Marché des ensembles de données de formation à l'IA - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par type (texte, image/vidéo, audio, autre), par source de données (publique, privée, synthétique) par secteur vertical ((informatique, automobile, gouvernement, santé, BFSI, vente au détail et commerce électronique, fabrication, médias et divertissement, au

Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format

View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request Customization

Marché des ensembles de données de formation à l'IA - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par type (texte, image/vidéo, audio, autre), par source de données (publique, privée, synthétique) par secteur vertical ((informatique, automobile, gouvernement, santé, BFSI, vente au détail et commerce électronique, fabrication, médias et divertissement, au

Période de prévision2025-2029
Taille du marché (2023)1,76 milliard USD
Taille du marché (2029)6,33 milliards USD
TCAC (2024-2029)12,96 %
Segment à la croissance la plus rapideBFSI
Marché le plus importantNord Amérique

MIR IT and Telecom

Aperçu du marché

Le marché mondial des ensembles de données de formation en intelligence artificielle a connu une croissance considérable ces dernières années et est sur le point de maintenir une forte dynamique jusqu'en 2029. Le marché était évalué à 1,76 milliard USD en 2023 et devrait enregistrer un taux de croissance annuel composé de 23,59 % au cours de la période de prévision.

Le marché mondial des ensembles de données de formation en intelligence artificielle a connu une croissance substantielle ces dernières années, alimentée par son adoption généralisée dans divers secteurs. Les secteurs critiques tels que les véhicules autonomes, la santé, la vente au détail et la fabrication ont fini par reconnaître les solutions d'étiquetage des données comme des outils essentiels pour développer des modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique précis et améliorer les résultats commerciaux.

Des réglementations plus strictes et une attention accrue portée à la productivité et à l'efficacité ont obligé les organisations à réaliser des investissements importants dans des technologies avancées d'étiquetage des données. Les principaux fournisseurs de plateformes d'annotation de données ont lancé des offres innovantes offrant des fonctionnalités telles que la gestion de données provenant de plusieurs modalités, des flux de travail collaboratifs et une gestion de projet intelligente. Ces améliorations ont considérablement amélioré la qualité et l'échelle des annotations.

De plus, l'intégration de technologies telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la collecte de données mobiles transforme les capacités des solutions d'étiquetage des données. Les solutions avancées fournissent désormais une assistance automatisée à l'annotation, des analyses en temps réel et génèrent des informations sur l'avancement des projets. Cela permet aux entreprises de mieux surveiller la qualité des données, d'extraire davantage de valeur des actifs de données et d'accélérer les cycles de développement de l'intelligence artificielle.

Les entreprises s'associent activement à des spécialistes de l'annotation de données pour développer des solutions personnalisées répondant à leurs besoins spécifiques en matière de données et de cas d'utilisation. De plus, l'importance croissante accordée à la prise de décision basée sur les données ouvre de nouvelles opportunités dans divers secteurs verticaux de l'industrie.

Le marché des ensembles de données de formation en intelligence artificielle est sur le point de connaître une croissance soutenue à mesure que les initiatives de transformation numérique se poursuivent dans des secteurs tels que les véhicules autonomes, les soins de santé, la vente au détail, etc. Les investissements dans de nouvelles capacités devraient persister à l'échelle mondiale. La capacité du marché à soutenir l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique grâce à des données de formation annotées à grande échelle et de haute qualité sera essentielle à ses perspectives à long terme.

Principaux moteurs du marché

Demande croissante de modèles d'IA précis

Le marché des ensembles de données de formation en IA est stimulé par la demande croissante de modèles d'IA précis dans divers secteurs. Alors que les entreprises reconnaissent le potentiel des technologies d'IA et d'apprentissage automatique pour stimuler l'innovation et améliorer l'efficacité opérationnelle, le besoin de données de formation de haute qualité devient primordial. Des ensembles de données précis et diversifiés sont essentiels pour former les modèles d'IA à effectuer des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive. Cette demande est particulièrement évidente dans les secteurs critiques tels que les véhicules autonomes, les soins de santé, la vente au détail et la fabrication, où le développement de modèles d'IA précis peut avoir un impact significatif sur les résultats commerciaux.

