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Nov 01, 2023

L'impact de l'étiquetage des données 2023 : tendances actuelles et demandes futures

L'étiquetage et/ou l'annotation des données est depuis longtemps un élément essentiel de nombreux

L'étiquetage et/ou l'annotation des données est depuis longtemps un élément essentiel de nombreuses initiatives d'apprentissage automatique et d'IA. Ces dernières années, la demande d'étiquetage de données précis et fiable a considérablement augmenté, le processus devenant de plus en plus vital pour la réussite de nombreux projets. Mais qu'est-ce que l'étiquetage des données exactement ? Étiquetage des données 2023 - quel impact cela aura-t-il sur les entreprises ? Et à quelles tendances devrions-nous être conscients maintenant qui façonneront l'avenir de l'étiquetage des données ? Dans cet article de blog, nous explorerons ces questions afin de mieux comprendre où cette technologie se dirige dans les prochaines années.

La demande d'outils d'annotation de données sur le marché est largement motivée par les trois facteurs suivants :

Outils d'étiquetage automatisé des données et utilisation croissante des ressources informatiques basées sur le cloud.

Les entreprises utilisent de plus en plus des outils d'annotation de données pour étiqueter avec précision de grands volumes de données de formation à l'IA.

À mesure que les investissements dans la technologie de conduite autonome augmentent, le besoin de données bien annotées pour améliorer les modèles ML sans conducteur augmente.

À mesure que le paysage numérique évolue vers le 21e siècle, l'annotation des données devrait faire un grand pas en avant et devenir encore plus intégrée. L'un des principaux facteurs à l'origine de ces modifications est l'essor du traitement numérique des images et de l'informatique mobile.

Quelle est la place de l'annotation des données et pourquoi est-elle nécessaire ?

Améliorer l'expérience client grâce au commerce numérique.

Vérification des documents et interaction client en temps réel dans les secteurs de la banque, de la finance et de l'assurance.

Analyser des dizaines d'ensembles de données non structurés et accumulés à des fins de recherche.

Surveillance et conservation du contenu des médias sociaux, identification du contenu inapproprié.

Le suivi des cultures, l'évaluation des sols, etc. font tous partie du secteur agricole.

Les tendances de l'annotation des données sont façonnées par une variété de facteurs ; cependant, cette liste n'est pas exhaustive.

De plus, toutes les plateformes commerciales connaissent une croissance phénoménale du contenu numérique. Par conséquent, les données sur les utilisateurs de masse doivent être traitées via un large éventail de canaux numériques. En annotant les données, les entreprises peuvent exploiter pleinement les avantages du contenu en ligne, ajouter de la valeur et attirer de nouveaux clients.

La plupart des entreprises mettent en œuvre une architecture centrée sur les données. L'état d'esprit et l'architecture centrés sur les données font tous deux partie intégrante du déploiement et de la maintenance d'une architecture d'entreprise efficace. Par conséquent, les travailleurs de l'étiquetage des données doivent être intelligents et des options automatisées doivent être explorées.

Outre les améliorations apportées à l'IoT, au ML, au DL, à la robotique, à l'analyse prédictive, aux systèmes de détection de fraude et aux systèmes de recommandation, les projets d'IA nécessitent des données très efficaces. C'est peut-être le facteur le plus important menant à des percées dans l'étiquetage des données.

État actuel du marché de l'étiquetage des données d'IA

Le marché de l'étiquetage des données est actuellement dans une période de transition. Cela est dû à la demande croissante de données étiquetées, qui a dépassé l'offre traditionnelle d'étiquetage manuel à forte intensité de main-d'œuvre. En réponse, un certain nombre de nouveaux services d'étiquetage des données ont vu le jour qui utilisent l'automatisation pour accélérer le processus d'étiquetage.

L’état actuel du marché de l’étiquetage des données AI peut être résumé comme suit :

Selon la recherche, le marché mondial de l'annotation de données devrait atteindre 8,22 milliards USD d'ici 2028. En outre, jusqu'en 2030, on s'attend à ce que le marché mondial des services d'annotation de données augmente à un TCAC de 26,6 %, et d'ici 2030, il devrait valoir 5,3 milliards USD.

Il existe une demande croissante de données étiquetées, qui a dépassé l'offre traditionnelle d'étiquetage manuel à forte intensité de main-d'œuvre.

En réponse à cette demande, un certain nombre de nouveaux services d'étiquetage de données ont vu le jour qui utilisent l'automatisation pour accélérer le processus d'étiquetage.

Ces services en sont encore à leurs premiers stades de développement et il reste à voir comment ils évolueront dans le temps.

Tendances futures émergentes de l'étiquetage des données

Il existe une demande croissante de services d'étiquetage de données, car de plus en plus d'entreprises ont besoin d'ensembles de données précis et à jour pour prendre des décisions éclairées. Cela est particulièrement vrai dans le domaine de l'apprentissage automatique, où les données étiquetées sont utilisées pour former des algorithmes.

