MARCHé MONDIAL DE L'IA SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
Le marché mondial de l'IA est estimé à USD 68,34 Bn en 2024 et devrait atteindre États-Unis Bn avant 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 32,8 % entre 2024 et 2031.
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L'adoption croissante de technologies de pointe intelligence artificielle et apprentissage automatique les algorithmes dans toutes les industries peuvent stimuler la croissance du marché de l'IA. Les modèles génériques gagnent en popularité car ils aident à réduire les coûts et à augmenter la productivité en automatisant les tâches manuelles répétitives. La capacité des techniques d'IA génératrices d'apprendre de grands ensembles de données et de générer de nouvelles informations significatives avec une intervention humaine minimale peut stimuler la demande de solutions d'IA génératrices. Les progrès dans l'apprentissage profond et la capacité des modèles génériques à gérer des ensembles de données complexes et de grande taille peuvent ouvrir de nouvelles perspectives de croissance pour les joueurs.
Progrès dans les réseaux d'apprentissage profond et de neurones permettant des modèles génériques plus sophistiqués
Avec des progrès dans les techniques d'apprentissage profond comme les réseaux d'adversaires générateurs (RAG), le renforcement de l'apprentissage et l'apprentissage autosupervisé, les chercheurs sont maintenant en mesure de générer des images, des vidéos, des discours, des textes et d'autres formes de données de plus en plus réalistes. Les modèles d'apprentissage profond deviennent plus puissants à mesure que les capacités informatiques augmentent et que des données de formation sont disponibles. Grâce à des techniques d'apprentissage non supervisées comme les GAN et les modèles autorégressifs, les systèmes d'IA peuvent maintenant apprendre la distribution ou les modèles sous-jacents dans les ensembles de données sans le besoin d'annotation humaine ou d'étiquetage. Cet apprentissage autosupervisé permet aux modèles générateurs de produire des données synthétiques qui imitent les données réelles avec une grande fidélité.
Les réseaux neuraux profonds ont des milliards de paramètres qui peuvent apprendre des distributions riches et à haute dimension sur des domaines de données naturelles comme les images, l'audio et le texte. En s'inspirant d'énormes volumes d'exemples de formation non marqués, les modèles génériques peuvent imiter des propriétés statistiques subtiles comme les formes d'objets, les textures ou les structures de phrases. Les progrès de la recherche en architecture neurale permettent aux chercheurs de développer de nouveaux modèles de réseau qui sont encore mieux à capturer des distributions complexes et réelles. La disponibilité d'énormes ressources informatiques dans le cloud leur permet de former ces modèles à des échelles massives pour des périodes plus longues. Des modèles génératifs peuvent générer des photos, vidéos et autres contenus qui semblent très réalistes même pour l'œil humain.
Accroître les investissements dans la recherche et le développement en matière d'IA par les entreprises technologiques et les capitaux à risque
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De grandes entreprises technologiques comme Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services (AWS), etc. et des startups d'IA bien financées investissent massivement dans l'IA générative dans le but de développer de nouvelles applications et des opportunités commerciales. Les entreprises voient un énorme potentiel commercial dans des modèles générateurs pour des expériences personnalisées, des œuvres créatives, des données de formation synthétique et d'autres. Les capital-risques ont reconnu ce potentiel et investissent chaque année dans des startups d'IA. Cet investissement croissant stimule les progrès dans les techniques de modélisation génératrice.
De grandes entreprises comme OpenAI, Google, AWS, Microsoft, et d'autres ont lancé des initiatives et des laboratoires de recherche dédiés à faire progresser la pointe de la technologie dans la modélisation générative, la créativité informatique et les domaines connexes. Ceux-ci investissent dans de nouvelles architectures de modèles, des méthodes d'apprentissage autosupervisées, des ressources informatiques massives et des chercheurs talentueux. Les startups innovent avec de nouvelles applications de l'IA générative dans des domaines comme l'art, la science, la fabrication et les médias sociaux. De nombreuses entreprises technologiques utilisent l'IA pour automatiser les processus de conception/ingénierie de routine et générer des données synthétiques d'essai/formation afin de réduire les coûts et d'accroître la productivité.
