Alors que les entreprises de divers domaines, du divertissement à l'agriculture, de la vente au détail à la robotique, se précipitent pour mettre en œuvre l'IA dans leurs pratiques commerciales, elles sont confrontées à plusieurs reprises à des obstacles, notamment un étiquetage efficace des données à grande échelle.
Selon le rapport, Marché de l'IA devrait devenir une industrie de 190 milliards de dollars (environ 162 milliards d'euros) d'ici 2025, mais environ 96 % des entreprises sont confrontées à des problèmes d'étiquetage des données lorsqu'il s'agit de Implémentation et production de l'IA. Trier d'énormes données non structurées par l'étiquetage et la gestion est la première étape vers le développement de modèles d'IA.
14 M€ levé
Basé à Tel-Aviv, Boucle de donnéesLa plate-forme SaaS exclusive de réunit l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, non seulement pour la formation et l'étiquetage des données, mais aussi pour alimenter les entreprises.rises avec succès en production.
La plate-forme SaaS israélienne a levé 16 millions de dollars (environ 14 millions d'euros) de financement après la clôture du tour de table de série A de 11 millions de dollars (environ 9.3 millions d'euros). Le cycle de financement a été mené par Amiti Ventures avec la participation de F2 Venture Capital, OurCrowd, NextLeap Ventures et SeedIL Ventures.
La société a l'intention d'utiliser l'entreprise pour accroître ses efforts de recrutement et accroître sa présence sur les marchés américain et européen.
Élimine les problèmes de données
Fondée en 2017, Dataloop élimine les défis liés aux données auxquels les entreprises sont confrontées, leur permettant de concentrer leurs ressources sur leur cœur de métier. La plate-forme de l'entreprise renvoie systématiquement des données « en temps réel » à des homologues humains tout en rationalisant simultanément le flux de travail avec des outils d'annotation automatisés.
"De nombreuses organisations continuent d'avoir du mal à faire passer leurs projets d'IA et de ML en production en raison des limitations de l'étiquetage des données et d'un manque de validation en temps réel qui ne peut être obtenue qu'avec une intervention humaine dans le système", déclare Eran Shlomo, PDG de Dataloop. .
En gardant les humains au courant, les algorithmes peuvent créer des prédictions plus précises et fiables en moins de temps, à grande échelle et dans les limites du budget, permettant aux organisations de déployer avec succès l'IA en production et de se concentrer sur leur cœur de métier.
La société compte une liste croissante de clients, notamment Standard, Foresight Automotive, Descartes Labs et Transenterix.
Crédits images principaux : Dataloop