'activité de collecte et d'étiquetage de données. Ce secteur est chargé de compiler, d'organiser et d'annoter de grandes quantités d'informations, notamment du texte, des images, des vidéos et de l'audio qui constituent la base de la formation du modèle d'IA. L'amélioration des performances de l'intelligence artificielle, de l'automatisation et de l'amélioration de la prise de décision dans de nombreuses industries dépendent toutes de jeux de données étiquetés précis et de haute qualité.  Industries, y compris les technologies de l'information,soins de santé,automobileet la vente au détail dépend de plus en plus des données étiquetées alors que l'adoption de l'intelligence artificielle augmente pour créer des algorithmes avancés. Les images médicales annotées et les dossiers des patients dans les modèles de diagnostic d'IA diagnostiques sous-tendent les soins; Les données de capteurs étiquetées dans les industries automobiles sont essentielles pour le développement de systèmes de conduite autonomes. Les détaillants affinent des suggestions personnalisées en fonction des interactions annotées des consommateurs; Les entreprises de technologie de l'information améliorent le traitement du langage naturel ainsi que les solutions de sécurité à l'aide d'ensembles de données étiquetés. La sophistication croissante des applications d'IA alimente la demande de systèmes d'étiquetage de données plus sophistiqués et flexibles, y compris l'automatisation via l'annotation et la foule assistées par l'IA.

Impact Covid-19 

Effets de Covid-19 sur les services d'annotation des données

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché subissant une demande inférieure à celle-ci dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

L'épidémie Covid-19 a accéléré la transformation numérique et a eu un effet significatif sur l'industrie de la collecte et de l'étiquetage des données. La conversion rapide des entreprises en plates-formes numériques et en opérations à distance a propulsé l'acceptation des technologies axées sur l'IA dans de nombreux secteurs. Pour que les opérations fonctionnent en douceur et améliorent les expériences des utilisateurs, les entreprises dépendaient de plus en plus des logiciels basés sur l'intelligence artificielle, notamment des chatbots, des assistants virtuels, un service client automatisé et des systèmes de détection de fraude. L'utilisation accrue de la technologie de l'intelligence artificielle a conduit le besoin de grands ensembles de données étiquetés vitaux pour la formation de ces systèmes sophistiqués. Comprenant le diagnostic de Covid-19, l'analyse prédictive et la gestion des données des patients, les applications d'IA étaient essentielles dans les efforts de réponse pandémique dans le secteur de la santé. Alors que les hôpitaux et les installations de recherche tentaient de produire des outils de diagnostic sophistiqués et de meilleurs soins aux patients, la demande de données médicales annotées avec précision a augmenté.

Dernières tendances

Les voitures autonomes entraînent le besoin d'étiquetage sophistiqué de données.

Comme les systèmes autonomes s'appuient sur des données étiquetées très précises pour leurs fonctions de base, les développements rapides envéhicule autonomeLa technologie affecte le marché de la collecte et de l'étiquetage des données. L'image parfaite et l'annotation vidéo sont cruciales pour que les voitures autonomes trouvent des objets, détectent des piétons, identifient les voies, négocient un environnement difficile et maintiennent la sécurité et l'efficacité intacts. L'utilisation de plusieurs capteurs, y compris les caméras,Lidar, et Radar, appelle à des méthodes de marquage de données sophistiquées telles que la fusion des capteurs et la cartographie 3D pour produire une connaissance complète de l'environnement. Les entreprises automobiles s'associent de plus en plus à des sociétés de renseignement artificielles pour perfectionner les techniques d'annotation et augmenter ainsi la précision des modèles d'apprentissage automatique utilisés dans la navigation indépendante. En outre, l'étiquetage des données LiDAR commence à être un élément essentiel de la création de systèmes de perception en temps réel qui renforcent les capacités de détection des obstacles et de prise de décision.

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Collecte de données et segmentation du marché de l'étiquetage

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en texte, image / vidéo, audio

• Texte: Formation de modèles d'intelligence artificielle dans le traitement du langage naturel (NLP) qui alimente les applications, y compris la traduction automatique, la modération du contenu et l'analyse des sentiments, l'étiquetage des données textuelles est absolument importante. Les ensembles de texte bien marqués aident également au développement de chatbots, améliorant ainsi la précision de la réponse et l'engagement des utilisateurs.

