Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché des réseaux de neurones artificiels, par type (réseau de neurones artificiels à feed-forward, réseau de neurones artificiels à rétroaction et autres), par application (télécommunications, produits pharmaceutiques, transports, éducation et recherche et autres), perspectives régionales et prévisions de 2026 à 2035.

• 

  Échantillon PDF gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

APERÇU DU MARCHÉ DES RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS

Le marché mondial des réseaux de neurones artificiels est estimé à environ 3,15 milliards de dollars en 2026. Le marché devrait atteindre 17,26 milliards de dollars d'ici 2035, avec une croissance de 17,8 % entre 2026 et 2035. L'Amérique du Nord est en tête avec environ 40 % de part de l'innovation en IA, l'Asie-Pacifique suit avec environ 35 % et l'Europe détient environ 20 %. La croissance est tirée par l'adoption de l'apprentissage automatique.

Un réseau de neurones artificiels (ANN) fonctionne de manière similaire au réseau de neurones du cerveau en traitant de nombreuses informations complexes de la même manière et avec la même précision. Réduisant les processus biologiques complexes en nœuds de calcul, en résonance avec les neurones, les ANN traitent les signaux d'entrée, effectuent des calculs et produisent des signaux de sortie, similaires à l'apparition du déclenchement des neurones du cerveau. Des tâches telles que la manipulation des données en modifiant les paramètres du réseau tels que les poids et les biais sont effectuées par un apprentissage approfondi des réseaux de neurones. Avec ce cadre informatique, les algorithmes sont autorisés à effectuer des processus de reconnaissance de formes et de prise de décision plus avancés qui sont dans la plupart des cas nécessaires dans les tâches d'apprentissage automatique. Les ANN améliorent la vie des gens grâce au développement du système de santé et des finances en fournissant des solutions et des améliorations prédictives. En réalité, les ANN représentent les efforts des humains pour émuler des opérations cérébrales complexes, fournissant ainsi de nouveaux outils pour un traitement rapide et approfondi des données.

L'apprentissage automatique dans le domaine ANN est un facteur clé dans la démocratisation et l'autonomisation des machines capables d'imiter l'intelligence humaine dans différents domaines. Grâce à une structure en couches et à l'établissement de liens entre ces couches, les ANN peuvent traiter des entrées complexes avec des informations et des modèles et ils peuvent même prendre des décisions de manière autonome. L'adaptabilité des ANN permet de concevoir différentes architectures de réseau, chacune étant conçue pour traiter différents domaines problématiques. Il est bien connu que les ANN sont des spécialistes de deux compétences principales : la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les prévisions financières. Ainsi, ces réseaux ont contribué aux révolutions dans les secteurs médical, financier et autres, entraînant ainsi l'innovation de tâches telles que la modélisation prédictive, la classification et l'optimisation, pour n'en nommer que quelques-unes. En d'autres termes, les ANN ne font que refléter notre tentative incessante de recréer la machinerie complexe du cerveau et, par conséquent, ils nous offrent de nouvelles opportunités pour augmenter notre puissance de traitement.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

La pandémie a affecté le marché de manière à la fois positive et négative 

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande inférieure aux prévisions dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

La pandémie a eu des effets à la fois positifs et négatifs sur le marché des réseaux de neurones artificiels (ANN). Bien que cela ait entraîné de nombreuses complications pour diverses industries, cela a également offert un moyen d'intégration et de développement ultérieur des technologies ANN. Le domaine des soins de santé connaît à lui seul une augmentation significative de la mise en œuvre du ANN à mesure que la pandémie se propage, avec une demande croissante pour de telles solutions dans ce secteur. Les ANN sont devenus un outil précieux dans divers aspects desoins de santéy compris la découverte de médicaments, le diagnostic de maladies et le suivi des patients. Ces modèles ANN prédictifs sont devenus des outils indispensables pour examiner les données des patients, identifier les modèles et prévoir la progression et les résultats de la maladie, afin que le personnel de santé puisse prendre des décisions éclairées et gérer efficacement les patients, créant ainsi un environnement favorable à une bonne croissance en pleine pandémie.

