Taille du marché mondial, prévisions et tendances marquantes sur 2024-2036
Production de données synthétiques Marché On s'attend à ce que la taille atteigne 12,45 milliards de dollars d'ici la fin de 2036, soit 35 % du TCAC au cours de la période de prévision, soit 2024-2036. En 2023, la taille de l'industrie de la production de données synthétiques était de 340 millions de dollars. Les systèmes d'IA pour la vision informatique et la conduite autonome dépendent déjà fortement de cette technologie en développement. Les constructeurs automobiles peuvent construire des ensembles de données réalistes et des paysages simulés à l'échelle sans réellement conduire en combinant des techniques des industries du film et du jeu (simulation, CGI) avec des réseaux neuronaux générateurs (GAN, VAE). En 2021, la production automobile a augmenté de 3 % d'une année sur l'autre, avec environ 80 millions de véhicules produits dans le monde.
De plus, les principales sociétés qui prévoient élargir leur portefeuille bénéficieront grandement de l'urgence avec laquelle la législation sur la protection des renseignements personnels, comme le RGPD, doit être respectée. Parmi les autres utilisations croissantes des données générées, on peut citer l'intensification de l'élaboration de modèles et de la formation en l'absence de données réelles. Les données artificielles constituent une ressource précieuse pour la formation et la promotion de modèles avant la disponibilité de données réelles tout en réduisant les coûts.
Secteur de la production de données synthétiques : facteurs de croissance et défis
Facteurs de croissance
- Besoin croissant de sécurité et de confidentialité des données La nécessité de disposer de données synthétiques d'un duplicata réaliste de la collecte réelle de données ayant des caractéristiques statistiques comparables s'explique par les risques croissants associés à la collecte de statistiques sur la vie privée. Ces données synthétiques ont divers avantages en termes de confidentialité, d'évolutivité et de variété et peuvent être utilisées à la place de données authentiques.
Par exemple, en avril 2023, Betterdata, une start-up basée à Singapour, a annoncé qu'elle obtiendrait des données confidentielles et améliorerait apprentissage automatique les modèles en utilisant des données synthétiques qui ressemblent à des ensembles de données du monde réel en termes de structure et de caractéristiques sans révéler d'informations personnelles ou sensibles sur une personne. - Utilisation accrue des grands modèles linguistiques Avec l'aide d'énormes ensembles de données, des modèles de langue sont utilisés dans la production de plusieurs sites Web et d'autres applications. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des algorithmes d'apprentissage qui aident à la traduction, à la génération et à la prédiction du texte et d'autres types d'information. Un modèle de langue appelé le Transformateur Préformé Generatif (GPT) utilise les modèles GPT-1, GPT-2 et GPT-3 pour générer des données textuelles. Avec 175 millions de paramètres d'apprentissage automatique, GPT-3 est le modèle le plus sophistiqué et a produit un ensemble important de données conversationnelles.
La création continue de sites Web et d'autres solutions de base de données prend en compte la nécessité de modèles linguistiques dans un certain nombre de secteurs, y compris l'informatique, le commerce de détail, les soins de santé et d'autres industries. Divers utilisateurs finaux utilisent ces modèles de langage pour la génération de code, la détection de fraude, l'annotation d'image, la production de texte et l'IA conversationnelle. - La croissance du marché s'est accélérée en utilisant de plus en plus les technologies d'IA et de ML pour synthétiser la base de données complexe
Défis
- Des données inexactes et irréalistes entravent l'expansion du marché. Les utilisateurs peuvent tester et partager des répliques virtuelles des ensembles de données créés en utilisant la production de données synthétiques. En outre, il est difficile pour cette méthode de saisir les détails fins des modèles spécialisés et des photographies du monde réel. Le maintien de l'ensemble de données synthétiques au fil du temps est difficile car il repose sur des données réelles et varie en fonction des inventions et des progrès. Les organisations devraient donc vérifier systématiquement l'exactitude et la fiabilité des données synthétiques.
Cet aspect entrave considérablement la croissance du marché de la production de données synthétiques en dégradant la qualité et le réalisme des données synthétiques. - Le manque de maturité sur le marché devrait entraver la croissance du marché.
- L'utilisation de données fausses présente des risques pour la vie privée qui pourraient entraver l'expansion du marché.
