Taille, part et analyse de l’industrie du marché du Deep Learning (DL), par composant (matériel (unité centrale de traitement (CPU), unité de traitement graphique (GPU), réseau de portes programmable sur site (FPGA), circuit d’intégration spécifique à une application (ASIC)) et Logiciel), par application (reconnaissance d'images, reconnaissance de signaux, exploration de données, vidéosurveillance et diagnostics, et autres), par secteur (BFSI, automobile, santé, aérospatiale et défense, vente au détail et commerce électronique, médias et divertissement, et Autres) et prévisions régionales, 20

La taille du marché mondial de l’apprentissage profond (DL) était évaluée à 17,60 milliards USD en 2023 et devrait passer de 24,53 milliards USD en 2024 à 298,38 milliards USD d’ici 2032, avec un TCAC de 36,7 % au cours de la période de prévision (2024-2032). . Les réseaux de neurones sont utilisés dans le Deep Learning (DL) pour des tâches telles que traitement du langage naturel , la reconnaissance vocale et la vision industrielle. DL est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre davantage sur l’imitation du cerveau humain et du fonctionnement de la machine. Le DL est l’un des domaines d’étude et de recherche les plus récents et émergents. Les améliorations récentes de DL concernent les véhicules autonomes, l'assistance virtuelle, l'accumulation d'actualités, le marketing numérique, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et visuelles, etc.

Selon le rapport sur l’état de l’IA 2022, les investissements mondiaux dans les startups et les scale-ups en IA devraient dépasser 50 milliards de dollars rien qu’en 2023. Cela ouvre d’énormes opportunités de croissance pour les start-ups DL et les licornes du monde entier.

La demande de DL a considérablement augmenté pendant la pandémie de COVID-19. Cela est dû à l’intérêt croissant pour l’assistance vocale numérique parmi les jeunes générations et à l’attention croissante portée aux technologies de réalité virtuelle et de réalité augmentée par divers fournisseurs clés dans les régions. Par exemple,

• En juillet 2020, un modèle basé sur DL qui pourrait prédire la probabilité que les patients atteints de COVID-19 souffrent d'une maladie grave a été présenté par Tencent AI Lab et un groupe de scientifiques chinois de la santé publique. La méthode par laquelle l'équipe a développé le modèle en utilisant une cohorte de 1 590 patients provenant de 575 centres médicaux en Chine et une validation supplémentaire auprès de 1 393 patients a été décrite en détail dans Nature Communications. Des initiatives similaires ont été entreprises par d’autres géants de la technologie en Chine pour contenir le virus mortel. Alibaba, par exemple, a développé un outil avec un taux de précision présumé de 90 % permettant aux institutions de prévoir la propagation du COVID-19 à l’aide du ML/DL. Selon Baidu, l’algorithme open source d’analyse structurelle virale serait 120 fois plus rapide que la méthode conventionnelle.

Tendances du marché de l’apprentissage profond (DL)

Des progrès considérables dans la génération d’images basées sur l’IA et les simulations basées sur du texte pour ouvrir la voie à la croissance du marché

Les progrès rapides dans la génération d’images basées sur l’IA et la simulation basée sur du texte entraînent une croissance significative sur le marché DL. Les algorithmes d’IA, en particulier ceux basés sur des modèles génératifs, tels que les GAN (Generative Adversarial Networks), ont fait des progrès remarquables dans la création d’images, de vidéos et même d’audio réalistes, établissant ainsi de manière permanente des normes élevées pour les secteurs du design, du divertissement et du marketing. Ces progrès ont amélioré la qualité du contenu généré et accéléré la vitesse à laquelle il peut être produit, réduisant ainsi les ressources et le temps requis pour les tâches créatives.

• Selon Adobe, en août 2023, Dall-E 2 a créé 916 millions d'images IA, Adobe Firefly en a généré 1 milliard, Midjourney en a produit 964 millions, tandis que les modèles stables basés sur la diffusion ont créé 12,59 milliards d'images. Elles représentaient collectivement 15,47 milliards d’images générées par l’IA sur Internet.

De plus, les simulations textuelles alimentées par des modèles de traitement du langage naturel ont permis des interactions plus nuancées et plus contextuelles dans des environnements virtuels. Cette technologie a trouvé des applications dans les jeux, l'éducation et les assistants virtuels, améliorant l'expérience utilisateur et permettant des simulations plus réalistes. Par exemple,

• En février 2024, OpenAI a lancé Sora, un modèle d'apprentissage en profondeur qui a suscité une attention considérable en faveur de la génération vidéo et des simulations vidéo basées sur l'IA. Ce développement a augmenté les intégrations d’apprentissage profond dans les modèles de simulation basés sur l’IA.