•  Image / vidéo: y compris la reconnaissance faciale, les voitures autonomes et la surveillance de la sécurité, notant des photos et des vidéos est nécessaire. Les données visuelles étiquetées de haute qualité améliorent les capacités d'intelligence artificielle dans la compréhension des scènes, la surveillance du comportement et la détection d'objets, garantissant ainsi une prise de décision plus exacte et fiable dirigée par l'IA.

• Audio: les logiciels de reconnaissance vocale, les services de transcription et la formation d'assistant virtuel d'étiquetage des fichiers audio sont essentiels. Les ensembles de données bien annotés améliorent l'authentification vocale, la reconnaissance des émotions et le traitement de la parole multi-coulant, soutenant ainsi des systèmes de communication naturels axés sur l'IA.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut y être classé, l'automobile, le gouvernement, les soins de santé, le BFSI, le commerce de détail et le commerce électronique

• IL:La création de logiciels, l'automatisation et les solutions motivées par l'IA, l'étiquetage des données est essentiel car il sous-tend les opérations, y compris la détection des menaces de cybersécurité et la formation intelligente d'assistant virtuel. La construction d'algorithmes d'apprentissage automatique pour le cloud computing, l'analyse des données et les avantages de l'automatisation des entreprises à partir d'ensembles de données annotés en profondeur.

• Automobile:Dans le domaine automobile, les données étiquetées sont essentielles pour améliorer la navigation en temps réel, l'identification des dangers et la reconnaissance du signal de la circulation ainsi que la formation des algorithmes de véhicules autonomes. Les méthodes d'annotation axées sur l'IA aident à la fusion parfaite des capteurs, permettant ainsi aux systèmes autonomes de faire de bons jugements de conduite dans de nombreux types de conditions routières.

• Gouvernement:Amélioration de la reconnaissance faciale, de la détection du crime et des informations démographiques, l'annotation des données stimule la surveillance publique, la recherche sur le renseignement et l'élaboration des politiques axées sur l'IA. En outre, utilisé dans les situations de sécurité nationale, les ensembles de données étiquetés autorisent les évaluations des menaces automatiques et la surveillance en direct.

• Santé:Les données étiquetées de haute qualité sont vitales pour les utilisations de l'intelligence artificielle dans l'analyse de l'imagerie médicale, la prévision des maladies et la gestion des dossiers de santé électronique (DSE). Les ensembles de données annotés augmentent la précision des systèmes d'IA diagnostiques, de la découverte de médicaments et des plans de traitement personnel, augmentant ainsi les soins globaux des patients et l'efficacité des soins de santé.

• BFSI:La détection de fraude motivée par l'IA, l'automatisation du service client et le trading algorithmique dépendent des informations financières correctement étiquetées. L'amélioration des systèmes d'évaluation des risques permet aux organisations d'identifier les valeurs aberrantes, d'améliorer les politiques d'investissement et de fournir des services financiers sur mesure; L'annotation des données aide donc ce processus.

• Commerce de détail et e-commerce:Dans les applications de vente au détail et de commerce électronique, les données étiquetées améliorent l'analyse du comportement des clients, le suivi des stocks et les recommandations de produits, aidant ainsi les entreprises à optimiser les approches marketing et à simplifier les opérations. L'amélioration de l'expérience des consommateurs est également un étiquetage basé sur l'IA qui prend en charge l'analyse automatisée des sentiments des clients ainsi que les technologies de recherche visuelle.

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                          

Facteurs moteurs

Utilisation croissante de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans tous les secteurs

L'un des principaux moteurs de la collecte et de la croissance du marché du marché des données est la large adoption de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) entre les secteurs. Dans les industries, notamment les soins de santé, les finances, la vente au détail et l'informatique, les applications alimentées par l'IA ont besoin d'ensembles de données entièrement étiquetés pour améliorer la précision prédictive, l'automatisation et les capacités de prise de décision. La nécessité de données marquées précises provient des diagnostics alimentés par l'intelligence artificielle dans les soins de santé à la détection de la fraude bancaire et aux suggestions de commerce électronique personnalisées. Étant donné l'utilisation croissante d'outils alimentés par l'IA pour améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle par les entreprises, la collecte de données et la part de marché de l'étiquetage devraient augmenter assez fortement.

Le développement de systèmes de conduite autonomes est devenu trois parties.

