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Accent mis sur le type (texte, audio, image, vidéo et autres (capteur et géo)) ; Mode de déploiement (cloud et sur site) ; Utilisateur final (informatique et télécommunications, vente au détail et biens de consommation, santé, automobile, BFSI et autres (gouvernement et fabrication)) ; et région/pays
Le marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA était évalué à 2 400 millions USD et devrait croître à un TCAC robuste d'environ 21,5 % au cours de la période de prévision (2024-2032) en raison de la prolifération croissante du développement et du déploiement d'applications d'IA et de ML.
Les ensembles de données d'entraînement à l'IA sont les données fondamentales utilisées pour entraîner et développer des modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Ces ensembles de données sont constitués d'exemples étiquetés que les modèles d'IA utilisent pour apprendre les schémas et les relations et faire des prédictions précises. Les ensembles de données sont collectés à partir de diverses sources telles que les bases de données, les sites Web, les articles, les transcriptions vidéo, les médias sociaux et d'autres sources de données pertinentes. L'objectif est de rassembler un ensemble de données diversifié et représentatif. Les données brutes sont soigneusement étiquetées et annotées pour fournir au modèle d'IA des informations précises à partir desquelles il peut apprendre. Cela implique de catégoriser, d'étiqueter et de décrire les données.
Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) a connu une croissance et des avancées sans précédent ces dernières années, les applications et les technologies basées sur l'IA devenant de plus en plus répandues dans divers secteurs. Cette expansion rapide de l'IA a entraîné une augmentation correspondante de la demande d'ensembles de données d'entraînement à l'IA de haute qualité, diversifiés et complets pour alimenter ces systèmes avancés. En outre, l'adoption croissante de technologies basées sur l'IA dans des secteurs tels que la santé, la finance, le commerce électronique et le transport a été un moteur majeur de la demande d'ensembles de données d'entraînement à l'IA. Alors que les entreprises et les organisations cherchent à tirer parti de la puissance de l'IA pour améliorer leurs opérations, améliorer la prise de décision et offrir des expériences personnalisées, le besoin d'ensembles de données robustes, fiables et diversifiés pour entraîner ces modèles d'IA a grimpé en flèche. De plus, la popularité croissante et l'adoption généralisée des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond (DL) ont été un facteur important dans la flambée de la demande d'ensembles de données d'entraînement à l'IA. Ces techniques avancées reposent sur de grandes quantités de données pour entraîner leurs modèles, apprendre les schémas et faire des prédictions précises.Par exemple, en Corée du Sud, les données clients sont apparues comme la principale source d'informations pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle (IA) en 2022, comme l'ont déclaré près de 70 % des entreprises interrogées. En outre, environ 62 % des personnes interrogées ont indiqué qu'elles utilisaient des données internes pour entraîner leurs modèles d'IA..
Cette section traite des principales tendances du marché qui influencent les différents segments du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA, telles qu'identifiées par notre équipe d'experts en recherche.
Les ensembles de données au format texte sont actuellement utilisés de manière prédominante pour l'entraînement des modèles d'IA et de ML et génèrent la majeure partie des revenus de l'industrie des ensembles de données d'entraînement à l'IA.
Les données textuelles sont omniprésentes à l'ère numérique, avec de grandes quantités d'informations disponibles sur Internet, dans les livres, les articles, les médias sociaux et diverses autres sources. Les ensembles de données textuelles sont généralement plus faciles à collecter, à stocker et à traiter que d'autres types de données, tels que l'audio ou la vidéo. De plus, les données textuelles peuvent être utilisées pour entraîner un large éventail de modèles d'IA et de ML, y compris des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour des tâches telles que l'analyse des sentiments, la classification de texte, la génération de langage et la traduction automatique. Les données textuelles peuvent également être utilisées pour entraîner des modèles pour des tâches au-delà du NLP, telles que le résumé de documents, la recherche d'informations et même les tâches d'analyse d'images et de vidéos. La polyvalence des données textuelles permet le développement d'une gamme diversifiée d'applications d'IA et de ML, des chatbots et assistants virtuels aux systèmes de recommandation de contenu et aux outils d'écriture automatisés. De plus, les données textuelles sont généralement moins gourmandes en calcul à traiter que d'autres types de données, tels que les images ou les vidéos haute résolution, qui nécessitent un matériel plus puissant et des ressources de calcul plus importantes. Cela rend les modèles d'IA et de ML basés sur le texte plus accessibles et réalisables à développer et à déployer, en particulier sur les appareils aux ressources limitées ou dans les scénarios avec une puissance de calcul limitée. Des facteurs tels que ceux-ci favorisent un environnement propice, stimulant la forte augmentation de la demande d'ensembles de données textuelles pour l'entraînement de divers modèles d'IA et de ML.