DERNIÈRES TENDANCES

La mise en réseau de neurones pour traiter et analyser les données propulse le marché

Le développement du marché des réseaux de neurones artificiels (ANN) est motivé par l'adoption du réseau de neurones interconnectés comme mécanisme permettant de traiter de grands volumes de données et de les analyser. Cette approche innovante utilise des réseaux de neurones artificiels interconnectés qui imitent les réseaux de neurones biologiques dans leur fonctionnement. Ces nœuds de données connectés subissent des processus et des analyses complexes, entraînant l'amélioration des réseaux de neurones artificiels. Ce paradigme utilise des interactions et des composants informatiques similaires aux neurones du cerveau pour aborder de manière plus intelligente des tâches impliquant des analyses de données complexes. Ainsi, le secteur du marché voit sa portée s'élargir considérablement à mesure que les institutions et les organisations reconnaissent que de tels systèmes pourraient aider à résoudre une multitude de problèmes de traitement de données. Grâce à l'utilisation de systèmes neuronaux interconnectés, les ANN fournissent des solutions avancées pour plusieurs industries. Il existe donc une opportunité d'innovations et d'efficacité infinies dans l'analyse des données et les processus de prise de décision.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis, près de 74 % des organisations ont adopté des modèles ANN pour la reconnaissance de formes et la prise de décision, soulignant une augmentation rapide de l'intégration de l'IA dans tous les secteurs.

• Selon l'indice 2024 de l'économie et de la société numériques de la Commission européenne, environ 62 % des entreprises en Europe utilisent des solutions basées sur l'ANN pour l'analyse des données, stimulant ainsi l'innovation en matière d'automatisation et de modélisation prédictive.

Échantillon PDF gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

SEGMENTATION DU MARCHÉ DES RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en réseau de neurones artificiels Feed Forward, réseau de neurones artificiels à rétroaction et autres.

• Réseau de neurones artificiels Feed Forward : ce type d'architecture de réseau neuronal où les connexions entre les nœuds sont unidirectionnelles, dépourvues de cycles. Ils excellent dans des tâches telles que la reconnaissance de formes, la classification et la régression, ce qui les rend polyvalents pour les applications d'apprentissage automatique. Ces réseaux traitent les données de manière séquentielle à travers des couches sans boucles de rétroaction, couramment utilisées dans la reconnaissance d'images, les prévisions financières et le traitement du langage naturel. Leur simplicité, leur facilité de mise en œuvre et leurs capacités de traitement rapide des données constituent des avantages notables.

• Réseau neuronal artificiel de rétroaction : ce type de réseau neuronal intègre des boucles permettant aux sorties d'ajuster les poids, améliorant ainsi la précision. Ils affinent les prédictions de manière itérative en comparant les résultats aux résultats souhaités, ce qui est crucial dans la modélisation de systèmes dynamiques et la prévision de séries chronologiques. Bien que plus aptes aux tâches complexes que les réseaux à action directe, ils nécessitent un réglage méticuleux des paramètres pour éviter l'instabilité. Leur capacité à ajuster les paramètres en fonction des erreurs offre des capacités d'apprentissage supérieures, idéales pour les tâches séquentielles et dépendantes de la mémoire.

• Autres : sur le marché des réseaux de neurones artificiels, la catégorie « Autres » comprend des architectures de réseau spécialisées pour des tâches spécifiques telles que les réseaux de fonctions à base radiale, les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents, chacun étant adapté à des applications uniques telles que la reconnaissance d'images, l'analyse de données séquentielles ou l'approximation de fonctions non linéaires. Les organisations adoptent ces réseaux en fonction de la complexité des données pour des performances optimales, tandis que la recherche continue stimule l'innovation pour répondre à l'évolution des demandes du marché.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en télécommunications, produits pharmaceutiques, transports, éducation et recherche et autres.