Pour développer des modèles d'IA précis, les organisations ont besoin de grands volumes de données étiquetées qui représentent des scénarios du monde réel. Ce processus d'étiquetage des données implique l'annotation d'ensembles de données avec des balises, des annotations ou des étiquettes pertinentes pour fournir le contexte nécessaire à la formation des algorithmes d'IA. La qualité et l'exactitude des données d'apprentissage ont un impact direct sur les performances et la fiabilité des modèles d'IA. Par conséquent, les entreprises investissent de plus en plus dans des technologies avancées d'étiquetage des données et s'associent à des spécialistes de l'annotation des données pour garantir la disponibilité d'ensembles de données d'apprentissage de haute qualité.

Réglementations et exigences de conformité plus strictes

Des réglementations et des exigences de conformité plus strictes poussent les organisations à réaliser des investissements importants dans des technologies avancées d'étiquetage des données. Avec l'utilisation croissante de l'IA dans des domaines sensibles tels que les soins de santé et la finance, les organismes de réglementation imposent des directives strictes pour garantir l'utilisation éthique et responsable des technologies d'IA. Ces réglementations exigent souvent que les organisations fassent preuve de transparence, d'équité et de responsabilité dans les processus décisionnels de leurs modèles d'IA.

Pour se conformer à ces réglementations, les entreprises doivent s'assurer que leurs modèles d'IA sont formés sur des ensembles de données impartiaux et représentatifs. L'étiquetage des données joue un rôle crucial pour remédier aux biais et garantir l'équité des modèles d'IA. Les solutions avancées d'étiquetage des données offrent des fonctionnalités telles que la gestion multimodale des données, les flux de travail collaboratifs et la gestion de projet intelligente, permettant aux organisations de répondre efficacement aux exigences réglementaires.

De plus, les investissements axés sur la conformité dans les technologies d'étiquetage des données visent également à améliorer la confidentialité et la sécurité des données. Comme les organisations traitent de grands volumes de données sensibles au cours du processus d'étiquetage des données, elles ont besoin de mesures de sécurité robustes pour protéger la confidentialité des données et empêcher tout accès non autorisé. Les fournisseurs de plateformes d'annotation de données répondent à ces préoccupations en mettant en œuvre des protocoles de sécurité rigoureux et en proposant des mécanismes de traitement des données sécurisés, inspirant ainsi la confiance aux entreprises pour adopter les technologies d'IA tout en adhérant aux exigences réglementaires.


MIR Segment1

Intégration de technologies avancées

L'intégration de technologies avancées telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la collecte de données mobiles transforme les solutions d'étiquetage des données et stimule la croissance du marché des ensembles de données de formation à l'IA. Ces technologies améliorent l'efficacité, la précision et l'évolutivité des processus d'étiquetage des données, permettant aux entreprises de gérer efficacement des ensembles de données à grande échelle.

Les technologies de vision par ordinateur permettent une assistance automatisée à l'annotation, réduisant l'effort manuel requis pour les tâches d'étiquetage. Les algorithmes d'IA peuvent identifier et annoter automatiquement des objets, des régions ou des caractéristiques dans des images ou des vidéos, accélérant ainsi considérablement le processus d'étiquetage des données. Les technologies de traitement du langage naturel, quant à elles, facilitent l'annotation de données textuelles en extrayant des informations pertinentes, en classant du texte ou en générant des résumés.

