Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché des modèles linguistiques étendus (LLM), par type (inférieur à 100 milliards de paramètres et supérieur à 100 milliards de paramètres), par application (chatbots et assistants virtuels, génération de contenu, traduction linguistique, développement de code, analyse des sentiments, diagnostic médical, traitement et éducation), et perspectives et prévisions régionales de 2026 à 2035.

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APERÇU DU MARCHÉ DES GRANDS MODÈLES LINGUISTIQUES (LLM)

Le marché mondial des grands modèles linguistiques (LLM) devrait passer d'environ 9,24 milliards de dollars en 2026, en passe d'atteindre 1 814,99 milliards de dollars d'ici 2035, avec une croissance de 79,8 % entre 2026 et 2035. L'Amérique du Nord domine avec une part de 45 à 50 % grâce aux hyperscalers et aux startups de l'IA ; L'Europe et l'Asie-Pacifique détiennent ensemble 40 à 45 % d'investissements dans les modèles et la réglementation.

L'industrie des modèles linguistiques a connu une expansion remarquable en raison de l'utilisation généralisée de l'apprentissage artificiel et automatique. Les grands modèles de langage tels que GPT-4 sont des systèmes d'intelligence artificielle qui ont été formés avec une quantité massive de données textuelles afin d'apprendre à comprendre et à produire de la parole comme les êtres humains. Ces modèles ont également été davantage utilisés dans des secteurs tels que les technologies de l'information pour des activités telles que le traitement du langage naturel, la révolution des boîtes de discussion et la création de contenu, entre autres objectifs. Les industries progressent, nombre d'entre elles recevant d'énormes financements, tandis que les entreprises intensifient leurs efforts pour trouver davantage de cas d'utilisation et affiner ceux existants pour se concentrer à nouveau sur des modèles plus précis, évolutifs et efficaces, respectivement.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

L'industrie des grands modèles linguistiques (LLM) a eu un effet positif en raison de l'augmentation de la demande numériquependant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu 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.

Le besoin de solutions de grands modèles linguistiques (LLM) est croissant depuis le début de la pandémie de COVID-19, alors que de nombreuses entreprises et organisations se tournent vers des solutions numériques. Étant donné que la plupart des tâches devaient désormais être effectuées en ligne et à distance, les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes de génération de contenu sont devenus de plus en plus adoptés et les clients voulaient plus que jamais l'IA. En conséquence, davantage d'argent a été investi dans les LLM pour l'amélioration du service client, l'automatisation des processus et l'amélioration de l'expérience utilisateur, provoquant ainsi une croissance impressionnante du marché grâce à la pandémie.

DERNIÈRES TENDANCES

La croissance du marché est tirée par des améliorations et une éthique spécifiques au secteur

L'une des tendances récentes sur le marché des grands modèles linguistiques (LLM) est la surveillance de l'amélioration des modèles dans le secteur particulier qu'ils servent, par exemple les soins de santé, la finance ou le droit. Cette tendance se concentre sur les raisons pour lesquelles les LLM devraient être calibrés puisque ces domaines sont spécialisés et qu'il existe une grande quantité d'informations qui leur sont associées, ce qui rend ces modèles utiles aux économies. Une autre tendance importante est l'émergence de LLM plus petits, qui consomment moins d'énergie, compte tenu de la vitesse de déploiement. Avec les tendances croissantes en matière d'éthique de l'IA, les pratiques responsables en matière d'IA ont également un impact sur le marché.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis, les grands modèles linguistiques, tels que ceux utilisés dans les chatbots, sont de plus en plus adoptés pour l'automatisation du service client. D'ici 2022, plus de 40 % des opérations de support client dans des secteurs comme la vente au détail et les télécommunications étaient alimentées par des LLM, offrant une efficacité améliorée et un service 24h/24 et 7j/7. Cette évolution devrait se poursuivre, puisque 75 % des entreprises intégreront les LLM dans leurs opérations de service client d'ici 2025.

• Comme l'a noté la Commission européenne, les LLM progressent rapidement en termes de support multilingue. En 2023, 20 % de toutes les candidatures LLM étaient capables de traiter plus de 50 langues, améliorant ainsi l'accessibilité mondiale. Par exemple, le modèle PaLM de Google prend en charge plus de 100 langues et est devenu un outil essentiel pour combler les lacunes en matière de communication pour les entreprises, les chercheurs et les gouvernements internationaux. Cette tendance devrait s'étendre à mesure que davantage de modèles seront développés pour gérer encore plus de langues.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DU GRAND MODÈLE DE LANGUE (LLM)

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en moins de 100 milliards de paramètres et au-dessus de 100 milliards de paramètres.