Avec de tels progrès et une adoption croissante dans un large éventail d’industries, les tendances en matière de solutions basées sur l’IA intégrées à DL ont apporté des innovations significatives.

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Facteurs de croissance du marché de l’apprentissage profond (DL)

L’augmentation des applications dans le secteur automobile est susceptible de stimuler la croissance du marché

Les constructeurs automobiles, tels que Tesla, Journey, AutoX et d'autres, utilisent des technologies, notamment l'apprentissage automatique, Analyse du Big Data , l'intelligence artificielle et autres pour rendre leurs véhicules plus conformes aux demandes de leurs clients. De plus, les systèmes experts, les systèmes de gestion de bases de données, l’IA et l’Internet des objets (IoT) ont grandement simplifié les tâches industrielles.

Il existe de nombreux cas d’utilisation automobile des technologies DL. Par exemple, les systèmes DL ont récemment fait des progrès significatifs en matière de vision par ordinateur. En observant les données d'une caméra, d'un télémètre laser et d'un vrai conducteur, Pomerleau, une entreprise canadienne, a utilisé des réseaux neuronaux pour entraîner automatiquement un véhicule à conduire.

Ces facteurs sont susceptibles de contribuer à la croissance du marché de l’apprentissage profond.

FACTEURS DE RETENUE

Limitations techniques et manque de précision pour entraver la progression du marché

La plateforme DL présente un certain nombre d’avantages qui pourraient aider le marché à se développer. Cependant, certains paramètres de cette technologie peuvent freiner l’expansion du marché. L’un des principaux éléments limitants de la plate-forme DL réside dans les algorithmes sous-développés et inexacts. Dans le Big Data et l’apprentissage automatique, la précision est essentielle et des algorithmes défectueux peuvent conduire à des produits défectueux. Pour garantir que les paramètres du système sont correctement définis et que la marge d'erreur est proche ou égale à zéro, une interaction humaine est nécessaire. Les perspectives du marché pourraient être affectées par ce facteur.

De plus, la pénurie mondiale de professionnels DL qualifiés crée des difficultés pour fournir des services fiables et sécurisés aux organisations, ce qui a un impact négatif sur la croissance du marché. De plus, le manque de normes et de protocoles au sein du secteur entraîne souvent des incohérences et des difficultés lors du déploiement de plates-formes ML/DL, perturbant ainsi la fluidité des opérations commerciales. Ces facteurs devraient entraver le développement du marché.

Analyse de la segmentation du marché de l’apprentissage profond (DL)

Par analyse de composants

Le logiciel DL sera largement utilisé pour améliorer la puissance et la précision de calcul

En fonction des composants, le marché est divisé en matériel et logiciels. Le segment matériel est divisé en unité centrale de traitement (CPU), unité de traitement graphique (GPU), Réseau prédiffusé programmable sur site (FPGA) et circuit intégré spécifique à une application (ASIC).

Le segment des logiciels devrait dominer le marché au cours de la période de prévision. Type de logiciel de réseau neuronal, le logiciel DL utilise des algorithmes pour traiter les données et prendre des décisions. De grandes quantités de données sont collectées, analysées et utilisées par ce type de logiciel pour faire des prédictions ou des décisions. Neural Designer, H2O.ai, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras et d'autres font partie des logiciels DL les plus utilisés.

De plus, Boxx et NVIDIA ont développé des stations de travail capables de gérer la puissance de traitement requise pour construire des modèles DL. Les utilisateurs peuvent tester et améliorer leurs modèles avec la DGX Station de NVIDIA, qui, selon elle, est comparable à des centaines de serveurs traditionnels. Avec l'aide des frameworks DL, les produits APEXX W-class de Boxx prétendent offrir un traitement plus puissant et des performances informatiques fiables.

Par analyse d'application

DL sera largement utilisé dans les applications de reconnaissance d'images pour créer du contenu en ligne utile

En fonction des applications, le marché est segmenté en reconnaissance d’images, reconnaissance de signaux, exploration de données, vidéosurveillance & diagnostics, et autres (traduction automatique, découverte de médicaments).

Le segment de la reconnaissance d’images devrait représenter la plus grande part de marché de l’apprentissage profond. Les sites Web de photographie et de vidéo peuvent utiliser DL pour rendre le contenu visuel plus visible pour les utilisateurs. La technologie peut également être utilisée dans la reconnaissance visuelle et la recherche, permettant aux utilisateurs d'utiliser une image de référence pour rechercher des produits ou des images similaires. De plus, DL est principalement utilisé dans la reconnaissance faciale pour la surveillance et la sécurité, l'analyse d'images médicales et la détection d'images dans l'analyse des médias sociaux.

• En mars 2021, Facebook a lancé la solution Self-supervised DL connue sous le nom de SEER. Cette solution peut apprendre de n’importe quel groupe aléatoire d’images non étiquetées sur Internet et fonctionner de manière indépendante sur l’ensemble de données.