Les technologies de collecte de données mobiles ont également révolutionné l'étiquetage des données en permettant l'annotation basée sur la foule et la collecte de données en temps réel. Les applications mobiles permettent aux individus de contribuer au processus d'étiquetage des données, ce qui permet de gérer de gros volumes de données rapidement et à moindre coût. Les analyses en temps réel fournissent des informations sur l'avancement des projets, permettant aux entreprises de surveiller la qualité des données, d'identifier les goulots d'étranglement et de prendre des décisions éclairées pour améliorer l'efficacité du processus d'étiquetage des données.

L'intégration de ces technologies avancées dans les solutions d'étiquetage des données améliore la qualité, l'évolutivité et la vitesse des annotations, permettant aux entreprises d'extraire davantage de valeur de leurs actifs de données et d'accélérer les cycles de développement de l'IA.

Le marché des ensembles de données de formation à l'IA est stimulé par la demande croissante de modèles d'IA précis, des réglementations et des exigences de conformité plus strictes et l'intégration de technologies avancées. Les entreprises reconnaissent l’importance de données de formation de haute qualité et investissent dans des technologies avancées d’étiquetage des données et s’associent à des spécialistes de l’annotation des données pour garantir la disponibilité d’ensembles de données précis et diversifiés. Des réglementations et des exigences de conformité plus strictes obligent encore davantage les organisations à adopter des solutions d’étiquetage des données qui s’attaquent aux biais, garantissent l’équité et améliorent la confidentialité et la sécurité des données. L’intégration de technologies avancées telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la collecte de données mobiles transforme les processus d’étiquetage des données, améliorant l’efficacité, l’évolutivité et la précision. Ces moteurs propulsent la croissance du marché des ensembles de données de formation d’IA et permettent aux entreprises de tirer parti de la puissance de l’IA et de l’apprentissage automatique pour améliorer les résultats commerciaux.

Principaux défis du marché

Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données

L’un des défis majeurs auxquels est confronté le marché des ensembles de données de formation d’IA est la préoccupation croissante concernant la confidentialité et la sécurité des données. À mesure que les organisations collectent et étiquettent de grands volumes de données pour la formation de modèles d’IA, elles traitent des informations sensibles qui peuvent inclure des informations personnellement identifiables (PII), des données financières ou des données commerciales confidentielles. Il est essentiel de garantir la confidentialité et la sécurité de ces données tout au long du processus d'étiquetage des données pour maintenir la confiance des clients et se conformer aux exigences réglementaires.

Les problèmes de confidentialité des données découlent de l'utilisation abusive potentielle ou de l'accès non autorisé aux ensembles de données étiquetés. Les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger la confidentialité des données et prévenir les violations de données. Cela comprend la mise en œuvre de techniques de cryptage, de contrôles d'accès et de protocoles de traitement sécurisé des données. En outre, les fournisseurs de plateformes d'annotation de données doivent établir des normes de sécurité et des certifications strictes pour garantir aux entreprises que leurs données sont traitées en toute sécurité.

Un autre aspect de la confidentialité des données est l'utilisation éthique des données. Les organisations doivent s'assurer que les données utilisées pour la formation des modèles d'IA sont obtenues légalement et avec le consentement approprié. Cela devient particulièrement difficile lorsqu'il s'agit de sources de données tierces ou de plateformes d'annotation participatives. Les entreprises doivent établir des directives et des contrats clairs avec les fournisseurs de données pour garantir le respect des réglementations en matière de confidentialité et d'utilisation éthique des données.

La réponse aux problèmes de confidentialité et de sécurité des données nécessite une approche globale qui implique la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes, l'établissement de protocoles clairs de traitement des données et le respect des réglementations en matière de confidentialité. En accordant la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données, les organisations peuvent établir une relation de confiance avec leurs clients et leurs parties prenantes, favorisant ainsi l'utilisation responsable et éthique des ensembles de données de formation de l'IA.

