Taille du marché de la génération de données synthétiques, part et analyse d’impact COVID-19, par type de données (données textuelles, données d’image et vidéo, données tabulaires et autres), par application (gestion des données de test, formation et développement de l’IA, partage de données d’entreprise et Analyse et visualisation de données), par secteur (santé, fabrication, médias et divertissement, automobile, BFSI, vente au détail et commerce électronique, informatique et télécommunications, et autres) et prévisions régionales, 2023-2030

La taille du marché de la génération de données synthétiques était évaluée à 288,5 millions de dollars en 2022 et devrait passer de 351,2 millions de dollars en 2023 à 2 339,8 millions de dollars d’ici 2030, affichant un TCAC de 31,1 % au cours de la période de prévision. L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial avec une part de 33,41 % en 2022.

La génération de données synthétiques est un processus par lequel les données sont créées de manière algorithmique ou artificielle et n'est pas basée sur des phénomènes du monde réel. Les données synthétiques sont une version déformée des données originales qui peuvent être créées grâce à des processus de modélisation et de simulation statistiques utilisant des outils appropriés et des techniques d'augmentation des données rentables.

Selon les experts du secteur, d’ici 2024, près de 60 % des données utilisées pour développer des projets d’IA et d’analyse seront générées de manière synthétique. Ces données peuvent être générées à l'aide de diverses méthodes, notamment des simulations, l'échantillonnage statistique et des réseaux contradictoires génératifs (GAN), et sont utilisées comme ensemble de données de test de remplacement pour les données de production ou opérationnelles afin de valider des modèles mathématiques et de former des modèles d'apprentissage automatique. Le processus de génération de données synthétiques est utile lorsque la collecte de données du monde réel est difficile ou peu pratique.

IMPACTS DE LA COVID-19

Utilisation accrue des technologies d’IA et de ML pour synthétiser des bases de données complexes dans un contexte de croissance du marché stimulée par une pandémie

Croissance Intelligence artificielle (IA) et la pénétration de la technologie ML dans différents secteurs industriels, notamment BFSI, soins de santé, médias et divertissement, automobile et autres, contribue à protéger les informations publiques confidentielles contre les cybermenaces. Les données synthétiques encouragent le processus interne de partage de données de l'organisation, ce qui contribue de manière significative à stocker les données structurelles très complexes en respectant toutes les normes de sécurité. Ainsi, l’utilisation de données synthétiques garantissait la confidentialité des données et imitait les propriétés statistiques des données opérationnelles sans mettre en danger la vie privée d’un individu et d’une entreprise pendant la situation du COVID-19.

En juin 2020, les National Institutes of Health (NIH) ont lancé l’effort National COVID Cohort Collaborative (N3C) pour collecter une base de données approfondie des patients atteints de COVID-19 à travers les États-Unis et ont contribué à capturer des données pertinentes auprès des prestataires de soins de santé présents dans tout le pays. Syntegra, un fournisseur de données synthétiques sur les soins de santé, génère une version synthétique de l'intégralité de la base de données N3C COVID-19, qui permet un accès rapide à la base de données sans violer la confidentialité.

Ainsi, comme mentionné ci-dessus, l’utilisation exponentielle de données synthétiques pendant la situation pandémique a propulsé la croissance du marché.

DERNIÈRES TENDANCES

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Augmentation du déploiement de grands modèles linguistiques (LLM) pour augmenter la croissance du marché

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des algorithmes d'apprentissage qui aident à traduire, générer et prédire du texte et d'autres types de contenu sur la base de grands ensembles de données et du développement continu de sites Web et de diverses solutions utilisant des modèles linguistiques. Generative Pre-trained Transformer (GPT) est un modèle de langage qui génère des données textuelles à l'aide des modèles GPT-1, GPT-2 et GPT-3. GPT-3 est le modèle le plus complexe et a atteint 175 millions de paramètres d'apprentissage automatique pour créer un vaste ensemble de données conversationnelles.

Le développement continu de sites Web et d'autres solutions de bases de données exploite la demande de modèles de langage dans divers secteurs, notamment la vente au détail, la santé, la technologie et autres. Ces modèles de langage sont utilisés par différents utilisateurs finaux pour la génération de texte, l'annotation d'images, la détection de fraude, l'IA conversationnelle et la génération de code.

Par conséquent, l’augmentation du déploiement de grands modèles linguistiques (LLM) devrait stimuler la croissance du marché au cours de la période de prévision.

