Détection de l émotion et reconnaissance Taille du marché - par composant, par technologie, par mode de déploiement, par application, prévisions de croissance, 2025 - 2034

Détection et reconnaissance de l'émotion Taille du marché

La taille du marché mondial de la détection et de la reconnaissance des émotions a été estimée à 29,5 milliards de dollars en 2024. Le marché devrait passer de 33,4 milliards de dollars en 2025 à 99,3 milliards de dollars en 2034, avec un TCAC de 12,9 %.

• L'industrie de la détection et de la reconnaissance des émotions connaît une croissance rapide grâce à l'intégration des technologies d'IA, d'apprentissage automatique et de détection multimodale. Cette innovation améliore la précision et les propriétés en temps réel, ce qui est important pour les applications dans les secteurs des soins de santé, de l'automobile, du commerce de détail et de la sécurité.
• La demande est alimentée par des cas d'utilisation prolongée, y compris la surveillance de la santé mentale, la sécurité des conducteurs, le marketing personnel et l'application de la loi. L'opinion publique des États-Unis sur la reconnaissance du visage est une technique clé importante, qui comprend 46 % des points de vue qui sont utilisés de façon positive dans le cadre d'avantages sociaux plus généraux de la police, comme la recherche de personnes disparues et la résolution de crimes, tandis que 27 % la voient négativement et font état de préoccupations quant aux préjugés éventuels contre la surveillance et les communautés minoritaires.
• La formation et la certification des professionnels de l'EDR se font jour, les fournisseurs et les initiatives éducatives avec la morale de l'IA, la confidentialité des données et les préoccupations sociales pour se concentrer sur l'intégration du système pour répondre aux préoccupations sociales et assurer une distribution responsable.
• L'Amérique du Nord dirige le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions grâce à de solides recherches sur l'IA, aux applications du système de soins de santé et à l'innovation des véhicules automobiles, aux débats publics en cours, à l'utilisation de la technologie et à la création de cadres réglementaires.
• L'Asie-Pacifique est la région qui connaît la croissance la plus rapide, soutenue par des initiatives numériques gouvernementales et des investissements dans les start-ups d'IA dans des pays comme la Chine, l'Inde et la Corée du Sud.
• L'Europe dispose de données strictes sur les règles strictes en matière de protection de la vie privée et de sécurité des véhicules à moteur et augmente l'utilisation des DSE dans le système de santé. Le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions (EDR) évolue rapidement grâce à l'intégration des technologies d'IA, d'apprentissage automatique et de détection multimodale. Cette innovation améliore la précision et les propriétés en temps réel, ce qui est important pour les applications dans les secteurs des soins de santé, de l'automobile, du commerce de détail et de la sécurité.

Tendances du marché en matière de détection et de reconnaissance des émotions

• Les systèmes multimodaux de reconnaissance émotionnelle gagnent en traction et combinent les expressions faciales, les tonalités vocales et l'analyse émotionnelle basée sur les leçons pour une meilleure précision. Des entreprises comme Affectiva et Realeyes ont intégré ces systèmes dans des véhicules automobiles et des plateformes d'essais médiatiques. Les entreprises bénéficient d'une compréhension émotionnelle plus étendue du mode environnemental et d'interaction.
• Le secteur des systèmes de santé, de l'automobile et du commerce de détail élargit l'adoption sobre et utilise l'analyse émotionnelle pour améliorer la qualité de la sécurité, de l'engagement et du service. Par exemple, des constructeurs automobiles comme Hyundai pilotent des émotions de surveillance pour soutenir les systèmes d'attention du conducteur. Dans le système de soins de santé, des outils de détection d'outils sont intégrés à l'application santé mentale pour une surveillance continue.
• L'intégration d'appareils portables et intelligents est en hausse, avec un suivi émotionnel à travers des capteurs dans les montres, casques et applications mobiles. Apple et Fitbit sont à la recherche d'IA émotion dans les données biométriques et connexes pour le suivi de la santé et de l'humeur. La détection inactive et en temps réel des cas de bien-être et de productivité des consommateurs a été cette tendance.
• Les secteurs de l'expérience client et de l'éducation adoptent l'IA d'émotion, l'utilisant pour analyser les réactions et personnaliser les réponses dans les interfaces numériques. Les centres d'appels et les plateformes d'apprentissage en ligne utilisent la détection d'émotions faciales et vocales pour ajuster les scripts, le ton et la diffusion du contenu. Cela supporte l'optimisation des performances et le suivi de la satisfaction des utilisateurs.
• Les cas d'utilisation pour les gouvernements et les entreprises s'élargissent, notamment en matière de surveillance, d'analyse du personnel et de transport public. L'équipement servant à mesurer les émotions avec attention est utilisé à la sécurité de l'aéroport, dans les kiosques des fournisseurs de détail et pour surveiller l'engagement dans les salles d'école. Les déploiements se concentrent sur la sécurité, la performance et l'analyse de la rétroaction des consommateurs dans les scénarios en direct.

