Le Global Marché des outils d’annotation de données la taille devrait atteindre 3,4 milliards USD d’ici 2028. Le marché devrait se développer à un TCAC de 38,3% de 2022 à 2030. L’avènement des mégadonnées devrait stimuler la croissance du marché de l’intelligence artificielle en tant que grand volume d’informations doit être enregistré, stocké et analysé. L’adoption de l’intelligence artificielle devrait stimuler considérablement la croissance du marché, car les informations annotées agissent comme un catalyseur pour former des modèles d’IA et des systèmes d’apprentissage automatique dans des domaines critiques tels que la reconnaissance vocale et la reconnaissance d’images. Ces outils offrent à l’IA sa force en fournissant directement des informations pertinentes pour déterminer les résultats futurs et la prise de décision.

Analyse d’impact de la COVID-19

Dans ce rapport, les acteurs du marché dans ce domaine recevront des informations sur l’impact de COVID-19 après COVID-19, ce qui fournira un cadre utile pour évaluer les stratégies. Le COVID-19 a affecté un certain nombre d’opérations de fabrication et de chaînes d’approvisionnement dans le monde entier. En conséquence, l’économie a connu une récession et des taux d’inflation élevés. De plus, la pandémie a perturbé les mouvements internationaux d’un certain nombre d’industries. En raison de la pénurie de main-d’œuvre et du manque de mouvement logistique, l’ensemble du secteur a été confronté à des défis soutenus. Les confinements ont causé de graves pertes financières aux industries utilisatrices finales.

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Actuellement, il existe une tendance croissante à la fabrication de véhicules autonomes dans l’industrie automobile, ce qui attire des investissements plus importants pour le développement de ces véhicules. Un véhicule autonome comprend une combinaison de divers capteurs et systèmes de mise en réseau qui aident l’ordinateur à conduire le véhicule. Les informations annotées permettent aux modèles informatiques de véhicules autonomes de les reconnaître et d’en tirer des enseignements. Plusieurs fournisseurs de technologie tels que Google LLC ; Tesla Motors ; Apple Inc.; et Huawei Technologies Co., Ltd. sont également entrés sur le marché des véhicules autonomes. La hausse des investissements sur le marché de la conduite autonome devrait stimuler la demande future du marché de l’annotation de données. Par exemple, en février 2021, Appen Limited, un fournisseur de données de formation efficaces et de systèmes d’IA, a annoncé le lancement de nouveaux services d’annotation de données de formation et d’assurance qualité pour les constructeurs de véhicules autonomes.

Les innovations croissantes dans le segment de la vente au détail, en particulier dans l’amélioration du secteur du commerce électronique, en utilisant les outils d’étiquetage d’informations, devraient stimuler la demande du marché au cours de la période de prévision. Par exemple, en février 2019, Walmart Labs a acquis Dataturks, une start-up d’annotation de données basée en Inde. Dataturks propose des outils d’annotation pour les informations d’image et de texte en utilisant l’apprentissage automatique. L’acquisition a contribué à stimuler les innovations dans la qualité du catalogue et d’autres aspects de la plate-forme de marchandisage Walmart.

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Points saillants du rapport sur le marché des outils d’annotation de données

• La demande croissante d’apprentissage automatique dans l’analyse automatisée des données devrait augmenter la demande d’outils d’étiquetage automatique des informations dans diverses applications axées sur les données. En outre, l’attention croissante portée à l’annotation d’images devrait améliorer les opérations des secteurs de l’automobile, de la vente au détail et de la santé et devrait donc propulser la croissance du marché.
• En termes de type d’annotation, le segment manuel a capturé la plus grande part de revenus en 2020. Les attributs tels que la précision, la capacité de capturer les cas extrêmes et les ressources humaines intelligentes sont suffisamment efficaces pour garantir une qualité élevée sur de gros volumes de données. Ce qui rend les outils d’annotation manuels très adaptés pour former des algorithmes d’apprentissage automatique pour les applications de vision par ordinateur
• Les outils d’étiquetage informatif sont de plus en plus acceptés dans l’industrie automobile, en particulier pour les véhicules autonomes. Des caméras haute résolution, des capteurs LIDAR et une énorme quantité d’informations sont nécessaires pour créer les ensembles de données de formation pour ces modèles de perception visuelle très sensibles dans les véhicules autonomes
• Pour gagner un avantage concurrentiel sur le marché, les principaux acteurs ont commencé à adopter la stratégie d’expansion de la clientèle en levant des fonds pour le développement de leur plateforme. Par exemple, en février 2020, Labelbox, Inc. a levé un financement de série B d’environ 25 millions de dollars pour améliorer sa plate-forme avec des capacités d’étiquetage des données pour les modèles de formation à l’IA. Les fonds ont été utilisés pour accélérer les modèles de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique en augmentant la taille des équipes de vente et d’ingénierie de l’entreprise.

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