Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché de la collecte de données et de l’étiquetage, par type (texte, image/vidéo, audio), par application (informatique, automobile, gouvernement, soins de santé, BFSI, vente au détail et commerce électronique) et par prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DE LA COLLECTE DE DONNÉES ET DE L'ÉTIQUETAGE

Le marché de la collecte de données et de l'étiquetage, évalué à 2,84 milliards de dollars en 2026 et atteindra finalement 12,76 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC constant de 18,2 % de 2026 à 2035.

La taille du marché de la collecte de données et de l'étiquetage aux États-Unis est projetée à 1,829 milliard de dollars en 2025, la taille du marché de la collecte de données et de l'étiquetage en Europe est projetée à 1,293 milliard de dollars en 2025 et la taille du marché de la collecte de données et de l'étiquetage en Chine est projetée à 1,677 milliard de dollars en 2025.

L'activité de collecte et d'étiquetage de données est cruciale pour l'environnement de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). 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 des modèles d'IA. L'amélioration des performances de l'intelligence artificielle, l'automatisation et l'amélioration de la prise de décision dans de nombreux secteurs dépendent d'ensembles de données étiquetés précis et de haute qualité.  Industries comprenant les technologies de l'information,soins de santé,automobile, et le commerce de détail dépendent de plus en plus de données étiquetées à mesure que l'adoption de l'intelligence artificielle augmente pour créer des algorithmes avancés. Les images médicales annotées et les dossiers des patients dans le secteur des soins de santé sous-tendent les modèles d'IA diagnostique ; Les données étiquetées des capteurs dans l'industrie automobile sont essentielles au développement de systèmes de conduite autonome. Les détaillants affinent les 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 plus flexibles, y compris l'automatisation via l'annotation assistée par l'IA et le crowdsourcing.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19 

Effets du COVID-19 sur les services d'annotation de données

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande inférieure aux prévisions dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

L'épidémie de COVID-19 a accéléré la transformation numérique et a eu un effet significatif sur le secteur de la collecte et de l'étiquetage des données. La conversion rapide des entreprises vers les plateformes numériques et les opérations à distance a propulsé l'acceptation des technologies basées sur l'IA dans de nombreux secteurs. Pour assurer le bon déroulement des opérations et améliorer l'expérience utilisateur, les entreprises s'appuient de plus en plus sur 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 entraîné un besoin de grands ensembles de données étiquetées, indispensables à la formation de ces systèmes sophistiqués. Y compris le diagnostic du COVID-19, l'analyse prédictive et la gestion des données des patients, les applications de l'IA ont joué un rôle essentiel dans les efforts de réponse à la pandémie dans le secteur de la santé. Alors que les hôpitaux et les centres 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 nécessitent un étiquetage sophistiqué des données.

Étant donné que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des données étiquetées très précises pour leurs fonctions principales, les développements rapides dans le domainevéhicule autonomela technologie affectent le marché de la collecte et de l'étiquetage des données. Une annotation parfaite des images et des vidéos est cruciale pour que les voitures autonomes puissent trouver des objets, détecter les piétons, identifier les voies, négocier des environnements difficiles et préserver la sécurité et l'efficacité. L'utilisation de plusieurs capteurs, dont des caméras,LiDAR, et le radar, nécessitent des méthodes sophistiquées d'étiquetage des données telles que la fusion de capteurs et la cartographie 3D pour produire une connaissance complète de l'environnement. Les constructeurs automobiles s'associent de plus en plus à des sociétés d'intelligence artificielle pour perfectionner les techniques d'annotation et ainsi augmenter la précision des modèles d'apprentissage automatique utilisés dans la navigation indépendante. De plus, l'étiquetage des données LiDAR commence à jouer un rôle essentiel dans la création de systèmes de perception en temps réel qui améliorent la détection des obstacles et les capacités de prise de décision.

• Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, l'emploi de data scientists et de spécialistes de l'apprentissage automatique a augmenté de 21 % entre 2021 et 2023, reflétant une augmentation de la demande d'ensembles de données étiquetés de haute qualité.
• Selon un rapport du National Institute of Standards and Technology (NIST), plus de 15 millions d'annotations d'images et de texte ont été générées en 2022 via des plateformes de crowdsourcing pour la formation de modèles d'IA.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DE LA COLLECTE DE DONNÉES ET DE L'ÉTIQUETAGE

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en texte, image/vidéo, audio.

• Texte : En formant des modèles d'intelligence artificielle au traitement du langage naturel (NLP) qui alimentent des applications telles que la traduction automatique, la modération de contenu et l'analyse des sentiments, l'étiquetage des données textuelles est absolument important. Des ensembles de textes bien étiquetés contribuent également au développement de chatbots, améliorant ainsi la précision des réponses et l'engagement des utilisateurs.