Analyse du marché de la détection et de la reconnaissance des émotions

Basé sur un composant, le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions est divisé en matériel, logiciels et service. Le segment des logiciels a dominé le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions avec une part de 46 % et devrait croître à un TCAC de 3,8 % au cours de la période de prévision.

• Le segment logiciel comprend les plateformes de reconnaissance émotionnelle, l'analyse de l'expression faciale, l'analyse vocale et les systèmes multimodaux d'IA qui traitent et interprètent les données émotionnelles. Ce segment est un carburant pour les avancées en matière d'IA, d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, avec des plateformes introduites par des entreprises telles que Microsoft, IBM et Affectiva.
• Les solutions logicielles permettent des applications de gestion de l'expérience client, de surveillance de la santé mentale et de contrôle de sécurité. On estime que le segment des logiciels connaît une forte croissance au cours de la période de prévision avec une innovation continue dans le modèle d'IA et une adoption accrue dans les domaines.
• Le segment matériel comprend des capteurs, des caméras et des articles à porter nécessaires pour saisir des données émotionnelles. L'augmentation de ce segment s'explique par la distribution croissante de capteurs avancés dans les véhicules automobiles, les équipements de surveillance des services de santé et l'électronique grand public. Des entreprises comme Apple et Fitbit intègrent des capteurs biométriques avec des capacités de détection des émotions dans des équipements portables. On s'attend à ce que le segment du matériel augmente continuellement jusqu'en 2034 à mesure que la demande de données biométriques exactes et en temps réel augmente dans les industries.

Basé sur la technologie, le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions est segmenté en reconnaissance faciale, reconnaissance de la parole, apprentissage automatique et intelligence artificielle (ai), analyse biométrique, reconnaissance des motifs et analyse. Le segment de la reconnaissance faciale a mené le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions à 27 % de part de marché et devrait augmenter à un TCAC de plus de 10,7% entre 2025 et 2034.

• En 2024, l'identification faciale a été à la tête du marché EDR, qui s'est inspiré de la sécurité, des véhicules automobiles et du commerce de détail. Les technologies qui analysent les expressions faciales permettent le système de surveillance des conducteurs, l'analyse de la gestion de la clientèle et la détection du sens de la vérité utilisé dans la surveillance de la sécurité publique. Des entreprises comme Affectiva et Kairos proposent des solutions intégrées d'identification de visage dans les équipements de consommation et les plateformes d'entreprise. Ce segment devrait maintenir une croissance régulière jusqu'en 2034 à mesure que l'amélioration du matériel et de la vie privée se développera.
• La reconnaissance de la parole est un segment émergent, qui reçoit la traction des applications dans les centres clients, les soins de santé et les assistants virtuels. L'analyse de l'émotion basée sur la parole permet de détecter le stress, les changements d'humeur et de niveau d'engagement en analysant le ton, le ton et le mouvement. Des entreprises comme Microsoft et Amazon offrent l'API de discours que les clients augmentent l'expérience de gestion et de télécommunications santé. Ce segment devrait croître rapidement à mesure que l'interface vocale se généralise dans les industries.
• L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) forment l'épine dorsale de nombreux systèmes EDR et est important pour expliquer des sentiments complexes provenant de nombreuses sources. Les modèles d'IA permettent la reconnaissance de l'émotion multimodale en mélangeant la voix faciale, la voix nouvelle et l'entrée biométrique pour améliorer la précision.
• Des entreprises telles qu'IBM et Google dirigent le développement de plateformes d'IA adaptatives qui prennent en charge l'analyse en temps réel et les applications individuelles. On s'attend à une expansion importante de ce segment, qui s'inspire des progrès de l'apprentissage approfondi et de l'augmentation du système de soins de santé, du marketing et des véhicules de sécurité.

