| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 34.89 Billion |
| Taille du Marché (2029) | USD 195.16 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 41.10% |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
| Concentration du Marché | Faible |
Acteurs majeurs*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
Analyse du marché de lapprentissage profond
La taille du marché du Deep Learning est estimée à 24,73 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 138,36 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 41,10 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
L'apprentissage profond, un sous-domaine de l'apprentissage automatique (ML), a conduit à des percées dans plusieurs tâches d'intelligence artificielle, notamment la reconnaissance vocale et la reconnaissance d'images. De plus, la capacité dautomatiser lanalyse prédictive est à lorigine du battage médiatique autour du ML. Des facteurs tels qu'un soutien accru au développement et à l'amélioration des produits, l'optimisation des processus et des flux de travail fonctionnels, ainsi que l'optimisation des ventes, entre autres, ont poussé les entreprises de tous les secteurs à investir dans des applications d'apprentissage profond. En outre, les dernières approches d'apprentissage automatique ont considérablement amélioré la précision des modèles et de nouvelles classes de réseaux neuronaux ont été développées pour des applications telles que la classification d'images et la traduction de textes.
- Les progrès technologiques, tels que laugmentation de la capacité des centres de données, la puissance de calcul élevée et la capacité deffectuer des tâches sans intervention humaine, ont attiré une attention considérable. En outre, la croissance du secteur du deep learning est alimentée par ladoption rapide de la technologie du cloud computing dans un certain nombre de secteurs.
- Plusieurs développements font désormais progresser lapprentissage profond. Selon SAS, les améliorations apportées aux algorithmes ont amélioré les performances des méthodes d'apprentissage profond. La quantité croissante de volumes de données a soutenu la construction de réseaux neuronaux comportant plusieurs couches profondes, notamment les données en streaming provenant de l'Internet des objets (IoT) et les données textuelles provenant des médias sociaux et des notes des médecins. Une puissance de calcul importante est essentielle pour résoudre les problèmes dapprentissage profond, compte tenu de la nature itérative des algorithmes dapprentissage profond leur complexité augmente à mesure que le nombre de couches augmente. Le matériel exécutant les algorithmes dapprentissage profond doit également prendre en charge les grands volumes de données nécessaires à la formation des réseaux.
- Les progrès informatiques dans les unités de traitement graphique (GPU) et le cloud computing distribué ont mis une puissance de calcul incroyable à la disposition des utilisateurs. Ce développement est mené par les fournisseurs de matériel, tels que NVIDIA, Intel et AMD, entre autres, qui ont amélioré les vitesses de calcul, entre autres fonctionnalités, et les ont rendus compatibles avec les plates-formes open source les plus utilisées, telles que Tensorflow, Cognitive Toolkit ( Microsoft), Chainer, Caffe et PyTorch, entre autres. Par conséquent, les capacités open source dapprentissage profond sont devenues de plus en plus populaires dans les entreprises. Ces frameworks open source permettent aux utilisateurs de créer des modèles d'apprentissage automatique de manière efficace et rapide.
- L'apprentissage profond présente un certain nombre de limites sérieuses qui doivent être surmontées avant de pouvoir atteindre son plein potentiel, comme le problème de la boîte noire, la surpopulation, le manque de compréhension contextuelle, les exigences en matière de données et l'intensité des calculs, qui pourraient affecter le marché.
- En conséquence, le COVID-19 a eu un excellent impact sur le secteur technologique. Des algorithmes d'apprentissage profond ont été utilisés pour faciliter le diagnostic et la détection des cas de COVIDE-19 sur la base d'images cliniques, par exemple une radiographie pulmonaire ou une tomodensitométrie. La demande croissante doutils danalyse IRM dans le secteur de la santé a conduit à une augmentation du marché de lapprentissage en profondeur.
