Tendances du marché mondial de la génération de données synthétiques, rapport prévisionnel 2025-2037
La taille du marché de la génération de données synthétiques devrait passer de 307,42 millions USD à 18,23 milliards USD, avec un TCAC de plus de 36,9 % au cours de la période de prévision, entre 2025 et 2037. En 2025, la taille de l'industrie de la génération de données synthétiques est estimée à 398,17 millions USD.
La croissance du marché peut être principalement attribuée à l'utilisation croissante de données synthétiques pour calibrer et développer des capteurs utilisés dans les véhicules autonomes. De plus, les ingénieurs automobiles utilisent des données synthétiques pour créer des environnements virtuels qui stimulent les conditions de conduite réelles. On estime que d’ici 2035, la conduite autonome pourrait générer entre 300 et 430 milliards de dollars de revenus. Les données publiées par l'Association nationale des commissaires aux assurances ; s'attend à ce qu'il y ait 4,5 millions de véhicules autonomes sur les routes des États-Unis d'ici 2030. Ces facteurs devraient alimenter le marché de la génération de données synthétiques au cours de la période de prévision.
Les données synthétiques sont utilisées pour entraîner des modèles d'IA dans divers domaines afin d'améliorer les performances du modèle en éliminant les biais et en ajoutant de nouvelles connaissances dans le domaine. D'autres utilisations croissantes des données générées incluent les modèles de formation en l'absence de données réelles. Research Nester suggère qu'actuellement 34 % des entreprises utilisent actuellement l'intelligence artificielle et 42 % supplémentaires explorent ce domaine. Dans le domaine en évolution rapide de l'intelligence artificielle, l'utilisation et la création d'ensembles de données synthétiques sont devenues de plus en plus importantes.
Secteur de la génération de données synthétiques : moteurs de croissance et défis
Moteurs de croissance
- Besoin croissant de sécurité des données : les données synthétiques se sont révélées être un outil efficace pour libérer les possibilités des données sans compromettre la confidentialité. Les acteurs du marché dans divers secteurs tels que la santé, la finance, les assurances, etc. optent pour les données synthétiques pour maximiser l'utilité des données tout en protégeant la vie privée des consommateurs. De plus, les données synthétiques jouent un rôle de premier plan dans la résolution de problèmes cruciaux tels que la détection des fraudes, la modélisation des risques, etc. Le taux alarmant de cas de violations de données oblige les acteurs du marché à adopter des méthodes d'atténuation. Selon un rapport publié par Harvard Business Review en février 2024, les cas de violation de données ont augmenté de 20 % entre 2022 et 2023 dans le monde. Face au besoin croissant de sécurité et de confidentialité des données, le marché devrait connaître une croissance significative.
- Utilisation accrue des grands modèles linguistiques (LLM) : les cas d'utilisation des grands modèles linguistiques concernent la génération de contenu, la traduction et la localisation, les chatbots, l'assistance personnelle, etc. Selon les données publiées par le Forum économique mondial en octobre 2023, les sites de réseaux sociaux tels que WhatsApp, Instagram et Facebook interagiront avec près de 30 chatbots IA de la société mère Meta pour révolutionner le nombre d'utilisateurs de réseaux sociaux. expérience. Divers utilisateurs finaux utilisent ces modèles de langage pour la génération de code, la détection de fraude, l'annotation d'images, la production de texte et l'IA conversationnelle. Les données synthétiques rendent ces chatbots précis et utiles pour le consommateur.
- Utilisation des technologies d'IA et de ML pour synthétiser des bases de données complexes pendant la pandémie : l'avènement de la pandémie de COVID-19 reflète les caractéristiques des patients à grande échelle et recrée l'impact de la pandémie au fil du temps et dans des zones géographiques densément testées. Le nombre d’épidémiologistes augmente partout dans le monde. Par exemple, un rapport publié par le Bureau of Labor Statistics des États-Unis en mai 2023 indique que le nombre d’épidémiologistes employés est de 10 230. Ils utilisent des données synthétiques à grande échelle pour déduire les répercussions de la pandémie.