FACTEURS DE CROISSANCE DU MARCHÉ DE LA GÉNÉRATION DE DONNÉES SYNTHÉTIQUES

Demande croissante de confidentialité et de sécurité des données pour alimenter la croissance du marché

Les données du monde réel ne sont pas accessibles en raison de problèmes de confidentialité ou de risques de conformité ainsi que des réglementations imposées par le Règlement général sur la protection des données (RGPD), le California Consumer Privacy Act (CCPA) et le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). L’augmentation des risques liés à la confidentialité liés à la collecte d’ensembles de données du monde réel génère une demande de données synthétiques, une version réaliste de l’ensemble de données réelles présentant des propriétés statistiques similaires. Ces données synthétisées peuvent être utilisées comme alternative aux données réelles et offrent plusieurs avantages en termes de confidentialité, d'évolutivité et de diversité.  

Par exemple, en avril 2023, Betterdata, une startup basée à Singapour, a déclaré utiliser des données synthétiques présentant des caractéristiques et une structure similaires à celles du monde réel, sans divulguer les informations sensibles ou privées d'un individu, afin de sécuriser les données confidentielles et d'améliorer leurs performances. apprentissage automatique modèles.

FACTEURS DE RETENUE

Le manque de précision et de réalisme des données entrave la croissance du marché

La génération de données synthétiques crée des répliques virtuelles d'ensembles de données qui peuvent être testées et partagées avec les utilisateurs. De plus, ce processus se heurte à des difficultés pour capturer les moindres détails des images du monde réel et des modèles spécialisés.

Étant donné que les données synthétiques dépendent de données du monde réel et des changements dus aux innovations et aux développements, il est difficile de maintenir l’ensemble de données synthétiques constant dans le temps. Par conséquent, les organisations doivent régulièrement s’assurer de l’exactitude et de la fiabilité des données synthétiques.

Ce facteur entrave l’exactitude et le réalisme des données synthétiques, entravant considérablement la croissance du marché de la génération de données synthétiques.

SEGMENTATION

Par analyse de type de données

Les données tabulaires présentent un TCAC important en répondant aux problèmes de confidentialité avec des données artificielles

En fonction du type de données, le marché est segmenté en données textuelles, données d’images et vidéo, données tabulaires et autres. Récemment, les entreprises sont confrontées à des difficultés dans la collecte de données réelles en raison de problèmes de confidentialité. Ces défis conduisent à générer des données artificielles qui imitent les données du monde réel, qui peuvent être stockées sous forme de tableau structuré. Cela stimule la demande de données tabulaires, qui devrait croître avec un TCAC important au cours de la période de prévision. Des données tabulaires synthétiques peuvent être créées à l'aide du Generative Adversarial Network (GAN) pour aider les entreprises à améliorer la confidentialité et la sécurité des données opérationnelles.

Selon les analystes de recherche, l’utilisation de données tabulaires synthétiques pour former des modèles d’intelligence artificielle (IA) connaîtra une croissance environ trois fois plus rapide que les données structurées réelles d’ici 2030.

En outre, le segment des données textuelles devrait croître avec la plus grande part de marché en raison de l’utilisation croissante de systèmes de génération de langage naturel avec de nouveaux modèles d’apprentissage automatique.

Par analyse d'application

Besoin croissant de gestion des données de test par les gestionnaires de tests, contribuant à la croissance segmentaire

En fonction des applications, le marché est divisé en gestion des données de test, formation et développement de l’IA, partage de données d’entreprise, ainsi qu’analyse et visualisation des données. Le segment de la gestion des données de test détient la plus grande part de marché en raison du besoin croissant du plus petit ensemble de données par le gestionnaire de données de test pour les tests et le masquage des données. Il vise également à éviter les problèmes juridiques liés au RGPD.

Le segment du partage de données d'entreprise croît régulièrement à mesure que les entreprises sont confrontées à des difficultés lors du partage de données transfrontalier.

Par analyse de l’industrie

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L'industrie BFSI domine en raison de l'augmentation du nombre de cas de fraude et de l'utilisation du trading algorithmique 

Sur la base de l'industrie, le marché est divisé en soins de santé, fabrication, médias et divertissement, automobile, BFSI, vente au détail et commerce électronique, informatique et télécommunication , et d'autres. L'utilisation croissante de données synthétiques dans l'industrie BFSI contribue à améliorer la technique de détection des fraudes, l'analyse des risques et le trading algorithmique pour valider des structures de données complexes. Ainsi, le segment BFSI conduit à améliorer l’utilisation de données synthétiques pour offrir des expériences bancaires basées sur les données aux clients mondiaux.

De même, le segment des soins de santé arrive en deuxième position sur le marché, car l'utilisation croissante de données synthétiques dans le secteur de la santé permet de réaliser des essais cliniques, des recherches scientifiques, de générer des images médicales et de prédire des maladies rares. Ainsi, le segment des soins de santé croît avec le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision.

APERÇU RÉGIONAL

North America Synthetic Data Generation Market Size, 2022 (USD Million)

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

L’Amérique du Nord détient la plus grande part de marché de la génération de données synthétiques, en raison de la présence de plusieurs acteurs du marché. Le nombre croissant de startups d’IA, d’instituts de recherche et d’entreprises de haute technologie génère une demande de données synthétiques de haute qualité pour mener des recherches et des expériences. Ce facteur alimente la croissance du marché dans toute la région.