L'Amérique du Nord apparaît comme le marché à la croissance la plus rapide et représente une part importante du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA à l'échelle mondiale.
L'Amérique du Nord est devenue l'un des marchés les plus importants et à la croissance la plus rapide pour les ensembles de données d'entraînement à l'IA. Les États-Unis abritent certaines des plus grandes universités de recherche au monde, telles que Stanford, le MIT et Carnegie Mellon, qui ont fait des progrès significatifs dans la recherche sur l'IA et le ML. En outre, d'importantes entreprises technologiques, notamment Google, Microsoft et Amazon, ont créé des laboratoires de recherche de pointe sur l'IA en Amérique du Nord, stimulant davantage l'innovation et les progrès dans le domaine. De plus, le gouvernement américain a reconnu l'importance stratégique de l'IA et a investi massivement dans le soutien à la recherche et au développement par le biais d'initiatives telles que la National Artificial Intelligence Initiative. De plus, les grandes entreprises technologiques d'Amérique du Nord ont activement investi dans la formation et la fidélisation des meilleurs talents en IA et ML, créant ainsi un cycle d'innovation et de croissance qui s'auto-renforce. Enfin, l'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis, abrite un écosystème de capital-risque florissant qui a injecté des milliards de dollars dans des startups et des entreprises d'IA et de ML. La présence de grands pôles technologiques, tels que la Silicon Valley, Boston et New York, a facilité le flux de capitaux d'investissement vers l'industrie de l'IA et du ML.Par exemple, en 2023, selon les données de S&P Global Market Intelligence, les investissements dans les entreprises d'IA générative ont connu une augmentation significative, dépassant le déclin de l'activité globale de fusions et acquisitions. Les sociétés de capital-investissement ont investi 2,18 milliards USD dans l'IA générative, doublant ainsi le total de l'année précédente. Cette augmentation de capital s'est produite dans un contexte de diminution des transactions de fusions et acquisitions soutenues par le capital-investissement dans tous les secteurs en 2023.. Des facteurs tels que ceux-ci ont fait de l'Amérique du Nord une force prédominante dans l'industrie de l'IA et du ML, stimulant par conséquent la demande de services d'ensembles de données d'entraînement à l'IA pour soutenir ce taux de croissance sans précédent de l'industrie de l'IA.
Le marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA est concurrentiel et fragmenté, avec la présence de plusieurs acteurs du marché mondiaux et internationaux. Les principaux acteurs adoptent différentes stratégies de croissance pour améliorer leur présence sur le marché, telles que des partenariats, des accords, des collaborations, des lancements de nouveaux produits, des expansions géographiques et des fusions et acquisitions. Parmi les principaux acteurs opérant sur le marché figurent Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Alegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc. et Appen Limited.
Raisons d'acheter ce rapport :
Options de personnalisation :
Le marché mondial des ensembles de données d'entraînement à l'IA peut être davantage personnalisé selon les besoins ou tout autre segment de marché. En outre, UMI comprend que vous pouvez avoir vos propres besoins commerciaux ; n'hésitez donc pas à nous contacter pour obtenir un rapport qui correspond parfaitement à vos besoins.
L'analyse du marché historique, l'estimation du marché actuel et la prévision du marché futur du marché mondial des ensembles de données d'entraînement à l'IA ont été les trois principales étapes entreprises pour créer et analyser l'adoption d'ensembles de données d'entraînement à l'IA dans les principales régions du monde. Une recherche secondaire exhaustive a été menée pour collecter les chiffres du marché historique et estimer la taille du marché actuel. Deuxièmement, pour valider ces informations, de nombreuses conclusions et hypothèses ont été prises en considération. De plus, des entretiens primaires exhaustifs ont également été menés avec des experts de l'industrie tout au long de la chaîne de valeur du marché mondial des ensembles de données d'entraînement à l'IA. Après l'hypothèse et la validation des chiffres du marché par le biais d'entretiens primaires, nous avons utilisé une approche descendante/ascendante pour prévoir la taille complète du marché. Par la suite, des méthodes de ventilation du marché et de triangulation des données ont été adoptées pour estimer et analyser la taille du marché des segments et sous-segments de l'industrie. La méthodologie détaillée est expliquée ci-dessous :
Étape 1 : Étude approfondie des sources secondaires :
Une étude secondaire détaillée a été menée pour obtenir la taille du marché historique du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA par le biais de sources internes à l'entreprise telles queles rapports annuels et les états financiers, les présentations de performance, les communiqués de presse, etc.,et des sources externes, y comprisles revues, les actualités et les articles, les publications gouvernementales, les publications des concurrents, les rapports sectoriels, les bases de données tierces et d'autres publications crédibles.
