La taille du marché mondial des solutions et services d’étiquetage de données devrait atteindre 46,9 milliards de dollars d’ici 2030, avec une croissance du marché de 19,5 % TCAC au cours de la période de prévision.

L’adoption de solutions et de technologies de services d’étiquetage des données et de techniques d’imagerie médicale pour le diagnostic précoce et précis des maladies devrait conduire à une collecte accrue de données. Par conséquent, le segment des soins de santé a acquis 1 779,8 millions de dollars de revenus sur le marché en 2022.

New York, 30 août 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Reportlinker.com annonce la publication du rapport « Rapport d'analyse de la taille, de la part et des tendances du marché mondial des solutions et services d'étiquetage de données par type, par type d'étiquetage, par type d'approvisionnement, Par vertical, par perspectives et prévisions régionales, 2023-2030" - https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNW Plusieurs acteurs du marché lancent des efforts stratégiques pour créer un réseau d'intelligence artificielle solide en externalisant les solutions d'étiquetage des données et prestations de service. Les solutions basées sur l'intelligence artificielle peuvent être entraînées à reconnaître les données marquées et étiquetées. Les sources d'informations courantes comprennent les images médicales, les rayons X, les images tomodensitométriques et l'imagerie par résonance magnétique. Les étiquettes et les services de solutions de données sont cruciaux dans le domaine des soins de santé, car l'imagerie médicale utilise la technologie de vision par ordinateur pour reconnaître les modèles et identifier les maladies et les blessures. Les principales stratégies suivies par les acteurs du marché sont les lancements de produits en tant que stratégie de développement clé pour suivre le rythme des demandes changeantes du marché final. utilisateurs. En juin 2022, Google a introduit un serveur dédié à la formation du système d'IA ainsi que des explications basées sur des exemples dans son Vertex afin d'accélérer l'adoption de modèles d'apprentissage automatique dans les entreprises. De plus, en février 2023, Appen Limited a lancé l'étiquetage automatisé de la PNL, l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine et l'intelligence documentaire. Sur la base de l'analyse présentée dans la matrice KBV Cardinal ; Google LLC (Alphabet Inc.) est le précurseur sur le marché. Des sociétés telles qu'Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.) et Alegion, Inc. comptent parmi les principaux innovateurs du marché. Par exemple, en mai 2021, Cogito a étendu ses capacités en pathologie, ophtalmologie et cardiologie. L'adoption de l'IA dans les soins de santé nécessite une expertise pour des données annotées avec précision dans les soins de santé. Facteurs de croissance du marché Utilisation croissante des données étiquetées dans l'imagerie médicale Le secteur de la santé se développe en raison de l'adoption de systèmes compatibles Al pour de meilleurs soins aux patients, des diagnostics plus rapides et une découverte plus précoce des médicaments. À l'aide d'images médicales correctement étiquetées, des algorithmes ont été construits pour identifier les troubles et les maladies des patients sans l'aide d'un être humain. Le personnel médical travaille également avec des solutions d'étiquetage de données et des prestataires de services compétents pour constituer une base de données de vidéos d'opérations étiquetées avec précision. L’ensemble de données constituerait un élément fondamental dans le développement de robots chirurgicaux autonomes. On estime qu’une telle utilisation généralisée des solutions et des services d’étiquetage des données dans le secteur des soins de santé soutiendra l’expansion du marché au cours de la période de projection. Numérisation accrue dans diverses industries Ce marché connaît une croissance significative en raison de l’adoption de la numérisation. La collecte de données a considérablement augmenté dans de nombreux secteurs grâce à la numérisation. Une énorme quantité de données textuelles est disponible pour analyse en raison de la croissance des plateformes numériques, des médias sociaux et de la communication en ligne. Des services efficaces d’étiquetage des données sont nécessaires pour donner un sens aux informations et obtenir des informations utiles. L'apprentissage automatique utilise régulièrement d'énormes volumes de données, et les entreprises investissent du temps et de l'argent pour fournir aux employés les outils et la formation appropriés pour l'enrichissement des données. Il est prévu que le marché des solutions et services d'étiquetage des données gagnera en soutien à mesure que l'utilisation des plateformes numériques se généralisera. Facteurs restrictifs du marché Problèmes causés par des données de formation de mauvaise qualité La pénurie de données d'entrée de haute qualité continue d'être l'un des principaux obstacles à la croissance du marché des solutions et services d’étiquetage des données. Toute tentative d’utiliser des données de mauvaise qualité pour entraîner des modèles Al conduit à des inexactitudes dans les résultats attendus, certaines techniques se détériorant au point qu’elles ne sont jamais complètement optimisées. En effet, la précision des données utilisées pour