Apprentissage profond dans la taille, la part, la croissance et l’analyse de l’industrie du marché de la vision industrielle, par type (matériel et logiciels) par application (automobile, électronique, alimentation et boissons, soins de santé, aérospatiale et défense, et autres), prévisions régionales jusqu’en 2035

• 

  Échantillon PDF gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

APPRENTISSAGE PROFONDE EN VISION MACHINE APERÇU DU MARCHÉ

Le marché mondial de l'apprentissage profond dans le domaine de la vision industrielle est évalué à environ 1,6 milliard de dollars en 2026 et devrait atteindre 82,1 milliards de dollars d'ici 2035. Il croît à un taux de croissance annuel composé (TCAC) d'environ 54,4 % de 2026 à 2035.

Le marché du Deep Learning en vision industrielle devrait connaître une croissance significative dans les années à venir, avec une taille projetée de 3 925,5 millions de dollars d'ici 2028, contre 182,2 millions de dollars en 2021. Cette croissance remarquable devrait se produire à un TCAC de 54,4 % au cours de la période de 2022 à 2028.

Cela a créé de nouvelles possibilités pour diverses applications dans des secteurs tels que la fabrication, l'automobile, la santé, la vente au détail, l'agriculture et autres. L'apprentissage profond implique la formation de réseaux de neurones artificiels avec de grands ensembles de données, constitués de plusieurs couches pour traiter et extraire hiérarchiquement les caractéristiques et les modèles pertinents des données.

Avec la capacité de découvrir automatiquement des modèles complexes dans les images et les vidéos, les algorithmes d'apprentissage profond sont bien adaptés à diverses tâches de vision industrielle. La vision industrielle, également connue sous le nom de vision par ordinateur, fait référence au développement d'algorithmes et de techniques permettant à des machines, telles que des ordinateurs ou des robots, de percevoir et de comprendre des informations visuelles du monde, imitant les capacités visuelles humaines.

Dans l'industrie manufacturière, l'apprentissage profond est utilisé pour l'inspection automatisée et le contrôle qualité sur les chaînes d'assemblage, conduisant à une réduction des défauts et à une efficacité améliorée. Dans le secteur automobile, les algorithmes d'apprentissage profond sont essentiels pour permettre la détection d'objets, le suivi de voie et l'évitement d'obstacles dans les voitures autonomes et autres véhicules autonomes.

Le marché du Deep Learning dans la vision industrielle devrait poursuivre sa trajectoire ascendante grâce aux recherches en cours, aux progrès des algorithmes et aux améliorations matérielles. À mesure que de plus en plus d'industries reconnaissent le potentiel de l'analyse visuelle basée sur l'IA, la demande d'apprentissage profond dans les technologies de vision industrielle est susceptible d'augmenter.

IMPACTS DE LA COVID-19

 Perturbations de la chaîne d'approvisionnement

Le marché du Deep Learning en vision industrielle, comme de nombreuses autres industries, a connu un impact notable en raison de la pandémie de COVID-19.

Le marché du Deep Learning sur la vision industrielle a connu des perturbations de la chaîne d'approvisionnement en raison de la pandémie mondiale de COVID-19. Ces perturbations résultaient d'entraves à la circulation des biens, des services et des composants au cours des différentes étapes de production et de distribution.

 Les fabricants de composants matériels d'apprentissage profond, notamment de GPU, de puces spécialisées et de capteurs, ont rencontré des difficultés à respecter les calendriers de production en raison des confinements, des restrictions et du manque de main d'œuvre. Par conséquent, cela a entraîné des retards dans la disponibilité des équipements et composants cruciaux nécessaires au développement des systèmes de vision industrielle.

De plus, les opérations maritimes et logistiques ont été confrontées à des défis importants en raison des restrictions de voyage et de la fermeture des frontières. Les retards de livraison qui en ont résulté et l'augmentation des coûts de transport ont eu un impact supplémentaire sur le mouvement efficace des équipements et des matériaux, affectant ainsi la livraison dans les délais des solutions de vision industrielle aux clients.

La pandémie a également eu des effets néfastes sur les activités de recherche et développement dans le secteur de la vision industrielle. L'accès aux laboratoires était limité, la collaboration en personne réduite et la nécessité de prioriser les questions urgentes a entraîné des perturbations dans l'innovation et un ralentissement de l'avancement des nouvelles technologies.