Basé sur le mode de déploiement, le marché est segmenté en cloud et sur site. Le segment cloud devrait dominer le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions, car la nécessité de gérer en temps réel des données émotionnelles multisources dans les environnements distribués stimule la demande de solutions évolutives, rentables et facilement intégrées.

• Les solutions EDR basées sur le cloud sont préférées en raison de leur évolutivité, de leur faible précoût et de l'accès aux lieux. Ces plateformes permettent l'analyse émotionnelle en temps réel, les CRM, le SGRH et les systèmes de surveillance pour soutenir une intégration simple et la distribution externe. Les vendeurs tels que Microsoft Azure et AWS offrent des API d'émotion coûtées en nuage qui peuvent être rapidement mises à l'échelle, selon le besoin d'utilisation. Les PME et les entreprises multinationales sont largement adoptées lors de la vente au détail, de l'éducation, des soins de santé et du divertissement, et cherchent une distribution rapide et un accès mondial.
• Avec la complexité croissante des modèles d'IA, les plateformes cloud permettent des mises à jour continues, un traitement centralisé des données et des informations contrôlées par l'IA sans avoir besoin d'infrastructures locales. Ce segment devrait faire appel à de fortes adoptions, en particulier à plusieurs clients de l'industrie qui numérisent les connexions, les services de santé mentale et la surveillance des véhicules.
• Le segment sur site est principalement adopté par des organisations qui exigent une sécurité élevée des données, une conformité réglementaire et une infrastructure locale. Les organismes publics, la défense, les banques et les institutions publiques importantes préfèrent le déploiement d'EDR sur le roman pour maintenir le contrôle des données émotionnelles et biométriques sensibles. Ces entreprises comprennent généralement des systèmes évolués de reconnaissance faciale et vocale intégrés à des serveurs locaux.

Les États-Unis dominent le marché nord-américain de la détection d'émotions et de la reconnaissance, qui représente 85 % des parts et génère des revenus de 9,8 milliards de dollars en 2024.

• Les États-Unis demeurent le marché dominant de l'Amérique du Nord, appuyé par un haut placement d'IA émotion dans le système de soins de santé, l'expérience client, la sécurité des véhicules de sécurité, la technologie de l'éducation et l'analyse de détail. De grands efforts utilisent la reconnaissance émotionnelle multimodale pour adapter les soins aux patients, adapter les services numériques, surveiller la vigilance du conducteur et évaluer l'engagement des étudiants dans un environnement d'apprentissage éloigné.
• Les fournisseurs de technologie tels que Microsoft, IBM, Amazon Web Services (AWS) et Apple continuent de diriger le développement des plateformes et l'intégration des entreprises. Ces sociétés proposent des API Emotion Analytics, des outils de calcul Edge et des modèles d'IA hébergés dans le cloud basés sur des appareils et des plateformes d'entreprise.
• Des initiatives fédérales comme National Ai Research Resource (Narr) et Artificial Intelligence (2023) sur le développement et l'utilisation sûrs, sûrs et fiables aident à façonner des pratiques responsables en matière d'IA. Les réseaux de santé, les organismes publics et les services de transport testent les émotions des unités d'IA pour le diagnostic de santé mentale, le dépistage de sécurité et la conception de politiques comportementales.
• Peu à peu, l'adoption au Canada augmente, particulièrement dans les initiatives d'infrastructure intelligente, les initiatives en santé publique et les programmes éducatifs. L'IA est utilisée pour moderniser les boucles de rétroaction pour les services gouvernementaux, améliorer l'engagement d'apprentissage en ligne et améliorer les systèmes de soutien aux patients.