•  Image/Vidéo : y compris la reconnaissance faciale, les voitures autonomes et la surveillance de sécurité, il est nécessaire de noter les photos et les vidéos. Les données visuelles étiquetées de haute qualité améliorent les capacités de l'intelligence artificielle en matière de compréhension des scènes, de surveillance des comportements et de détection d'objets, garantissant ainsi une prise de décision plus précise et plus fiable basée sur l'IA.

• Audio : les logiciels de reconnaissance vocale, les services de transcription et la formation des assistants virtuels pour l'étiquetage des fichiers audio sont essentiels. Des ensembles de données bien annotés améliorent l'authentification vocale, la reconnaissance des émotions et le traitement de la parole multilingue, prenant ainsi en charge les systèmes de communication naturels basés sur l'IA.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en informatique, automobile, gouvernement, soins de santé, BFSI, vente au détail et commerce électronique.

• IL:création de logiciels, automatisation et solutions basées sur l'IA, l'étiquetage des données est essentiel car il sous-tend les opérations, notamment la détection des menaces de cybersécurité et la formation des assistants virtuels intelligents. La création d'algorithmes d'apprentissage automatique pour le cloud computing, l'analyse de données et l'automatisation commerciale bénéficie d'ensembles de données soigneusement annotés.

• Automobile:Dans le domaine automobile, les données étiquetées sont essentielles pour améliorer la navigation en temps réel, l'identification des dangers et la reconnaissance des feux de circulation, ainsi que pour entraîner les algorithmes des véhicules autonomes. Les méthodes d'annotation basées sur l'IA contribuent à une fusion parfaite des capteurs, permettant ainsi aux systèmes de conduite autonome de prendre de bonnes décisions de conduite dans de nombreux types de conditions routières.

• Gouvernement:L'amélioration de la reconnaissance faciale, de la détection de la criminalité et des informations démographiques, l'annotation des données renforcent la surveillance publique, la recherche en matière de renseignement et l'élaboration de politiques basées sur l'IA. De plus, utilisés dans des situations de sécurité nationale, les ensembles de données étiquetés permettent des évaluations automatiques des menaces et une surveillance en direct.

• Soins de santé :Des données étiquetées de haute qualité sont essentielles pour les utilisations de l'intelligence artificielle dans l'analyse d'imagerie médicale, la prévision des maladies et la gestion des dossiers de santé électroniques (DSE). Les ensembles de données annotés augmentent la précision des systèmes d'IA de diagnostic, de la découverte de médicaments et des plans de traitement personnels, augmentant ainsi l'efficacité globale des soins aux patients et des soins de santé.

• BFSI :La détection des fraudes pilotée par l'IA, l'automatisation du service client et le trading algorithmique dépendent d'informations financières correctement étiquetées. Des systèmes améliorés d'évaluation des risques permettent 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 facilite donc ce processus.

• Vente au détail et commerce électronique :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 leurs approches marketing et à simplifier leurs opérations. L'amélioration de l'expérience consommateur passe également par un étiquetage basé sur l'IA qui prend en charge l'analyse automatisée du sentiment des clients ainsi que les technologies de recherche visuelle.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                          

Facteurs déterminants

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

L'un des principaux moteurs de la croissance du marché de la collecte de données et de l'étiquetage est l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans tous les secteurs. Dans des secteurs tels que la santé, la finance, la vente au détail et l'informatique, les applications basées sur l'IA ont besoin d'ensembles de données soigneusement étiquetés pour améliorer la précision prédictive, l'automatisation et les capacités de prise de décision. Le besoin de données étiquetées précises augmente, depuis les diagnostics basés sur l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé jusqu'à la détection de la fraude bancaire et aux suggestions personnalisées de commerce électronique. Compte tenu de l'utilisation croissante d'outils basés sur l'IA pour améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle par les entreprises, la part de marché de la collecte de données et de l'étiquetage devrait augmenter assez fortement.

• Selon le ministère américain du Commerce, le nombre de déploiements d'applications basées sur l'IA dans les domaines de la santé et de la finance a atteint 12 500 projets d'ici 2023, ce qui rend nécessaire un étiquetage précis des données.
• Comme le rapporte l'Union internationale des télécommunications (UIT), le nombre d'appareils connectés dans le monde est passé à 14,4 milliards en 2022, fournissant un volume croissant de données brutes pour la collecte et l'étiquetage.

Le développement des systèmes de conduite autonomes s'est divisé en trois parties.

