Scénario de marché 

On estime que le marché des outils d’annotation de données connaîtra une augmentation importante de ses revenus, passant de 2,02 milliards de dollars américains en 2023 à 23,11 milliards de dollars américains d’ici 2032. Le marché devrait croître d’un TCAC de 31,1 % sur la période de projection 2024-2032. 

À mesure que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique progressent, il n’est pas surprenant de constater une croissance de la demande d’outils d’annotation de données. Avec l'introduction de modèles d'IA avancés comme Gemini de Google ou ChatGPT d'Open AI, les ensembles de données bien définis et détaillés sont beaucoup plus demandés pour faciliter une meilleure formation des modèles. Ces ensembles de données couvrent des secteurs tels que les véhicules autonomes, les soins de santé, le traitement du langage naturel et même la reconnaissance faciale. En 2023, le marché mondial de l’IA a dépassé les 150 milliards de dollars américains, marquant une augmentation de la demande d’ensembles de données annotés, puisque 8 entreprises sur 10 misent sur les technologies de l’IA.

Certains des acteurs notables du marché des outils d'annotation de données incluent Labelbox, SuperAnnotate, Scale AI, Appen et Amazon SageMaker Ground Truth. Ces plates-formes offrent des solutions simples pour l'image, la vidéo, le texte et l'audio dans tous les secteurs. Appen et Scale AI sont des acteurs clés qui ont non seulement développé des outils d'annotation, mais ont également développé un assortiment de services gérés et une main-d'œuvre professionnelle mondiale en annotation. Par exemple, Appen dispose d'une base de données d'environ plus d'un million d'annotateurs indépendants. Labelbox a travaillé avec NVIDIA et Airbus et a servi plus de 200 entreprises à travers le monde d'ici 2023. Scale AI, après plusieurs cycles de financement, a été évalué à plus de 7 milliards de dollars, ce qui montre à quel point les investisseurs ont confiance dans le marché. . Scale AI a remporté un contrat du ministère américain de la Défense en 2023 pour l'étiquetage des données d'IA d'une valeur de 90 millions de dollars. La plateforme SuperAnnotate a levé 14,5 millions de dollars en financement de série A en 2023 pour développer sa plateforme.

Selon les récentes découvertes d'Astute Analytica, les domaines d'application clés du marché des outils d'annotation de données incluent le secteur des véhicules autonomes pilotés par l'IA, qui s'appuie fortement sur l'utilisation d'images annotées et de données de capteurs pour développer divers algorithmes de conduite autonome. L'industrie des véhicules autonomes a produit plus de 5 millions de kilomètres de données nécessitant une annotation pour le développement de l'IA en 2023. Dans le domaine médical, l'utilisation de l'annotation des données équivaudrait à l'utilisation d'outils de diagnostic de l'IA, le marché de l'IA dans le domaine de la santé étant estimé en 2023 à 20 milliards de dollars américains. Les images annotées sont également utilisées par les applications de commerce électronique sous la forme de recommandations générées automatiquement basées sur des recherches et des balises précédentes. Ces outils sont utilisés par des entreprises technologiques, des laboratoires ainsi que de nouvelles entreprises développant des produits basés sur l'IA et le ML. 

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Dynamique du marché 

Pilote : l'adoption croissante de l'IA et du ML nécessite de grands volumes de données annotées

La pénétration croissante des technologies d’IA et de ML sur le marché des outils d’annotation de données a créé un appétit insatiable pour cet héritage. Les principales formes de modèles d’IA sont construites sur la base d’un apprentissage supervisé, qui nécessite des ensembles de données étiquetés pour pouvoir prédire intelligemment. Le nombre mondial de startups d'IA a dépassé les 10 000 en 2023, et toutes nécessitent une énorme quantité de données annotées afin de créer de nouvelles fonctionnalités. Par exemple, Google et Microsoft, qui ont investi des milliards dans l’IA, montrent l’importance de l’annotation des données pour rendre l’IA robuste.