Le marché britannique de la détection et de la reconnaissance des émotions devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• L'Europe est le deuxième marché régional au monde, soit environ 24 % de la part de marché totale en 2024, avec un TCAC estimé à 12,7% par 2034. Des progrès dans les évaluations fondées sur l'IA, l'accent mis sur les outils éthiques et conformes au RGPD et les initiatives de numérisation menées par le gouvernement dans les domaines des soins de santé, des services publics et de la gestion des effectifs.
• Le Royaume-Uni dirige le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions, soutenu par l'intégration de l'IA dans des domaines tels que le système de santé (surtout dans le NHS), l'éducation et le service à la clientèle. Les outils EDR sont rapidement utilisés pour surveiller le bien-être des patients, le suivi des classes éloignées et l'analyse émotionnelle dans les centres de contact. L'adoption d'entreprises est conforme aux cadres de déploiement de l'IA et aux offres de fournisseurs avec les normes informatiques du secteur public britannique. Les cas d'utilisation comprennent le suivi des expressions faciales et la détection des sentiments de la parole dans les plateformes d'analyse d'appels d'entreprise.
• L'Allemagne et la France ont vu l'adoption accrue d'outils sécurisés de reconnaissance des émotions conformes au RGPD. Les grandes entreprises et les organismes publics des deux pays utilisent des systèmes de DRE pour le dépistage du recrutement, la surveillance de la sécurité des conducteurs et l'évaluation de la santé comportementale. L'intégration des logiciels EDR aux grands systèmes HCMS et ERP tels que SAP Successfactors, Workday et Oracle HCM Clouds est une tendance importante. Dans les deux pays, la demande est particulièrement forte pour les hôtes locaux multilingues pour les systèmes d'IA qui respectent les normes nationales de sécurité des données.

Le marché indien de la détection et de la reconnaissance des émotions devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• L'Asie-Pacifique est le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide, représentant environ 22 % des revenus mondiaux en 2024, et on estime que 2034 connaît une croissance avec 16 % de TCAC. La croissance est alimentée par la transformation numérique à travers les industries clés, une infrastructure numérique première mobile, et le déploiement accru d'analyses d'émotions alimentées par l'IA dans l'embauche, l'éducation, la sécurité publique et l'engagement des clients.
• L'Inde est le pays qui connaît la croissance la plus rapide de la région, qui s'inspire de l'initiative nationale Skill India Digital, Digital India et National Career Service (NCS). Emotions L'IA est utilisée rapidement dans les flux de travail, l'évaluation des employés et les services de TI, le BPO et les programmes d'emploi du secteur public. Les plateformes RH basées sur le cloud comme Zoho Recruter et Darwinbox ont intégré les outils de reconnaissance émotionnelle pour analyser le comportement, le niveau de stress et l'entrevue du candidat. Les programmes de formation appuyés par le gouvernement et les affectations aux compétences numériques accélèrent également l'adoption dans l'enseignement à distance.
• La Chine et le Japon représentent des marchés matures avec des tendances d'application distinctes. En Chine, le commerce électronique, la surveillance intelligente, l'apprentissage en ligne et les systèmes de surveillance urbaine sont détectés à l'échelle. Les plateformes nationales telles que SenseTime, iFlytek et Tencent AI Lab dans les sentiments visage et voix en temps réel conduisent à des outils de développement, qui sont souvent intégrés dans des applications telles que WeChat et les systèmes de détail intelligents.

Le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions aux Émirats arabes unis devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• La part de marché du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) a représenté environ 7% du marché mondial de la détection et de la reconnaissance des émotions en 2024, et la croissance devrait atteindre un TCAC de 13,8% entre 2024 et 2034. Les Émirats arabes unis sont un chef de file régional dans l'adoption d'EDR, guidé par sa stratégie nationale d'IA 2031 et investi dans Smart City Infrastructure. Des outils de reconnaissance émotionnelle sont utilisés pour la surveillance publique, la sécurité aéroportuaire et les soins de santé intelligents. Les programmes pilotes soutenus par le gouvernement ont été intégrés aux services de transport et sans services publics et à l'analyse faciale dans les systèmes d'intervention de la clientèle.
• Emotions AI est soutenue par l'Initiative numérique sous l'autorité saoudienne de données et d'intelligence artificielle (SDAIA). Les outils de DRE sont rapidement utilisés sur les plateformes éducatives, la distribution de la fonction publique et l'analyse de la participation civile. Les institutions publiques et les fournisseurs d'entreprises travaillent ensemble pour créer des équipements d'IA adaptés à un système gouvernemental à grande échelle.
• L'Afrique du Sud, qui est l'économie la plus avancée en Afrique, reflète la demande croissante de la RDE dans le domaine de la surveillance des services de santé, de l'analyse de la sécurité et de la gestion des ressources humaines. Les hôpitaux publics et les services de santé mentale testent l'équipement de parole et de visage pour évaluer le stress et le bien-être émotionnel. L'adoption du secteur privé dans les secteurs bancaire, des télécommunications et du commerce de détail augmente l'interaction avec les services à la clientèle.