Biais et équité dans les ensembles de données de formation de l'IA

Un autre défi important sur le marché des ensembles de données de formation de l'IA est la présence de biais dans les ensembles de données de formation et la nécessité de garantir l'équité dans les modèles d'IA. Les biais peuvent être lancés à différentes étapes du processus d'étiquetage des données, notamment la collecte de données, les directives d'annotation et les biais des annotateurs. Les ensembles de données de formation biaisés peuvent conduire à des modèles d'IA biaisés, ce qui entraîne des résultats injustes ou discriminatoires lorsqu'ils sont déployés dans des applications du monde réel.

La lutte contre les biais et la garantie de l'équité dans les ensembles de données de formation de l'IA nécessitent une approche proactive et systématique. Les organisations doivent établir des directives et des normes claires pour la collecte et l'annotation des données afin de minimiser les biais. Cela implique de garantir une représentation diversifiée dans les données de formation, de prendre en compte divers facteurs démographiques et d'éviter les stéréotypes ou les étiquettes discriminatoires.

De plus, les organisations doivent investir dans des outils et des technologies qui aident à identifier et à atténuer les biais dans les ensembles de données de formation. Cela comprend l'exploitation de techniques telles que les mesures d'équité, les algorithmes de détection des biais et l'IA explicable pour évaluer et traiter les biais dans les modèles d'IA. En surveillant et en évaluant en permanence les performances des modèles d'IA, les entreprises peuvent identifier et rectifier les biais, garantissant ainsi des résultats justes et équitables.

Un autre aspect de l'équité est la transparence et l'explicabilité des modèles d'IA. Les organisations doivent s'assurer que les processus décisionnels des modèles d'IA sont interprétables et peuvent être expliqués aux parties prenantes. Cela contribue à renforcer la confiance et la responsabilité, permettant aux entreprises de répondre aux préoccupations liées aux biais et à l'équité.

Atténuer les biais et garantir l'équité dans les ensembles de données de formation de l'IA est un défi permanent qui nécessite une combinaison de solutions techniques, de directives claires et d'une surveillance continue. En abordant activement les problèmes de partialité et d'équité, les organisations peuvent développer des modèles d'IA plus précis, plus fiables et plus impartiaux, ce qui conduit à de meilleurs résultats commerciaux et à un meilleur impact sociétal.

En conclusion, le marché des ensembles de données de formation d'IA est confronté à des défis liés aux problèmes de confidentialité et de sécurité des données et à la présence de biais et d'équité dans les ensembles de données de formation. Les organisations doivent donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes et en adhérant aux réglementations en matière de confidentialité. La lutte contre les biais et la garantie de l'équité nécessitent des directives claires, une représentation diversifiée dans les données de formation et l'utilisation d'outils et de techniques pour détecter et atténuer les biais. En surmontant ces défis, les entreprises peuvent instaurer la confiance, garantir une utilisation éthique des données et développer des modèles d'IA précis, fiables et équitables.


MIR Regional

Principales tendances du marché

Demande croissante d'ensembles de données spécifiques à un domaine et personnalisés

L'une des principales tendances du marché des ensembles de données de formation d'IA est la demande croissante d'ensembles de données spécifiques à un domaine et personnalisés. Alors que les entreprises de divers secteurs adoptent les technologies d'IA et d'apprentissage automatique, elles reconnaissent l'importance de former des modèles sur des ensembles de données spécifiques à leur secteur ou à leur cas d'utilisation. Les ensembles de données génériques peuvent ne pas capturer les nuances et les complexités de domaines spécifiques, ce qui limite la précision et l'applicabilité des modèles d'IA.

Pour répondre à cette demande, les spécialistes de l'annotation de données et les fournisseurs de plateformes proposent des services de création d'ensembles de données personnalisés. Ces services impliquent une collaboration étroite avec les entreprises pour comprendre leurs besoins spécifiques en matière de données, les défis de leur secteur et les objectifs de leurs cas d'utilisation. Le processus d'annotation est conçu pour capturer les fonctionnalités, attributs ou étiquettes pertinents qui sont essentiels à la formation des modèles d'IA dans le domaine souhaité.

Par exemple, dans le secteur de la santé, les ensembles de données personnalisés peuvent inclure des données d'imagerie médicale telles que des radiographies, des tomodensitogrammes ou des images de pathologie, annotées avec des conditions médicales ou des anomalies spécifiques. Dans le secteur de la vente au détail, les ensembles de données peuvent inclure des images de produits annotées avec des attributs tels que la couleur, la taille ou la marque. En fournissant des ensembles de données spécifiques au domaine et personnalisés, les entreprises peuvent développer des modèles d'IA plus précis, plus fiables et plus adaptés aux besoins spécifiques de leur secteur.

Intégration de données synthétiques et de simulations

Une autre tendance importante sur le marché des ensembles de données de formation à l'IA est l'intégration de données synthétiques et de simulations. Les données synthétiques font référence à des données générées artificiellement qui imitent des scénarios du monde réel, tandis que les simulations impliquent la création d'environnements virtuels pour générer des données. Ces techniques offrent plusieurs avantages, notamment une diversité accrue des ensembles de données, une évolutivité et une rentabilité accrues.

Les données synthétiques et les simulations permettent aux entreprises de générer rapidement de grands volumes de données étiquetées, ce qui est particulièrement utile dans les scénarios où la collecte de données du monde réel est difficile, coûteuse ou prend du temps. Par exemple, dans le développement de véhicules autonomes, les données synthétiques et les simulations peuvent être utilisées pour générer divers scénarios de conduite, conditions météorologiques ou interactions avec les piétons, ce qui permet de former des modèles d'IA sur un large éventail de situations.

En outre, les données synthétiques et les simulations peuvent être utilisées pour augmenter les ensembles de données du monde réel, améliorant ainsi la diversité des ensembles de données et réduisant les biais. En combinant des données du monde réel avec des données synthétiques, les entreprises peuvent créer des ensembles de données de formation plus complets et plus représentatifs, ce qui conduit à des modèles d'IA plus robustes et plus précis.

L'intégration de données synthétiques et de simulations permet également aux entreprises de tester et de valider des modèles d'IA dans des environnements contrôlés avant de les déployer dans des scénarios du monde réel. Cela permet d'identifier les problèmes potentiels, d'affiner les modèles et d'améliorer leurs performances et leur fiabilité.

Apprentissage fédéré et techniques de préservation de la confidentialité

L'apprentissage fédéré et les techniques de préservation de la confidentialité sont des tendances émergentes sur le marché des ensembles de données de formation d'IA, motivées par l'accent croissant mis sur la confidentialité des données et la nécessité de collaborer sur la formation des modèles d'IA sans compromettre les données sensibles.

L'apprentissage fédéré permet à plusieurs parties de former en collaboration des modèles d'IA sans partager leurs données brutes. Au lieu de cela, les modèles sont formés localement sur les données de chaque partie, et seules les mises à jour du modèle ou les gradients agrégés sont partagés. Cette approche garantit que les données sensibles restent sur les appareils ou serveurs locaux, protégeant ainsi la confidentialité tout en permettant l'apprentissage collectif.

Les techniques de préservation de la confidentialité, telles que le calcul multipartite sécurisé et le chiffrement homomorphe, améliorent encore la confidentialité des données dans la formation collaborative des modèles d'IA. Ces techniques permettent d'effectuer des calculs sur des données chiffrées, garantissant que les informations sensibles restent chiffrées tout au long du processus de formation. Cela permet aux organisations de collaborer et de former des modèles d'IA sur des données sensibles sans exposer les données à des accès non autorisés ou à des violations.

Les techniques d'apprentissage fédéré et de préservation de la confidentialité sont particulièrement pertinentes dans les secteurs où les réglementations en matière de confidentialité des données sont strictes, comme la santé ou la finance. En adoptant ces techniques, les entreprises peuvent tirer parti de l'intelligence collective de plusieurs parties tout en préservant la confidentialité des données et en se conformant aux exigences réglementaires.