• Télécommunication : Danstélécommunications, les réseaux de neurones artificiels sont utiles pour l'allocation des ressources, la prévision du trafic et l'optimisation du réseau. Ils améliorent la sécurité et la fiabilité du système en aidant à la détection des défauts. Les réseaux de neurones sont également utiles avec les applications de support client telles que la reconnaissance vocale et Chabot. Ils maximisent la connexion et améliorent l'expérience des utilisateurs de télécommunications en fournissant une maintenance prédictive et en aidant à établir des réseaux 5G.

• Pharmaceutique : les réseaux de neurones artificiels accélèrent l'identification des candidats, prévoient les interactions et analysent les structures moléculaires pour faciliter la découverte de médicaments. Grâce au dépistage génétique, à la personnalisation du traitement et à l'analyse des données des patients, ils fournissent des soins personnalisés. Le recrutement des patients, la conception des essais cliniques et la prédiction des résultats sont tous rationalisés grâce aux réseaux neuronaux. De plus, ils améliorent le diagnostic des maladies grâce à l'évaluation des symptômes et à l'analyse des images médicales. Ils aident également les patients à choisir des traitements en évaluant les réponses aux médicaments en fonction des profils génétiques.

• Transports : les réseaux de neurones artificiels jouent un rôle clé dans la gestion du trafic en fournissant des systèmes de transport intelligents, des prévisions et une réduction des embouteillages. Ces réseaux contribuent à la perception, au jugement et au contrôle pour une navigation sûre dans la technologie des véhicules autonomes. Les réseaux de neurones améliorent également la gestion de flotte en analysant les données liées à la maintenance, à la planification des itinéraires, aux performances des véhicules et à la consommation de carburant. De plus, en fournissant une surveillance en temps réel, une signalisation adaptative et une maintenance prédictive, ils contribuent au développement d'infrastructures de transport intelligentes et améliorent la planification de la capacité, la prévision de la demande et la planification des transports publics.

• Éducation et recherche : les réseaux de neurones artificiels pilotent des plates-formes d'apprentissage adaptatives qui adaptent le contenu éducatif aux performances et aux préférences d'apprentissage de chaque élève. Ils aident les chercheurs à analyser des ensembles de données complexes, à identifier des modèles et à prédire les résultats dans diverses disciplines. Dans les études en sciences cognitives, ces réseaux modélisent les fonctions cérébrales, les processus de mémoire et les mécanismes de prise de décision. En outre, ils facilitent le développement de laboratoires virtuels pour mener des expériences et des simulations, favorisant ainsi les expériences d'apprentissage interactives. Enfin, les réseaux de neurones permettent aux établissements d'enseignement de disposer d'analyses prédictives pour les performances des étudiants, la prévision des inscriptions et l'optimisation de l'allocation des ressources.

• Autres : Les réseaux de neurones artificiels trouvent une application répandue dans les secteurs de la finance, de la prévision des stocks, de l'évaluation des risques, de la détection et du commerce des fraudes, de l'énergie pour optimiser la production, de la prévision de la demande et de l'intégration des énergies renouvelables dans le commerce de détail, pour les recommandations personnalisées, la prévision de la demande, la tarification et la gestion des stocks, dans la surveillance environnementale, pour la détection de la pollution, la modélisation climatique et la conservation de la faune et dans le divertissement, pour la recommandation et la catégorisation de contenu en streaming et dans les médias.

FACTEURS MOTEURS

Besoin accru de solutions basées sur l'aluminium pour mener l'expansion du marché

La demande croissante de solutions basées sur l'IA est devenue la principale force à l'origine de la croissance du marché mondial des réseaux de neurones artificiels. Les solutions d'IA servent de base et les ressources qui permettent aux entreprises de se développer numériquement constituent le facteur clé du développement. L'investissement dans l'IA est la cause profonde de cette tendance, due au nombre croissant de pays qui intègrent des solutions d'IA dans leur système et adoptent des politiques conformes aux technologies modernes. Par conséquent, une intégration plus large de l'IA dans différents domaines est en cours en exploitant son potentiel pour améliorer la productivité. Ce faisant, les organisations peuvent se débarrasser du prix initial défini associé à l'acquisition et à la maintenance de l'infrastructure matérielle sur site. Cette transition met l'accent non seulement sur l'utilisation accrue de solutions d'IA, mais également sur l'adoption de l'IA comme moyen de mener des affaires et d'atteindre l'efficacité et la compétitivité.