Le marché brésilien de la détection et de la reconnaissance des émotions devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• Le Brésil est le premier marché de la région, inspiré par l'engagement client compétent en AI, l'analyse comportementale et l'augmentation des investissements dans les plateformes logicielles d'entreprise. Les changements numériques dans des domaines tels que la banque, le commerce de détail et les soins de santé ont incité EDR à utiliser des centres de contact pour l'optimisation, l'analyse des sentiments et le bien-être des employés. Le partenariat public-privé favorise l'adoption de l'IA, tandis que les entreprises techniques locales intègrent la reconnaissance des émotions dans les équipements de gestion du travail et les plateformes d'apprentissage en ligne.
• Le Mexique et la Colombie sont les marchés de développement les plus importants, utilisant des solutions d'emploi basées sur la voix, des évaluations virtuelles et des centres clients et le commerce électronique lorsqu'ils utilisent le suivi d'émotions vocaux. Les petites et moyennes entreprises utilisent des outils EDR légers et compatibles avec le cloud pour les plateformes mobiles et les workflows numériques à bord. La demande augmente également de la part des fournisseurs d'EdTech et de Telehealth, qui recherchent des fonctions d'analyse d'engagement et de détection d'humeur pour les utilisateurs externes.
• Dans les économies émergentes comme le Chili, l'Argentine et le Pérou, la demande pour les plateformes bilingues et l'extension de l'infrastructure nuageuse augmente. Il existe également une initiative nationale visant à améliorer les compétences numériques et à automatiser le secteur public. Des outils d'engagement des employés, des plateformes techniques de recrutement et de reconnaissance émotionnelle dans les applications d'apprentissage virtuel sont disponibles dans ces pays. Les centres d'innovation qui reçoivent de l'argent du gouvernement aident les entreprises locales à trouver des solutions d'IA. L'un de ces centres est Bhavna-Conscience Technologies.