L’Asie-Pacifique devrait connaître la croissance avec le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision. Cela est dû à la pénétration croissante de technologies avancées telles que l’IA/ML et à l’adoption croissante de services basés sur le cloud dans différents secteurs pour créer une infrastructure commerciale sécurisée. Augmenter les investissements dans IA générative et l’intérêt croissant des entreprises pour la technologie de l’IA devrait stimuler la demande de processus de génération de données synthétiques en Asie-Pacifique au cours de la période de prévision.

L'Europe devrait connaître une croissance avec un TCAC important au cours de la période de prévision en raison de la présence de plusieurs fournisseurs de données synthétiques et d'une croissance considérable du financement des fournisseurs de données synthétiques structurées afin de permettre le développement des capacités internes de données synthétiques des organisations. Ce facteur devrait propulser la croissance du marché au cours de la période de prévision.

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Le Moyen-Orient, l'Afrique et l'Amérique du Sud sont en croissance en raison de l'augmentation transformation numérique initiatives dans les domaines du BFSI, de la santé, de l’automobile, ainsi que des médias et du divertissement. L’intégration des technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique avec la finance et l’industrie automobile pour générer des données synthétiques fiables alimente la croissance du marché de la génération de données synthétiques dans les deux régions.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs se concentrent sur la génération de données synthétiques pour renforcer leur position

Les sociétés de génération de données synthétiques comprennent Datagen, MOSTLY AI, TonicAI, Inc., Synthesis AI, GenRocket, Inc., Gretel Labs, Inc. et K2view Ltd., entre autres. Les investissements croissants dans la génération de données synthétiques pour différents secteurs verticaux aident les principaux acteurs à maintenir leur avantage concurrentiel. Ces sociétés s'engagent également dans des partenariats stratégiques, des acquisitions et des collaborations pour étendre leur réseau commercial et de distribution et maintenir la croissance du marché.

Liste des entreprises clés profilées sur le marché de la génération de données synthétiques :

• Générateur de données (NOUS.)


• PRINCIPALEMENT AI (Autriche)


• TonicAI, Inc. (États-Unis)


• IA de synthèse (États-Unis)


• GenRocket, Inc. (États-Unis)


• Gretel Labs, Inc. (NOUS.)


• K2view Ltd. (Israël)


• Hazy Limité. (ROYAUME-UNI.)


• Replica Analytics Ltée. (Canada)


• YData Labs Inc. (États-Unis)


• Sogeti (France)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE :

• Juin 2023 : Seeing Machine Limited a collaboré avec Devant AB, un fournisseur de données synthétiques centrées sur l'humain, pour améliorer la sécurité des transports en comprenant le comportement des conducteurs distraits. Ce partenariat a conduit à l'intégration de la nouvelle cabine du véhicule de Seeing Machine avec l'animation humaine 3D de Devant et les humains générés par ordinateur pour permettre le développement de la technologie de détection en cabine.


• Mai 2023 : Synthesis AI a lancé un nouvel ensemble de données synthétiques d'entreprise sur le marché Snowflake, où ses clients peuvent accéder aux visages humains synthétiques de Synthesis AI facilement disponibles pour développer des données visuelles pour le modèle de vision par ordinateur sans compromettre la vie privée des consommateurs de Synthesis AI.


• Décembre 2021 : Gretel.ai s'est associé à Illumina, Inc. pour fournir des données synthétiques pour la recherche en génomique et dans d'autres domaines connexes, notamment la biologie médico-légale, la biotechnologie et la systématique biologique, afin d'améliorer le développement de la médecine de précision.


• Mai 2021 : Parallel Domain, un fournisseur de plateforme de génération de données synthétiques, a lancé le premier visualiseur public de données synthétiques du secteur, qui aide les ingénieurs du secteur à interagir directement avec la caméra synthétique entièrement étiquetée et les ensembles de données LiDAR pour tester, déployer et former des solutions d'apprentissage automatique.


• Avril 2021 : Unity Software Inc. a lancé des ensembles de données d'images synthétiques pour développer des modèles d'intelligence artificielle de vision par ordinateur pouvant être utilisés à moindre coût dans les secteurs de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction (AEC).

COUVERTURE DU RAPPORT

Una representación infográfica de Synthetic Data Generation Market

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Le rapport fournit une analyse détaillée du marché et se concentre sur les aspects clés tels que les principales entreprises, les types de produits/services et les principales applications du produit. De plus, le rapport offre un aperçu des tendances du marché et met en évidence les principaux développements de l’industrie de la génération de données synthétiques. En plus des facteurs ci-dessus, le rapport englobe plusieurs facteurs qui ont contribué à la croissance du marché ces dernières années.

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