Taille du marché de la génération de données synthétiques, Analyse de l'impact de partage et Covid-19, par type de données (données textuelles, données d'image et vidéo, données tabulaires et autres), par application (gestion des données de test, formation et développement de l'IA, fabrication des données d'entreprise, Automotive et visualisation) 2023-2030

La taille du marché de la génération de données synthétiques était évaluée à 288,5 millions USD en 2022 et devrait passer de 351,2 millions USD en 2023 à 2 339,8 millions USD d'ici 2030, présentant un TCAC de 31,1% au cours de la période de prévision. L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial avec une part de 33,41% en 2022.

La génération de données synthétiques est un processus à travers lequel les données sont créées de manière algorithmique ou artificiellement et n'est pas basée sur des phénomènes réels. Les données synthétiques sont une version déformée des données d'origine qui peuvent être créées par le biais de processus de modélisation et de simulation statistiques à l'aide d'outils appropriés et de techniques d'augmentation des données rentables.

Selon les experts de l'industrie, d'ici 2024, près de 60% des données utilisées pour développer une IA et des projets d'analyse seront générées par synthèse. Ces données peuvent être générées à l'aide de diverses méthodes, notamment des simulations, un échantillonnage statistique et des réseaux adversaires génératifs (GAN) et sont utilisés comme ensemble de données de test de substitut pour la production ou les données opérationnelles pour valider les modèles mathématiques et les modèles d'apprentissage automatique des trains. Le processus de génération de données synthétiques est utile lors de la collecte de données réelles est difficile ou peu pratique.

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Impact Covid-19

Utilisation accrue des technologies AI et ML pour synthétiser la base de données complexe dans une croissance du marché stimulé par la pandémie

CroissanceIntelligence artificielle (IA)et la pénétration de la technologie ML dans différents secteurs industriels, notamment BFSI, les soins de santé, les médias et le divertissement, l'automobile et autres, aide à obtenir des informations publiques confidentielles des cyber-menaces. Les données synthétiques encouragent le processus de partage interne de l'organisation, qui aide de manière significative à stocker les données structurelles très complexes en suivant toutes les normes de sécurité. Ainsi, l'utilisation de données synthétiques a assuré la confidentialité des données et imité les propriétés statistiques des données opérationnelles sans mettre la confidentialité d'un individu et d'une entreprise à risque pendant la situation de Covid -19.

En juin 2020, les National Institutes of Health (NIH) ont lancé l'effort national de Cohort Collaborative (N3C) pour collecter une base de données profonde de patients Covid-19 aux États-Unis et ont aidé à saisir les données pertinentes des prestataires de soins de santé présents à travers le pays. Syntegra, un fournisseur de données de santé synthétique, génère une version synthétique de toute la base de données N3C Covid-19, qui fournit un accès rapide à la base de données sans violer la confidentialité.

Ainsi, comme mentionné ci-dessus, l'utilisation exponentielle des données synthétiques pendant la situation pandémique a propulsé la croissance du marché.

Dernières tendances

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Surtension du déploiement de modèles de grandes langues (LLM) pour augmenter la croissance du marché

Les grands modèles de langue (LLM) sont des algorithmes d'apprentissage qui aident à traduire, générer et prédire le texte et d'autres types de contenu basés sur de grands ensembles de données et le développement continu de sites Web et diverses solutions qui utilisent des modèles de langage. Le transformateur pré-formé génératif (GPT) est un modèle de langue qui génère des données de texte à l'aide de modèles GPT-1, GPT-2 et GPT-3. Le GPT-3 est le modèle le plus complexe et a atteint 175 millions de paramètres d'apprentissage automatique pour créer un grand ensemble de données de données conversationnelles.

Le développement continu de sites Web et d'autres solutions de base de données exploite la demande de modèles linguistiques dans diverses industries, qui comprennent la vente au détail, les soins de santé, la technologie et autres. Ces modèles de langue sont utilisés par différents utilisateurs finaux pour la génération de texte, l'annotation d'image, la détection de fraude, l'IA conversationnelle et la génération de code.

Par conséquent, l'augmentation du déploiement de modèles de grandes langues (LLM) devrait stimuler la croissance du marché au cours de la période de prévision.

Facteurs de croissance du marché de la génération de données synthétiques

Demande croissante de confidentialité et de sécurité des données pour alimenter la croissance du marché

Les données du monde réel ne sont pas accessibles en raison de problèmes de confidentialité ou de risques de conformité, ainsi que les réglementations imposées par le règlement général sur la protection des données (RGPD), la California Consumer Privacy Act (CCPA) et la loi sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie (HIPAA). L'augmentation des risques de confidentialité pour la collecte des ensembles de données du monde réel génère la demande de données synthétiques, une version réaliste de l'ensemble de données réel avec des propriétés statistiques similaires. Ces données synthétisées peuvent être utilisées comme alternative aux données réelles et offrent plusieurs avantages concernant la confidentialité, l'évolutivité et la diversité.  

