Taille du marché en profondeur (DL), analyse des actions et de l'industrie, par composant (matériel (unité centrale de traitement (CPU), unité de traitement graphique (GPU), un réseau de portes programmables sur le terrain (FPGA), un circuit d'intégration spécifique à l'application (ASIC)) et un logiciel), par application (reconnaissance d'image, reconnaissance du signal, Mining, Automove Aérospatiale et défense, commerce de détail et e-commerce, médias et divertissement, et autres) et les prévisions régionales, 2025-2032

La taille du marché mondial de l'apprentissage en profondeur (DL) était évaluée à 24,53 milliards USD en 2024 et devrait passer de 34,28 milliards USD en 2025 à 279,60 milliards USD d'ici 2032, présentant un TCAC de 35,0% au cours de la période de prévision. L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial de l'apprentissage en profondeur (DL) avec une part de 38,24% en 2024. Les réseaux de neurones sont utilisés en Deep Learning (DL) pour des tâches telles quetraitement du langage naturel, reconnaissance vocale et vision industrielle. DL est un sous-champ d'intelligence artificielle qui se concentre davantage sur l'imitation du cerveau humain et de la fonction de machine. DL est l'un des domaines les plus récents et les plus émergents de l'étude et de la recherche. Les améliorations récentes de DL sont les véhicules autonomes, l'assistance virtuelle, l'accumulation d'actualités, le marketing numérique, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'image et visuelle, etc.

Selon le rapport de l'IA de l'IA 2022, l'investissement mondial dans les startups et les échelles de l'IA devrait dépasser 50 milliards USD en 2023 seulement. Cela soulève d'énormes opportunités de croissance pour les start-ups DL et les licornes dans le monde.

La demande de DL a considérablement augmenté pendant la pandémie Covid-19. Cela est dû à l'intérêt croissant pour l'assistance vocale numérique parmi les jeunes générations et à l'accent croissant sur la réalité virtuelle et les technologies de réalité augmentée par divers fournisseurs clés dans toutes les régions. Par exemple,

• En juillet 2020, un modèle basé sur DL qui pourrait prédire la probabilité que les patients Covid-19 atteints de maladie grave ont été présentés par Tencent AI Lab et un groupe de scientifiques chinois en santé publique. La méthode par laquelle l'équipe a développé le modèle à l'aide d'une cohorte de 1 590 patients de 575 centres médicaux en Chine et une validation supplémentaire de 1 393 patients a été décrite en détail dans Nature Communications. Des initiatives similaires ont été entreprises par d'autres géants de la technologie en Chine pour contenir le virus mortel. Alibaba, par exemple, a développé un outil avec un taux de précision présumé de 90% pour les institutions afin de prévoir la propagation de Covid-19 en utilisant ML / DL. Selon Baidu, l'algorithme open source pour l'analyse structurelle virale serait 120 fois plus rapide que la méthode conventionnelle.

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Tendances du marché du Deep Learning (DL)

Les progrès croissants de la génération d'images basés sur l'IA et des simulations de texte pour ouvrir la voie à la croissance du marché

Les progrès rapides de la génération d'images basés sur l'IA et de la simulation textuelle entraînent une croissance significative sur le marché DL. Les algorithmes d'IA, en particulier ceux basés sur des modèles génératifs, tels que les GAN (réseaux adversaires génératifs), ont fait des progrès remarquables dans la création d'images, de vidéos et même d'audio réalistes, établissant définitivement des normes élevées pour les industries de conception, de divertissement et de marketing. Ces progrès ont amélioré la qualité du contenu généré et accéléré la vitesse à laquelle il peut être produit, réduisant les ressources et le temps requis pour les tâches créatives.

• Selon Adobe, en août 2023, Dall-E 2 a créé 916 millions d'images AI, Adobe Firefly a généré 1 milliard, MidJourney a produit 964 millions, tandis que les modèles stables basés sur la diffusion ont créé 12,59 milliards d'images. Ils s'élevaient collectivement à 15,47 milliards d'images générées par l'IA sur Internet.

En outre, des simulations textuelles alimentées par des modèles de traitement du langage naturel ont permis des interactions plus nuancées et consacrées au contexte dans des environnements virtuels. Cette technologie a trouvé des applications dans les jeux, l'éducation et les assistants virtuels, améliorant l'expérience utilisateur et permettant des simulations plus réalistes. Par exemple,

• En février 2024, Openai a lancé Sora, un modèle d'apprentissage en profondeur qui a attiré une attention importante sur la génération de vidéos basée sur l'IA et les simulations vidéo. Ce développement a augmenté les intégrations d'apprentissage en profondeur dans des modèles de simulation basés sur l'IA.

Avec de telles progrès et une adoption croissante dans un large éventail d'industries, les tendances de solution basées sur l'IA intégrées par DL ont fait des innovations importantes.