Défis
- L'apparition de données inexactes et irréalistes entrave l'expansion du marché : les utilisateurs peuvent tester et partager des répliques virtuelles d'ensembles de données créés à l'aide de la production de données synthétiques. De plus, il est difficile pour cette méthode de capturer les moindres détails de modèles spécialisés et de photographies du monde réel. Il est difficile de maintenir l’ensemble de données synthétiques au fil du temps car il repose sur des données du monde réel et varie en fonction des inventions et des progrès. Les organisations doivent donc régulièrement vérifier l’exactitude et la fiabilité des données synthétiques. Cet aspect entrave considérablement la croissance du marché de la génération de données synthétiques en dégradant la qualité et le réalisme des données synthétiques.
- Considérations éthiques associées : l'utilisation de données synthétiques augmente les considérations éthiques associées à la confidentialité des données et au consentement dans les données générées. Divers cadres régissant l'utilisation et la protection des données peuvent limiter l'utilisation des données synthétiques et entraver l'évolutivité et l'adoption. Le potentiel de biais et les problèmes de confidentialité devraient entraver la croissance du marché.
Marché de la génération de données synthétiques : informations clés
Année de référence | 2023 |
Année de prévision | 2024-2036 |
TCAC | ~ 35% |
Année de base Taille du marché (2023) | ~ 340 millions de dollars |
Année de prévision Taille du marché (2036) | ~ 12,45 milliards de dollars |
Portée régionale |
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Segmentation de la génération de données synthétiques
Type de données (données tabulaires, données texte, données image et vidéo)
En fonction du type de données, les données tabulaires sur le marché de la génération de données synthétiques devraient détenir la plus grande part des revenus, soit environ 50 %, au cours de la période de prévision. Récemment, des problèmes de confidentialité ont rendu difficile pour les entreprises d'obtenir des données réelles. En raison de ces difficultés, des données synthétiques qui ressemblent à des données réelles sont produites et peuvent être conservées sous forme de tableau organisé. Cela augmente le besoin de données tabulaires, qui devraient croître à un TCAC notable tout au long de la période projetée. Les entreprises peuvent améliorer la sécurité et la confidentialité des données opérationnelles en utilisant les réseaux contradictoires génératifs (GAN) pour créer des données tabulaires synthétiques.
Application (formation et développement de l'IA, gestion des données de test, partage et conservation des données, analyse des données)
Sur la base des applications, le segment de la gestion des données de test sur le marché de la génération de données synthétiques devrait détenir la plus grande part, environ 35 %, au cours de la période de prévision. Par exemple, la suite de gestion des données de test Infosys fournit des outils Web pour une gestion centralisée des données de test. Cette suite offre une interface simple et à usage unique pour les équipes de provisionnement des données et des tests. Le kit d'outils comprend des fonctionnalités de génération, de masquage et d'extraction de données de test, ainsi qu'un workflow basé sur les requêtes de données.
Notre analyse approfondie du marché mondial de la génération de données synthétiques comprend les segments suivants :
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Composant |
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Mode de déploiement |
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Type de modélisation |
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Offre |
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Type de données |
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Vertical |
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Personnaliser ce rapportIndustrie de la génération de données synthétiques – Synopsis régional
Prévisions du marché nord-américain
Le marché de la génération de données synthétiques en Amérique du Nord détient la plus grande part des revenus, soit environ 33 %, car il s'agit d'un centre de développement technique, avec un accent particulier sur les avancées basées sur les données, l'IA et l'apprentissage automatique. En raison de l’implantation croissante de start-ups, d’entreprises technologiques et d’instituts de recherche dans cette région, on assiste à une augmentation des données synthétiques de haute qualité pour réaliser des expériences et former des modèles d’IA. La présence d’acteurs majeurs du marché propulse encore l’expansion du marché dans la région. Les organisations aux États-Unis recherchent des solutions robustes pour protéger les informations sensibles et limiter les cas de violation de données. On estime que le coût moyen d'une violation de données dans le pays s'élève à 9,32 millions USD en 2024. De plus, les données synthétiques sont utilisées par les chercheurs pour des essais de médicaments sans exposer les informations sensibles des patients.