De plus, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement ont contribué à des pénuries de composants spécifiques, provoquant des fluctuations de prix sur le marché. Ces fluctuations ont eu un impact sur les coûts de production globaux et, dans certains cas, ont rendu difficile pour les entreprises de maintenir leur compétitivité en matière de prix.

Dans l'ensemble, la pandémie de COVID-19 a mis en évidence les vulnérabilités des chaînes d'approvisionnement, obligeant les entreprises du marché du Deep Learning en vision industrielle à s'adapter, à rechercher des options d'approvisionnement alternatives et à construire des chaînes d'approvisionnement plus résilientes pour atténuer les risques futurs.

DERNIÈRES TENDANCES

Edge Computing et intégration AIoT

L'Edge Computing et l'intégration de l'AIoT sont des tendances marquantes du marché du Deep Learning sur la vision industrielle, démontrant la convergence des capacités d'apprentissage en profondeur avec les technologies Edge Computing et Internet des objets (IoT).

L'Edge computing adopte une approche informatique décentralisée, rapprochant le traitement et le calcul des données de la source de données, généralement à la « périphérie » du réseau. Dans le contexte de la vision industrielle, l'informatique de pointe implique le déploiement de modèles d'apprentissage profond directement sur les appareils de pointe, tels que les caméras, les capteurs et autres appareils IoT, plutôt que de s'appuyer uniquement sur une infrastructure cloud centralisée pour le traitement des données.

L'adoption de l'informatique de pointe dans la vision industrielle permet un traitement en temps réel ou quasi réel des données visuelles, réduisant ainsi la latence associée à l'envoi de données à des serveurs cloud centralisés pour analyse. De plus, il minimise le besoin de transmettre de gros volumes de données visuelles brutes sur le réseau, ce qui le rend avantageux dans les environnements à bande passante limitée.

En résumé, le marché du Deep Learning dans la vision industrielle connaît une évolution significative vers l'intégration de l'IA avec les technologies Edge Computing et IoT. Cette convergence permet un traitement plus efficace et en temps réel des données visuelles, rapprochant les capacités de vision industrielle de la source de données pour des performances améliorées et une dépendance réduite à l'égard d'une infrastructure cloud centralisée.

IA explicable et interprétabilité

L'IA explicable et l'interprétabilité gagnaient en importance en tant que tendances émergentes sur le marché du Deep Learning in Machine Vision. Ces tendances répondaient au besoin crucial d'améliorer la transparence et l'intelligibilité des modèles d'apprentissage profond, en particulier dans les applications à enjeux élevés et aux implications cruciales.

L'IA explicable implique la capacité d'un système d'IA à fournir des explications compréhensibles par l'homme pour ses décisions et ses prédictions. Dans le contexte de la vision industrielle, cela signifie que les modèles d'apprentissage profond devraient être capables de donner un aperçu des raisons pour lesquelles ils ont effectué des classifications ou des détections spécifiques, mettant ainsi en lumière les facteurs et les caractéristiques qui ont influencé leurs choix.

Ces tendances sont particulièrement cruciales dans les secteurs où les enjeux sont importants, comme ceux du diagnostic médical ou des véhicules autonomes. En permettant aux utilisateurs de comprendre le raisonnement derrière les décisions de l'IA, l'IA explicable établit la confiance et favorise la responsabilité. De plus, certains secteurs comme la santé et la finance ont des réglementations strictes qui nécessitent des modèles pour justifier leurs décisions, faisant de l'IA explicable un outil essentiel pour permettre aux entreprises de se conformer à ces exigences.

Dans l'ensemble, l'accent croissant mis sur l'IA explicable et l'interprétabilité sur le marché du Deep Learning dans la vision industrielle est motivé par la nécessité de systèmes d'IA plus transparents, responsables et fiables, en particulier dans les domaines où les décisions peuvent avoir des conséquences importantes.

Apprentissage par transfert et modèles pré-entraînés

L'apprentissage par transfert, une technique où les connaissances issues de modèles pré-entraînés sont exploitées pour de nouvelles tâches, devient de plus en plus populaire dans le domaine de la vision industrielle. Cette approche impliquait l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pré-entraînés, tels que ceux formés sur de vastes ensembles de données d'images comme ImageNet, comme base pour diverses applications. Ce faisant, il a permis des économies significatives de temps et de ressources informatiques.