• En dessous de 100 milliards de paramètres : les modèles inférieurs à la plage de cent millions de paramètres sont considérés comme plus petits, plus rapides et plus économes en ressources et sont donc utilisés dans ou pour des applications qui ne nécessitent pas beaucoup de puissance de traitement. De tels modèles sont courants, mais sans s'y limiter, pour les téléphones mobiles, les chatbots et autres applications sensibles au facteur temps afin d'améliorer les délais d'exécution. Une consommation d'énergie économique et des dépenses moindres pour la mise en place du système rendent ces modèles adaptés à l'intégration mondiale.

• Au-dessus de 100 milliards de paramètres : l'architecture LLM au-dessus de cent milliards de paramètres est plus sophistiquée, plus simple et plus rapide dans la gestion de n'importe quelle tâche linguistique. Il est donc utilisé dans des secteurs tels que la santé, le droit et les services financiers, où la compréhension du langage est très approfondie et précise. Cependant, ces modèles nécessitent des ressources de calcul importantes et sont généralement déployés dans des solutions d'entreprise à grande échelle.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en chatbots et assistants virtuels, génération de contenu, traduction linguistique, développement de code, analyse des sentiments, diagnostic médical, traitement et éducation.

• Chatbots et assistants virtuels : l'informatique cognitive a trouvé sa place dans des applications telles que les chatbots et les assistants virtuels. Ces systèmes exploitent les LLM pour offrir des interactions de type humain pour le service client, l'assistance et les robots. L'interaction est rapide et s'appuie sur une connaissance suffisante du contexte de la situation pour améliorer l'expérience de l'utilisateur. On les trouve dans les pépinières de communications efficaces et à grande échelle, des soins de santé aux entreprises de commerce électronique.

• Génération de contenu : de plus en plus de LLM sont appliqués au processus de génération de contenu, qui comprend, entre autres, la création d'articles, de copies marketing et de publications sur les réseaux sociaux. Les grands ensembles de données leur permettent de créer du contenu pertinent plus rapidement qu'on ne le ferait manuellement. Cette application particulière se trouve couramment dans les secteurs des médias ainsi que de la publicité et du marketing numérique.

• Traduction linguistique : les LLM ont également révolutionné la traduction en améliorant la précision de la traduction dans différentes langues par rapport au contexte et à la signification de plusieurs autres langues. Il facilite la communication quotidienne entre des personnes situées dans différents endroits grâce à l'utilisation de fonctionnalités de traduction instantanée pour les entreprises et les particuliers. Au cours de leur fonctionnement, les LLM s'adaptent à la langue et améliorent ainsi encore davantage la réduction des erreurs dans les traductions effectuées ainsi que le processus de localisation d'une langue auprès des publics cibles.

• Développement de code : les LLM prennent en charge les codeurs et les développeurs de manière automatisée, ce qui élimine les tâches ennuyeuses d'écriture de code et leur permet de créer des codes. Prêts à l'emploi, ils comprennent les compositions des langages de programmation et offrent une assistance pertinente pour accélérer les processus de développement. Cette application aide principalement à éliminer la perte de temps due aux erreurs de codage et à améliorer l'efficacité lors du travail avec le code.

• Analyse des sentiments : le texte à l'aide de LLM est analysé afin de détecter le sentiment au cœur même du texte, qu'il soit positif, négatif, neutre ou toute variation au niveau intermédiaire. Ceci est essentiel pour que les entreprises puissent suivre les réactions de leurs clients, leurs perspectives sociologiques et leurs motivations commerciales. Il aide les entreprises à étayer leurs stratégies auprès de l'opinion publique grâce à une analyse des sentiments.

• Diagnostic et traitement médicaux : prend en charge les LLM dans le cadre d'une revue de la littérature ou d'une recherche dans les dossiers des patients pour aider les médecins à faciliter le diagnostic et le traitement. Il fournit une interprétation des symptômes et des conseils thérapeutiques alternatifs, améliorant ainsi la qualité de la prise de décision. Cette application est en plein essor dans le domaine des soins de santé.

