La plupart des modèles d’intelligence artificielle sont entraînés par apprentissage supervisé, ce qui signifie que les humains doivent étiqueter les données brutes. L’étiquetage des données est un élément essentiel de l’automatisation du modèle d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, mais en même temps, cela peut être un travail long et fastidieux.
Une startup coréenne appelée AIMMO, qui utilise des logiciels et des humains pour étiqueter et catégoriser les données d’image, de vidéo, de son, de texte et de fusion de capteurs, a construit une plate-forme d’annotation de données d’IA, permettant l’étiquetage des données plus rapidement pour les entreprises.
AIMMO a annoncé aujourd’hui avoir levé 12 millions de dollars lors d’un tour de table de série A pour faire progresser sa technologie d’étiquetage de données et stimuler son expansion mondiale. Sept sociétés de capital-risque ont participé au dernier tour : DS Asset Management, Industrial Bank of Korea, Hanwha Investment & Securities, S&S Investment, Toss Investment, Korea Asset Investment & Securities et Venture Field. AIMMO a refusé de commenter son évaluation.
« La pandémie a accéléré la transformation de la technologie sans contact avec le déploiement de l’IA pour la surveillance du renseignement, la ville intelligente, la conduite autonome, l’usine intelligente et la robotique où les données de l’IA sont inévitablement nécessaires », a déclaré Doyle Chung, responsable des ventes mondiales d’AIMMO, dans une interview par e-mail. « Parmi toutes les directions et industries, nos priorités sont [mainly] ville intelligente et conduite autonome.
Fondée en 2016 par le PDG SeungTaek Oh, la startup dispose de trois outils d’annotation de données : AIMMO DaaS, qui gère les données de fusion de capteurs pour les sociétés de véhicules autonomes ; AIMMO GtaaS, une plateforme clé en main pour le Big Data ; et AIMMO Enterprises, lancé en 2020, un outil Web d’étiquetage d’annotations SaaS utilisant une architecture cloud.
La startup a déclaré que ses outils aidaient à améliorer l’inefficacité du processus d’annotation des données afin que les clients se concentrent uniquement sur leur modélisation d’IA. Il n’y a pas de frais de plate-forme, de compétences de codage et d’installation requis pour les entreprises AIMMO que les utilisateurs peuvent étiqueter leurs données via des navigateurs comme Chrome. Quant à son AIMMO GtaaS, les utilisateurs envoient des données brutes à AIMMO qui étiquette les données avec inspection et les renvoie aux clients, a déclaré Chung.
Grâce à la plateforme AIMMO DaaS, ses ventes et le volume de son étiquetage de données ont augmenté de 200% en 2021 par rapport à l’année précédente. AIMMO a enregistré 10 millions de dollars de revenus en 2021, selon son pitch deck IR. L’entreprise prévoit sa croissance en 2022, la demande mondiale pour le domaine de la conduite autonome augmentant continuellement.
Capture d’écran | Site Internet de l’AIMMO
La taille du marché mondial de la collecte de données et de l’étiquetage était évaluée à 1,6 milliard de dollars en 2021 et devrait atteindre 8,2 milliards de dollars en 2028, selon un rapport d’analyse de marché par Grand View Research.
AIMMO travaille avec un éventail d’entreprises, dont le constructeur automobile Hyundai Motor, le développeur de pièces automobiles Hyundai Mobis, démarrage de voiture-héler Kakao Mobility, startup d’autopartage SoCar et développeur de fret autonome ThoreDrive. AIMMO travaille également avec des entreprises de véhicules non autonomes dans les secteurs de la robotique, de la reconnaissance optique de caractères (OCR), de l’usine intelligente, de la surveillance intelligente, du commerce électronique et de la logistique, comme société de télécommunications SK Telecom, les géants de l’internet Naver et Kakao et le japonais Komatsu.
La startup basée en Corée possède des bureaux au Royaume-Uni, aux États-Unis, au Japon et au Vietnam. Chung a déclaré qu’il prévoyait également d’ouvrir des bureaux en Allemagne et au Canada en 2022. AIMMO sera en concurrence avec des sociétés telles que Scale AI, Playment, Understanding.ai et Deepen AI lorsqu’elle se développera davantage sur le marché mondial. Aujourd’hui, la startup compte 200 employés à travers le monde et plus de 10 000 étiqueteurs de données.