L'échange de données annotées indique que Tesla et Waymo ont parcouru plus de 20 millions de kilomètres qui nécessitent des annotations appropriées pour garantir que leurs systèmes de perception des véhicules fonctionnent parfaitement. L’introduction des outils de diagnostic de l’IA dans le secteur de la santé a permis d’annoter plus de 100 millions d’images médicales pour former des modèles capables, par exemple, de détecter le cancer ou la rétinopathie diabétique. L'essor du secteur de la vente au détail sur le marché des outils d'annotation de données de consommation en tant qu'industrie a abouti à l'annotation d'environ 500 millions de points de données utilisateur dans le but d'améliorer l'expérience client globale. Le secteur de l’éducation a également connu une forte adoption de la technologie de l’IA, puisque plus d’un millier d’écoles et d’universités ont utilisé des systèmes basés sur l’IA qui dépendaient fortement du matériel pédagogique annoté. De plus, en 2023, les contrats gouvernementaux ont dépassé le milliard de dollars, preuve que les institutions gouvernementales sont également disposées à investir de l’argent dans l’IA à des fins de surveillance et de défense. Ces développements signifient qu’à mesure que les technologies d’IA et de ML continuent de progresser et d’évoluer, on peut s’attendre à une forte augmentation de la demande d’outils et de services d’annotation de données.

Tendance : intégration de l'IA dans les outils d'annotation pour l'assistance automatisée à l'étiquetage

L'utilisation de l'IA sur le marché des outils d'annotation de données est l'un des concepts qui gagnent en importance pour améliorer la productivité et la quantité de travail manuel effectué par les annotateurs. Dans les outils d'annotation assistés par l'IA, les algorithmes exposent les données avec un pré-étiquetage pour être examinées et corrigées par des annotateurs humains, ce qui rend le processus transparent. Des organisations telles qu'Amazon ont implémenté des fonctionnalités dans SageMaker Ground Truth qui peuvent réduire les temps d'annotation jusqu'à 50 %.

Dans le domaine du marquage d'images, ces solutions basées sur l'IA développent une toute nouvelle dynamique, car elles marquent automatiquement les objets dans les images, traitant plus d'un million d'images sur une base mensuelle et se taillant ainsi une niche sur le marché des outils d'annotation de données. Les corpus de textes ont été pré-annotés à l'aide de certains modèles d'IA, ce qui a amélioré l'annotation du traitement du langage naturel, ces plates-formes traitant quotidiennement 500 000 documents. Auparavant, l'annotation vidéo était une tâche fastidieuse, mais les modèles d'IA jouaient un rôle déterminant dans les triangulations suivies du marquage automatique des objets, permettant de marquer 200 heures de contenu vidéo en même temps, ce qui aurait pris 50 heures à un humain. La tendance semble intéresser de nombreux investisseurs, car les startups d'annotation basées sur l'IA ont réussi à recevoir un financement de plus de 100 millions de dollars en 2023. La création à l'aide de l'IA accélère non seulement le processus d'annotation, mais augmente également le niveau de précision car il y a moins d'erreurs humaines. . À mesure que les modèles sont formés et apprennent des erreurs commises par les représentants, la qualité des outils d'IA, qui facilitent les annotations, augmentera encore.

Défi : garantir la confidentialité et la sécurité des données pendant le processus d'annotation

Le volume croissant de données sensibles, qui doivent être annotées tout en garantissant la sécurité des données, est devenu un défi sur le marché des outils d'annotation de données. Des lois telles que le RGPD et le CCPA imposent des exigences spécifiques sur la manière dont les données personnelles sont gérées et le non-respect de ces exigences peut entraîner plus de 20 millions de dollars d'amendes, soit 4 % de leurs revenus commerciaux mondiaux. Les marchés des outils d'annotation de données, les entreprises qui travaillent avec des profils d'utilisateurs finaux (par exemple avec 1 milliard de rubriques médicales 12 004 sur 500 millions de profils d'utilisateurs) doivent prendre des mesures extrêmes pendant le processus d'annotation pour garantir la sécurité.

Les menaces de violations de données en 2023 ont été constatées par plus de 100 millions d’utilisateurs. La question de la sécurité des données lors de la collaboration avec un service tiers ou même avec des services cloud en termes d'annotation des données est à nouveau préoccupante. Le problème est plus prononcé sur le marché des outils d'annotation de données lorsqu'il s'agit de cas où la tâche d'annotation est confiée au-delà des frontières à des centres offshore, les données pouvant être transférées vers des pays dotés de lois sur la confidentialité différentes. Pour aggraver cette exposition, plus d'un demi-milliard de dollars sont investis dans des plateformes d'annotation sécurisées qui incluent le cryptage, les contrôles d'accès et la conformité aux normes internationales sans compromettre la confidentialité. En outre, certaines recherches sont en cours sur la confidentialité différentielle et l'apprentissage fédéré qui visent à effectuer l'annotation de données sans révéler les données sous-jacentes sur le marché des outils d'annotation de données. Cependant, cela est souvent beaucoup plus compliqué que cela et nécessite une telle allocation de ressources que cela constitue un obstacle de taille pour les petites organisations. De nombreux travaux restent intacts dans ce contexte, la protection des informations ainsi que la sécurité semblent être le plus grand défi posé à l'industrie tout en devant se conformer à la loi et maintenir la confiance du public.