Tendances du marché de lapprentissage profond
Lutilisation croissante du Deep Learning dans le secteur de la vente au détail stimule le marché
- Le secteur de la vente au détail a connu un changement radical dans sa base d'opérations ces derniers temps, de nombreuses marques notables ayant choisi de réduire le nombre d'offres sur site au profit du service en ligne. Pour que les détaillants restent viables, ils doivent répondre aux attentes des clients, agir en conséquence, sous peine de perdre leur fidélité. Il devient également vital pour les détaillants dadopter des technologies en plein essor pour concrétiser cet objectif. Le Deep Learning permet aux détaillants dautomatiser lexpérience client et de rationaliser les processus dune manière jusqualors inconnue. Par exemple, l'analyse des rayons dans des scénarios en ligne peut aider à formuler des recommandations utiles sur les marchandises et une classification rapide, ce qui permet aux clients de faire plus rapidement les bons choix avec davantage d'assistance.
- Les détaillants en ligne tels que Walmart commencent à utiliser lIA pour obtenir des recommandations de produits de la part des clients, mais exploitent à peine tout le potentiel que la technologie peut offrir. En utilisant le deep learning, les détaillants peuvent véritablement exploiter la puissance de lIA pour optimiser lexpérience utilisateur et automatiser les tâches chronophages. Par exemple, les détaillants en ligne peuvent utiliser le Deep Learning pour baliser automatiquement les données visuelles afin d'améliorer de nombreuses facettes de l'expérience utilisateur. Ils peuvent utiliser l'IA pour affiner la recherche et renvoyer de meilleurs résultats aux requêtes de recherche ou améliorer la qualité des images de produits, en particulier les photos de produits de mauvaise qualité grâce à l'amélioration des couleurs. À lavenir, les détaillants pourront rapidement collecter des données et analyser automatiquement les informations à laide de la technologie Deep Learning.
- Une étude réalisée par Snowflake Computing Harvard Business Review souligne que les détaillants qui choisissent de prendre des décisions basées sur les données ont survécu plus longtemps. Il ne fait aucun doute que le commerce de détail devient rapidement extrêmement axé sur les données. Selon la même étude, 89% des détaillants considèrent qu'obtenir une meilleure compréhension des attentes des clients est un objectif important. Les modèles utilisés par le Deep Learning dans le commerce de détail sont suffisamment sophistiqués et avancés pour relever les défis auxquels les modèles d'apprentissage automatique échouent. Par exemple, l'apprentissage profond dans les modèles d'applications de vente au détail est suffisamment intelligent pour comprendre que la sortie de smartphones dotés d'écrans plus grands peut gruger les ventes de tablettes. En cas de données manquantes, l'apprentissage profond dans le commerce de détail pourrait déterminer à partir de modèles si un article ne se vend pas ou est en rupture de stock.
- De nos jours, la prévision de la demande et lintelligence client ne sont que deux exemples dactivités internes distinctes que les entreprises de vente au détail et de produits de consommation utilisent lautomatisation intelligente pour réaliser. Les dirigeants ont toutefois lintention dintégrer lautomatisation intelligente et lapprentissage profond dans des opérations plus complexes au cours des trois prochaines années. Ces procédures nécessitent des ensembles de données plus volumineux, une coopération externe et des connexions système supplémentaires. La pénétration estimée devrait atteindre plus de 70% dans les domaines organisationnels qui couvrent la chaîne de valeur au cours de cette période.
- Par exemple, le fabricant de chaussures, vêtements et équipements de sport Nike Inc. a créé un système qui permet aux consommateurs de concevoir leurs propres chaussures et de les porter après avoir quitté le magasin, en utilisant le nouveau système automatisé. Les clients qui participent à The Nike Maker Experience enfilent une paire de baskets Nike Presto X sans fioritures et les personnalisent via des commandes vocales. La technologie montre à l'acheteur les chaussures créées à l'aide de systèmes de réalité augmentée, de suivi d'objets et de projection.
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LAmérique du Nord devrait détenir une part importante
- LAmérique du Nord devrait détenir une part importante sur le marché mondial de lapprentissage profond, en raison de laugmentation soutenue dun volume considérable de données, associée à laugmentation prévue de la demande dintégration du DL dans les solutions des entreprises centrées sur le consommateur. Laccent croissant mis sur la prévision des tendances et des informations clés liées au comportement et aux opérations des clients a été un facteur essentiel qui a poussé les grandes entreprises à se tourner vers lutilisation de lIA et du Big Data pour générer de la valeur et offrir une expérience personnalisée. Par exemple, Netflix a construit une plate-forme d'apprentissage automatique basée sur les langages JVM, comme Scala. La plateforme permet de briser les idées reçues des téléspectateurs et de trouver des émissions qu'ils n'auraient peut-être pas choisies initialement.
- Afin d'accroître l'efficacité des missions, d'étendre les capacités de leur personnel, de prévenir le gaspillage, la fraude et les abus, et d'accroître l'efficacité opérationnelle, les agences américaines s'appuient désormais largement sur l'intelligence artificielle et la technologie d'apprentissage automatique. Les progrès de la technologie de lIA, le nombre croissant de cas dutilisation et dapplications de lIA et lexpansion des solutions commerciales ont tous contribué à étendre lutilisation de lIA en dehors des activités de RD au sein dorganisations spécialisées comme la NASA et le ministère de lÉnergie.
- Le ministère des Transports des États-Unis a élaboré une nouvelle réglementation de sécurité pour aider à éliminer les zones mortes derrière les véhicules et à visualiser les personnes présentes derrière les véhicules. Selon les statistiques de la National Highway Traffic Safety Administration, environ 292 décès et 18 000 blessés sont dus à des collisions en marche arrière impliquant tous les véhicules. De telles réglementations devraient encourager l'adoption des ADAS, offrant ainsi des opportunités pour le marché de l'apprentissage profond de la région. En outre, la région connaît également une augmentation des investissements des constructeurs automobiles pour développer des solutions avancées, stimulant ainsi la croissance du marché.
- De plus, les entreprises américaines développent continuellement leur RD pour développer de nouveaux produits. Par exemple, en décembre 2022, Google LLC a annoncé le lancement d'un nouvel outil afin de permettre aux utilisateurs de développer des modèles d'intelligence artificielle dans Google Sheets. L'outil, baptisé Simple ML, est disponible en version bêta. Il est fourni sous forme de module complémentaire à Google Sheets que les utilisateurs peuvent télécharger gratuitement.
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Aperçu du secteur de lapprentissage profond
Le marché du deep learning est fragmenté car il se compose de plusieurs grands acteurs, tels qu'IBM, Google et Microsoft, entre autres, possédant une expérience industrielle substantielle dans les plateformes Big Data/analytiques. Dautres nouveaux entrants ont également fait leur chemin sur le marché et ont réussi à augmenter le nombre de cas dutilisation du deep learning dans tous les secteurs. Parmi les nouveaux entrants importants qui ont eu un impact significatif sur le marché figurent H2O.ai, KNIME et Dataiku.
En novembre 2023 - Dans le but de faire progresser le domaine des technologies d'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) au sein de l'industrie des télécommunications, Telenor et Ericsson ont signé un (MoU) pour une collaboration de trois ans qui vise à explorer, développer et tester des solutions avancées d'IA/ML pour améliorer l'efficacité énergétique sans compromettre la qualité de la connectivité dans les réseaux mobiles.
En octobre 2022, Zendesk Inc. a annoncé le lancement d'une nouvelle solution d'IA, Intelligent Triage et Smart Assist, permettant aux entreprises de trier automatiquement les demandes d'assistance client et d'accéder à des données précieuses à grande échelle.
En septembre 2022, Altair, une société spécialisée dans la science informatique et l'intelligence artificielle, a annoncé l'acquisition de rapid miner, un leader dans les logiciels avancés d'analyse de données et d'apprentissage automatique (ML). Avec cette acquisition, Altair a hâte de renforcer son portefeuille d'analyse de données (DA) de bout en bout.
Leaders du marché du Deep Learning
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Facebook Inc.
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Google LLC
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Amazon Web Services Inc.
- *Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Actualités du marché du Deep Learning
- Septembre 2023 Amazon et Anthropic ont annoncé un partenariat stratégique qui rassemblerait leurs technologies et expertises respectives en matière d'intelligence artificielle (IA) générative plus sûre pour accélérer le développement des futurs modèles de base d'Anthropic et les rendre largement accessibles aux consommateurs AWS.