Par exemple, en avril 2023, BetterData, une startup basée à Singapour déclarée utiliser des données synthétiques qui ont des caractéristiques et une structure similaires à l'ensemble de données du monde réel sans divulguer des informations sensibles ou privées d'un individu pour sécuriser les données confidentielles et améliorerapprentissage automatiquemodèles.

Facteurs de contenus

Le manque de précision des données et le réalisme entrave la croissance du marché

La génération de données synthétiques crée des répliques virtuelles d'ensembles de données qui peuvent être testés et partagés avec les utilisateurs. De plus, ce processus est confronté à la difficulté de capturer les moindres détails des images du monde réel et des modèles spécialisés.

Étant donné que les données synthétiques dépendent des données et des changements du monde réel dus aux innovations et aux développements, le maintien de l'ensemble de données synthétique est difficile au fil du temps. Par conséquent, les organisations devraient régulièrement assurer la précision et la fiabilité des données synthétiques.

Ce facteur entrave la précision et le réalisme des données synthétiques, ce qui entrave considérablement la croissance du marché de la génération de données synthétiques.

SEGMENTATION

Par analyse de type de données

Les données tabulaires présentent un TCAC proéminenten répondant aux problèmes de confidentialité avec les données artificielles

Sur la base du type de données, le marché est segmenté en données de texte, des données d'image et vidéo, des données tabulaires et autres. Récemment, les entreprises sont confrontées à des défis dans la collecte de données réelles en raison de problèmes de confidentialité. Ces défis conduisent à la génération de données artificielles qui imitent les données réelles, qui peuvent être stockées au format tabulaire structuré. Cela augmente la demande de données tabulaires, qui devraient croître avec un TCAC proéminent au cours de la période de prévision. Les données tabulaires synthétiques peuvent être créées à l'aide d'un réseau adversaire génératif (GAN) pour aider les entreprises à améliorer la confidentialité et la sécurité des données opérationnelles.

Selon les analystes de la recherche, l'utilisation de données tabulaires synthétiques pour former des modèles d'intelligence artificielle (IA) augmentera environ trois fois plus rapidement que les données structurées réelles d'ici 2030.

En outre, le segment des données de texte devrait se développer avec la plus grande part de marché en raison de l'utilisation croissante des systèmes de génération de langage naturel avec de nouveaux modèles d'apprentissage automatique.

Par analyse des applications

Le besoin croissant de gestion des données de test par les gestionnaires de test contribuant à la croissance segmentaire

Sur la base de l'application, le marché est divisé en gestion des données des tests, formation et développement d'IA, partage de données d'entreprise et analyse et visualisation des données. Le segment de gestion des données de test contient la plus grande part de marché en raison de l'augmentation des besoins du plus petit ensemble de données par le gestionnaire de données de test pour les tests de données et le masquage des données. Il vise également à éviter les problèmes juridiques associés au RGPD.

Le segment du partage de données d'entreprise se développe régulièrement alors que les entreprises sont confrontées à des difficultés lors du partage de données transfrontalières.

Par analyse de l'industrie

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L'industrie BFSI domine en raison de l'augmentation du nombre de cas de fraude et de l'utilisation du trading algorithmique 

Sur la base de l'industrie, le marché est divisé en soins de santé, fabrication, médias et divertissement, automobile, BFSI, commerce de détail et e-commerce, IT &télécommunicationet autres. L'utilisation croissante des données synthétiques dans l'industrie BFSI aide à améliorer la technique de détection de fraude, l'analyse des risques et le trading algorithmique pour valider les structures de données complexes. Ainsi, le segment BFSI conduit à améliorer l'utilisation des données synthétiques pour offrir des expériences bancaires axées sur les données aux clients mondiaux.

De même, le segment des soins de santé mène avec la deuxième position sur le marché, car une utilisation croissante des données synthétiques dans l'industrie des soins de santé aide à effectuer des essais cliniques, à la recherche scientifique, à génère des images médicales et à prédire des maladies rares. Ainsi, le segment des soins de santé augmente avec un TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision.

Idées régionales

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

L'Amérique du Nord détient la plus grande part de marché de génération de données synthétiques, en raison de la présence de plusieurs acteurs du marché. Le nombre croissant de startups d'IA, d'instituts de recherche et d'entreprises de haute technologie génère une demande de données synthétiques de haute qualité pour mener des recherches et des expériences. Ce facteur alimente la croissance du marché dans la région.