Analyse segmentaire 

Par type de données 

Le marché des outils d'annotation de données est dominé par l'annotation de données textuelles, car il a obtenu plus de 36,5 % de part du segment en 2023, ce qui peut être attribué à la demande croissante d'applications de traitement du langage naturel (NLP). L'annotation de données textuelles comprend les processus d'attribution d'étiquettes à des morceaux de texte non structurés afin de les rendre adaptés à une utilisation dans des algorithmes d'apprentissage automatique utiles pour des tâches telles que l'analyse des sentiments, la traduction automatique et les chatbots. L'utilisation croissante de la technologie ( smartphones , Internet) par les particuliers et les entreprises a entraîné une augmentation massive des volumes de données textuelles non structurées (des e-mails aux tweets et avis) que les entreprises voudraient utiliser à des fins d'analyse et d'automatisation. Des secteurs majeurs tels que la technologie, la santé, la finance et le commerce électronique sont à l’origine de l’utilisation et du besoin mondiaux d’annotation de données textuelles. Les textes annotés sont utilisés par les industries dans la recherche d'algorithmes et d'aides virtuelles telles que Siri et Alexa. Dans le cas du secteur de la santé, l’analyse prédictive utilise des dossiers médicaux annotés pour aider les patients. Dans les institutions financières, l'annotation de texte aide à détecter la fraude et à découvrir de nouvelles tendances et modèles sur le marché.

Le marché des outils d'annotation de données textuelles est fortement influencé par des entreprises clés, notamment Appen, Lionbridge AI, Scale AI, CloudFactory et Amazon Mechanical Turk. Ces organisations s'assurent d'importantes parts de marché en fournissant des outils et des ressources adéquats pour répondre à la demande croissante des entreprises. Il existe plusieurs autres facteurs clés qui rendent les données textuelles très demandées par rapport à d'autres formes de données telles que le contenu vidéo et image. Ces facteurs incluent le fait que les données textuelles sont pratiquement partout, que l'annotation des données textuelles est relativement simple et peu coûteuse, et que le texte est crucial pour les applications prises en charge par l'IA dans tous les secteurs. De plus, les progrès des systèmes NLP et l’accent accru mis sur les modèles d’IA basés sur le langage ne font que rendre les positions d’annotation des données textuelles plus sûres sur le marché.

Par technologie 

Avec une part de marché énorme de 74,8 %, la technologie supervisée surperforme une fois de plus sur le marché des outils d’annotation de données en 2023, principalement en raison de son importance dans la formation de modèles d’apprentissage automatique censés fonctionner correctement. Au cours des dernières années, le besoin d’un étiquetage approprié a considérablement augmenté grâce à l’utilisation croissante de l’IA dans différents secteurs et les méthodes d’annotation supervisée peuvent fournir ces ensembles de données nécessaires. Par exemple, le marché mondial de l’IA devrait atteindre plus de 500 milliards de dollars, avec un bon pourcentage utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé. Dans le secteur automobile, des investissements d’une valeur de plusieurs milliards de dollars ont été réalisés dans l’annotation supervisée des données par des entreprises concevant des voitures autonomes pour améliorer la détection d’objets et la navigation, prouvant ainsi l’importance de la technologie.

Le secteur de la santé illustre en outre comment la technologie supervisée prend le dessus sur le marché des outils d’annotation de données. Il existe plus de 5 000 établissements médicaux dans le monde intégrant des dispositifs de diagnostic basés sur l’IA qui nécessitent l’étiquetage des images médicales afin d’aider à identifier des maladies comme le cancer et la rétinopathie diabétique. En outre, le domaine du traitement du langage naturel a connu des améliorations avec plus de 100 milliards de mots marqués par des moyens supervisés visant à améliorer les outils de traduction linguistique et d'analyse des sentiments. Les outils d'étiquetage ont aidé les développeurs de logiciels lors de l'acquisition de sociétés d'annotation de données pour plus d'un milliard de dollars afin de renforcer leurs projets axés sur l'apprentissage supervisé.

L'éducation et le développement de la main-d'œuvre servent à favoriser le leadership de la technologie supervisée. En 2023, plus de 1 000 universités ont commencé à inclure des cours supervisés d’IA et d’apprentissage automatique sur des méthodes basées sur des annotations supervisées, formant ainsi une nouvelle génération de main-d’œuvre à ces compétences. La disponibilité du crowdsourcing a ouvert des opportunités à plus de 2 millions d'annotateurs indépendants vers l'étiquetage supervisé, augmentant ainsi l'échelle et la portée des services d'annotation supervisés. 

