L'impact de l'étiquetage des données en 2023 : tendances actuelles et besoins futurs

L'étiquetage des données est depuis longtemps un élément clé de nombreuses initiatives d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Le besoin d’un étiquetage précis et fiable des données a considérablement augmenté ces dernières années, car le processus est devenu de plus en plus important pour le succès de nombreux projets. Mais qu’est-ce que le marquage des données exactement ? Quel sera l’impact de l’étiquetage des données sur les entreprises en 2023 ? De quelles tendances devons-nous être conscients dès maintenant et qui façonneront l’avenir de l’étiquetage des données ? Dans cet article, nous explorons ces questions pour mieux comprendre où va cette technologie dans les années à venir.

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

1. L'utilisation croissante d'outils d'étiquetage de données automatisés et de ressources informatiques basées sur le cloud ; un certain nombre d'entreprises Les outils d'étiquetage des données sont de plus en plus utilisés pour étiqueter avec précision de grandes quantités de données de formation d'IA 

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

Alors que le paysage numérique entre dans le 21e siècle, l'étiquetage des données promet de faire un grand pas en avant et de devenir plus intégré. L’essor du traitement d’images numériques et de l’informatique mobile est un facteur majeur à l’origine de ce changement.

Pour quels champs l'étiquetage des données est-il adapté et pourquoi est-il nécessaire ?

1. Améliorer l'expérience client grâce au commerce numérique ;

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

3. Analyser de grands ensembles de données non structurées et cumulatives à des fins de recherche ; Surveiller et organiser le contenu des médias sociaux et identifier le contenu inapproprié 

5. La surveillance des cultures, l'évaluation des sols, etc. font tous partie du secteur agricole.

Les tendances en matière d'étiquetage des données sont affectées par de nombreux facteurs, ceux mentionnés ci-dessus ne sont que quelques-uns d'entre eux.

De plus, toutes les plateformes commerciales connaissent une croissance incroyable du contenu numérique. Par conséquent, les données sur les utilisateurs massifs devraient être traitées via un large éventail de canaux numériques. En annotant les données, les entreprises peuvent tirer parti des 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. La réflexion centrée sur les données et l'architecture centrée sur les données font toutes deux partie intégrante du déploiement et du maintien d'une architecture d'entreprise efficace. Par conséquent, les travailleurs chargés de l’étiquetage des données doivent être intelligents et capables d’explorer les options d’automatisation.

En plus des améliorations de l'IoT, de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, de la robotique, de l'analyse prédictive, des systèmes de détection de fraude et des systèmes de recommandation, les projets d'IA nécessitent des données efficaces. C’est peut-être le facteur le plus important qui force une percée dans l’étiquetage des données.

Statut actuel du marché de l'étiquetage des données IA :

Le marché de l'étiquetage des données est actuellement dans une période de transformation. 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, de nombreux nouveaux services d’étiquetage des données ont vu le jour et utilisent l’automatisation pour accélérer le processus d’étiquetage.

Résumé de l'état actuel du marché de l'annotation de données par l'IA : Selon des recherches, le marché mondial de l'annotation de données devrait valoir 822 millions de dollars d'ici 2028. En outre, le marché mondial des services d’annotation de données devrait croître à un TCAC de 26,6 % d’ici 2030 et devrait ajouter 500 millions de dollars américains.

La demande croissante de données étiquetées a dépassé l'offre traditionnelle d'étiquetage manuel à forte intensité de main d'œuvre. En réponse à cette demande, de nombreux nouveaux services d'étiquetage de données sont apparus et utilisent l'automatisation pour accélérer le processus d'étiquetage. Ces services en sont encore aux premiers stades de développement, et il reste à voir comment ils évolueront au fil du temps.

Tendances futures émergentes en matière d'étiquetage des données :

Alors que de plus en plus d'entreprises ont besoin d'ensembles de données précises et à jour pour prendre des décisions éclairées, la demande de services d'étiquetage des données continuera de croître. Cela est particulièrement vrai dans le domaine de l’apprentissage automatique, où les données étiquetées sont utilisées pour entraîner des algorithmes.

