Taille du marché du Deep Learning – Par composant, par taille d’organisation, par application, par utilisation finale, analyse, part, prévisions de croissance, 2024-2032

Taille du marché d'apprentissage approfondi

La taille du marché mondial de l'apprentissage profond a été évaluée à 19,8 milliards de dollars en 2023 et devrait augmenter de 30,4 % entre 2024 et 2032. La demande croissante d'automatisation dans diverses industries est à l'origine de la croissance du marché. Comme les organisations se concentrent sur l'amélioration de l'efficacité, la réduction des coûts opérationnels et la réduction des erreurs humaines, les technologies d'apprentissage profond offrent des solutions efficaces pour automatiser les processus complexes.

En avril 2024, Coupa Software a intégré des algorithmes avancés d'IA et d'apprentissage automatique dans ses outils de prévision de la demande, améliorant la précision des prévisions et permettant aux entreprises d'optimiser leurs chaînes d'approvisionnement. Cette évolution vers l'automatisation stimule la productivité et permet aux organisations de se concentrer sur les initiatives stratégiques plutôt que sur les tâches courantes. Comme les entreprises continuent de reconnaître la valeur de l'apprentissage profond pour atteindre l'excellence opérationnelle, la demande de ces technologies devrait croître de façon significative.

L'expansion du cloud computing stimule la croissance du marché de l'apprentissage profond. Les plateformes Cloud fournissent des ressources évolutives et flexibles qui permettent aux organisations d'accéder à de puissantes capacités informatiques sans avoir besoin d'investissements initiaux substantiels dans le matériel. Cette accessibilité permet aux entreprises de mettre en place efficacement des technologies d'apprentissage profond. Avec des solutions basées sur le cloud, les entreprises peuvent facilement gérer et analyser de gros ensembles de données, former des modèles complexes et déployer des applications rapidement.

Les fournisseurs tels que AWS, Google Cloud et Microsoft Azure offrent des services spécialisés adaptés à l'apprentissage profond, y compris des cadres et des outils pré-construits qui simplifient le processus de développement. Comme davantage d'organisations adoptent des services en nuage pour répondre à leurs besoins en traitement des données, la demande de solutions d'apprentissage approfondi continuera d'augmenter, ce qui stimulera l'innovation et la croissance du marché.

Tendances du marché de l'apprentissage approfondi

Les améliorations continues des algorithmes et de la puissance de calcul ont révolutionné les capacités des modèles d'apprentissage profond, les rendant plus efficaces. Les innovations telles que les réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ont considérablement amélioré les performances dans des tâches telles que la reconnaissance de l'image et de la parole, traitement des langues naturelles, et des systèmes autonomes. Ces avancées technologiques permettent des modèles plus profonds et plus complexes qui peuvent tirer des enseignements de vastes ensembles de données, améliorant ainsi la précision et la fiabilité.

En outre, la mise au point de matériel spécialisé, GPU et les TPU, a facilité la formation de ces modèles plus rapidement et à l'échelle. Alors que les industries cherchent à mettre en œuvre des solutions plus intelligentes, la capacité de tirer parti de la technologie d'IA de pointe favorise un plus grand investissement dans l'apprentissage profond. Ces prouesses technologiques croissantes accélèrent l'adoption dans différents secteurs et ouvrent de nouvelles perspectives d'applications innovantes, favorisant ainsi la croissance du marché.

Les problèmes de confidentialité des données freinent la croissance du marché de l'apprentissage profond. L'efficacité des modèles d'apprentissage approfondi repose largement sur de grandes quantités de données, y compris souvent des renseignements personnels sensibles. À mesure que les organisations recueillent et traitent ces données, elles font l'objet d'un examen de plus en plus approfondi quant à la façon dont elles sont stockées, utilisées et partagées. Les violations des données les plus médiatisées et les réglementations strictes, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe, ont accru la sensibilisation aux questions de confidentialité des données.

Les entreprises doivent naviguer dans des paysages juridiques complexes tout en assurant la conformité, ce qui peut les empêcher d'utiliser librement les données pour former des modèles d'apprentissage profond. Cela peut ralentir l'adoption de technologies d'apprentissage profond, en particulier parmi les organisations qui privilégient la confiance des consommateurs et les normes éthiques.

Analyse du marché de l'apprentissage approfondi

Selon les composantes, le marché est segmenté en matériel, logiciels et services. En 2023, le segment des logiciels représentait plus de 30 % de la part de marché et devrait dépasser 80 milliards de dollars en 2032. Les progrès dans les cadres logiciels spécifiquement conçus pour l'apprentissage profond sont un moteur de croissance majeur pour le segment logiciel du marché de l'apprentissage profond. Des cadres tels que TensorFlow, PyTorch et Keras ont permis aux développeurs et aux chercheurs de construire, de former et de déployer des réseaux neuronaux complexes.

Ces outils offrent des API conviviales, de vastes bibliothèques et un soutien communautaire, réduisant les obstacles à l'entrée pour ceux qui cherchent à mettre en œuvre des solutions d'apprentissage profond. La disponibilité de modèles préformés et de capacités d'apprentissage de transfert accélère également le temps de développement, ce qui permet un déploiement plus rapide. Comme de plus en plus d'entreprises reconnaissent l'importance de l'intelligence artificielle, la demande de logiciels robustes adaptés à l'apprentissage profond devrait croître.

Sur la base de l'application, le marché de l'apprentissage profond est divisé en reconnaissance de la parole, reconnaissance de l'image, reconnaissance des signaux, traitement des données, etc. Le segment de la reconnaissance d'image détenait environ 31 % de la part de marché en 2023. Des secteurs comme les soins de santé, l'automobile, le commerce de détail et la sécurité adoptent de plus en plus des solutions de reconnaissance d'image pour améliorer leurs opérations et leurs processus décisionnels.