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Facteurs de croissance du marché de l'apprentissage en profondeur (DL)

L'augmentation des applications dans le secteur automobile susceptible d'augmenter la croissance du marché

Les producteurs d'automobiles, tels que Tesla, Journey, Autox et autres, utilisent des technologies, y compris l'apprentissage automatique,Analyse des grandes données, Intelligence artificielle, et autres pour rendre leurs véhicules plus conformes aux demandes de leurs clients. De plus, les systèmes d'experts, les systèmes de gestion des bases de données, l'IA et l'Internet des objets (IoT) ont considérablement simplifié les tâches industrielles.

Il existe de nombreux cas d'utilisation automobile pour les technologies DL. Par exemple, les systèmes DL ont récemment fait des progrès significatifs dans la vision par ordinateur. L'observation de l'entrée d'une caméra, d'un télémètre laser et d'un véritable conducteur, Pomerleau, d'une entreprise canadienne, a utilisé des réseaux de neurones pour former automatiquement un véhicule à conduire.

Ces facteurs sont susceptibles de contribuer à la croissance du marché de l'apprentissage en profondeur.

Facteurs de contenus

Limitations techniques et manque de précision pour entraver les progrès du marché

La plate-forme DL présente un certain nombre d'avantages qui pourraient aider le marché à se développer. Cependant, certains paramètres de cette technologie peuvent entraver l'expansion du marché. L'un des principaux éléments limitants de la plate-forme DL est des algorithmes non développés et inexacts. Dans les mégadonnées et l'apprentissage automatique, la précision est critique et les algorithmes erronés peuvent conduire à des produits défectueux. Pour s'assurer que les paramètres du système sont définis correctement et que la marge d'erreur est proche ou égale à zéro, une interaction humaine est requise. Les perspectives du marché peuvent être blessées par ce facteur.

De plus, la pénurie mondiale de professionnels du DL qualifiés crée des difficultés à fournir des services fiables et sécurisés aux organisations, ce qui a un impact négatif sur la croissance du marché. De plus, le manque de normes et de protocoles au sein de l'industrie conduit souvent à des incohérences et des difficultés lors du déploiement des plateformes ML / DL, perturbant ainsi les opérations commerciales transparentes. Ces facteurs devraient entraver le développement du marché.

Analyse de segmentation du marché de l'apprentissage en profondeur (DL)

Par analyse des composants

Le logiciel DL à être largement utilisé pour améliorer la puissance et la précision de l'informatique

Sur la base des composants, le marché est bifurqué en matériel et logiciel. Le segment matériel est divisé en unité centrale de traitement (CPU), l'unité de traitement graphique (GPU),Tableau de porte programmable sur le terrain (FPGA)et circuit intégré spécifique à l'application (ASIC).

Le segment du logiciel devrait dominer le marché au cours de la période de prévision. Type de logiciel de réseau neuronal, le logiciel DL utilise des algorithmes pour traiter les données et prendre des décisions. De grandes quantités de données sont prises, analysées et utilisées par ce type de logiciel pour prendre des prédictions ou des décisions. Le concepteur neuronal, H2O.ai, Deeplearningkit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras et autres sont parmi les logiciels DL les plus utilisés.

De plus, Boxx et Nvidia ont développé des postes de travail capables de gérer la puissance de traitement requise pour construire des modèles DL. Les utilisateurs peuvent tester et améliorer leurs modèles avec la station DGX de NVIDIA, qui, selon elle, est comparable à des centaines de serveurs traditionnels. À l'aide de frameworks DL, les produits APEXX de BoxX prétendent offrir un traitement plus puissant et des performances informatiques fiables.

Par analyse des applications

DL pour trouver une large utilisation dans les applications de reconnaissance d'image pour créer un contenu en ligne utile

Sur la base de l'application, le marché est segmenté en reconnaissance d'image, reconnaissance du signal, exploration de données,surveillance vidéo& Diagnostics, et autres (traduction automatique, découverte de médicaments).

Le segment de reconnaissance d'image devrait tenir compte de la plus grande part de marché de l'apprentissage en profondeur. Les sites Web de photographie et de vidéo peuvent utiliser DL pour rendre le contenu visuel plus découvrable pour les utilisateurs. La technologie peut également être utilisée dans la reconnaissance visuelle et la recherche, permettant aux utilisateurs d'utiliser une image de référence pour rechercher des produits ou des images similaires. En outre, DL est principalement utilisé dans la reconnaissance faciale pour la surveillance et la sécurité, l'analyse des images médicales et la détection d'images dans l'analyse des médias sociaux.

• En mars 2021, Facebook a lancé la solution de DL auto-supervisée connue sous le nom de SEER. Cette solution peut apprendre de n'importe quel groupe aléatoire d'images non marquées sur Internet et fonctionner de manière indépendante via l'ensemble de données.