Production de données synthétiques Marché : principales perspectives
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 augmenter à un TCAC notable au cours de la période projetée. Les entreprises peuvent améliorer la sécurité et la confidentialité des données opérationnelles en utilisant des réseaux contradictoires génératifs (GAN) pour créer des données tabulaires synthétiques.
Les analystes de recherche prédisent que d'ici 2030, l'utilisation de données tabulaires artificielles pour entraîner des modèles d'IA se développera à un rythme environ trois fois plus rapide que celui des données structurées réelles.
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, soit environ 35 %, au cours de la période de prévision. Le marché sera motivé par la nécessité de disposer de données représentatives, variées et de haute qualité pour les tests et la validation. Les données synthétiques peuvent aider les entreprises à améliorer l'efficacité et l'efficience de leurs procédures de test, ce qui améliorera la qualité des produits, accélérera la mise sur le marché et réduira les coûts par rapport aux techniques standard de gestion des données de test. En raison de l'exigence croissante du gestionnaire de données de test d'une collecte de données minimale pour les tests et le masquage des données, ce segment de marché détient la plus grande part. Il cherche également à éviter les problèmes juridiques liés au RGPD. En raison du défi auquel sont confrontées les entreprises lors de l'échange de données au-delà des frontières, le marché du partage de données d'entreprise se développe considérablement.
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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Application |
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Verticale |
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Personnaliser ce rapportIndustrie de la production de données synthétiques - Synopsis régional
Prévisions du marché nord-américain
Le marché de la production de données synthétiques dans la région de l'Amérique du Nord est attribué à la plus grande part des revenus d'environ 33 % au cours de la période de prévision. L'Amérique du Nord est un centre de développement technique qui met particulièrement l'accent sur les percées fondées sur les données, l'IA et l'apprentissage automatique. En raison de l'abondance des start-ups, des entreprises technologiques et des instituts de recherche dans ce domaine, il existe un besoin important de données synthétiques de haute qualité pour la réalisation d'expériences et la formation de modèles d'IA. L'Amérique du Nord abrite 291 écosystèmes en démarrage parmi les 1 000 premiers au monde. Les États-Unis maintiennent leur position de leader, 252 d'entre eux venant du pays. Le Canada, qui a son propre écosystème de démarrage prospère, contribue à 39 écosystèmes. La production du marché dans ce secteur est encore stimulée par l'existence de concurrents importants dans ce secteur.
Statistiques du marché APAC
Le marché de la production de données synthétiques en Asie-Pacifique devrait occuper la deuxième place, soit environ 38 %, au cours de la période de prévision. Cela est dû au fait que la région a adopté un nombre croissant de technologies de pointe. En outre, le marché de la création de données synthétiques de la région de l'Asie et du Pacifique en Chine détenait le plus de parts de marché, tandis que le marché indien se développait au rythme le plus rapide. En raison de l'adoption croissante de l'IA/ML et des services en nuage dans plusieurs industries pour assurer la sécurité de l'infrastructure des entreprises, l'Asie-Pacifique devrait se développer au rythme annuel composé le plus rapide.
Les entreprises dominent le paysage de la génération de données synthétiques
- Microsoft Corporation
- Aperçu de l'entreprise
- Stratégie opérationnelle
- Principaux produits offerts
- Résultats financiers
- Principaux indicateurs de rendement
- Analyse des risques
- Développement récent
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- Google LLC
- Société NVIDIA
- Société canadienne des postes
- Synthèse AI
- Données
- Hazy Limited.
- Labs Gretel, Inc.
- La société K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
In the News
- En comprenant le comportement de conduite distrait, Seeing Machine Limited et Devant AB, un fournisseur de données synthétiques centrées sur l'homme, ont travaillé ensemble pour améliorer la sécurité des transports. Grâce à cette collaboration, la nouvelle cabine de voiture de Seeing Machine a été intégrée à l'animation humaine 3D de Devant et aux humains générés par ordinateur, faisant progresser les technologies de capteurs in-cabin.
- En comprenant le comportement de conduite distrait, Seeing Machine Limited et Devant AB, un fournisseur de données synthétiques centrées sur l'homme, ont travaillé ensemble pour améliorer la sécurité des transports. Grâce à cette collaboration, la nouvelle cabine de voiture de Seeing Machine a été intégrée à l'animation humaine 3D de Devant et aux humains générés par ordinateur, faisant progresser les technologies de capteurs in-cabin.
Crédits des auteurs: Abhishek Verma
- Report ID: 5711
- Published Date: Feb 21, 2024
- Report Format: PDF, PPT