Le financement des startups AI a augmenté de façon exponentielle ces dernières années. Des licornes comme Anthropic, Stability AI et DeepMind ont reçu des fonds des principaux CR. Cet afflux important de capitaux stimule davantage d'innovations qui repoussent les limites de la modélisation génératrice.
Tâches clés de l'analyste :
La croissance du marché mondial de l'IA est due à la demande croissante de contenu généré par l'IA dans plusieurs industries. Alors que les organisations réalisent de plus en plus le potentiel des technologies génératrices d'IA pour automatiser les tâches créatives répétitives, ces systèmes ont été largement adoptés. Toutefois, les problèmes de confidentialité et de sécurité liés à l'utilisation de grands modèles linguistiques peuvent entraver la croissance du marché.
L'Amérique du Nord domine actuellement le marché génératif de l'IA en raison d'investissements lourds de géants et de startups technologiques dans la région. Entre-temps, l'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide, sous la direction de la Chine, de l'Inde et d'autres économies émergentes. Les deux entreprises établies ainsi qu'un certain nombre de startups travaillent sur le développement d'outils générateurs d'IA plus avancés pour les industries comme l'éducation, les soins de santé, le commerce électronique et les médias et divertissements.
La collaboration entre les développeurs d'IA, les créateurs de contenu et les experts du domaine peut élargir les capacités des systèmes d'IA génériques et répondre aux préoccupations concernant le biais, l'exactitude et la transparence. Si elle est conçue et appliquée de façon responsable avec la surveillance humaine, l'IA générative a un potentiel important pour révolutionner la création de contenu, l'apprentissage et plusieurs autres domaines au profit des entreprises et de l'humanité.
Défi du marché - Préoccupations éthiques concernant l'utilisation de l'IA générative, en particulier dans des domaines comme l'art et le journalisme
La croissance du marché mondial de l'IA peut être entravée en raison de préoccupations éthiques croissantes concernant l'utilisation de cette technologie, en particulier dans des domaines comme l'art et le journalisme. Il y a des débats sur la question de savoir si les modèles génériques d'IA pourraient saper les champs créatifs en générant automatiquement des œuvres visuelles, des articles d'actualité ou des fictions sans contribution humaine. Cependant, d'autres personnes contrent que le contenu généré par l'IA nécessite encore un travail humain important pour développer les modèles et offre de nouvelles possibilités de collaboration entre les humains et les machines. Les questions relatives à l'attribution de la paternité du contenu généré par l'IA et à la protection des oeuvres créatives continuent d'être abordées. Il sera important d'évaluer l'utilisation appropriée de la divulgation et du filtrage du contenu pour tenir compte de ces considérations éthiques et s'assurer que l'IA générative est élaborée et appliquée de façon responsable.
Opportunité de marché- Mise au point d'outils d'IA plus conviviaux et plus accessibles pour les utilisateurs non techniques
La mise au point d'outils générateurs d'IA plus conviviaux et plus accessibles pour les utilisateurs non techniques constitue une opportunité majeure pour la croissance du marché. La plupart des systèmes générateurs d'IA exigent des compétences avancées en codage et en apprentissage automatique, ce qui limite leur adoption. Cependant, il est possible de concevoir de nouveaux produits et services générateurs d'IA avec des interfaces intuitives semblables aux applications mobiles populaires et aux plateformes de médias sociaux. Cela pourrait rendre la création de textes, d'images, de vidéos et d'audio génériques beaucoup plus transparente et attrayante pour les consommateurs et les entreprises de tous les jours. Simplifier l'expérience utilisateur des outils génériques d'IA pourrait aider à débloquer de nouvelles applications de la technologie pour des industries comme le marketing, la conception, l'éducation et plus. Il peut également encourager une participation plus diversifiée et atténuer les préoccupations concernant le fait que le contenu générateur ne soit pas contrôlé ou mal utilisé par des non-experts.