alimenter les algorithmes est fortement corrélée à leurs performances. L’exactitude des données est essentielle pour les secteurs soumis à des réglementations strictes, comme celui de la santé. En raison de la récente pandémie, il est plus important que jamais d’améliorer la qualité des données pour les pandémies à venir. En conséquence, il est prévu que le marché des solutions et services d'étiquetage des données soit restreint en raison de ces facteurs. Type OutlookEn fonction du type, le marché est classé en texte, image/vidéo et audio. Le segment du texte a généré une part importante des revenus sur le marché en 2022. Les données textuelles font référence à toute information écrite, telle que des documents, des articles, des journaux de discussion, des publications sur les réseaux sociaux, des avis clients, des e-mails, etc. et les technologies de traitement du langage naturel pour extraire de grandes quantités de données textuelles afin d'obtenir des informations pertinentes, le segment de l'étiquetage des données textuelles s'est considérablement développé. Perspectives du type d'étiquetagePar type d'étiquetage, le marché est fragmenté en manuel, semi-supervisé et automatique. En 2022, le segment manuel a enregistré la part de revenus la plus élevée sur ce marché. Le processus de classification ou d’étiquetage manuel de données implique des humains. La méthode est fascinante par rapport à l’étiquetage automatique en raison de ses avantages, notamment une intégrité élevée, une cohérence et un effort minimal d’annotation des données. L'étiquetage manuel est essentiel lorsque le travail avec des instances de pointe ou des secteurs/industries de niche dans des ensembles de données publics ou synthétiques est inadéquat ou insuffisant. Perspectives du type d'approvisionnementSur la base du type d'approvisionnement, le marché est segmenté en interne et externalisé. Le segment interne a acquis une part substantielle des revenus sur le marché en 2022. Les entreprises peuvent développer des procédures d'étiquetage fiables et un système de gestion des données reproductible en mettant en œuvre leurs solutions internes d'étiquetage des données. Selon les applications et les exigences des clients, les fournisseurs proposent également des solutions spécialisées. De plus, la mise en place d'équipes d'étiquetage internes offre une meilleure compréhension et gestion des processus opérationnels, ce qui est avantageux du point de vue de l'organisation. Perspectives verticales Sur la base de la verticale, le marché est classé en informatique, automobile, gouvernement, santé, finance. services, ventes au détail et autres. En 2022, le segment informatique a enregistré la plus grande part de revenus du marché. L'utilisation intensive des applications d'IA par l'industrie contribue essentiellement à la croissance de ce segment. Le marché devrait encore croître dans ce segment grâce aux innovations croissantes et à l'adoption de technologies de pointe dans le secteur informatique à l'échelle mondiale. Perspectives régionales Au niveau régional, le marché est analysé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique et dans la LAMEA. En 2022, la région Amérique du Nord a généré la part de revenus la plus élevée du marché. L'investissement croissant de cette région dans les solutions d'étiquetage des données stimule l'expansion du marché. Le Canada et les États-Unis ont été les premiers à adopter l’IA en Amérique du Nord et sont à la pointe des solutions et services d’étiquetage des données. Les demandes de recherche modernes ont contraint les entreprises à inclure de solides capacités virtuelles, ce qui a élargi l'utilisation de ces services. Le rapport d'étude de marché couvre l'analyse des principales parties prenantes du marché. Les principales entreprises présentées dans le rapport incluent Google LLC (Alphabet Inc.), Appen Limited, TELUS International (Playment, Inc.), Yandex NV, Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.), Zight, Alegion, Inc., Scale AI, Inc., Labelbox, Inc., Cogito Tech LLCStratégies récentes déployées sur le marché des solutions et services d'étiquetage de donnéesPartenariats, collaborations et accords : mars 2022 : Labelbox, Inc. a signé un accord avec Hitachi Solutions Co., Ltd., un acteur majeur Société informatique du groupe Hitachi qui fournit des solutions informatiques. Grâce à cet accord, les deux sociétés bénéficient d'outils d'étiquetage de données qui facilitent la création de données d'apprentissage pour le développement de l'IA et commencent à vendre. Mai 2021 : Labelbox s'est associé à Databricks, une société de logiciels d'entreprise. Ensemble, les sociétés ont annoncé les fonctionnalités permettant aux équipes de développer des données non structurées pour l'IA et l'analyse dans Databricks. En intégrant Databricks et Labelbox, les utilisateurs bénéficient d'un environnement de bout en bout pour les flux de données non structurés, d'un moteur de requête développé autour de Delta Lake, d'outils d'annotation rapides et d'un solide environnement informatique d'apprentissage automatique. Mai 2021 : Alegion, Inc. a signé un accord accord avec Yayasan Peneraju Pendidikan Bumiputera, une agence gouvernementale malaisienne. Cet accord a été signé pour répondre aux technologies émergentes de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) en proposant une formation