• Éducation : dans le domaine de l'éducation, les LLM aident à personnaliser les pratiques pédagogiques, à améliorer la diffusion du contenu d'apprentissage, à accélérer les pratiques d'évaluation et à offrir des commentaires via des systèmes de tutorat. Ils permettent aux apprenants de rechercher des informations de manière beaucoup plus conviviale et aident les instructeurs à développer des systèmes qui apprennent. Cette application de la technologie est très puissante pour améliorer l'apprentissage en ligne et l'apprentissage à distance.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs déterminants

La croissance du marché est alimentée par l'automatisation et la transformation numérique

Pour améliorer leurs opérations commerciales, les entreprises recherchent l'automatisation, ce qui se traduit par une adoption accrue d'outils d'automatisation, notamment les LLM. Ces systèmes permettent de gérer les requêtes des clients, de proposer de nouveaux contenus et même d'analyser les données. Il existe donc une tendance de transformation numérique assez cruciale pour le marché.

• Selon le Département américain de l'énergie (DOE), la disponibilité d'ensembles de données vastes et de haute qualité est un moteur majeur du marché LLM. Avec des ensembles de données à grande échelle comme Common Crawl et OpenWebText, les LLM sont devenus plus précis et plus performants. En 2022, plus de 80 % des LLM reposaient sur des ensembles de données contenant plus de 1 000 milliards de jetons, ce qui a considérablement amélioré les performances des modèles, permettant des applications plus sophistiquées dans la compréhension et la génération du langage naturel.

• Comme le rapporte la National Science Foundation (NSF), le montant du financement destiné à la recherche sur l'intelligence artificielle augmente régulièrement. En 2022, les investissements mondiaux dans la recherche sur l'IA ont atteint 20 milliards de dollars, une part importante de ce financement étant dirigée vers le développement de LLM. Ce soutien financier permet la création de modèles plus puissants et plus efficaces, accélérant leur intégration dans des secteurs tels que la santé, la finance et l'éducation.

La croissance du marché s'accélère grâce à la réduction des coûts de stockage dans le cloud

La réduction du coût du stockage cloud et l'amélioration de la technologie ont réduit les obstacles à l'adoption de grands modèles linguistiques. Ces améliorations permettent un accès plus facile aux LLM qui serait normalement difficile si une organisation comptait sur ses propres ressources. En outre, la disponibilité plus rapide des installations de calcul haute performance a entraîné une pénétration rapide de cette technologie sur le marché dans différents secteurs.

Facteur de retenue

La croissance du marché est entravée par des coûts de mise en œuvre élevés

La formation et la mise en œuvre de grands modèles présentent un inconvénient majeur en raison du facteur coût, car ils sont gourmands en énergie et impliquent beaucoup d'énergie. Cela a un impact sur les petites entreprises et met également sur la table les questions de durabilité. Par conséquent, ces LLM sont coûteux non seulement en termes de coût mais également en termes d'énergie, ce qui constitue un obstacle majeur à leur utilisation à grande échelle.

• Selon l'Agence internationale de l'énergie (AIE), la formation et l'exécution de modèles linguistiques volumineux nécessitent des ressources de calcul substantielles, ce qui constitue un défi pour une adoption généralisée. Par exemple, la formation d'un modèle comme GPT-3 peut coûter des millions de dollars en termes d'électricité et d'infrastructure informatique. À partir de 2023, on estime que la consommation d'énergie nécessaire à la formation d'un LLM à grande échelle peut atteindre jusqu'à 10 MW par cycle de formation, ce qui la rend prohibitive pour les petites organisations.

• Selon l'Agence de l'Union européenne pour la cybersécurité (ENISA), les problèmes de confidentialité des données constituent un obstacle important à l'adoption des LLM. En 2022, 30 % des applications LLM se sont révélées vulnérables aux violations de données ou à une mauvaise utilisation en raison des informations sensibles contenues dans les ensembles de données de formation. Avec des réglementations telles que le RGPD en place, les entreprises subissent une pression croissante pour garantir que les LLM respectent la vie privée des utilisateurs et se conforment aux lois sur la protection des données, ce qui ralentit leur adoption.