La hausse des dépenses en technologie de voitures autonomes a augmenté la nécessité d'un étiquetage précis des données, en particulier dans l'annotation de l'image et de la vidéo. Pour garantir une direction sûre, les voitures autonomes dépendent de modèles d'intelligence artificielle qui gèrent les informations actuelles des capteurs, identifient les panneaux de route et évaluent les modèles de trafic. Tous qui ont besoin d'ensembles de données annotés étendus, de constructeurs automobiles et de sociétés d'IA travaillent ensemble pour affiner les approches d'annotation LiDAR, 3D et de fusion de capteurs. Devrait stimuler l'expansion de la collecte de données et l'étiquetage des parts de marché avec des progrès continus dans la mobilité autonome, car les entreprises tentent de créer des systèmes de transit basés sur l'intelligence artificielle plus sûrs et plus fiables.

Facteur d'interdiction

L'annotation des données a des dépenses élevées en ce qui concerne l'informatique

Les dépenses élevées de l'annotation des données créent des difficultés pour la collecte de données et l'étiquetage de la part de marché malgré le besoin croissant. Un processus long et coûteux, l'étiquetage manuel est à forte intensité de main-d'œuvre et exige une expertise. Les limitations budgétaires entravent parfois les petites à moyenne des entreprises de taille moyenne (PME) cherchant à mettre en œuvre des solutions d'IA à investir dans des données bien annotées. En outre, la conduite des dépenses opérationnelles maintient la précision et la cohérence des grandes initiatives d'annotation. Pour les entreprises déterminées à utiliser l'IA, l'exigence de solutions d'étiquetage de données évolutives et à faible coût est majeure.

Opportunité

Le crowdsourcing et l'automatisation se développent dans l'étiquetage des données.

Transformant le marché de la collecte et de l'étiquetage des données, ces nouvelles technologies d'annotation et des plateformes de crowdsourcing alimentées par l'IA offrent des options peu coûteuses et flexibles. Pour accélérer le processus d'annotation tout en gardant une grande précision, les entreprises utilisent l'apprentissage semi-supervisé, les approches d'apprentissage actif et l'étiquetage assisté par l'IA. L'utilisation de modèles de crowdsourcing aide les entreprises à diffuser des projets d'étiquetage dans tout un personnel mondial, ce qui réduit les frais généraux et augmentait les performances. La collecte des données et la croissance du marché de l'étiquetage devraient bénéficier d'une amélioration de l'évolutivité et des flux de travail simplifiés à mesure que la mise en œuvre de l'intelligence artificielle devient plus disponible pour un plus large éventail de secteurs étant donné les progrès des techniques d'automatisation et d'apprentissage automatique.

Défi

Garantir la confidentialité et la protection des données

La gestion des quantités considérables d'informations sensibles et confidentielles est un obstacle majeur dans le secteur de la collecte et de l'étiquetage des données. Pour garantir le développement éthique de l'IA et la protection de la vie privée, les entreprises doivent respecter des lois strictes sur la protection des données telles que le RGPD, le CCPA et le HIPAA. Les répercussions légales, l'image endommagée et la perte financière résulteront de toute utilisation abusive des informations du marché. Le maintien de la confiance et de la conformité dépend de manière critique des politiques d'étiquetage des données appropriées, des systèmes de chiffrement et des contrôles d'accès à mesure que les entreprises étendent leurs activités axées sur l'IA.

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Collecte de données et étiquetage des informations régionales du marché

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord dirige ce marché. Aux États-Unis, la collecte de données et l'étiquetage des acteurs majeurs tels que Google, Amazon et Microsoft sont de grandes dépenses dans les services d'annotation de données dirigés par l'IA, ce qui entraîne une expansion encore plus de l'expansion du marché pour la collecte et l'étiquetage des données. Les organisations avancées de recherche sur l'intelligence artificielle et les partenariats entre les entreprises technologiques et les collèges aident à accélérer l'innovation dans les méthodes d'étiquetage des données, positionnant ainsi le domaine parmi les leaders mondiaux dans le développement de l'IA.

• Asie-Pacifique

La collecte de données et l'étiquetage des parts de marché se développent rapidement dans la région de l'Asie-Pacifique grâce à une vaste main-d'œuvre et une utilisation croissante de l'intelligence artificielle. Les fonds importants étant consacrés à la reconnaissance vocale, à l'étiquetage d'images et au traitement du langage naturel (PNL), des nations comme la Chine, l'Inde et le Japon deviennent rapidement les principaux centres pour les services d'annotation de l'IA. La main-d'œuvre à faible coût de la région et l'expansion des projets axés sur l'IA dans les initiatives de commerce électronique, de soins de santé et de ville intelligente stimulent davantage la demande d'étiquettes de données étiquetées de haute qualité et renforcent ainsi la part de marché d'APAC dans la collecte et l'étiquetage des données.