L'augmentation des dépenses consacrées à la technologie des voitures autonomes a accru le besoin d'un étiquetage précis des données, en particulier dans l'annotation des images et des vidéos. Pour garantir une conduite sûre, les voitures autonomes dépendent de modèles d'intelligence artificielle qui traitent les informations actuelles des capteurs, identifient les panneaux de signalisation et évaluent les schémas de circulation. Tout cela nécessitant de nombreux ensembles de données annotées, les constructeurs automobiles et les sociétés d'IA travaillent ensemble pour affiner les approches d'annotation LiDAR, de cartographie 3D et de fusion de capteurs. Cela devrait stimuler l'expansion de la part de marché de la collecte de données et de l'étiquetage avec les progrès continus de la mobilité autonome, car les entreprises tentent de créer des systèmes de transport en commun plus sûrs et plus fiables, basés sur l'intelligence artificielle.

Facteur de retenue

L'annotation des données entraîne des dépenses élevées

Les dépenses élevées liées à l'annotation des données créent des difficultés pour la part de marché de la collecte et de l'étiquetage des données malgré le besoin croissant. Processus long et coûteux, l'étiquetage manuel demande beaucoup de main d'œuvre et exige une expertise. Les contraintes budgétaires empêchent parfois les petites et moyennes entreprises (PME) cherchant à mettre en œuvre des solutions d'IA d'investir dans des données bien annotées. De plus, augmenter les dépenses opérationnelles permet de maintenir la précision et la cohérence des grandes initiatives d'annotation. Pour les entreprises désireuses d'utiliser l'IA, l'exigence de solutions d'étiquetage de données évolutives et peu coûteuses est majeure.

• Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, le salaire annuel médian des annotateurs de données a atteint 63 000 dollars en 2023, ce qui rend les projets d'étiquetage à grande échelle coûteux pour les petites entreprises.
• Selon le Comité européen de la protection des données, plus de 1 200 enquêtes sur la conformité des données ont été menées en 2022, posant des défis à la collecte de données pour la formation en IA.

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

Opportunité

Transformant le marché de la collecte et de l'étiquetage des données, ces nouvelles technologies d'annotation et plateformes de crowdsourcing basées sur l'IA offrent des options peu coûteuses et flexibles. Pour accélérer le processus d'annotation tout en conservant une grande précision, les entreprises ont de plus en plus recours à l'apprentissage semi-supervisé, aux approches d'apprentissage actif et à l'étiquetage assisté par l'IA. L'utilisation de modèles de crowdsourcing aide les entreprises à répartir les projets d'étiquetage au sein d'un personnel mondial, réduisant ainsi les frais généraux et augmentant les performances. La croissance du marché de la collecte de données et de l'étiquetage devrait bénéficier d'une évolutivité améliorée et de flux de travail simplifiés à mesure que la mise en œuvre de l'intelligence artificielle devient plus accessible à un plus large éventail de secteurs grâce aux progrès des techniques d'automatisation et d'apprentissage automatique.

• Selon le NIST, les outils automatisés d'étiquetage des données ont réduit le temps d'étiquetage manuel jusqu'à 40 % dans le cadre de projets pilotes menés en 2022, améliorant ainsi l'efficacité.
• Selon la Banque mondiale, la pénétration d'Internet dans les pays en développement a atteint 64 % en 2022, offrant de nouvelles sources de données brutes pour la collecte et l'étiquetage.

 

Garantir la confidentialité et la protection des données

Défi

La gestion de quantités considérables d'informations sensibles et confidentielles constitue 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 adhérer à des lois strictes sur la protection des données telles que le RGPD, le CCPA et la HIPAA. Des répercussions juridiques, une image ternie et des pertes financières résulteront de toute utilisation abusive des informations sur le marché. Le maintien de la confiance et de la conformité dépend essentiellement de politiques d'étiquetage des données, de systèmes de chiffrement et de contrôles d'accès appropriés à mesure que les entreprises étendent leurs activités basées sur l'IA.

• Selon un rapport du Government Accountability Office des États-Unis, 18 % des ensembles de données de formation à l'IA dans les projets pilotes gouvernementaux comportaient des erreurs d'étiquetage ayant un impact sur les performances du modèle.
• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST), 22 % des organisations interrogées ont été confrontées à des problèmes de compatibilité lors de l'intégration de nouveaux ensembles de données étiquetés dans les infrastructures informatiques existantes.