Quelques tendances clés émergent dans le domaine de l'étiquetage des données qui auront un impact significatif sur la demande future de ces services.

Premièrement, il y a une tendance vers des ensembles de données plus complexes

À mesure que l'apprentissage automatique devient plus sophistiqué, les ensembles de données qui doivent être étiquetés deviennent de plus en plus complexes. Cela crée un besoin accru d'étiqueteurs experts capables de comprendre les nuances des données et d'appliquer les étiquettes appropriées.

Deuxièmement, il existe une tendance à l'étiquetage en temps réel.

Dans de nombreux cas, il est désormais nécessaire d'étiqueter les données au fur et à mesure de leur collecte, afin de permettre aux algorithmes d'en tirer des enseignements en temps réel. Cela exige que les étiqueteurs soient encore plus efficaces et précis, car ils ne peuvent pas se permettre de faire des erreurs qui pourraient affecter les résultats du processus de formation.

Troisièmement, il y a une tendance à l'étiquetage automatisé.

Dans certains cas, il est possible d'utiliser des algorithmes pour étiqueter automatiquement les ensembles de données. Cependant, cette approche n'est pas toujours fiable et nécessite souvent une intervention humaine pour garantir l'exactitude. En tant que tel, l'étiquetage automatisé est susceptible de compléter plutôt que de remplacer l'étiquetage humain traditionnel à l'avenir.

Principales tendances technologiques à surveiller qui auront un impact sur l'IA

Compte tenu de l'un des travaux de recherche de Gartner, nous prévoyons des opportunités de croissance majeures pour l'industrie de l'annotation de données en 2023 ainsi que des tendances technologiques actualisées qui façonneront ses perspectives actuelles.

IA : équilibrer la confiance, le risque et la sécurité

La fiabilité, la crédibilité, la sécurité et la confidentialité d'un modèle doivent être assurées grâce aux capacités avancées des équipes de gestion. En conséquence, l'acceptation des utilisateurs et les objectifs de l'entreprise augmenteront de 50 % d'ici 2026.

Construire un système immunitaire numérique

Une stratégie efficace réduira les risques, améliorera l'expérience des utilisateurs et des clients et rendra votre entreprise plus résistante aux revers. Un investissement dans un système immunitaire numérique entraînera 80 % de temps d'arrêt en moins d'ici 2025, ce qui conduira à un niveau de satisfaction des consommateurs plus élevé.

Plates-formes pour le cloud computing industriel

Avec les nuages ​​de l'industrie, les organisations seraient en mesure de résoudre les problèmes et les cas les plus urgents dans leurs industries. D'ici 2027, plus de la moitié des organisations modernes utiliseront des plates-formes cloud spécifiques à leur secteur.

Ingénierie de plateforme

Ces dernières années, des entreprises pionnières ont commencé à créer des plates-formes d'exploitation qui se situent entre les utilisateurs et les services de support sur lesquels ils comptent. On estime que d'ici 2026, 80 % des entreprises de génie logiciel créeront des plateformes pour fournir des services, des composants et des outils réutilisables.

Intelligence Artificielle Adaptative

La capacité à créer, déployer, adapter et gérer l'IA dans plusieurs contextes organisationnels peut être acquise en opérationnalisant l'IA. En plus d'être au moins 25 % plus performantes que leurs concurrents, les méthodes d'ingénierie de l'IA peuvent les aider à développer des systèmes adaptatifs.

Le métaverse

Grâce à l'utilisation d'expériences métavers, les entreprises trouvent des moyens d'accroître l'engagement, la coopération et la connexion des employés. La plupart des grandes entreprises utiliseront le Web3, l'informatique spatiale et les jumeaux numériques pour augmenter leurs revenus d'ici 2027.

Le potentiel de la technologie sans fil

Grâce à l'intégration de plusieurs technologies sans fil, une base plus fiable, évolutive et abordable peut être créée qui nécessite moins d'investissement en capital. D'ici la fin des trois prochaines années, 50 % des terminaux sans fil professionnels utiliseront des services réseau autres que la communication.

Il existe à la fois des opportunités et des risques associés à chacune de ces tendances récentes de l'industrie. Lors de la création d'une feuille de route technologique pour votre initiative d'IA, assurez-vous de tenir compte de l'importance d'un ensemble de données bien annoté pour atteindre les objectifs de votre projet.

Points clés qui accéléreront l'industrie de l'étiquetage des données

1 – L'industrie de l'étiquetage des données devrait connaître une croissance exponentielle au cours des prochaines années.

2 – Cette croissance sera portée par le besoin d'un étiquetage des données plus précis et plus fiable.

3 – Les services d'étiquetage des données deviendront plus sophistiqués et efficaces.

4 – La demande de services d'étiquetage des données continuera d'augmenter à mesure que les entreprises dépendront davantage de la prise de décision basée sur les données. Publié à l'origine sur – Cogito