Par analyse de l'industrie

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Automobile pour diriger la part la plus élevée en raison de la hausse des applications DL en automobile

Par industrie, le marché est divisé en BFSI, en automobile, en soins de santé, en aérospatiale et en défense, en commerce de détail et en e-commerce, des médias et du divertissement, et autres (fabrication).

Automotive est actuellement le principal segment en termes de part de marché. À partir des systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS) et de la conduite autonome vers les processus de fabrication, de vente et de ventes, DL a démontré un potentiel important dans l'industrie automobile. Des investissements divers sont effectués pour améliorer l'application de DL dans les caractéristiques des véhicules autonomes. Par exemple, Wayve, une startup basée à Londres, a augmenté 200 millions USD en janvier 2022. En conséquence, l'organisation sera en mesure de développer des méthodes DL pour la formation et le développement d'une IA qui peut gérer facilement les situations de conduite difficiles.

Au cours de la période de prévision, le segment de vente au détail et de commerce électronique connaîtra une croissance importante. La personnalisation, l'analyse des données, les prix dynamiques et les moteurs de recommandation sont toutes des utilisations deIntelligence artificielle (IA) dans la vente au détail. Par exemple, les grandes marques, telles que Zalando et ASOS, créent des départements entiers pour DL pour en savoir plus sur les clients dès qu'ils visitent leurs sites Web. De plus, de nombreuses principales plateformes de commerce électronique, telles que Adobe Commerce et Salesforce Commerce Cloud, utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour offrir une expérience client (CX) supérieure et des informations d'analyse plus approfondies.

Le moteur de recommandation d'Amazon représente 35% des ventes annuelles de l'entreprise, et le programme logistique intelligent d'Alibaba a réduit les erreurs de livraison de 40%.

Idées régionales

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

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Le marché en Amérique du Nord représentera la plus grande part de marché au cours de la période de prévision. La disponibilité d'une infrastructure informatique établie et d'énormes investissements dans les technologies émergentes, telles que DL et NLP, devraient, entre autres, stimuler la croissance du marché en Amérique du Nord.

• En avril 2023, un logiciel d'analyse d'image de microscopie à une microscopie à l'électron et à la sonde de numérisation, inspiré par l'apprentissage automatique, a été développé par des chercheurs du Laboratoire national Oak Ridge du département américain de l'énergie.

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L'Asie-Pacifique devrait enregistrer le TCAC le plus élevé en 2025-2032. Intérêt croissant pour la vérification et la précision et la fiabilité de l'identité présentées par DLvision à la machineLe cadre peut agir comme un facteur principal contribuant au développement du marché régional. Les économies émergentes de la région, notamment la Chine, l'Inde et les Philippines, ont un écosystème de démarrage florissant qui est soutenu par une main-d'œuvre qualifiée, qui contribuera à l'expansion de la part de marché régionale.

Au cours de la période de prévision, le marché en Europe connaîtra une expansion importante. Les technologies de l'IA sont utilisées par une variété d'entreprises de l'UE. Les technologies qui automatisent divers flux de travail ou aident à la prise de décision (comme l'automatisation des processus robotiques logicielles basée sur l'IA), l'apprentissage automatique (comme DL) pour l'analyse des données et les technologies qui analysent le langage écrit (comme l'exploration de texte) ont été légèrement utilisés plus fréquemment. Selon les données d'Eurostat, en 2021, chacune de ces trois technologies d'IA a été utilisée par 3% des entreprises en Europe.

Ce marché au Moyen-Orient et en Afrique a grandi à la suite de projets gouvernementaux, de cloud computing, d'adoption généralisée des données et de progrès technologiques. Les économies du Moyen-Orient, en particulier l'Arabie saoudite et les Émirats arabes unis, se développent rapidement, et leurs citoyens apprécient la technologie et veulent l'utiliser dans le dialecte arabe local.

En raison de l'augmentation du nombre de start-ups numériques au Brésil et des investissements accrus par les principaux acteurs, le marché sud-américain devrait se développer régulièrement au cours de la période de prévision. De nouvelles politiques d'IA et des stratégies cohérentes ont été développées par des pays d'Amérique du Sud, notamment le Brésil, l'Argentine et la Colombie pour encourager l'adoption de technologies de pointe. Les opportunités futures du marché devraient émerger dans cette région.

Liste des entreprises clés sur le marché de l'apprentissage en profondeur (DL)

Les principaux acteurs, notamment Google Inc., recherchez l'amélioration des produits pour augmenter la croissance de leur marché

Les solutions automatisées de Machine Intelligence sont proposées par les entreprises sur le marché pour accélérer le développement de modèles d'apprentissage et réduire le temps sur le marché. H2O.ai, Knime et Dataiku, entre autres nouveaux arrivants, sont également entrés sur le marché et augmentent avec succès le nombre de cas d'utilisation DL dans toutes les industries.