Part du marché de la détection et de la reconnaissance des émotions

• Les 7 premières entreprises de l'industrie de la détection et de la reconnaissance d'émotions sont Microsoft, Amazon (AWS), Google (Alphabet), IBM, Apple, Verint et Uniphore contribuant environ 32,9% du marché en 2024.
• Microsoft fournit principalement EDR par le biais de ses services cognitifs Azure, y compris l'identification du visage, les émotions de la parole, et la détection des émotions. La force de l'entreprise réside dans son intégration, qui dispose d'équipements intégrés dans des plateformes de productivité telles que Teams et Dynamics 365. Les solutions Microsoft sont adoptées en toute sécurité en raison de la sécurité des communautés de données et des installations de conformité dans les services d'État, d'éducation et de santé. L'infrastructure cloud globale offre un accès géographique solide, même si elle fait face à la concurrence dans l'étendue et la flexibilité des prix de AWS et Google.
• AWS fournit des fonctionnalités EDR par l'analyse faciale, la détection vocale d'émotions et des services tels qu'Amazon Rekognition et Amazon Transcribe utilisés pour la surveillance vidéo en temps réel. La force d'Amazon comprend l'évolutivité, l'intégration de l'apprentissage profond et des API adaptées aux développeurs qui soutiennent la distribution dans les industries, y compris le commerce de détail, la sécurité et les centres clients. La plateforme est largement utilisée en Amérique du Nord et dans certaines parties de l'APAC. L'utilisation de la reconnaissance faciale dans le cadre de la surveillance publique fait l'objet d'un examen accru, ce qui entraîne une adoption lente sur certains marchés réglementés.
• L'outil EDR de Google est principalement distribué via Google Cloud AI et Vertex AI, qui bénéficie des capacités de reconnaissance faciale, vocale et émotionnelle avec des forces dans la reconnaissance émotion multimodale. La principale force est dans le traitement du langage naturel et le développement de modèles d'IA, qui est soutenu par une formation à grande échelle des données. Google cible particulièrement les secteurs de la technologie, de l'éducation et de la publicité en Amérique du Nord et en Europe. Bien que Google dispose de fortes capacités d'IA, l'adoption dans les domaines fortement réglementés est modérée en raison de la personnalisation limitée au niveau de l'entreprise par rapport à IBM ou Microsoft.
• IBM Watson fournit l'IA émotion par la compréhension du langage naturel et Watson Tone Analyzer, qui consiste en une intégration avec des systèmes qui soutiennent l'interprétation du texte, de la voix et des repères du visage. L'entreprise se concentre sur les entreprises et les clients du secteur public, en particulier dans les services de santé, de gouvernement et financiers. IBM se différencie en mettant fortement l'accent sur la gestion des risques, l'IA éthique et les options sur site. Cependant, l'agilité du marché de la détection et de la reconnaissance des émotions est parfois limitée par des cycles de ventes plus longs et une complexité de mise en œuvre plus grande que les concurrents du Cloud-First.
• Apple intègre les fonctions EDR au niveau des appareils, principalement à travers des capteurs biométriques et des fonctionnalités de contenu d'émotion dans les appareils portables et mobiles. Les applications comprennent le suivi de l'humeur, la surveillance et l'amélioration de la reconnaissance faciale au sein d'iOS. Apple s'intéresse en grande partie à la santé des consommateurs et à l'expérience utilisateur au lieu des solutions à l'échelle de l'entreprise. Son écosystème fermé et sa forte position en matière de protection de la vie privée sont des différenciateurs clés, mais limitent son expansion dans de vastes cas d'utilisation commerciale en raison de l'intégration limitée de tiers.
• Verint fournit des solutions d'engagement client, d'analyse vocale et de reconnaissance d'émotions ciblées pour la performance du centre de contact. La solution s'adresse aux entreprises intéressées par l'amélioration du service à la clientèle par le biais d'émotions. La force de Verint réside dans l'optimisation des effectifs et l'analyse des réponses en temps réel. L'entreprise est très présente en Amérique du Nord et en Europe, en particulier dans les télécommunications et les services financiers. La modélisation de l'IA est centrée sur le cloud sur les plateformes CX, mais elle fait face aux défis actuels de l'innovation limitée.
• Uniphore offre une reconnaissance conversationnelle de l'IA et de l'émotion à travers ses plateformes U-Nalyse et U-Self Serve, ciblant les centres d'appels et les communications d'entreprise. L'entreprise utilise l'analyse de l'émotion vocale en temps réel pour améliorer la performance de l'agent et la satisfaction de la clientèle. Sa principale force est d'intégrer les signaux émotionnels à l'automatisation NLP. Avec l'adoption croissante des télécommunications et des soins de santé, Uniphore gagne en traction en Asie-Pacifique et au Moyen-Orient. Cependant, elle est en concurrence avec les grandes plateformes offrant des systèmes d'analyse plus étendus.

Entreprises du marché de la détection et de la reconnaissance des émotions

Les principaux acteurs de l'industrie de la détection et de la reconnaissance des émotions sont :

• Pommes
• Amazonie (AWS)
• Google (Alphabet)
• Gestion intégrée
• Entropik
• Kairos AR
• Microsoft
• Réalités
• Yeux intelligents (Affectiva)
• Véritable
• Uniphore
• Microsoft, Amazon et Google ont conduit à des services intégrés d'IA vocale tels que les fournisseurs de cloud d'entreprise et de plateformes d'IA. Microsoft Azure bénéficie de l'IA et des Services Cognitifs, qui distribue des outils évolutifs de reconnaissance de l'émotion faciale et vocale, largement adoptés par les secteurs de la santé, du service à la clientèle et de la sécurité. Amazon Web Services (AWS) fournit une suite de Rekognition et Comprehend alimentés par l'IA, destinée aux grandes entreprises qui ont besoin de solutions de cloud flexibles à grande échelle. Les plateformes d'IA et d'apprentissage automatique de Google offrent une détection d'émotion multimodale, axée sur l'intégration dans les industries, y compris l'analyse en temps réel et les secteurs de la vente au détail et de l'automobile, le traitement des données faciales, de la parole et du comportement.
• IBM et Apple offrent des technologies qui détectent des sentiments spéciaux avec une orientation différente. L'écosystème d'IA de Watson IBM contient une analyse d'émotion intégrée dans les applications de gestion de l'expérience client et de surveillance des soins de santé. Apple intègre des fonctions biométriques et émotionnelles dans des appareils de consommation tels que les portables qui permettent la capture de données physiologiques et émotionnelles en temps réel, avec des applications en bien-être et santé personnelle.
• Verint et Uniphore se concentrent principalement sur l'IA conversationnelle et l'engagement des clients, ajoutant la reconnaissance de l'émotion vocale avec l'analyse pour améliorer les opérations des centres d'appels et les performances d'assistant virtuel. Verint fournit des solutions pour les services financiers, les télécommunications et les secteurs gouvernementaux, tandis qu'Uniphore met l'accent sur l'automatisation du service à la clientèle alimentée par l'IA dans les marchés émergents et développés.