Par analyse de l’industrie

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L'automobile dominera la part la plus élevée en raison de l'augmentation des applications DL dans l'automobile

Par secteur, le marché est divisé en BFSI, automobile, soins de santé, aérospatiale et défense, vente au détail et commerce électronique, médias et divertissement, et autres (fabrication).

L'automobile est actuellement le segment leader en termes de part de marché. Des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) et de la conduite autonome aux processus de fabrication, de vente et d’après-vente, DL a démontré un potentiel important dans l’industrie automobile. Divers investissements sont réalisés pour améliorer l’application du DL dans les fonctionnalités des véhicules autonomes. Par exemple, Wayve, une startup basée à Londres, a levé 200 millions de dollars en janvier 2022. En conséquence, l'organisation sera en mesure de développer des méthodes DL pour la formation et le développement d'une IA capable de gérer facilement des situations de conduite difficiles.

Au cours de la période de prévision, le segment de la vente au détail et du commerce électronique connaîtra une croissance significative. La personnalisation, l'analyse des données, la tarification dynamique et les moteurs de recommandation sont autant d'utilisations de L'intelligence artificielle (IA) dans le commerce de détail . Par exemple, de grandes marques telles que Zalando et Asos créent des départements entiers pour DL afin d'en savoir plus sur les clients dès qu'ils visitent leurs sites Web. De plus, de nombreuses grandes plateformes de commerce électronique, telles qu'Adobe Commerce et Salesforce Commerce Cloud, utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour offrir une expérience client (CX) supérieure et des informations analytiques plus approfondies.

Le moteur de recommandation d'Amazon représente 35 % des ventes annuelles de l'entreprise et le programme de logistique intelligente d'Alibaba a réduit les erreurs de livraison de 40 %.

APERÇU RÉGIONAL

La portée du marché mondial est classée dans cinq régions : Amérique du Nord, Amérique du Sud, Europe, Moyen-Orient et Afrique, et Asie-Pacifique.

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Le marché nord-américain représentera la plus grande part de marché au cours de la période de prévision. La disponibilité d’une infrastructure informatique établie et d’énormes investissements dans les technologies émergentes, telles que DL et NLP, entre autres, devraient stimuler la croissance du marché en Amérique du Nord.

• En avril 2023, un progiciel d'analyse d'images de bout en bout par microscopie électronique et à sonde à balayage, inspiré de l'apprentissage automatique, a été développé par des chercheurs du laboratoire national d'Oak Ridge du département américain de l'Énergie.

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On estime que l’Asie-Pacifique enregistrera le TCAC le plus élevé entre 2024 et 2032. Intérêt croissant pour la vérification de l'identité, la précision et la fiabilité présentés par DL dans vision industrielle Ce cadre peut constituer un facteur majeur contribuant au développement du marché régional. Les économies émergentes de la région, notamment la Chine, l'Inde et les Philippines, disposent d'un écosystème de startups florissant soutenu par une main-d'œuvre qualifiée, ce qui contribuera à l'expansion de la part de marché régional.

Au cours de la période de prévision, le marché européen connaîtra une expansion significative. Les technologies de l’IA sont utilisées par diverses entreprises de l’UE. Les technologies qui automatisent divers flux de travail ou aident à la prise de décision (telles que l'automatisation des processus robotiques logiciels basés sur l'IA), l'apprentissage automatique (telle que DL) pour l'analyse des données et les technologies qui analysent le langage écrit (telles que l'exploration de texte) étaient légèrement plus fréquentes. utilisé. Selon les données d'Eurostat, en 2021, chacune de ces trois technologies d'IA était utilisée par 3 % des entreprises en Europe.

Ce marché au Moyen-Orient et en Afrique s'est développé grâce aux projets gouvernementaux, au cloud computing, à l'adoption généralisée des données et aux progrès technologiques. Les économies du Moyen-Orient, en particulier l'Arabie saoudite et les Émirats arabes unis, connaissent une croissance rapide et leurs citoyens apprécient la technologie et souhaitent l'utiliser dans le dialecte arabe local.

En raison du nombre croissant de start-ups numériques au Brésil et de l’augmentation des investissements des principaux acteurs, le marché sud-américain devrait connaître une croissance constante au cours de la période de prévision. De nouvelles politiques en matière d'IA et des stratégies cohérentes ont été élaborées par des pays d'Amérique du Sud, notamment le Brésil, l'Argentine et la Colombie, pour encourager l'adoption de technologies de pointe. De futures opportunités de marché devraient émerger dans cette région.