• Europe

La collecte des données et l'étiquetage de l'étiquetage de l'Europe se développe en profondeur en mettant l'accent sur le développement éthique de l'intelligence artificielle, la conformité juridique et la confidentialité des données. Des pays comme l'Allemagne, la France et le Royaume-Uni utilisent des services d'annotation axés sur l'intelligence artificielle dans des secteurs comme les services financiers, l'automobile et les soins de santé pour garantir le respect des normes du RGPD. Le domaine prend également en charge la transparence et l'explication de l'IA, renforçant ainsi la nécessité de jeux de données bien étiquetés qui aident les modèles d'intelligence impartiale et juste artificiels. La mise en œuvre responsable de l'IA par les gouvernements européens conduirait à une expansion économique soutenue.

Jouants clés de l'industrie

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché par l'innovation et l'expansion du marché

De nombreux grands acteurs de l'industrie se concentrant sur les services d'annotation basés sur l'IA dans différents domaines, le secteur est farouchement compétitif en termes de collecte et d'étiquetage de données. Représentant les secteurs, notamment les soins de santé, l'automobile, la finance et la sécurité, les entreprises de premier plan offrent des services d'étiquetage de données approfondis, notamment la vidéo, l'audio, l'image et l'annotation de texte. Certaines entreprises se concentrent sur les solutions linguistiques et de localisation, garantissant que les données étiquetées sont de qualité supérieure dans de nombreuses langues pour le traitement du langage naturel (PNL). D'autres se concentrent sur l'annotation audio et au traitement du signal, qui aide les modèles d'intelligence artificielle nécessaires dans la reconnaissance vocale, la cybersécurité et la maintenance prédictive. Les entreprises peuvent accélérer les procédures de formation de l'IA et pourtant préserver la précision et l'efficacité à l'aide de services d'annotation axés sur l'entreprise avec des outils d'annotation sophistiqués et des options de travail évolutives. Ces géants de l'industrie financent des techniques d'annotation, d'automatisation et de crowdsourcing assistées par l'IA pour améliorer le taux et l'évolutivité de l'étiquetage des données, propulsant ainsi l'expansion du marché à mesure que la nécessité de données étiquetées continue de croître.

Liste des sociétés de collecte et d'étiquetage de données

• Reality AI [United States]
• Globalme Localization Inc. [Canada]
• Global Technology Solutions [United States]
• Alegion [United States]
• Labelbox, Inc [United States]
• Dobility, Inc. [United States]
• Scale AI, Inc. [United States]
• Trilldata Technologies Pvt Ltd [India]
• Appen Limited [Australia]
• Playment Inc [United States]

Développement clé de l'industrie

Octobre 2023: SCALE IA a introduit un nouvel ensemble d'outils d'étiquetage de données basés sur l'IA créés spécialement pour la robotique et les cas d'utilisation des véhicules autonomes. En ce qui concerne les activités d'étiquetage des données difficiles, l'introduction par l'entreprise de fonctions sophistiquées pour l'annotation du cloud 3D et la segmentation sémantique en temps réel réduit le temps nécessaire. Des outils de collaboration améliorés pour les initiatives d'étiquetage massives et les systèmes automatisés de contrôle de la qualité faisaient partie de cette évolution. De plus, inclus dans la mise à niveau de la plate-forme, il y avait de nouveaux outils pour gérer des matériaux multilingues et des types de données variés, ce qui l'a rendu plus flexible pour les consommateurs d'entreprise dans divers secteurs.

Reporter la couverture

Le rapport sur la collecte et le marché des données offre un examen approfondi de la dynamique des entreprises. Il explore par type, application et zone, soulignant ainsi une segmentation importante du marché entre les secteurs tels que les technologies de l'information, les finances, l'automobile et les soins de santé ainsi que les principaux moteurs et difficultés de croissance.  Il examine également comment les préoccupations éthiques, la structure législative et les progrès technologiques affectent la création de l'intelligence artificielle. Destiné à soutenir les fournisseurs de services d'annotation des données, les investisseurs et les agences de réglementation ainsi que les développeurs d'IA.