Étape 2 : Segmentation du marché :
Après avoir obtenu la taille du marché historique du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA, nous avons mené une analyse secondaire détaillée pour recueillir des informations sur le marché historique et les parts pour différents segments et sous-segments pour les principales régions. Les principaux segments inclus dans le rapport sont le type, le mode de déploiement et l'utilisateur final. D'autres analyses au niveau des pays ont été menées pour évaluer l'adoption globale des modèles de test dans cette région.
Étape 3 : Analyse des facteurs :
Après avoir acquis la taille du marché historique de différents segments et sous-segments, nous avons mené une analyse détailléeanalyse factoriellepour estimer la taille actuelle du marché du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA. En outre, nous avons mené une analyse factorielle en utilisant des variables dépendantes et indépendantes telles que le type, le mode de déploiement et l'utilisateur final du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA. Une analyse approfondie a été menée des scénarios de l'offre et de la demande en tenant compte des principaux partenariats, fusions et acquisitions, expansions commerciales et lancements de produits dans le secteur du marché des ensembles de données d'entraînement à l'IA à travers le monde.
Dimensionnement actuel du marché :Sur la base des informations exploitables issues des 3 étapes ci-dessus, nous sommes parvenus à la taille actuelle du marché, aux principaux acteurs du marché mondial des ensembles de données d'entraînement en IA et aux parts de marché des segments. Toutes les répartitions en pourcentage requises et les ventilations du marché ont été déterminées à l'aide de l'approche secondaire susmentionnée et ont été vérifiées par des entretiens primaires.
Estimation et prévisions :Pour l'estimation et les prévisions du marché, des pondérations ont été attribuées à différents facteurs, notamment les moteurs et les tendances, les contraintes et les opportunités disponibles pour les parties prenantes. Après avoir analysé ces facteurs, des techniques de prévision pertinentes, c'est-à-dire l'approche descendante/ascendante, ont été appliquées pour parvenir aux prévisions du marché pour 2032 pour différents segments et sous-segments sur les principaux marchés à l'échelle mondiale. La méthodologie de recherche adoptée pour estimer la taille du marché comprend :
Validation de la taille et de la part de marché
Recherche primaire :Des entretiens approfondis ont été menés avec les principaux leaders d'opinion (KOL), y compris les cadres supérieurs (CXO/VP, responsables des ventes, responsables du marketing, responsables des opérations, responsables régionaux, responsables pays, etc.) dans les principales régions. Les résultats de la recherche primaire ont ensuite été résumés et une analyse statistique a été effectuée pour prouver l'hypothèse énoncée. Les contributions de la recherche primaire ont été consolidées avec les résultats secondaires, transformant ainsi les informations en informations exploitables.
Ingénierie de marché
La technique de triangulation des données a été employée pour compléter l'estimation globale du marché et pour parvenir à des chiffres statistiques précis pour chaque segment et sous-segment du marché mondial des ensembles de données d'entraînement en IA. Les données ont été divisées en plusieurs segments et sous-segments après avoir étudié divers paramètres et tendances dans les domaines du type, du mode de déploiement et de l'utilisateur final sur le marché mondial des ensembles de données d'entraînement en IA.
Les tendances actuelles et futures du marché mondial des ensembles de données d'entraînement en IA ont été identifiées dans l'étude. Les investisseurs peuvent obtenir des informations stratégiques pour fonder leur discrétion d'investissement sur l'analyse qualitative et quantitative réalisée dans l'étude. Les tendances actuelles et futures du marché ont déterminé l'attractivité globale du marché au niveau régional, offrant une plateforme aux acteurs industriels pour exploiter le marché inexploité afin de bénéficier d'un avantage du premier arrivé. Les autres objectifs quantitatifs des études comprennent :
Q1 : Quelle est la taille actuelle du marché et le potentiel de croissance du marché mondial des ensembles de données d'entraînement pour l'IA ?
Q2 : Quels sont les facteurs moteurs de la croissance du marché mondial des ensembles de données d'entraînement pour l'IA ?
Q3 : Quel segment détient la part la plus importante du marché mondial des ensembles de données d'entraînement pour l'IA par utilisateur final ?
Q4 : Quelles sont les technologies et tendances émergentes sur le marché mondial des ensembles de données d'entraînement pour l'IA ?
Q5 : Quelle région sera le marché mondial des ensembles de données d'entraînement pour l'IA à la croissance la plus rapide ?
Q6 : Qui sont les acteurs clés du marché mondial des ensembles de données d'entraînement pour l'IA ?
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