L'Asie-Pacifique devrait croître avec le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision. Cela est dû à la pénétration croissante de technologies avancées telles que l'IA / ML et l'adoption croissante de services basés sur le cloud parmi les différentes industries pour créer une infrastructure commerciale sécurisée. Augmentation de l'investissement dansAI génératifEt la montée en puissance des entreprises sur la technologie de l'IA devrait propulser la demande de processus de génération de données synthétiques en Asie-Pacifique au cours de la période de prévision.

L'Europe devrait se développer avec un TCAC significatif au cours de la période de prévision en raison de la présence de plusieurs fournisseurs de données synthétiques et d'une croissance considérable du financement des fournisseurs de données synthétiques structurés pour apporter des développements dans les capacités de données synthétiques internes des organisations. Ce facteur devrait propulser la croissance du marché au cours de la période de prévision.

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Le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique du Sud augmentent en raison de l'augmentationtransformation numériqueInitiatives à travers le BFSI, les soins de santé, l'automobile et les médias et le divertissement. L'intégration des technologies de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique à la finance et à l'industrie automobile pour générer des données synthétiques fiables alimente la croissance du marché de la génération de données synthétiques dans les deux régions.

Jouants clés de l'industrie

Les acteurs clés se concentrent sur la génération de données synthétiques pour renforcer leur position

Les sociétés de génération de données synthétiques incluent Datagen, AI, Tonicai, Inc., Synthesis AI, Genrocket, Inc., Gretel Labs, Inc., et K2View Ltd., entre autres. L'augmentation des investissements dans la génération de données synthétiques pour différents verticales de l'industrie aide les acteurs clés à maintenir leur avantage concurrentiel. Ces sociétés s'engagent également dans des partenariats stratégiques, des acquisitions et des collaborations pour étendre leur réseau commercial et de distribution et maintenir la croissance du marché.

Liste des sociétés clés profilées sur le marché de la génération de données synthétiques:

• Données de données(NOUS.)
• Principalement l'IA (Autriche)
• Tonicai, Inc. (États-Unis)
• Synthèse AI (États-Unis)
• Genrocket, Inc. (États-Unis)
• Gretel Labs, Inc.(NOUS.)
• K2View Ltd.(Israël)
• Hazy Limited.(ROYAUME-UNI.)
• Replica Analytics Ltd. (Canada)
• Ydata Labs Inc. (États-Unis)
• Sogeti (France)

Développements clés de l'industrie:

• Juin 2023:Voir Machine Limited a collaboré avec Devant AB, un fournisseur de données synthétiques centré sur l'homme, pour améliorer la sécurité des transports en comprenant le comportement distrait du conducteur. Ce partenariat a conduit à intégrer la nouvelle cabine de véhicules de Section Machine avec l'animation humaine 3D de Devant et les humains générés par ordinateur pour apporter le développement dans la technologie de détection en cabine.
• Mai 2023:Synthesis AI a lancé un nouvel ensemble de données synthétiques d'entreprise sur le marché des flocons de neige, où leurs clients peuvent accéder aux visages humains synthétiques de synthèse de synthèse AI disponibles pour développer des données visuelles pour le modèle de vision informatique sans compromettre la confidentialité des consommateurs de la synthèse AI.
• Décembre 2021:Gretel.ai s'est associé à Illumina, Inc. pour fournir des données synthétiques pour la recherche en génomique et dans d'autres domaines connexes, notamment la biologie médico-légale, la biotechnologie et la systématique biologique pour améliorer le développement de la médecine de précision.
• Mai 2021:Parallel Domain, un fournisseur de plate-forme de génération de données synthétiques, a lancé le visualiseur de données synthétiques publics, axée sur l'industrie, qui aide les ingénieurs de l'industrie à interagir directement avec les ensembles de caméra synthétiques entièrement étiquetés et de données LiDAR à tester, déployer et former des solutions d'apprentissage automatique.
• Avril 2021:Unity Software Inc. a lancé des ensembles de données d'images synthétiques pour développer des modèles d'intelligence artificielle de vision par ordinateur qui peuvent être utilisés à des coûts inférieurs dans les industries de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction (AEC).

Reporter la couverture

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Le rapport fournit une analyse détaillée du marché et se concentre sur des aspects clés tels que les principales entreprises, les types de produits / services et les applications de premier plan du produit. De plus, le rapport offre des informations sur les tendances du marché et met en évidence les principaux développements de l'industrie de la génération de données synthétiques. En plus des facteurs ci-dessus, le rapport englobe plusieurs facteurs qui ont contribué à la croissance du marché ces dernières années.

Rapport Portée et segmentation