Suite à la pandémie, la numérisation s’est accélérée et les entreprises ont commencé à investir massivement dans l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation pour améliorer leurs procédures d’entreprise et stimuler leurs performances. Lorsqu’il s’agit de créer un travail d’IA, une entreprise doit disposer de nombreuses informations bien annotées avec lesquelles travailler. Ces informations identifiées sont ce que le système utilise pour découvrir, identifier des modèles et finalement faire les prédictions nécessaires à l’utilisateur final.
Maintenant, les choses importantes sont que les informations sont à peine annotées par défaut. Il doit être identifié, ce qui peut prendre beaucoup de temps et de ressources. Les entreprises qui s’appuient sur l’étiquetage manuel des informations peuvent finir par dépenser entre des centaines de milliers et des millions de dollars chaque mois simplement pour que leurs informations soient prêtes pour un travail d’IA/ML (apprentissage automatique).
Entrez Dataloop
Pour résoudre ce défi, la startup israélienne Dataloop fournit aux entreprises une plate-forme de bout en bout qui couvre l’ensemble du cycle de vie désorganisé de la gestion des données pour Tâches d’IA, à partir de l’étiquetage des données, de l’automatisation des opérations de données et du déploiement des pipelines de production pour tisser l’humain dans la boucle. L’entreprise a révélé aujourd’hui qu’elle avait levé 33 millions de dollars dans le cadre d’un cycle de financement de série B, mené par NGP Capital et Alpha Wave Ventures.
« La plate-forme Dataloop aide les services de toute taille à faire passer leur travail d’IA en production, Nous nous efforçons de briser les contraintes du développement de l’IA et de développer des flux de travail efficaces, des systèmes de gestion faciles à utiliser et des outils d’annotation précis, afin que les équipes de tous les marchés puissent les utiliser », Eran Shlomo, PDG de Dataloop, a déclaré.
La société, créée en 2017, a initialement introduit des capacités d’annotation, puis les a élargies à d’autres éléments de gestion et de préparation de l’information, permettant aux entreprises de boucler plus rapidement leurs boucles d’information et raccourcir le délai de mise sur le marché d’une application d’IA premium.
« Dataloop a identifié un grand défi dans un marché essentiel et en croissance rapide. De nombreuses entreprises ont aujourd’hui une équipe dévouée travaillant sur la gestion de l’information et les combinaisons d’IA, et elles font toutes face aux mêmes défis, », a déclaré Christian Noske, associé chez NGP Capital. « Dataloop a en fait construit une plate-forme fantastique qui aura un impact significatif sur le marché de la production d’IA dans son ensemble. Nous prévoyons de travailler avec l’équipe Dataloop pour favoriser une expansion mondiale supplémentaire. »
Compte tenu de son lancement, la société a levé un total de 50 millions de dollars (y compris ce cycle) et a piégé des clients tels qu’Intel, Toyota, LinkedIn et Vimeo. Il déclare avoir effectivement été adopté sur des marchés tels que la vente au détail, l’agriculture, la robotique, les camions autonomes et la construction.
Des concurrents croissants dans la gestion et la préparation des données
Considérant que la préparation des informations a en fait devenu une partie si importante du développement de l’IA, plusieurs plates-formes et outils ont en fait failli résoudre les défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de l’étiquetage de leurs ensembles de données. Les noms les plus importants du classement sont Scale AI et Labelbox, mais des acteurs de plus petite taille comme Tasq.ai, SuperAnnotate et Datasaur souhaitent également accélérer leur rôle sur le marché.
Avec ce tour de financement, Dataloop prévoit également de développer son empreinte. L’entreprise a déclaré qu’elle étendrait la plate-forme Dataloop dans le monde entier et créerait des groupes aux États-Unis, en Europe et en Inde.
Selon Research Study and Markets, le marché mondial de l’annotation de données devrait passer de 695,5 millions de dollars en 2019 à 6,45 milliards de dollars d’ici 2027.
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