Par industrie

Selon le dernier rapport, le secteur des télécommunications occupe la position dominante sur le marché mondial des outils d'annotation de données en capturant plus de 33,5 % de part de marché. Cela peut être largement attribué à la quantité énorme et sans cesse croissante de données non structurées provenant de ces sociétés de télécommunications. L'industrie des télécommunications compte 5,3 milliards d'abonnés mobiles actifs distincts en 2023, ce qui implique que les opérateurs de télécommunications disposent de nombreuses technologies informatiques telles que les appels vocaux, les SMS et Internet. Les outils d'annotation des données aident également à traiter ces informations, car les données permettent aux entreprises de prendre des mesures rapides concernant l'optimisation des réseaux. Ainsi, ces organisations sont responsables d’une grande partie des 2,5 quintillions d’octets de données censées être créées quotidiennement.

Ces dernières années, l’adoption de la technologie 5G et IoT a considérablement amélioré le secteur des télécommunications. Plus d’un milliard de personnes dans le monde dépendent de la connexion 5G. En conséquence, la connectivité des appareils s’est également améliorée à mesure que les vitesses de données sont plus élevées. En 2023, environ 14 milliards d’appareils IoT sur le marché des outils d’annotation de données sont reliés par des connexions télécoms. Avec l’expansion rapide des besoins en données qui doivent également être bien structurés, les télécommunications investissent des milliards de dollars dans l’IA et le ML. En 2023, ces investissements ont augmenté de 15 milliards de dollars. On estime que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique contribuent chaque année à des milliards de requêtes de service client, dont beaucoup sont des requêtes de conversation menées par des chatbots. Afin de fonctionner efficacement, ces applications d’IA et de ML doivent accéder à des données structurées de bonne qualité. 

L'industrie des télécommunications s'efforce constamment d'intégrer de nouvelles technologies et de nouveaux outils et est très compétitive. Différents opérateurs de télécommunications utilisent des outils statistiques pour déterminer les habitudes d'achat des clients et certains les utilisent pour identifier les transactions frauduleuses ou optimiser les ressources du réseau. Le trafic mondial de données mobiles a également considérablement augmenté, les estimations du trafic de données mobiles étant supérieures à 77 exaoctets par mois.

Par type d'appareil 

En fonction du type d’appareil, les appareils basés sur Windows représentent plus de 72,7 % du marché des outils d’annotation de données. Les appareils basés sur Windows ont une vaste couverture à travers le monde, ce qui en fait les plus populaires sur les ordinateurs de bureau et les ordinateurs portables. Microsoft a déclaré qu'en 2023, environ 1,4 milliard d'appareils dans le monde utilisent Windows 10 et Windows 11. Ce grand nombre d'utilisateurs offre aux développeurs une large couverture dans la création et la distribution d'outils d'annotation de données, ce qui garantit que ces outils seront utilisés. un nombre plus élevé d’utilisateurs potentiels.

Les ordinateurs portables et les ordinateurs fonctionnant sous Windows arrivent en tête du classement en ce qui concerne l'installation d'outils d'annotation de données, car ils sont compatibles avec une large couverture de logiciels et de matériel. De nombreuses applications logicielles d'annotation de données comme LabelImg, RectLabel et CVAT sont disponibles sur Windows. Dans le même temps, Microsoft a pu créer un excellent environnement grâce à sa prise en charge de Visual Studio Code, qui compte plus de 14 millions d'utilisateurs actifs en 2023. Cela indique qu'il existe de nombreux développeurs qui créent des outils pour les plates-formes basées sur Windows. Le prix des appareils Windows sur le marché des outils d’annotation de données est également un facteur. Pour seulement 300 $, il est possible d'acheter un ordinateur portable de démarrage capable d'annoter des données et pouvant être utilisé par des organisations, même celles disposant de petits budgets.

Selon les statistiques fournies pour 2023, la plate-forme cloud Azure de Microsoft, qui est plus préférable en raison des services avancés d'apprentissage automatique et d'annotation de données disponibles, a réussi à obtenir plus de 475 des 500 entreprises Fortune 500. En revanche, le fait de se concentrer sur la sécurité de niveau entreprise grâce à des mises à jour régulières permet certainement de continuer à faire confiance à la plate-forme Windows pour les données sensibles. En outre, les ordinateurs rapides tels que les postes de travail Windows haut de gamme peuvent avoir leur place dans des tâches d'annotation de données complexes qui nécessitent de grandes quantités d'ensembles de données pour des modèles d'apprentissage automatique avancés et coûteux à exécuter.