Dans le domaine des soins de santé, la reconnaissance de l'image sert à analyser les images médicales pour la détection précoce des maladies, en améliorant les résultats des patients. De même, dans le secteur automobile, il joue un rôle crucial dans le développement de véhicules autonomes, leur permettant d'identifier les obstacles et de naviguer en toute sécurité. Comme les entreprises reconnaissent le potentiel de la reconnaissance de l'image pour rationaliser les processus et améliorer l'efficacité, la demande de solutions d'apprentissage approfondi devrait augmenter.

Le marché américain de l'apprentissage profond a représenté 75 % de la part des revenus en 2023 et devrait dépasser 40 milliards de dollars d'ici 2032, en raison de la robustesse des investissements dans la recherche et le développement en intelligence artificielle. Les initiatives gouvernementales et le financement du secteur privé ont augmenté, créant un environnement propice à l'innovation dans les technologies d'apprentissage profond. De plus, les gouvernements de la région investissent fortement dans des initiatives de R-D pour l'IA et les modèles d'apprentissage automatique.

Par exemple, selon le Forum économique mondial, le gouvernement américain a investi 200 millions de dollars dans la technologie de l'IA pour le secteur agricole afin d'améliorer l'intégration de la chaîne d'approvisionnement et la visibilité des risques pour les agriculteurs. Cet investissement vise à promouvoir les progrès de l'agriculture en finançant la recherche et l'innovation.

Le soutien du gouvernement et des cadres réglementaires favorables propulsent le marché de l'apprentissage profond en Europe. De nombreux pays européens promeuvent activement l'intelligence artificielle par des initiatives visant à promouvoir l'innovation et à garantir des normes éthiques dans le développement de l'IA. L'Union européenne a introduit des plans stratégiques, tels que la stratégie européenne en matière d'IA, qui met l'accent sur les investissements dans la recherche sur l'IA et la création d'un écosystème collaboratif entre les milieux universitaires, l'industrie et le gouvernement.

La transformation numérique rapide à travers l'Asie-Pacifique est un élément crucial du marché de l'apprentissage profond. De nombreux pays de la région, comme la Chine, le Japon, la Corée du Sud et l'Inde, connaissent des changements technologiques importants, alimentés par une pénétration accrue de l'Internet, l'utilisation d'appareils mobiles et l'adoption de technologies IoT. Cette révolution numérique génère de grandes quantités de données, ce qui crée un besoin urgent de solutions d'analyse et d'IA avancées, en particulier d'apprentissage profond.

Part du marché de l'apprentissage approfondi

NVIDIA, Microsoft et Google détenaient collectivement une part de marché substantielle de plus de 15% dans l'industrie de l'apprentissage profond en 2023. NVIDIA se concentre sur le développement de matériel puissant, comme les GPU spécialement conçus pour les charges de travail en AI, permettant une formation plus rapide et une inférence pour les modèles d'apprentissage profond. En créant un écosystème robuste, incluant des bibliothèques logicielles telles que CUDA et TensorRT, NVIDIA aide les développeurs et les chercheurs à optimiser leurs applications.

Microsoft exploite sa plateforme cloud Azure, offrant des services et des outils d'IA évolutives tels que Azure Machine Learning. En intégrant des capacités d'apprentissage profond dans son ensemble d'applications commerciales, Microsoft encourage les entreprises à adopter des solutions d'IA, en améliorant la productivité et la prise de décisions. Google met l'accent sur l'innovation à travers son cadre TensorFlow, qui simplifie le développement de modèles d'apprentissage profond. De plus, Google Cloud fournit de vastes services et infrastructures d'IA, permettant aux entreprises de construire et de déployer des solutions d'apprentissage automatique efficacement.

Entreprises du marché de l'apprentissage profond

Les principaux acteurs du secteur de l'apprentissage profond sont:

• Alibaba
• AWS
• Google
• IBM
• Renseignements
• Méta
• Microsoft
• NVIDIA
• Force de vente
• Tencent

Nouvelles de l'industrie de l'apprentissage profond

• Par exemple, en janvier 2024, AWS a annoncé la disponibilité de son module de planification des approvisionnements, qui utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prévoir et planifier avec précision l'acquisition de matières premières, de composants et de produits finis. Cette initiative vise à améliorer la gestion des stocks dans toutes les chaînes d'approvisionnement des clients en tirant parti de l'expertise d'Amazon dans la logistique de la chaîne d'approvisionnement.
• En juillet 2023, DiamiR Biosciences, pionnier des tests diagnostiques non invasifs pour la santé du cerveau et diverses maladies, a révélé un partenariat avec JADBio. Cette collaboration visait à utiliser la plateforme et les services AutoML de JADBio pour concevoir des modèles prédictifs.

Le rapport d'étude de marché sur l'apprentissage profond couvre en profondeur l'industrie. avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (Mn/Bn) de 2021 à 2032, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Matériel
  • GPU
  • FPGA
  • CITI
  • TPU
  • Autres
• Logiciel
• Services
  • Professionnel
  • Géré

Marché, par organisation

• PME
• Grande organisation

Marché, par demande

• Reconnaissance vocale
• Reconnaissance de l'image
• Reconnaissance des signaux
• Traitement des données
• Autres

Marché, par utilisation finale

• BFSI
• Informatique et télécommunications
• Automobile
• Santé
• Commerce de détail & e-commerce
• Industrie manufacturière
• Médias et divertissements
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et les pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Royaume Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Corée du Sud
  • NZ
  • Asie du Sud-Est
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• MEA
  • EAU
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud