Tendances du marché de L'apprentissage en profondeur Industrie
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.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
Télécharger un échantillon
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.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
Télécharger un échantillon