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Perspectives par technologie - L'adoption rapide de l'apprentissage profond permet la modélisation avancée des données
En termes de technologie, on estime que le segment de l'apprentissage profond représente la part de marché la plus élevée, soit 46,3 % en 2024, en raison de sa capacité à gérer efficacement des ensembles de données importants et non structurés. Des techniques d'apprentissage approfondi telles que les réseaux neuronaux convolutionnels, les réseaux neuronaux récurrents et l'apprentissage du renforcement profond sont de plus en plus adoptées pour construire des applications d'IA génératrices qui peuvent apprendre de manière autonome à partir de données. Par rapport à d'autres modèles traditionnels d'apprentissage automatique, l'apprentissage profond permet un apprentissage plus humain, car il imite la structure neuronale du cerveau. Cette propriété de l'apprentissage profond a permis des capacités avancées de modélisation de données pour générer l'IA. La capacité des modèles d'apprentissage profond à reconnaître les tendances dans de grands volumes de données non marquées a stimulé sa demande dans la création de contenu, les assistants virtuels et d'autres cas d'utilisation générative. L'amélioration continue de la puissance de calcul et de la disponibilité des mégadonnées a encore stimulé l'adoption de technologies d'apprentissage profond. Comme l'apprentissage profond produit des résultats très précis, son utilisation devrait s'intensifier, ce qui stimulera la croissance du segment de l'apprentissage profond.
Insights by Deployment Mode - La transition rapide vers les plateformes basées sur le cloud stimule la croissance du segment
En ce qui concerne le mode de déploiement, on estime que le segment basé sur le cloud représente la part de marché la plus élevée de 75,4% en 2024, en raison des capacités à la demande et des faibles coûts initiaux associés aux solutions d'IA génératrices basées sur le cloud. Le transfert de la charge de travail vers le cloud permet aux organisations de se concentrer davantage sur l'innovation plutôt que d'investir fortement dans les infrastructures. Les plateformes Cloud facilitent également la collaboration à distance et offrent un accès instantané aux modèles génériques de n'importe quel endroit. Cela a encouragé les entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises, à adopter des services générateurs d'IA basés sur le cloud. De plus, le modèle de tarification du cloud à la carte élimine les dépenses matérielles imprévisibles. La maintenance et les mises à jour régulières des modèles génériques peuvent également être gérées efficacement dans le cloud. Ces avantages ont accéléré la migration des charges de travail génératrices d'IA vers les nuages publics et privés. À mesure que des capacités de cloud avancées apparaissent dans des domaines tels que l'échafaudage automatique et l'informatique sans serveur, le segment cloud peut être témoin de croissance au cours de la période de prévision.
Par exemple, en juin 2023, Accenture, une société de services professionnels mondiale spécialisée dans les solutions numériques, cloud et de sécurité, a annoncé une collaboration avec Microsoft pour aider les entreprises à transformer leurs entreprises en exploitant la puissance de l'IA générative accélérée par le cloud. Ce colloque vise à aider les clients à construire et à étendre la technologie de manière responsable au sein de leur organisation, en assurant qu'ils naviguent efficacement dans le paysage évolutif de l'innovation en matière d'IA.
Perspectives par application - Création de contenu de démarrage
Sur le plan de l'application, le segment de la création de contenu devrait représenter la part de marché la plus élevée de 34,2 % en 2024, en raison du volume de contenu généré quotidiennement. L'engagement des médias sociaux et le partage de contenu se sont considérablement développés ces derniers temps. Cela a stimulé la demande de techniques de production de contenu automatisées et basées sur l'IA. De plus en plus de modèles d'IA sont déployés par les entreprises pour produire des contenus personnalisés et hyper pertinents à l'échelle. Ceux-ci sont en mesure de sortir des articles d'actualité, des descriptions de produits, des messages de médias sociaux et plus avec la qualité de la langue au niveau humain. Ces capacités soulagent grandement la charge de travail des rédacteurs de contenu et des équipes de marketing. En outre, l'industrie du divertissement englobe également l'IA générative pour des tâches telles que l'édition vidéo/image, le sous-titrage, la localisation et la création d'actifs numériques. Au fur et à mesure que le contenu généré par l'utilisateur et assisté par l'IA devient courant, le segment de la création de contenu sera témoin de la croissance.