Analyse du marché Asie-Pacifique
Le marché de la génération de données synthétiques dans la région Asie-Pacifique devrait détenir la deuxième part des revenus, soit environ 38 %. Des pays comme la Chine et le Japon abritent de remarquables entreprises axées sur la technologie et qui accordent de l'importance à la recherche et au développement. Les gouvernements donnent la priorité aux investissements dans les stratégies de big data, d’IA et d’apprentissage automatique. Les données synthétiques sont exploitées de nombreuses manières pour améliorer la sécurité routière. Par exemple, selon l'Administration du commerce international de septembre 2024, le ministère japonais de l'Intérieur et de la Communication prédit que le marché japonais des systèmes d'IA atteindra près de 7,3 milliards de dollars. Des chercheurs de l'université d'Osaka ont créé un cadre ultramoderne capable de produire automatiquement des ensembles de données synthétiques à partir d'un jumeau numérique de la ville.
Entreprises dominant le paysage de la génération de données synthétiques
- Microsoft Corporation
- Présentation de l'entreprise
- Stratégie commerciale
- Offres de produits clés
- Performances financières
- Indicateurs de performances clés
- Analyse des risques
- Développement récent
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- Google LLC
- NVIDIA Société
- GenRocket, Inc.
- IA de synthèse
- Datagen
- Hazy Limité.
- Gretel Labs, Inc.
- K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
In the News
- En mars 2024, Hazy et Unbanx ont annoncé leur collaboration sur la plate-forme de propriété de données Open Banking. Il s'agit d'un effort collectif des deux sociétés visant à déployer des coopératives de données synthétiques éthiques pour les données de transactions financières destinées aux hedge funds, aux analystes et à d'autres institutions financières.
- En juin 2024, NVIDIA Nemotron-4 340B, optimisé pour NVIDIA TensorRT-LLM et NVIDIA NeMo pour les soins de santé, l'industrie manufacturière, la vente au détail et la finance, entre autres, pour développer des applications commerciales.
- En septembre 2024, Amazona lancé Amazon Bedrock, utile pour générer du code Python pour la création de données synthétiques. L'outil Amazon Bedrock aide les clients à créer et à faire évoluer des applications d'IA générative. Il s'agit d'un service entièrement géré permettant de créer des applications d'IA générative.
- En octobre 2024, Gretel et Google Cloud se sont associés pour simplifier la génération de données synthétiques pour les analystes de données au sein de BigQuery. L'intégration permet aux utilisateurs de créer des versions synthétiques préservant la confidentialité de leurs ensembles de données BigQuery. Le partenariat permet aux clients de protéger la confidentialité des données, d'améliorer l'accessibilité et d'accélérer les tests et le développement.
- En octobre 2024, Teledyne FLIR a lancé Prism AIMMGen sur le marché, un service de génération de données synthétiques de modèle d'IA sans ITAR permettant aux intégrateurs de systèmes de créer des produits d'IA/ML pour les applications de première réponse, commerciales et de défense.
- En octobre 2024, Betterdata, MOSTLY AI, DataCebo et Rockfish Data ont reçu des attributions contractuelles de la direction des sciences et technologies (S&T) du ministère de la Sécurité intérieure (DHS) pour développer des capacités de données synthétiques capables de générer des modèles de données réels tout en atténuant les menaces de sécurité. Les plates-formes de données génératives préservant la confidentialité sont conçues pour accélérer les capacités d'IA dans les applications d'entreprise.
Crédits des auteurs: Abhishek Verma
- Report ID: 5711
- Published Date: Feb 21, 2024
- Report Format: PDF, PPT