Certaines tendances clés émergent dans le domaine de l'étiquetage des données qui auront un impact significatif sur la demande future pour ces services. Premièrement, il existe 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 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 au marquage en temps réel. Dans de nombreux cas, il est désormais nécessaire d’étiqueter les données au fur et à mesure de leur collecte afin que les algorithmes puissent en tirer des enseignements en temps réel. Cela nécessite que les étiqueteurs soient plus efficaces et plus précis, car ils ne peuvent pas commettre d'erreurs susceptibles d'affecter le résultat du processus de formation.

Troisièmement, il existe une tendance au marquage automatique. Dans certains cas, des algorithmes peuvent être utilisés pour étiqueter automatiquement des ensembles de données. Cependant, cette méthode n’est pas toujours fiable et nécessite souvent une intervention humaine pour garantir son exactitude. Par conséquent, l’étiquetage automatique pourrait à l’avenir compléter plutôt que remplacer l’étiquetage humain traditionnel.

Principales tendances technologiques à surveiller qui auront un impact sur l'intelligence artificielle : Considérant un effort de recherche de Gartner, nous prévoyons que le secteur de l'annotation de données sera confronté à d'importantes opportunités de croissance en 2023, ainsi qu'à de nouvelles tendances technologiques qui façonneront ses perspectives actuelles.

Une IA qui équilibre la confiance, le risque et la sécurité : La fiabilité, la fiabilité, la sécurité et la confidentialité du modèle doivent être assurées grâce aux capacités avancées de l'équipe de direction. En conséquence, l’acceptation des utilisateurs et les objectifs de l’entreprise augmenteront de 50 % d’ici 2026.

Créez un système immunitaire numérique : Des stratégies efficaces réduiront les risques, amélioreront l'expérience utilisateur et client et rendront votre entreprise plus résiliente aux revers. Les investissements dans les systèmes immunitaires numériques réduiront les temps d'arrêt de 80 % d'ici 2025, augmentant ainsi la satisfaction des consommateurs.

Plateforme de Cloud Computing Industriel : Avec le cloud industriel, les organisations seront en mesure de résoudre les problèmes et les cas les plus urgents dans leur secteur. D’ici 2027, plus de la moitié des organisations modernes utiliseront des plateformes cloud spécifiques à leur secteur.

Ingénierie de plateforme : Ces dernières années, des entreprises pionnières ont commencé à créer des plateformes d'exploitation entre les utilisateurs et les services d'assistance sur lesquels ils s'appuient. On estime que d’ici 2026, 80 % des sociétés d’ingénierie logicielle créeront des plateformes pour fournir des services, composants et outils réutilisables.

Intelligence artificielle adaptative : En mettant en œuvre l'IA, vous gagnez la capacité de créer, déployer, adapter et gérer l'IA dans plusieurs environnements organisationnels. En plus de surpasser leurs concurrents d’au moins 25 %, les méthodes d’ingénierie de l’IA peuvent les aider à développer des systèmes adaptatifs.

Métaverse : En utilisant les expériences Metaverse, les entreprises recherchent des moyens d'augmenter l'engagement, la collaboration et la connexion des employés. D’ici 2027, la plupart des grandes entreprises utiliseront le Web3, l’informatique spatiale et les jumeaux numériques pour augmenter leurs revenus.

Potentiel des technologies sans fil : En intégrant plusieurs technologies sans fil, une base plus fiable, évolutive et abordable peut être créée, nécessitant moins d'investissement en capital. D'ici la fin des trois prochaines années, 50 % des terminaux sans fil commerciaux utiliseront des services réseau autres que les communications.

Ces tendances récentes du secteur présentent à la fois des opportunités et des risques. Lorsque vous élaborez une feuille de route technologique pour votre initiative d'IA, veillez à prendre en compte l'importance d'ensembles de données bien annotés pour atteindre les objectifs du projet.

Points clés pour accélérer le développement de l'industrie de l'étiquetage des données

1. L'industrie de l'étiquetage des données devrait connaître une croissance exponentielle dans les prochaines années

2. étiquetage des données fiable Push ;

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

4. À mesure que les entreprises s'appuient de plus en plus sur la prise de décision basée sur les données, la demande de services d'étiquetage des données continuera d'augmenter ;

Titre original :​​L'impact de l'étiquetage des données 2023 : tendances actuelles et demandes futures​​, auteur : Roger Brown

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