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L'Amérique du Nord s'est imposée comme la région dominante sur le marché mondial de l'IA génératrice avec une part de marché estimée à 44,6 % en 2024. La région abrite des géants de la technologie et des leaders de l'industrie comme OpenAI, Anthropic, Uber et DeepMind qui ont investi massivement dans des capacités génératrices d'IA comme la génération de texte, la génération d'images et la création de contenu autonome. Plusieurs projets de pointe utilisant des NPG, des modèles de diffusion et d'autres techniques génératrices sont en cours dans les universités et les laboratoires nationaux aux États-Unis et au Canada.
La présence de talents hautement qualifiés et l'importance accordée à l'innovation en matière d'IA par les institutions publiques et privées ont créé un écosystème générateur d'IA en Amérique du Nord. Les grandes sociétés déploient des solutions génératrices dans diverses divisions pour améliorer la productivité et créer de nouveaux flux de revenus. En outre, la région a été témoin de l'intérêt des investisseurs qui ont versé des milliards dans des startups génératrices d'IA.
La région Asie-Pacifique, en particulier des pays comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud, est le marché qui connaît la croissance la plus rapide pour produire de l'IA. Avec une population massive et une infrastructure numérique, il y a beaucoup de possibilités d'utiliser les technologies génératrices à l'échelle. Les gouvernements asiatiques ont élaboré des politiques proactives visant à encourager le développement de l'IA au pays et à inciter les entreprises à intégrer des solutions génériques. Plusieurs grands conglomérats basés en Asie sont à l'avant-garde de l'application de l'IA générative à de nouvelles applications dans des secteurs tels que la fabrication, la santé, l'éducation et la finance.
Des pays comme la Chine ont en outre pris des mesures pour cultiver les talents générateurs locaux d'IA par le biais de programmes universitaires et de collaborations de recherche. L'accent mis sur le renforcement des capacités internes dans la région permettra à l'Asie-Pacifique de devenir plus autonome et d'accroître son influence sur ce marché stratégique. Avec la demande croissante de l'IA Generative et les conditions favorables, le marché de l'IA generative en Asie-Pacifique semble s'épanouir et en faire le moteur de croissance de l'industrie mondiale.
Selon le rapport Global AI Adoption Index 2022 d'IBM, environ 53 % des professionnels de l'informatique avaient accéléré leur adoption de l'intelligence artificielle (IA) en réponse à la pandémie. IBM, un fournisseur de premier plan de solutions hybrides de cloud et d'IA, a mené cette enquête afin d'évaluer l'intégration croissante des technologies d'IA dans les organisations à mesure que celles-ci s'adaptent aux nouveaux défis.
Couverture du rapport sur le marché de l'IA
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 68,34 milliards de dollars |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 32,8% | 2031 Projection de valeur : | 496,82 milliards de dollars |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
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| Sociétés concernées: | Abacus.AI, Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services (AWS), Anthropic, Character.ai, Cohere, Google, Hugging Face, IBM, Insilico Medicine, Microsoft et NVIDIA | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : Global Generative AI Market se compose d'entreprises qui développent et appliquent des technologies d'IA génératives pour automatiser la création et la génération de différents contenus numériques tels que des images, vidéos, textes, audio et autres formes de données. Ces systèmes générateurs d'IA utilisent de grands modèles de langage, des réseaux générateurs d'adversaires et d'autres techniques avancées d'apprentissage automatique pour produire des sorties numériques complètement nouvelles et réalistes sans aucune implication humaine dans le processus générateur. L'objectif de ce nouveau marché émergent est de perturber et de transformer les flux de travail existants en matière de création de contenu dans l'ensemble des industries grâce au pouvoir d'une génération autonome utilisant l'intelligence artificielle.
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Suraj Bhanudas Jagtap
Suraj Bhanudas Jagtap is a seasoned Senior Management Consultant with over 7 years of experience. He has served Fortune 500 companies and startups, helping clients with cross broader expansion and market entry access strategies. He has played significant role in offering strategic viewpoints and actionable insights for various client’s projects including demand analysis, and competitive analysis, identifying right channel partner among others.
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