Taille et part du marché de l’IA multimodale, par composant (logiciel, service) ; Modalité des données ; Utilisation finale ; Taille de l'entreprise - Analyse SWOT, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

Marché de l’IA multimodale : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Besoin croissant de solutions adaptées à chaque secteur :À mesure que les technologies d'IA évoluent, la demande de logiciels et de solutions personnalisés augmente pour répondre à des objectifs et à des défis industriels spécifiques. L’IA multimodale, par exemple, a le potentiel de révolutionner les soins aux patients et la recherche médicale en analysant les images médicales, les dossiers textuels des patients et même les enregistrements audio des conversations médecin-patient pour fournir des informations diagnostiques complètes. Par exemple, en août 2024, Fractal a annoncé le lancement de vaidya.ai, une plateforme de soins de santé multimodale conçue pour fournir une assistance gratuite et simple aux patients.
   
• Besoin croissant dans l'industrie automobile : L'IA multimodale est utilisée dans l'industrie automobile pour développer des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) qui combinent les données textuelles des capteurs, les données audio des assistants vocaux embarqués et les données visuelles des caméras pour améliorer la sécurité routière et l'expérience de conduite. Cette stratégie sectorielle ouvre la porte à une nouvelle vague d'innovation où des solutions d'IA multimodales personnalisées sont utilisées pour répondre aux opportunités et difficultés particulières rencontrées par chaque entreprise.
  
  Plusieurs constructeurs automobiles utilisent l’IA multimodale pour rationaliser leurs processus et leurs tâches. Par exemple, BMW Group a récemment lancé une initiative de transformation, utilisant GenAI pour rationaliser les tâches d'approvisionnement et améliorer l'interaction avec les fournisseurs. L'entreprise prévoit de s'associer à AWS, BCG Platinion et BCG X pour garantir une intégration évolutive et fiable de GenAI.
   
• Utiliser des approches d'IA générative pour accélérer la construction d'écosystèmes multimodaux

En matière d'IA, l'IA générative est comparable à la puissance créative du domaine, capable de générer du texte, des images et même des vidéos complètes. Il peut produire des informations qui mélangent plusieurs formulaires de données. Il peut, par exemple, synthétiser des images réalistes à partir de descriptions textuelles, rédiger des explications détaillées sur des photos ou même produire des films avec une compréhension sophistiquée du sujet. L'intersection de l'IA multimodale et de l'IA générative se produit dans cette fusion de formulaires de données.

Dans la création de contenu, par exemple, un système d'IA multimodal alimenté par l'IA générative peut créer automatiquement des supports marketing intégrant du texte, des graphiques et des vidéos pour offrir une expérience utilisateur plus attrayante et personnalisée. Il peut créer un contenu pédagogique interactif engageant et améliorant la compréhension, qui s'adapte au style d'apprentissage unique de chaque apprenant. De plus, il peut automatiser la production de présentations multimédias, améliorant ainsi leur impact et leur valeur pédagogique.

Défis

• Potentiel de biais dans les modèles multimodaux : Semblables à leurs homologues unimodaux, les modèles d'IA multimodaux sont susceptibles de présenter des biais, et cela découle de l'ensemble de données d'entraînement. Les ensembles de données de formation, qui comprennent des textes, des photos, des vidéos et d'autres médias, pourraient involontairement mettre en évidence les préjugés de la société ou de la culture présents dans les sources de données. Ces biais peuvent prendre de nombreuses formes différentes. Par exemple, dans la reconnaissance d'images, ils peuvent être basés sur la race ou le sexe, ou encore linguistiques et contextuels dans les tâches impliquant le traitement du langage naturel. Ces biais sont nécessairement hérités et perpétués par les modèles d'IA multimodaux lorsqu'ils sont formés sur de telles données, ce qui peut entraîner des résultats injustes ou erronés lors des prédictions ou des choix.
   
• Restrictions sur la transférabilité :La transférabilité limitée attire l'attention sur une limitation clé de ces systèmes d'IA : flexibilité et adaptabilité. Les modèles d'IA multimodaux formés sur un type de données peuvent ne pas s'adapter ou fonctionner correctement lorsqu'ils sont confrontés à un nouveau type de données, tout comme un chef d'orchestre formé à la musique classique peut rencontrer des difficultés lors de l'organisation d'un groupe de jazz. Cette contrainte de transférabilité souligne la nécessité d'être prudent, en particulier lors de l'utilisation de ces modèles dans des contextes réels dynamiques et variés.
  
  La difficulté vient du fait que les informations apprises au cours de la formation sont intrinsèquement liées aux modalités, modèles et caractéristiques particuliers de cet ensemble de données de formation. Lorsqu'ils rencontrent des types de données nouveaux ou distincts, notamment le passage de données écrites à des données visuelles ou des données organisées à des données non organisées, ces modèles rencontrent souvent des difficultés à produire des prévisions précises ou à en tirer des conclusions significatives.