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Analyse régionale 

En 2023, l’Amérique du Nord détient la part la plus élevée du marché mondial des outils d’annotation de données, soit 34,8 %, en raison de sa technologie de pointe et de ses investissements élevés dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). Les États-Unis, en particulier, constituent un centre de progrès pour l’IA, constituant un grand nombre de nouvelles entreprises commerciales et d’entreprises technologiques qui favorisent la croissance du marché. Il existe environ 2 000 entreprises travaillant dans le domaine de l'IA dans la région, ce qui indique une forte présence sur le marché qui augmente le besoin d'outils avancés d'annotation de données, essentiels au développement de modèles d'IA complexes.

Le marché nord-américain des outils d’annotation de données, qui connaît la prédominance de l’IA dans bon nombre de ses secteurs, souligne la demande de données de qualité. Par exemple, en 2023, un investissement d’environ 11 milliards de dollars dans la technologie de l’IA a été enregistré dans le secteur de la santé aux États-Unis et, entre autres applications, a utilisé des outils d’annotation de données pour le diagnostic, l’imagerie et l’analyse des informations sur les patients. Un autre domaine en croissance est le marché des véhicules autonomes, où des entités telles que Tesla et Waymo intensifient leurs efforts en faveur des voitures autonomes qui dépendent d'ensembles de données annotées. En outre, d'autres programmes tels que la National Artificial Intelligence Initiative Act des États-Unis ont financé plus de 4 milliards de dollars américains pour des projets de recherche et de développement en intelligence artificielle améliorant l'infrastructure de la région tout en mettant l'accent sur le rôle de l'annotation des données dans le développement de l'IA.

Après l’Amérique du Nord, la région Asie-Pacifique se présente comme un concurrent sérieux sur le marché des outils d’annotation de données. Des pays comme la Chine, l’Inde et le Japon sont sur la voie rapide pour accroître leurs capacités en matière d’IA, la Chine y injectant plus de 20 milliards de dollars en 2023. Les applications de l’IA se sont également rapidement développées dans des domaines tels que le commerce électronique, l’automobile et même les soins de santé. La valeur des transactions de commerce électronique en Chine a dépassé 50 000 milliards de yuans en 2023, ce qui nécessitait une annotation améliorée des données pour un fonctionnement personnalisé efficace de l'expérience améliorée du consommateur. À cela s’ajoute le développement des infrastructures d’IA dans la région, alimenté par le budget indien de 477 millions de dollars consacré à sa stratégie nationale d’IA. Avec une avalanche de demandes émanant de plus de 5 000 start-ups d’IA, la région Asie-Pacifique est vouée à exploser en termes de taille de marché, se rapprochant de la suprématie des revenus de l’Amérique du Nord.

Liste des principales entreprises profilées :

• Annoter.com
• Appen Limitée
• Usine Cloud Limitée
• Application Cloud
• Cogito Tech LLC
• Systèmes profonds
• Google Inc.
• Labelbox, Inc.
• Balise lumineuse
• Lionbridge Technologies, Inc.
• Assurance qualité Lotus
• Jeu Inc.
• Tagtog Sp.zo.
• Autres acteurs éminents

Aperçu de la segmentation du marché 

Par type de données :

• Texte
  • Sentiment
  • Classement du texte
  • Entité
• Image
  • Boîtes de délimitation
  • Annotation de ligne
  • Transcription d'images
• Vidéo 
  • Sémantique
  • Polygone
  • Point clé
• Audio
  • Détection d'activité vocale (VAD)
  • Identification du locuteur
  • Reconnaissance vocale automatisée

Par technologie :

• Supervisé
• Semi-supervisé
• Automatique

Par type d'appareil :

• MacOS
• Fenêtres
• Linux
• Autres

Par utilisateurs finaux :

• Automobile
• Soins de santé
• Vente au détail
• Transport et logistique
• BFSI
• Télécommunication et informatique
• Autres

Par région :

• Amérique du Nord
  • Les États-Unis
  • Canada
  • Mexique
• Europe 
  • ROYAUME-UNI
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Pologne
  • Russie
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique 
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie et Nouvelle-Zélande
  • ASEAN
  • Reste de l'Asie-Pacifique
• Moyen-Orient et Afrique (MEA)
  • Émirats arabes unis
  • Arabie Saoudite
  • Afrique du Sud
  • Reste de la MEA
• Amérique du Sud
  • Argentine
  • Brésil
  • Reste de l'Amérique du Sud