• Selon le Forum économique mondial (WEF), environ 68 % des entreprises dans le monde considèrent le déploiement de l'IA et de l'ANN comme une stratégie clé pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la compétitivité.

• D'après les données de l'OCDE, 57 % des pays membres ont intégré les technologies ANN dans les stratégies nationales d'IA pour stimuler les applications dans les domaines des soins de santé, de l'éducation et des villes intelligentes.

Des solutions basées sur le cloud pour accélérer la croissance du marché

Tandis que les solutions basées sur le cloud continueront probablement à donner le ton à l'expansion significative du marché des réseaux neuronaux d'IA. Parce que le domaine de l'intelligence artificielle est en constante amélioration avec des technologies de plus en plus avancées, presque tous les systèmes de réseaux neuronaux artificiels choisissent désormais un déploiement basé sur le cloud. Cela est principalement dû aux avantages en matière de réduction des coûts et de stockage de données qu'offre le cloud computing. De plus, les fournisseurs de services cloud souscrivent à un plan de paiement à l'utilisation qui permet aux entreprises de payer uniquement pour les services qu'elles ont utilisés à un moment donné. Outre la simple rentabilité, cette méthode permet également d'ajuster les ressources de l'organisation aux différents besoins qu'elle peut avoir. En fin de compte, la solution Cloud pour les systèmes de réseaux de neurones artificiels met en évidence son rôle de premier plan dans l'augmentation de l'efficacité des opérations ou dans le processus d'intégration au sein de systèmes technologiques de plus en plus avancés de jour en jour.

FACTEURS DE RETENUE

Pénurie de spécialistes détenant une expertise pour entraver la croissance du marché

L'un des facteurs entravant l'expansion du marché mondial est la pénurie de ressources informatiques et le manque de personnel qualifié maîtrisant les solutions ANN. En fait, pour les grandes entreprises, la formation de réseaux neuronaux profonds est très exigeante. Parfois, l'exigence est telle qu'il peut être nécessaire d'adopter une nouvelle technologie coûteuse, telle que l'utilisation d'unités de traitement tensoriel (TPU) ouunités de traitement graphique (GPU). La disponibilité de ce type d'informations est l'une des raisons pour lesquelles l'intégration des réseaux neuronaux artificiels dans la vie quotidienne des gens et dans le travail des organisations est entravée. En outre, la demande de spécialistes des réseaux neuronaux et d'experts en services d'apprentissage profond dépasse l'offre de ressources humaines qualifiées, ce qui rend la tâche de recrutement plus difficile pour ceux qui cherchent à concevoir, former et mettre en œuvre des réseaux neuronaux avec une grande efficacité. Les défis spécifiquement liés aux ressources informatiques et au manque de ressources expertes vont potentiellement ralentir la croissance du marché des réseaux de neurones artificiels.

• Selon le rapport 2023 de l'UNESCO sur les compétences numériques, 54 % des pays sont confrontés à une pénurie de professionnels formés en ANN, ce qui crée un déficit de talents important dans le secteur.

• Selon le Département américain de l'énergie (DOE), la formation de grands modèles ANN consomme près de 200 mégawattheures d'énergie par projet, ce qui limite la croissance en raison des coûts de calcul élevés.

• Échantillon PDF gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

•  

APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DES RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS

Le marché nord-américain est en difficulté en raison d'une tendance croissante vers une conformité croissante aux réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données.

Le marché est principalement divisé en Europe, Amérique latine, Asie-Pacifique, Amérique du Nord, Moyen-Orient et Afrique.