 

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DE LA COLLECTE DE DONNÉES ET DE L'ÉTIQUETAGE

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord est leader sur ce marché. Sur le marché américain de la collecte et de l'étiquetage des données, des acteurs majeurs tels que Google, Amazon et Microsoft dépensent beaucoup d'argent dans les services d'annotation de données basés sur l'IA, favorisant ainsi encore plus l'expansion du marché de la collecte et de l'étiquetage des données. Les organismes de recherche avancés sur l'intelligence artificielle et les partenariats entre les entreprises technologiques et les universités contribuent à accélérer l'innovation dans les méthodes d'étiquetage des données, positionnant ainsi la région parmi les leaders mondiaux du développement de l'IA.

• Asie-Pacifique

La part de marché de la collecte de données et de l'étiquetage augmente rapidement dans la région Asie-Pacifique grâce à une vaste main-d'œuvre et à l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle. Avec des fonds importants consacrés à la reconnaissance vocale, à l'étiquetage d'images et au traitement du langage naturel (NLP), des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon sont en train de devenir rapidement des centres de premier plan pour les services d'annotation d'IA. La main-d'œuvre à faible coût de la région et l'expansion des projets basés sur l'IA dans les initiatives de commerce électronique, de soins de santé et de villes intelligentes stimulent encore davantage la demande d'ensembles de données étiquetés de haute qualité et renforcent ainsi la part de marché de l'APAC dans la collecte et l'étiquetage des données.

• Europe

La croissance du marché européen de la collecte et de l'étiquetage des données 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 basés sur l'intelligence artificielle dans des secteurs tels que les services financiers, l'automobile et la santé pour garantir la conformité aux normes RGPD. Ce domaine soutient également la transparence et l'explicabilité de l'IA, renforçant ainsi le besoin d'ensembles de données bien étiquetés qui soutiennent des modèles d'intelligence artificielle impartiaux et justes. La mise en œuvre responsable de l'IA par les gouvernements européens entraînerait une expansion économique durable.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

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

De nombreux acteurs majeurs de l'industrie se concentrant sur les services d'annotation basés sur l'IA dans différents domaines, le secteur est extrêmement compétitif en termes de collecte et d'étiquetage de données. S'adressant à des secteurs tels que la santé, l'automobile, la finance et la sécurité, les principales entreprises proposent des services complets d'étiquetage des données, notamment l'annotation de vidéos, d'audio, d'images et 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 (NLP). D'autres se concentrent sur l'annotation du traitement audio et du signal, qui facilite les modèles d'intelligence artificielle nécessaires à la reconnaissance vocale, à la cybersécurité et à la maintenance prédictive. Les entreprises peuvent accélérer les procédures de formation à l'IA tout en préservant la précision et l'efficacité en utilisant des services d'annotation orientés entreprise dotés d'outils d'annotation sophistiqués et d'options de main-d'œuvre 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 alors que le besoin de données étiquetées ne cesse de croître.

• Alegion : selon les informations officielles d'Alegion, la société a géré plus de 10 millions d'images et de vidéos étiquetées en 2023 pour des projets d'IA d'entreprise.
• Scale AI : selon les rapports Scale AI, la société a traité plus de 25 millions de points de données en 2022, notamment des images, des vidéos et des données de capteurs 3D pour des projets de véhicules autonomes.

Liste des sociétés de collecte de données et d'étiquetage

• Alegion
• Scale AI, Inc.
• Dobility, Inc.
• Globalme Localization Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Labelbox, Inc
• Reality AI
• Global Technology Solutions
• Playment Inc

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

octobre 2023: Scale AI a introduit un nouvel ensemble d'outils d'étiquetage de données basés sur l'IA, créés spécialement pour les cas d'utilisation de la robotique et des véhicules autonomes. Concernant les activités difficiles d'étiquetage des données, l'introduction par l'entreprise de fonctions sophistiquées d'annotation de nuages ​​de points 3D et de segmentation sémantique en temps réel a réduit le temps nécessaire. Des outils de collaboration améliorés pour des initiatives d'étiquetage massives et des systèmes de contrôle qualité automatisés faisaient partie de cette évolution. La mise à niveau de la plate-forme comprenait également de nouveaux outils pour gérer le matériel multilingue et divers types de données, la rendant ainsi plus flexible pour les entreprises de divers secteurs.

COUVERTURE DU RAPPORT

Le rapport sur le marché de la collecte de données et de l'étiquetage propose un examen approfondi de la dynamique commerciale. Il explore par type, application et domaine, soulignant ainsi une segmentation importante du marché dans des secteurs tels que les technologies de l'information, la finance, l'automobile et la santé, ainsi que les principaux moteurs de croissance et difficultés.  Il étudie également comment les préoccupations éthiques, la structure législative et les avancées technologiques affectent la création de l'intelligence artificielle. Destiné à prendre en charge les fournisseurs de services d'annotation de données, les investisseurs et les agences de réglementation ainsi que les développeurs d'IA.