La croissance du marché est tirée par la demande des secteurs de niche

Opportunité

L'expansion des grands modèles linguistiques (LLM) à des secteurs de niche tels que les soins de santé, la finance et les services juridiques offre une opportunité de marché lucrative. Répondre aux préoccupations pertinentes de l'industrie peut rendre les LLM plus précis et plus efficaces grâce à leur personnalisation pour des applications spécifiques. Cela crée une demande pour des solutions basées sur l'IA sur de nouveaux marchés, en particulier avec la nouvelle vague de volonté de travailler intelligemment et sans effort. Le marché LLM existant est prêt à connaître une croissance encore plus forte avec le besoin croissant d'IA fonctionnelle dans différents secteurs.

• Selon les National Institutes of Health (NIH) des États-Unis, le secteur de la santé adopte de plus en plus les LLM pour des tâches telles que la transcription médicale, les diagnostics et les plans de traitement personnalisés. D'ici 2023, les solutions basées sur le LLM représentaient 10 % des publications de recherche médicale aux États-Unis. La capacité des LLM à traiter et analyser de grands volumes de données médicales non structurées devrait ouvrir de nouvelles opportunités dans les soins de santé personnalisés et la télémédecine.

• Selon l'Organisation mondiale de la propriété intellectuelle (OMPI), les LLM gagnent du terrain dans la création de contenu dans des secteurs tels que les médias, le divertissement et le marketing. En 2022, plus de 25 % du contenu numérique généré dans les campagnes marketing utilisait des outils basés sur l'IA, notamment les LLM, pour créer du contenu personnalisé. Cette tendance devrait s'accentuer à mesure que les LLM deviennent plus aptes à comprendre les préférences des consommateurs et à générer du contenu pertinent à grande échelle.

Les défis en matière de protection des données limitent la croissance du marché

Défi

L'un des principaux défis limitant la croissance du marché des grands modèles linguistiques (LLM) est la protection des données. Ces modèles doivent être formés sur de grandes quantités de données ; cependant, il existe des risques lorsque des données, particulièrement des informations sensibles et personnelles, sont traitées pour former des modèles d'apprentissage profond, en particulier dans les secteurs de la santé et de la finance. En outre, le risque de modèles mal conçus, susceptibles d'introduire des préjugés et d'autres dilemmes éthiques dans l'IA utilisant son LLM, limite son déploiement. Il est essentiel d'apaiser ces inquiétudes pour que la technologie LLM gagne du terrain sur le marché et soit adoptée par de nombreux utilisateurs.

• Selon la Commission américaine pour l'égalité des chances en matière d'emploi (EEOC), des inquiétudes subsistent concernant les préjugés dans les LLM. En 2022, il a été signalé que 15 % des LLM présentaient des préjugés importants basés sur le sexe, la race ou l'origine ethnique, ce qui peut affecter les processus décisionnels dans des domaines tels que l'embauche et les prêts. Lutter contre ces préjugés est un défi pour l'industrie alors que les développeurs s'efforcent de créer des systèmes d'IA plus équitables et plus justes.

• Comme l'a souligné l'UNESCO (Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture), les implications éthiques du contenu généré par l'IA constituent un défi important. En 2023, 10 % du contenu généré par l'IA était signalé pour des raisons éthiques, telles que la désinformation ou les deepfakes. L'absence de lignes directrices claires sur la manière de gérer le contenu généré par l'IA a suscité des inquiétudes du public et de la réglementation, ce qui pourrait entraver le déploiement des LLM dans des applications sensibles telles que les médias d'information et les communications politiques.

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DU GRAND MODÈLE DE LANGUE (LLM)

• Amérique du Nord 

La croissance du marché nord-américain est tirée par la technologie de pointe

La région Amérique du Nord occupe la tête du marché des grands modèles linguistiques (LLM) en raison de sa base technologique hautement développée et sophistiquée, de son financement stratégique dans l'intelligence artificielle et de la présence d'un grand nombre d'entreprises de technologie de pointe. Le marché des grands modèles linguistiques (LLM) aux États-Unis est vital pour cette région, avec de nouvelles entreprises telles que OpenAI et Google travaillant sur des percées. Cette région a accès à une population nombreuse et talentueuse et à un niveau élevé d'investissement dans le développement des technologies d'IA, ce qui ne fait que renforcer sa position dominante. De plus, la croissance de l'économie nord-américaine est stimulée par l'adoption croissante de solutions d'IA dans diverses industries.