- Mai 2022 Intel a lancé ses processeurs d'apprentissage profond Habana AI de deuxième génération afin d'offrir une efficacité et des performances élevées. Le lancement des nouveaux processeurs d'apprentissage profond de Habana est un exemple clé de la mise en œuvre par Intel de sa stratégie d'IA visant à offrir aux clients un large éventail de choix de solutions, du cloud à la périphérie, répondant au nombre croissant et à la nature complexe des charges de travail d'IA.
- Août 2022 Amazon a lancé un nouveau logiciel d'apprentissage automatique (ML) grâce auquel les dossiers médicaux des patients peuvent être analysés pour un meilleur traitement des patients et réduire les dépenses globales.
Segmentation de lindustrie de lapprentissage profond
La méthode d'IA qui apprend aux ordinateurs à gérer des données comme si elles étaient inspirées du cerveau humain est appelée Deep Learning. L'étude couvre les revenus générés par le matériel, les logiciels et les services générés par l'apprentissage profond. Le segment matériel comprend l'étude de la demande pour les unités centrales de traitement (CPU), les réseaux de portes programmables sur site (FPGA), les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), les unités de traitement graphique (GPU), les produits de mise en réseau et les périphériques de stockage de données. Les plates-formes basées sur le cloud pour les applications d'apprentissage profond, telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance de signaux et le traitement de données, sont également couvertes par l'étude. D'autres applications incluront le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, les recommandations de produits et la maintenance prédictive.
Le marché de l'apprentissage profond est segmenté par type d'offre (matériel, logiciels et services), secteur d'activité de l'utilisateur final (BFSI, vente au détail, fabrication, soins de santé, automobile, télécommunications et médias), application (reconnaissance d'images, reconnaissance de signaux, traitement de données). et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Amérique latine, Moyen-Orient et Afrique). Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (USD) pour tous les segments ci-dessus.
| Offre | Matériel |
| Logiciels et services | |
| Industrie des utilisateurs finaux | BFSI |
| Vente au détail | |
| Fabrication | |
| Soins de santé | |
| Automobile | |
| Télécoms et médias | |
| Autres industries d'utilisateurs finaux | |
| Application | Reconnaissance d'images |
| Reconnaissance des signaux | |
| Traitement de l'information | |
| Autres applications | |
| Géographie | Amérique du Nord |
| L'Europe | |
| Asie-Pacifique | |
| Reste du monde |
Offre
| Matériel |
| Logiciels et services |
Industrie des utilisateurs finaux
| BFSI |
| Vente au détail |
| Fabrication |
| Soins de santé |
| Automobile |
| Télécoms et médias |
| Autres industries d'utilisateurs finaux |
Application
| Reconnaissance d'images |
| Reconnaissance des signaux |
| Traitement de l'information |
| Autres applications |
Géographie
| Amérique du Nord |
| L'Europe |
| Asie-Pacifique |
| Reste du monde |
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FAQ sur les études de marché sur lapprentissage profond
Quelle est la taille du marché du Deep Learning ?
La taille du marché du Deep Learning devrait atteindre 24,73 milliards USD en 2024 et croître à un TCAC de 41,10 % pour atteindre 138,36 milliards USD dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché du Deep Learning ?
En 2024, la taille du marché du Deep Learning devrait atteindre 24,73 milliards de dollars.
Qui sont les principaux acteurs du marché du Deep Learning ?
Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc. sont les principales sociétés opérant sur le marché du Deep Learning.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché du Deep Learning ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part du marché de lapprentissage profond ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché sur le marché du Deep Learning.
Quelles années couvre ce marché du Deep Learning et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché du Deep Learning était estimée à 17,53 milliards de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché du Deep Learning pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché du Deep Learning pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 et 2029.
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Rapport sur l'industrie du Deep Learning
Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus du Deep Learning 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse du Deep Learning comprend des perspectives de prévisions de marché pour 2024 à 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