Réseaux adverses génératifs

Les GAN gagnaient du terrain dans l'exploration de leur capacité à produire des données synthétiques qui ressemblent beaucoup à des images du monde réel. Leurs applications se sont étendues à l'augmentation des données, où ils ont amélioré les ensembles de données de formation, ainsi qu'à la génération de simulations réalistes utilisées pour tester les algorithmes de vision industrielle.

Échantillon PDF gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

APPRENTISSAGE PROFONDE DANS LA SEGMENTATION DU MARCHÉ DE LA VISION MACHINE

Par type

Sur la base du type d'apprentissage profond, le marché de la vision industrielle est classé comme matériel et logiciel.

Par candidature

Sur la base de l'application, l'apprentissage profond sur le marché de la vision industrielle est classé comme automobile, électronique, alimentation et boissons, soins de santé, aérospatiale et défense, et autres.

FACTEURS DÉTERMINANTS

Avancées dans les algorithmes d'apprentissage profond

Les progrès des algorithmes de Deep Learning jouent un rôle crucial dans la croissance et l'adoption du Deep Learning dans la vision industrielle. Ces avancées font référence à des améliorations et des innovations continues dans les algorithmes utilisés pour former et déployer des modèles d'apprentissage profond pour les tâches d'analyse d'images et de vidéos.

Les réseaux de neurones convolutifs, un type d'algorithme d'apprentissage profond, ont joué un rôle particulièrement déterminant dans la révolution de la vision industrielle. Ils ont démontré des améliorations remarquables des performances dans diverses tâches, surpassant les méthodes traditionnelles de vision par ordinateur en termes de précision et d'efficacité. En conséquence, les CNN sont devenus le choix privilégié pour gérer des tâches complexes de reconnaissance visuelle.

L'un des points forts des modèles d'apprentissage profond réside dans leur capacité à apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques de caractéristiques à partir de données brutes. Cette capacité leur permet de comprendre des modèles et des structures complexes dans des images et des vidéos à différents niveaux de granularité. Par conséquent, les modèles d'apprentissage profond atteignent des performances améliorées de reconnaissance et de classification, ce qui les rend très efficaces dans diverses applications de vision industrielle.

De plus, le concept d'apprentissage par transfert a considérablement accéléré le développement de solutions de vision industrielle. Grâce à l'apprentissage par transfert, les connaissances acquises à partir de modèles pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, tels qu'ImageNet, peuvent être exploitées pour de nouvelles tâches. Cette approche constitue un point de départ précieux pour diverses applications, économisant à la fois du temps et des ressources informatiques lors de la formation du modèle.

Dans l'ensemble, les améliorations continues des algorithmes d'apprentissage profond, en particulier dans les CNN, ainsi que la capacité d'apprendre des fonctionnalités abstraites et le concept d'apprentissage par transfert, ont propulsé l'adoption du Deep Learning dans la vision industrielle dans différents secteurs, ouvrant de nouvelles possibilités pour les systèmes avancés d'analyse et de reconnaissance visuelle.

Disponibilité de grands ensembles de données

La disponibilité d'ensembles de données volumineux et diversifiés est un facteur crucial dans la croissance et l'adoption du Deep Learning dans la vision industrielle. Ces ensembles de données jouent un rôle central dans la formation et l'optimisation des modèles d'apprentissage profond pour des tâches de reconnaissance visuelle spécifiques. Les modèles d'apprentissage profond, en particulier ceux basés sur les réseaux de neurones, nécessitent des quantités substantielles de données étiquetées pour apprendre des modèles et des caractéristiques complexes à partir d'informations visuelles.

Les grands ensembles de données offrent une vaste collection d'exemples, exposant les modèles à une grande variété de scénarios visuels. Cette exposition permet aux modèles de saisir les complexités et les variations présentes dans les images et vidéos du monde réel, conduisant à des performances améliorées et à des capacités de généralisation améliorées. La généralisation fait référence à la capacité d'un modèle entraîné à reconnaître et à classer avec précision de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.

La diversité des échantillons au sein de grands ensembles de données permet aux modèles d'apprentissage profond de reconnaître et de comprendre des modèles dans différentes variations d'objets, de conditions d'éclairage et d'arrière-plans. Cette polyvalence joue un rôle déterminant dans la préparation des modèles permettant de gérer efficacement un large éventail de scénarios visuels rencontrés dans les applications du monde réel.