• En novembre 2022, en collaborant avec Hackensack Meridian Health et d'autres fournisseurs importants, H2O.AI a élargi sa présence sur le marché de l'IA de soins de santé. L'utilisation de Hackensack Meridian Health deApprentissage automatique (ML)et l'intelligence artificielle (IA) pour les soins aux patients et les opérations de réseau a été aidée par l'expertise du domaine étendu de H2O.AI.

Liste des principales sociétés profilé:

• Advanced Micro Devices, Inc.(NOUS.)
• Clarifai, Inc. (États-Unis)
• Nvidia Corporation(NOUS.)
• Google Inc. (États-Unis)
• IBM Corporation(NOUS.)
• Intel Corporation(NOUS.)
• Microsoft Corporation(NOUS.)
• Amazon Web Services (États-Unis)
• SAS Institute Inc. (NOUS.)
• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (États-Unis)

Développements clés de l'industrie

• Février 2024 -Cognitiv a lancé la première plate-forme publicitaire en deep Learning, redéfinissant les achats de médias pour l'avenir des biscuits avec une IA avancée. L'entreprise a connu une augmentation de 7,5x de sa clientèle en 2023, présentant l'efficacité de ses solutions DL AD.
• Février 2024 -Vantai s'est associé à Bristol Myers Squibb pour accélérer la découverte de médicaments de colle moléculaire, combinant les connaissances de Myser Squibb dans la dégradation ciblée des protéines avec les capacités géométriques d'apprentissage en profondeur de l'entreprise. La collaboration visait à développer et à découvrir de nouvelles thérapies à petites molécules pour des cibles thérapeutiques d'intérêt.
• Janvier 2024 -FairPlay Sports Media a acquis Quater4, une société de réseaux de neurones en deep d'apprentissage axée sur les données et les prédictions des résultats sportifs. L’acquisition visait à améliorer les marques de l’entreprise, telles que SuperScommesse, Oddschecker et autres, en intégrant les nouvelles technologies et les données pour les joueurs, les éditeurs et les opérateurs.
• Novembre 2023 -Sony Interactive Entertainment a acquis Isize, une entreprise technologique spécialisée dans l'IA, en particulier l'apprentissage en profondeur. L'accent mis par ISIZE sur les «solutions alimentées par l'IA pour distribuer des réserves de débit et des améliorations de qualité pour l'industrie des médias et du divertissement» s'aligne sur les efforts de l'entreprise pour améliorer ses offres et sa technologie.
• Juin 2023 -Sonic DL, une technologie basée sur DL développée pour accélérer considérablement l'acquisition d'images dans l'imagerie par résonance magnétique (IRM), a été lancée par GE Healthcare après l'approbation de la FDA. De nouveaux paradigmes d'imagerie, tels que l'IRM cardiaque de haute qualité en un seul battement de cœur, sont rendus possibles par Sonic DL.
• Mai 2023 -Le logiciel MVTEC GmbH, un producteur de programmation mondial pour la vision machine, a envoyé une variante 23.05 de la programmation standard de programmation HALCON. La nouvelle version se concentre sur les techniques DL. Deep Counting, une méthode basée sur un apprentissage profond capable de compter robustement un grand nombre d'objets, est la principale caractéristique de cette variante.
• Mai 2023 -Google a amélioré l'outillage TensorFlow open source pour accélérer le développement de l'apprentissage automatique. L'organisation a effectué une série de mises à jour de l'innovation d'IA (ML) open source (ML) et d'améliorations pour l'environnement TensorFlow en évolution. La suite API Keras, qui ajoute un ensemble de capacités DL basées sur Python à la technologie TensorFlow principale, est un composant essentiel de l'écosystème TensorFlow. De plus, Google a annoncé deux nouveaux outils Keras, KerasNLP pour le traitement du langage naturel et les applications KeraSCV pour la vision par ordinateur (CV).
• Mars 2023 -NVIDIA et Amazon Web Services, Inc. (AWS) ont formé une collaboration en plusieurs parties visant à créer des applications d'IA génératives et à améliorer l'infrastructure d'IA pour la formation de modèles de grande langue (LLM) de plus en plus complexes.

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Le rapport de recherche comprend des régions éminentes à travers le monde pour acquérir une meilleure connaissance de l'industrie. En outre, il donne un aperçu des tendances les plus récentes de l'industrie et de l'analyse des technologies qui sont rapidement adoptées à l'échelle mondiale. Il met également l'accent sur les moteurs et les restrictions du marché, permettant au lecteur d'obtenir une compréhension approfondie de l'industrie.

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Rapport Portée et segmentation