et une certification en étiquetage des données ML. Février 2021 : Google Cloud a formé un partenariat avec NextBillion AI, une startup leader du secteur. dans les plateformes de cartographie. Le partenariat vise à améliorer les délais de mise sur le marché des solutions d'IA hyperlocale en exploitant des ensembles de données et des algorithmes sur Cloud Storage et Cloud SQL afin de réduire les frais opérationnels avec Google Kubernetes Engine. Lancements et extensions de produits : février 2023 : Appen Limited a lancé l'étiquetage NLP automatisé, Apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine et intelligence documentaire. Les produits lancés exploiteraient les capacités d’IA générative et les techniques d’apprentissage sans tir pour évaluer l’annotation des données. De plus, le produit débloquerait l'IA générative et renforcerait les expériences client exceptionnelles. Juin 2022 : Google a introduit un serveur dédié pour la formation du système d'IA ainsi que des explications basées sur des exemples dans son Vertex. Cette expansion du produit visait à accélérer l’adoption de modèles d’apprentissage automatique dans les entreprises. En outre, l'entreprise visait également à démocratiser l'IA afin de permettre à davantage de personnes de déployer des modèles en production, de surveiller en permanence et de générer un impact commercial grâce à l'IA. Juin 2022 : Google a déployé Imagen, un modèle d'IA texte-image. Le nouveau produit visait à générer des images photoréalistes de texte et est pré-entraîné sur les données textuelles. De plus, la nouvelle solution surpasse également DALL-E 2 sur le benchmark COCO. Octobre 2021 : Scale AI Inc. a annoncé le lancement de Scale Rapid, un service qui vise à résoudre le problème en étiquetant un échantillon de données en une à trois heures. . Avec ce lancement, les utilisateurs seraient en mesure de s'assurer que l'étiquetage est effectué correctement, de récapituler leurs instructions d'étiquetage si cela est important, puis de demander à Scale AI d'étiqueter tous leurs ensembles de données. Mai 2021 : Cogito a étendu ses capacités en pathologie et en ophtalmologie. & Cardiologie. L'adoption de l'IA dans le domaine de la santé nécessite une expertise pour des données annotées avec précision dans le domaine de la santé. Février 2021 : Appen Limited a lancé les derniers ensembles de données disponibles sur le marché (OTS). Ces ensembles de données sont développés pour permettre aux entreprises d'obtenir plus facilement et plus rapidement les données de formation de haute qualité nécessaires pour dynamiser leurs projets d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Acquisitions et fusions : août 2021 : Appen Limited a accepté d'acquérir Quadrant, leader mondial des données de localisation mobiles, des données de points d'intérêt et des services de conformité correspondants. Cette acquisition visait à renforcer la position d'Appen sur le marché et également à permettre à l'entreprise de fournir des données de haute qualité aux entreprises qui dépendent de la géolocalisation pour leur activité. Juillet 2021 : TELUS International a repris Playment, une plateforme complète d'étiquetage de données. Grâce à cette acquisition, Playment améliorerait l'expertise approfondie de TELUS dans le domaine et la positionnerait de manière unique pour aider ses clients à développer des solutions basées sur l'IA dans tous les secteurs verticaux. Mars 2021 : TELUS International a racheté Lionbridge AI, un fournisseur mondial de premier plan de services d'annotation de données évolutifs pour texte, images, vidéos et audio. Cette acquisition visait à élargir les offres de services mondiales de TELUS International et à pénétrer le marché des services économiques en croissance rapide dans le cadre de sa stratégie de transformation numérique. Portée de l'étude Segments de marché couverts dans le rapport : Par type • Image/Vidéo • Texte • Audio Par type d'étiquetage • Manuel • Semi-supervisé • Automatique Par type d'approvisionnement • Externalisé • Interne Par secteur vertical • Informatique • Automobile • Services financiers • Gouvernement • Santé • Commerce de détail • Autres Par géographie • Amérique du Nord États-Unis Canada Mexique Reste de l'Amérique du Nord • Europe Allemagne Allemagne Royaume-Uni France Russie Espagne Italie Reste d'Europe• Asie-Pacifique Chineo Japon Indeo Corée du Sudo Singapouro Malaisieo Reste de l'Asie-Pacifique• LAMEAo Brésilo Argentineo Émirats Arabes Uniso Arabie Saouditeo Afrique du Sudo Nigeriao Reste de LAMEAEntreprises profilées• Google LLC (Alphabet Inc.)• Appen Limited• TELUS International (Playment, Inc.) • Yandex NV• Uber Technologies, Inc. (Mighty AI, Inc.)• Zight• Alegion, Inc.• Scale AI, Inc.• Labelbox, Inc.• Cogito Tech LLCOffres uniques • Couverture exhaustive• Le plus grand nombre de tableaux et de chiffres du marché • Modèle basé sur un abonnement disponible • Meilleur prix garanti • Support de recherche après-vente assuré avec 10 % de personnalisation gratuite. Lisez le rapport complet : https://www.reportlinker.com/p06487774/?utm_source=GNWAÀ propos de ReportlinkerReportLinker est une solution d'étude de marché primée. Reportlinker trouve et organise les dernières données du secteur afin que vous obteniez toutes les études de marché dont vous avez besoin - instantanément, en un seul endroit.__________________________