Marché de la génération de données synthétiques : données historiques (2019-2024), tendances mondiales 2025, prévisions de croissance 2037
Le marché de la génération de données synthétiques est évalué à 398,17 millions USD en 2025. La taille du marché mondial était estimée à plus de 307,42 millions USD en 2024 et devrait croître à un TCAC de plus de 36,9 %, dépassant 18,24 milliards USD d'ici 2037. L'Amérique du Nord devrait atteindre 6,02 milliards USD d'ici 2037, grâce à son leadership en matière d'IA, d'apprentissage automatique et d'adoption des données synthétiques.
La croissance du marché est principalement due à l'utilisation croissante de données synthétiques pour l'étalonnage et le développement des capteurs des véhicules autonomes. De plus, les ingénieurs automobiles utilisent ces données pour créer des environnements virtuels simulant des 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 la National Association of Insurance Commissioners prévoient que 4,5 millions de véhicules autonomes circuleront sur les routes américaines d'ici 2030. Ces facteurs devraient stimuler 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 leurs performances en éliminant les biais et en enrichissant les connaissances du domaine. Parmi les autres utilisations croissantes des données générées, on trouve l'entraînement de modèles en l'absence de données réelles. Research Nester indique qu'actuellement, 34 % des entreprises utilisent l'intelligence artificielle et que 42 % 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
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Besoin croissant de sécurité des données : Les données synthétiques se sont avérées être un outil efficace pour exploiter pleinement les possibilités offertes par les données sans compromettre la confidentialité. Les acteurs du marché de divers secteurs, tels que la santé, la finance, les assurances, etc., optent pour les données synthétiques afin d'optimiser leur utilité tout en protégeant la confidentialité des consommateurs. De plus, les données synthétiques jouent un rôle essentiel pour répondre à des enjeux cruciaux tels que la détection des fraudes et la modélisation des risques. Le taux alarmant de violations de données incite les acteurs du marché à adopter des mesures d'atténuation. Selon un rapport publié par la Harvard Business Review en février 2024, le nombre de violations de données a augmenté de 20 % à l'échelle mondiale entre 2022 et 2023. Face aux besoins croissants en matière de sécurité et de confidentialité des données, le marché devrait connaître une croissance significative.
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Utilisation accrue des grands modèles linguistiques (LLM) : Les grands modèles linguistiques sont notamment utilisés dans 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 réseaux sociaux tels que WhatsApp, Instagram et Facebook interagiront avec près de 30 chatbots IA de la société mère Meta afin de révolutionner l'expérience utilisateur de leurs réseaux sociaux. Divers utilisateurs finaux utilisent ces modèles linguistiques pour la génération de code, la détection des fraudes, 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 machine learning pour synthétiser des bases de données complexes pendant la pandémie : L'apparition 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. On observe une forte augmentation du nombre d'épidémiologistes partout dans le monde. Par exemple, un rapport publié par le Bureau of Labor Statistics des États-Unis en mai 2023 indiquait que le nombre d'épidémiologistes employés s'élevait à 10 230. Ils utilisent des données synthétiques à grande échelle pour déduire les répercussions de la pandémie.
Défis
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La présence de données inexactes et irréalistes freine l'expansion du marché : Les utilisateurs peuvent tester et partager des répliques virtuelles d'ensembles de données créés à partir de la production de données synthétiques. De plus, cette méthode complique la capture des détails fins des modèles spécialisés et des photographies réelles. La maintenance de l'ensemble de données synthétiques au fil du temps est complexe, car il repose sur des données réelles et varie en fonction des inventions et des avancées. Les organisations doivent donc vérifier régulièrement l'exactitude et la fiabilité des données synthétiques. Cet aspect freine considérablement la croissance du marché de la génération de données synthétiques en dégradant leur qualité et leur réalisme.
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Considérations éthiques associées : L’utilisation de données synthétiques accroît les considérations éthiques liées à la confidentialité des données et au consentement des utilisateurs. Différents cadres régissant l’utilisation et la protection des données peuvent limiter l’utilisation des données synthétiques et entraver leur évolutivité et leur adoption. Le risque de biais et les préoccupations en matière de confidentialité devraient freiner la croissance du marché.
Marché de la génération de données synthétiques : principales perspectives
| Attribut du rapport | Détails |
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Année de base |
2024 |
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Année de prévision |
2025-2037 |
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TCAC |
36,9% |
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Taille du marché de l'année de base (2024) |
307,42 millions USD |
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Taille du marché prévue pour l'année 2037 |
18,24 milliards USD |
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Portée régionale |
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Segmentation de la génération de données synthétiques
Type de données (données tabulaires, données textuelles, données image et vidéo)
Selon le type de données, les données tabulaires devraient représenter la plus grande part de chiffre d'affaires sur le marché de la génération de données synthétiques, soit environ 50 % au cours de la période de prévision. Récemment, les préoccupations en matière de confidentialité ont rendu difficile l'accès des entreprises à des données réelles. Face à ces difficultés, des données synthétiques similaires aux données réelles sont produites et peuvent être conservées sous forme de tableaux organisés. Cela accroît le besoin en données tabulaires, dont la croissance devrait être significativement TCAC tout au long de la période de prévision. Les entreprises peuvent améliorer la sécurité et la confidentialité des données opérationnelles en utilisant les réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour créer des données tabulaires synthétiques.