En outre, de grands ensembles de données comme ImageNet ont joué un rôle déterminant dans la pré-formation de modèles d'apprentissage profond sur des tâches génériques de reconnaissance visuelle. Ces modèles pré-entraînés servent de base ou de point de départ pour des tâches spécifiques de vision industrielle grâce à une technique appelée apprentissage par transfert.

Dans l'apprentissage par transfert, les connaissances acquises lors de la pré-formation sur un grand ensemble de données sont transférées et affinées sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à un domaine, qui sont plus pertinents pour l'application spécifique. Ce processus permet d'économiser considérablement du temps et des ressources informatiques, ce qui permet de développer des modèles de vision industrielle précis et robustes pour diverses tâches sans repartir de zéro.

FACTEURS DE RETENUE

Problèmes de confidentialité et de sécurité des données

Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données posent des contraintes importantes sur le marché du Deep Learning sur la vision industrielle. Lorsque les systèmes de vision industrielle traitent et analysent les données visuelles, ils rencontrent souvent des informations sensibles et privées, notamment des images et des vidéos provenant d'applications de surveillance, d'imagerie médicale et industrielles.

L'utilisation de modèles d'apprentissage profond nécessite l'accès à de vastes ensembles de données pour la formation, qui peuvent contenir des données confidentielles. Une protection inadéquate de ces ensembles de données augmente le risque de violations de données et d'accès non autorisés, pouvant conduire à des violations de la vie privée et à des failles de sécurité.

De plus, les technologies de vision industrielle peuvent capturer par inadvertance des informations personnelles ou des images sans le consentement des individus. Cela soulève des considérations éthiques concernant la collecte et l'utilisation de ces données, soulignant le potentiel d'utilisation abusive ou d'accès non autorisé.

• Échantillon PDF gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

•  

APPRENTISSAGE PROFOND DANS LES APERÇUS RÉGIONAUX DU MARCHÉ DE LA VISION MACHINE

L'Amérique du Nord est devenue un acteur majeur sur le marché du Deep Learning en vision industrielle, grâce à son infrastructure technologique robuste, son écosystème de recherche bien établi et la présence d'acteurs clés dans les secteurs de l'intelligence artificielle et de la vision industrielle. Les États-Unis, en particulier, ont joué un rôle important dans la domination du marché en raison de leurs progrès dans les technologies d'apprentissage profond, de leurs investissements substantiels en recherche et développement et de la mise en œuvre généralisée de la vision industrielle dans divers secteurs.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Le marché du Deep Learning en vision industrielle a été façonné par les principaux acteurs de l'industrie

Le marché du Deep Learning dans la vision industrielle a été façonné par des acteurs clés de l'industrie, englobant des entreprises technologiques établies et des entreprises spécialisées se concentrant sur la vision industrielle et l'apprentissage profond. Parmi eux, NVIDIA s'est démarqué en tant que leader technologique de premier plan, réputé pour ses GPU et ses accélérateurs matériels d'IA. NVIDIA a été à l'avant-garde des avancées en matière de technologies d'apprentissage profond, en proposant des solutions matérielles qui prennent en charge de nombreuses applications de vision industrielle.

Liste des meilleurs apprentissages profonds dans les entreprises de vision industrielle

• IFLYTEK (China)
• NavInfo (China)
• NVIDIA (U.S.)
• Qualcomm (U.S.)

COUVERTURE DU RAPPORT

La demande future pour le marché du Deep Learning dans la vision industrielle est couverte dans cette étude. Le rapport de recherche inclut les perturbations de la chaîne d'approvisionnement dues à l'impact de Covid-19. Le rapport couvre les dernières tendances, mettant en valeur la convergence des capacités d'apprentissage profond avec les technologies Edge Computing et Internet des objets (IoT). Le document comprend une segmentation du marché du Deep Learning in Machine Vision. Le document de recherche inclut les facteurs déterminants qui jouent un rôle crucial dans la croissance et l'adoption du Deep Learning dans la vision industrielle. Le rapport couvre également des informations sur les perspectives régionales dans lesquelles la région est devenue le principal marché des modèles en nitrure d'aluminium.