Le marché des ensembles de données de formation à l'IA connaît des tendances telles que la demande croissante d'ensembles de données spécifiques à un domaine et personnalisés, l'intégration de données synthétiques et de simulations, et l'adoption de techniques d'apprentissage fédéré et de préservation de la confidentialité. Ces tendances reflètent l'évolution des besoins des entreprises pour développer des modèles d'IA plus précis et spécifiques à l'industrie, améliorer la diversité et l'évolutivité des ensembles de données et protéger la confidentialité des données tout en collaborant à la formation des modèles d'IA. En adoptant ces tendances, les organisations peuvent rester à la pointe de l'innovation en matière d'IA et exploiter tout le potentiel des technologies d'IA pour améliorer les résultats commerciaux.

Informations sectorielles

Par type d'informations

En 2023, le segment image/vidéo a dominé le marché des ensembles de données de formation à l'IA et devrait maintenir sa domination au cours de la période de prévision. Le segment image/vidéo englobe des ensembles de données spécifiquement organisés pour des tâches liées à la vision par ordinateur, telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images. Cette domination peut être attribuée à l'adoption croissante des technologies de vision par ordinateur dans divers secteurs, notamment les véhicules autonomes, les soins de santé, la vente au détail et la fabrication.

La demande d'ensembles de données image/vidéo est motivée par le besoin croissant de modèles d'IA précis et fiables, capables d'analyser et d'interpréter les données visuelles. Des secteurs tels que les véhicules autonomes s'appuient fortement sur des algorithmes de vision par ordinateur pour percevoir et comprendre l'environnement qui les entoure, ce qui rend les ensembles de données image/vidéo de haute qualité essentiels pour la formation de ces modèles. De plus, le secteur de la vente au détail utilise la vision par ordinateur pour des tâches telles que la reconnaissance de produits, la recherche visuelle et la gestion des stocks, ce qui alimente encore davantage la demande d'ensembles de données d'images/vidéos.

Les progrès des algorithmes d'apprentissage profond et la disponibilité d'ensembles de données d'images/vidéos annotés à grande échelle, tels qu'ImageNet et COCO, ont contribué à la domination de ce segment. Ces ensembles de données fournissent une gamme diversifiée d'images et de vidéos étiquetées, permettant le développement de modèles de vision par ordinateur robustes et précis. La disponibilité de modèles pré-entraînés et de techniques d'apprentissage par transfert a également facilité l'adoption d'ensembles de données d'images/vidéos, ce qui permet aux entreprises d'exploiter plus facilement les modèles existants et de les personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques.

Le segment image/vidéo devrait maintenir sa domination sur le marché des ensembles de données de formation à l'IA au cours de la période de prévision. Les progrès continus des technologies de vision par ordinateur, associés à la demande croissante d'applications basées sur l'IA dans divers secteurs, entraîneront le besoin d'ensembles de données d'images/vidéos de haute qualité. De plus, l'émergence de nouveaux cas d'utilisation, tels que l'analyse vidéo, la réalité augmentée et les systèmes de surveillance, contribuera davantage à la domination soutenue du segment image/vidéo. Alors que les entreprises continuent de reconnaître la valeur des données visuelles pour stimuler l'innovation et améliorer l'efficacité opérationnelle, la demande d'ensembles de données image/vidéo restera forte, consolidant sa position de segment leader sur le marché des ensembles de données de formation à l'IA.

Télécharger un exemple de rapport gratuit

Informations régionales

En 2023, l'Amérique du Nord a dominé le marché des ensembles de données de formation à l'IA et devrait maintenir sa domination au cours de la période de prévision. La domination de l'Amérique du Nord peut être attribuée à plusieurs facteurs qui mettent en évidence la forte position de la région dans l'industrie de l'IA.