L'Amérique du Nord a commencé à devenir la part de marché mondiale des réseaux de neurones artificiels en raison d'une demande accrue de solutions concernant la conformité réglementaire dans le domaine de la confidentialité et de la sécurité des données. La région met un accent particulier sur la mise en œuvre de mesures réglementaires censées à la fois protéger la confidentialité des données et protéger la sécurité contre les cybermenaces. Cette fonctionnalité des solutions de conformité en matière de confidentialité et de sécurité des données se traduit logiquement par l'expansion du marché des réseaux de neurones artificiels en Amérique du Nord. Des lois strictes sont l'un des outils que la région utilise pour souligner sa volonté de protéger le droit à la vie privée et de renforcer les pratiques de sécurité nécessaires. En conséquence, l'Amérique du Nord progresse dans ce domaine et des réglementations plus strictes sont introduites pour garantir à la région la bonne position dans le paysage du marché mondial.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les partenariats stratégiques entre les principaux acteurs de l'industrie aident le marché grâce à l'innovation

Les principaux acteurs de l'industrie créent des partenariats stratégiques avec des instituts de recherche, des universités et d'autres organisations pour l'exploration conjointe d'activités pionnières dans le domaine des réseaux de neurones artificiels. Ces partenariats comprennent des projets collaboratifs visant à repousser les frontières de la recherche et du développement en IA. Grâce à la collaboration avec des établissements universitaires et des organismes de recherche, les entreprises profitent de l'opportunité d'un mélange d'expertises, de ressources et de perspectives différentes pour avancer dans le développement des réseaux de neurones artificiels. Les efforts conjoints entrepris par ces entreprises visent à tirer parti de l'intelligence collective et de l'ingéniosité des différents acteurs pour atteindre un rythme d'innovation plus rapide et peut-être une percée capitale dans le domaine de la technologie de l'intelligence artificielle. Ces stratégies démontrent une tentative concertée de catalyser l'intégration et la nature interdisciplinaire du développement et de l'intégration des réseaux de neurones dans plusieurs industries et disciplines agissent comme les moteurs de l'évolution et de la réalisation de l'ANN.

• IBM Corporation (États-Unis) : selon les mises à jour d'IBM Research, plus de 3 000 brevets ont été déposés dans les technologies liées à l'IA et à l'ANN en 2023, renforçant ainsi son leadership mondial.

• Google Inc. (États-Unis) : selon le rapport 2024 de Google AI, plus de 1,2 milliard d'utilisateurs interagissent quotidiennement avec les services basés sur ANN tels que Google Translate et la reconnaissance d'images.

Liste des principales entreprises de réseaux de neurones artificiels

• IBM Corporation (U.S.)
• Google Inc. (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Ward Systems Group, Inc (U.S.)
• NeuroDimension, Inc (U.S.)
• Alyuda Research, LLC (U.S.)
• Neuralware (U.S.)
• Qualcomm Technologies, Inc (U.S.)
• GMDH, LLC (U.S.)
• Clarifai (U.S.)
• Neural Technologies Limited (U.K.)
• Starmind International AG (Switzerland)
• SAP SE (Germany)

DÉVELOPPEMENT INDUSTRIEL

Octobre 2023 :Les scientifiques de l'Université Monash utilisent l'impression 3D pour construire des réseaux neuronaux vivants à partir de cellules cérébrales de rat, grâce auxquels ils anticipent une révolution biomédicale. Semblables aux cerveaux complets traditionnels, ces mini-cerveaux devraient bénéficier des avantages du dépistage des drogues et de la médecine personnalisée. Les problèmes sont la traduction des cellules des cultures de laboratoire vers l'utilisation humaine et l'évolutivité par rapport à la demande mondiale attendue. Malgré tous les obstacles, cette technologie va bientôt révolutionner la recherche biomédicale et le traitement des maladies neurodégénératives.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le rapport de recherche se penche sur la segmentation du marché, en utilisant des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives pour fournir une analyse approfondie. Il évalue également l'impact des perspectives financières et stratégiques sur le marché. En outre, le rapport présente des évaluations nationales et régionales, tenant compte des forces dominantes de l'offre et de la demande qui influencent la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les parts de marché des concurrents importants. Le rapport intègre de nouvelles méthodologies de recherche et des stratégies de joueurs adaptées au calendrier prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché d'une manière formelle et facilement compréhensible.