• Europe

La croissance du marché européen est tirée par la R&D et les partenariats

L'Europe détient une part de marché importante des Large Language Model (LLM) en raison de la R&D en intelligence artificielle et surtout des partenariats qui se créent entre l'industrie et le monde universitaire. Les États membres de la région élaborent actuellement une législation relative à l'utilisation des LLM qui promeut l'utilisation responsable de ces technologies. Les entreprises européennes ont commencé à utiliser de telles applications pour développer des LLM régionaux en ce qui concerne les langues régionales et des secteurs particuliers, augmentant ainsi l'applicabilité des LLM sur différents marchés. De plus, les programmes de financement du projet IA fournis par l'UE renforcent l'innovation et la croissance dans ce domaine.

• Asie

La croissance du marché asiatique est tirée par l'adoption et l'innovation de l'IA

L'Asie est l'une des principales régions à accroître le marché des grands modèles linguistiques (LLM) en raison de son intégration rapide de l'IA et de l'économie numérique en plein essor. Des pays comme la Chine, le Japon et l'Inde consacrent davantage de ressources au développement et à l'avancement des LLM, avec un accent particulier sur leurs applications dans des domaines tels que le commerce électronique et l'épargne, la santé et la finance. La variété des langues dans cette région a créé un besoin pour de tels LLM adaptés aux régions spécifiques afin de faciliter la communication et les services. En outre, l'adoption croissante de solutions d'IA dans divers secteurs en Asie favorise l'innovation et élargit le marché du LLM.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

L'innovation et les investissements des principaux acteurs génèrent une croissance significative

Le marché de l'industrie des grands modèles linguistiques (LLM) connaît une innovation particulière et des investissements d'une importance significative de la part des principaux acteurs de l'industrie. OpenAI, Google et Microsoft, entre autres sociétés, créent des modèles et des outils sophistiqués qui étendent les capacités du LLM. Ils renforcent leurs modèles d'IA grâce à des recherches internes ainsi qu'à des collaborations avec des universités de recherche. De plus, les lignes directrices qu'ils élaborent pour le déploiement éthique de l'IA conduisent à une utilisation responsable de la technologie dans le secteur.

• OpenAI (ChatGPT) : selon le rapport annuel 2023 d'OpenAI, les modèles GPT-3 et GPT-4 d'OpenAI sont largement considérés comme parmi les plus avancés au monde. ChatGPT d'OpenAI, lancé fin 2022, a attiré plus de 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois, devenant ainsi un acteur majeur du service client et de la génération de contenu basés sur l'IA. OpenAI continue de repousser les limites des capacités LLM avec ses recherches et développements continus en PNL (traitement du langage naturel).

• Google (PaLM) : selon Google Research, leur PaLM (Pathways Language Model) est conçu pour comprendre et générer un langage naturel avec un niveau de compréhension plus profond. Le PaLM de Google a été intégré à plusieurs services de Google, notamment Google Assistant et Google Search. Depuis 2023, PaLM prend en charge plus de 100 langues et continue d'établir de nouvelles références en matière de performances dans les tâches basées sur l'IA.

Liste des principales entreprises de modèles linguistiques à grande échelle (Llm)

• Open AI(ChatGPT) (U.S)
• Google (PaLM) (U.S)
• Meta (LLaMA) (U.S)
• AI21 Labs (Jurassic) (Israel)
• Cohere (U.S)

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

Octobre 2023 :Anthropic a lancé Claude 3, son grand modèle de langage (LLM) de nouvelle génération, conçu avec des fonctionnalités de sécurité et d'interprétabilité améliorées. Claude 3 se concentre sur la minimisation des résultats nuisibles tout en améliorant le raisonnement et la compréhension contextuelle, ce qui le rend adapté aux applications d'entreprise telles que le service client, la génération de contenu et le développement de code. Ce développement met en évidence l'accent mis par Anthropic sur la création de LLM qui donnent la priorité aux considérations éthiques et aux performances fiables dans diverses industries.

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.

Ce rapport de recherche examine la segmentation du marché en utilisant des méthodes quantitatives et qualitatives pour fournir une analyse approfondie qui évalue également l'influence des perspectives stratégiques et financières sur le marché. De plus, les évaluations régionales du rapport prennent en compte les forces dominantes de l'offre et de la demande qui ont un impact sur la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les parts des principaux concurrents du marché. Le rapport intègre des techniques de recherche non conventionnelles, des méthodologies et des stratégies clés adaptées au laps de temps prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché de manière professionnelle et compréhensible.