Liste des entreprises clés du marché de l’apprentissage profond (DL)

Des acteurs de premier plan, dont Google Inc., cherchent à améliorer leurs produits pour stimuler la croissance de leur marché

Des solutions automatisées d’intelligence artificielle sont proposées par les entreprises du marché pour accélérer le développement de modèles d’apprentissage et réduire les délais de mise sur le marché. H2O.ai, KNIME et Dataiku, entre autres nouveaux venus, sont également entrés sur le marché et augmentent avec succès le nombre de cas d'utilisation DL dans tous les secteurs.

• En novembre 2022, en collaborant avec Hackensack Meridian Health et d'autres fournisseurs importants, H2O.ai a étendu sa présence sur le marché de l'IA dans le domaine de la santé. Utilisation par Hackensack Meridian Health de Apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) pour les soins aux patients et les opérations de réseau ont été facilitées par la vaste expertise du domaine de H2O.ai.

Liste des principales entreprises profilées :

• Micro-appareils avancés, Inc. (NOUS.)


• Clarifai, Inc. (États-Unis)


• Société NVIDIA (NOUS.)


• Google Inc. (États-Unis)


• Société IBM (NOUS.)


• Société Intel (NOUS.)


• Société Microsoft (NOUS.)


• Amazon Web Services (États-Unis)


• SAS Institut Inc. . (NOUS.)


• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (États-Unis)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE

• Février 2024 – Cognitiv a lancé la première plateforme publicitaire d'apprentissage profond, redéfinissant l'achat de médias pour un avenir sans cookies grâce à une IA avancée. L'entreprise a connu une multiplication par 7,5 de sa base de clients en 2023, démontrant l'efficacité de ses solutions publicitaires DL.


• Février 2024 – VantAI s'est associé à Bristol Myers Squibb pour accélérer la découverte de médicaments à base de colle moléculaire, en combinant les connaissances de Myser Squibb en matière de dégradation ciblée des protéines avec les capacités d'apprentissage profond géométrique de l'entreprise. La collaboration visait à développer et à découvrir de nouvelles thérapies à petites molécules pour des cibles thérapeutiques d’intérêt.


• janvier 2024 – FairPlay Sports Media a acquis Quater4, une société de réseaux neuronaux d'apprentissage profond axée sur les données et les prédictions de résultats sportifs. L’acquisition visait à valoriser les marques de l’entreprise, telles que SuperScommesse, Oddschecker et autres, en intégrant de nouvelles technologies et données pour les joueurs, éditeurs et opérateurs.


• novembre 2023 – Sony Interactive Entertainment a acquis iSIZE, une entreprise technologique spécialisée dans l'IA, en particulier l'apprentissage profond. L’accent mis par iSIZE sur les « solutions basées sur l’IA pour distribuer les réserves de débit binaire et améliorer la qualité pour l’industrie des médias et du divertissement » s’aligne sur les efforts de l’entreprise pour améliorer ses offres et sa technologie.


• octobre 2023 – Huawei a lancé les modèles de stockage OceanStor A310 AI, répondant aux exigences de l'apprentissage profond à grande échelle. Cette solution offrait un stockage optimisé pour la formation et l'inférence de modèles industriels et de base dans des modèles de scénarios segmentés.


• juin 2023 – Sonic DL, une technologie basée sur DL développée pour accélérer considérablement l'acquisition d'images en imagerie par résonance magnétique (IRM), a été lancée par GE HealthCare suite à l'approbation de la FDA. De nouveaux paradigmes d'imagerie, tels qu'une IRM cardiaque de haute qualité en un seul battement de coeur, sont rendus possibles par Sonic DL.


• Mai 2023 – MVTec Software GmbH, un producteur mondial de programmes pour la vision industrielle, a envoyé la variante 23.05 de la programmation standard de vision industrielle HALCON. La nouvelle version se concentre sur les techniques DL. Le Deep Counting, une méthode basée sur l’apprentissage profond capable de compter de manière robuste un grand nombre d’objets, est la principale caractéristique de cette variante.


• Mai 2023 – Google a amélioré l'outil open source TensorFlow pour accélérer le développement de l'apprentissage automatique. L'organisation a réalisé une série de mises à jour et d'améliorations innovantes en matière d'IA (ML) open source pour l'environnement TensorFlow en évolution. La suite API Keras, qui ajoute un ensemble de fonctionnalités DL basées sur Python à la technologie TensorFlow de base, est un composant essentiel de l'écosystème TensorFlow. De plus, Google a annoncé deux tout nouveaux outils Keras, KerasNLP pour le traitement du langage naturel et KerasCV pour les applications Computer Vision (CV).


• mars 2023 – NVIDIA et Amazon Web Services, Inc. (AWS) ont formé une collaboration en plusieurs parties visant à créer des applications d'IA génératives et à améliorer l'infrastructure d'IA pour la formation de modèles de langage étendus (LLM) de plus en plus complexes.

COUVERTURE DU RAPPORT

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