Application (Formation et développement en IA, gestion des données de test, partage et conservation des données, analyse des données)
Sur le plan applicatif, 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. La demande croissante de données de haute qualité pour les tests et la validation stimulera le marché. La gestion des données de test permet aux développeurs de tester des applications à partir de données réelles, sans compromettre les données. Par exemple, la suite de gestion des données de test d'Infosys fournit des outils web pour une gestion centralisée des données de test. Cette suite offre une interface simple et unique pour les équipes de provisionnement des données et des tests. La boîte à outils comprend des fonctionnalités de génération, de masquage et d'extraction de données de test, ainsi qu'un flux de travail basé sur les requêtes de données.
Notre analyse approfondie du marché mondial de la génération de données synthétiques couvre 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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Vishnu Nair
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Synthèse régionale de l'industrie de la génération de données synthétiques
Prévisions du marché nord-américain
Le marché nord-américain de la génération de données synthétiques représenterait la plus grande part de chiffre d'affaires, soit environ 33 %, car il s'agit d'un pôle de développement technique, avec un accent particulier sur les avancées technologiques basées sur les données, l'IA et le machine learning. L'implantation croissante de start-ups, d'entreprises technologiques et d'instituts de recherche dans cette région entraîne une forte augmentation des données synthétiques de haute qualité pour la réalisation d'expériences et l'entraînement de modèles d'IA. La présence d'acteurs majeurs sur le marché stimule encore davantage l'expansion du marché dans la région. Les entreprises américaines recherchent des solutions robustes pour protéger leurs 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 de dollars américains en 2024. De plus, les données synthétiques sont utilisées par les chercheurs pour les essais de médicaments sans exposer les informations sensibles des patients.
Analyse du marché Asie-Pacifique
Le marché de la génération de données synthétiques en Asie-Pacifique devrait représenter la deuxième plus grande part de revenus, soit environ 38 %. Des pays comme la Chine et le Japon abritent des entreprises technologiques remarquables qui accordent une grande importance à la recherche et au développement. Les gouvernements accordent la priorité aux investissements dans le big data, l'IA et les stratégies d'apprentissage automatique. Les données synthétiques sont exploitées de multiples façons pour améliorer la sécurité routière. Par exemple, selon l'Administration du commerce international (IA) de septembre 2024, le ministère japonais de l'Intérieur et de la Communication prévoit que le marché japonais des systèmes d'IA atteindra près de 7,3 milliards de dollars américains. Des chercheurs de l'Université d'Osaka ont fabriqué un cadre ultra-moderne capable de produire automatiquement des ensembles de données synthétiques à partir d'un jumeau numérique de ville.
Les entreprises qui dominent le paysage de la génération de données synthétiques
- Microsoft Corporation
- Présentation de l'entreprise
- Stratégie commerciale
- Principales offres de produits
- Performance financière
- Indicateurs clés de performance
- Analyse des risques
- Développement récent
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- Google LLC
- NVIDIA Corporation
- GenRocket, Inc.
- Synthesis AI
- Datagen
- Hazy Limited.
- Gretel Labs, Inc.
- K2view Ltd.
- Amazon.com, Inc.
Développements récents
- En mars 2024, Hazy et Unbanx ont annoncé leur collaboration autour d'une plateforme de propriété de données Open Banking. Il s'agit d'un effort collectif des deux entreprises visant à déployer des coopératives de données synthétiques éthiques pour les données de transactions financières destinées aux fonds spéculatifs, aux analystes et autres institutions financières.
- En juin 2024, NVIDIA Nemotron-4 340B, optimisé pour NVIDIA TensorRT-LLM et NVIDIA NeMo, a été lancé pour le développement d'applications commerciales dans les secteurs de la santé, de l'industrie manufacturière, de la vente au détail et de la finance, entre autres.
- En septembre 2024, Amazon a lancé Amazon Bedrock, un outil permettant de 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 pour la création d'applications d'IA génératives.
- 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. Cette intégration permet aux utilisateurs de créer des versions synthétiques de leurs ensembles de données BigQuery tout en préservant la confidentialité. Ce 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, un service de génération de données synthétiques de modèles d'IA exempt de réglementation ITAR permettant aux intégrateurs de systèmes de créer des produits d'IA/ML pour les applications de première intervention, commerciales et de défense.
- En octobre 2024, Betterdata, MOSTLY AI, DataCebo et Rockfish Data ont reçu des contrats de la Direction des sciences et technologies (S&T) du Département 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. Ces plateformes 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: Jun 20, 2025
- Report Format: PDF, PPT