L'Amérique du Nord a été à l'avant-garde de la recherche et du développement en IA, avec des entreprises technologiques, des instituts de recherche et des startups de premier plan qui stimulent l'innovation dans le domaine. La région abrite d'importants pôles d'IA tels que la Silicon Valley, qui a favorisé une culture de progrès technologique et d'entrepreneuriat. Cet écosystème a facilité la disponibilité d'ensembles de données de formation d'IA de haute qualité et a attiré des investissements d'entreprises de divers secteurs.

L'Amérique du Nord dispose d'une infrastructure robuste et de capacités technologiques qui prennent en charge la collecte, le stockage et le traitement d'ensembles de données à grande échelle. L'infrastructure de cloud computing avancée de la région, associée à son expertise en gestion et analyse des données, permet aux organisations de gérer d'énormes quantités de données nécessaires à la formation des modèles d'IA. Cet avantage d'infrastructure donne aux entreprises nord-américaines un avantage concurrentiel sur le marché des ensembles de données de formation d'IA.

L'Amérique du Nord compte un large éventail d'industries qui dépendent fortement des technologies d'IA, telles que la santé, la finance, la vente au détail et l'automobile. Ces industries reconnaissent l'importance d'ensembles de données de formation de haute qualité dans le développement de modèles d'IA précis et fiables. La demande d'ensembles de données de formation d'IA est motivée par la nécessité d'améliorer l'efficacité opérationnelle, d'améliorer l'expérience client et d'obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises nord-américaines de ces secteurs investissent activement dans des ensembles de données de formation d'IA pour tirer parti de la puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique.

L'Amérique du Nord devrait maintenir sa domination sur le marché des ensembles de données de formation d'IA au cours de la période de prévision. Le solide écosystème d’IA de la région, ses capacités technologiques et la demande de l’industrie en solutions d’IA continueront de stimuler le marché. De plus, les investissements continus dans la recherche et le développement de l'IA, les collaborations entre le monde universitaire et l'industrie et les politiques gouvernementales favorables contribuent davantage à la position de leader de l'Amérique du Nord sur le marché des ensembles de données de formation en IA. Alors que les entreprises de tous les secteurs continuent d'adopter les technologies de l'IA, la demande d'ensembles de données de formation de haute qualité en Amérique du Nord restera forte, consolidant sa domination sur le marché.

Développements récents

  • En août 2023, Appen Limited, l'un des principaux fournisseurs de données de haute qualité pour le cycle de vie de l'IA, a annoncé le lancement de deux nouveaux produits conçus pour aider les clients à déployer des modèles linguistiques volumineux (LLM) très performants avec des réponses utiles, inoffensives et honnêtes, visant à réduire les biais et la toxicité.

Principaux acteurs du marché

  • AppenLimited
  • CogitoTech LLC
  • Lionbridge Technologies, Inc
  • Google, LLC
  • Microsoft Corporation
  • Scale AIInc.
  • Deep VisionData
  • Anthropic, PBC.
  • CloudFactory Limited
  • GlobalmeLocalization Inc

 Par type   

Par source de données

Par secteur d'activité

Par région

  • Texte
  • Image/Vidéo
  • Audio
  • Autre
  • Public
  • Privé
  • Synthétique
  • Informatique
  • Automobile
  • Gouvernement
  • Santé
  • BFSI
  • Commerce de détail et commerce électronique
  • Industrie manufacturière
  • Médias et divertissement
  • Autres
  • Amérique du Nord
  • Europe
  • Asie-Pacifique
  • Sud Amérique
  • Moyen-Orient et Afrique

Table of Content

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( chris@marketinsightsresearch.com )

List Tables Figures

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( chris@marketinsightsresearch.com )

FAQ'S

For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:

sales@marketinsightsresearch.com

Within 24 to 48 hrs.

You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email

You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.