Nouvelles de l'industrie sur la détection et la reconnaissance des émotions

• En décembre 2024, Google a introduit la famille modèle PaliGemma 2, capable de générer des légendes d'images et d'identifier les actions et les émotions après réglage fin. Construit sur la série de modèles ouverts Gemma 2, le système permet une interprétation des émotions au niveau de la scène. Cette version positionne Google dans l'espace d'IA émotion visuelle, bien qu'il a soulevé des préoccupations éthiques des experts concernant l'exactitude et les implications de la reconnaissance émotionnelle automatisée.
• En novembre 2024, Uniphore et Konecta ont annoncé une alliance stratégique mondiale pour fournir des solutions AI spécifiques à l'industrie axées sur l'expérience client (CX) et la transformation numérique. Le partenariat intègre la plate-forme AI d'entreprise Uniphore avec les opérations CX de Konecta, permettant des interactions hyper-personnalisées, la détection d'émotions en temps réel et un modèle hybride d'agents humains et numériques. La collaboration vise 500 millions de dollars en recettes sur cinq ans, l'accent étant mis sur les marchés américain et britannique.
• En octobre 2024, Affectiva a renouvelé son partenariat de trois ans avec Kantar pour faire progresser le codage du visage et les idées émotionnelles dans la publicité et la recherche médiatique. La collaboration renforce le rôle d'Afferiva en tant que fournisseur principal d'IA Emotion pour la clientèle mondiale de Kantar, soutenant les tests numériques et storyboard via la plateforme LINK+. Le renouvellement permet une analyse plus approfondie des réponses des consommateurs, renforçant les deux entreprises en se concentrant sur l'innovation dans l'analyse des médias par émotion.
• En juin 2024, le logiciel de reconnaissance d'images Amazon a été déployé dans des essais de surveillance de l'IA dans huit gares du Royaume-Uni, dont London Euston et Manchester Piccadilly. Le système a analysé les visages des passagers pour estimer l'âge, le sexe et les émotions, en plus de détecter les risques pour la sûreté et la sécurité. Les essais, menés par Network Rail, mettent en lumière la participation d'Amazon à l'intégration de l'IA d'émotion basée sur le nuage dans la surveillance des infrastructures publiques.
• En août 2023, Apple a obtenu le brevet américain 11727718 pour un module d'authentification biométrique conçu pour les appareils MacBook, permettant la reconnaissance de la face grâce à un capteur compact à encoche. Le même jour, elle a publié la demande de brevet 11727724 pour le logiciel de détection d'émotions, qui évalue les émotions faciales et intègre la sortie dans les avatars à l'aide de réseaux neuronaux convolutionnels. Les deux dépôts mettent en évidence le développement continu d'Apple dans le domaine de l'informatique biométrique et affective tout en se référant à la conformité aux règlements sur la protection des renseignements personnels.

Le rapport d'étude de marché sur la détection et la reconnaissance des émotions couvre en profondeur l'industrie. avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (Mn/Bn) de 2021 à 2034, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Matériel
  • Caméras
  • Capteurs
  • Portables
• Logiciels
  • Logiciel de reconnaissance d'expression faciale
  • Logiciel de reconnaissance vocale et vocale
  • Logiciel de reconnaissance Gesture
  • Biométrie et biocapteurs
• Services
  • Conseil
  • Intégration et déploiement
  • Soutien et entretien

Marché, par technologie

• Reconnaissance faciale
• Reconnaissance vocale
• Apprentissage automatique et intelligence artificielle (ai)
• Analyse biométrique
• Reconnaissance des modèles & Analytique

Marché, mode de déploiement

• Nuageux
• Sur place
• Hybride

Marché, par demande

• Soins médicaux et de santé
• Interaction homme-ordinateur (HCI)
• Commercialisation et publicité
• Sécurité et surveillance
• Éducation
• Jeu et divertissement interactif
• Robotique et technologie portable

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

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