Taille, part, croissance et analyse de l’industrie des modèles multimodaux, par type (représentation multimodale, traduction, alignement, fusion multimodale et co-apprentissage), par application (médecine, finance, vente au détail et commerce électronique, divertissement et autres) et prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DES MODÈLES MULTIMODAUX

Le marché mondial des modèles multimodaux commence à une valeur estimée de 0,56 milliard de dollars en 2026, pour atteindre finalement 86,32 milliards de dollars d'ici 2035. Cette croissance reflète un TCAC constant de 52 % de 2026 à 2035.

L'intérêt croissant des entreprises et de la recherche pour intégrer des flux de données combinés tels que du texte, des images, de l'audio et de la vidéo dans des modèles d'apprentissage automatique unifiés est quelques-uns des aspects qui animent le marché des modèles multimodaux à l'échelle mondiale. Ces tendances en matière d'IA la rendent capable de fournir une compréhension et une prédiction plus approfondies des phénomènes susceptibles de se produire dans les soins de santé, les voitures autonomes et même dans le service client. L'adoption à grande échelle des assistants à commande vocale, de la reconnaissance d'images et de l'analyse prédictive augmente la demande de solutions multimodales alimentées par l'IA. De nouvelles avancées technologiques en matière de PNL et de vision par ordinateur contribueront probablement à renforcer les innovations sur ce marché, car elles pourraient générer des résultats plus riches en contexte et plus précis que jamais. Alors que la demande pour de tels systèmes intelligents de traitement de saisie de données va encore croître dans les applications futures, le marché des modèles multimodaux est très susceptible de croître encore.

IMPACTS DE LA COVID-19 

L'industrie des modèles multimodaux a eu un effet négatif en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie de COVID-19

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 de COVID-19 a eu un effet d'accélération considérable sur la croissance du marché des modèles multimodaux, car les entreprises et les industries se sont rapidement tournées vers les solutions basées sur l'IA pour relever les défis importants liés au travail à distance, aux services de santé numériques et au commerce électronique. En tant que tel, la demande a augmenté pour intégrer ces différentes formes de données (textes, images et paroles) dans le cadre d'une adoption croissante dans tous les secteurs. Cette poussée vers des systèmes basés sur l'IA pour une meilleure prise de décision et une meilleure efficacité pendant une pandémie a joué un rôle crucial dans la poussée de la croissance du marché.

DERNIÈRE TENDANCE

L'intégration avancée de l'IA et les assistants multimodaux stimulent l'innovation sur le marché

La nouvelle mode sur le marché concernant les modèles multimodaux concerne les frameworks d'IA de haut niveau, tels que GPT-4 d'OpenAI et PaLM de Google, qui traitent le texte, les images et l'audio et fournissent des sorties plus complexes sensibles au contexte. Ces types de modèles d'IA sont de plus en plus appliqués dans divers secteurs, à commencer par celui de la santé, où les modèles multimodaux analysent les images médicales, les dossiers des patients et les données génétiques pour des diagnostics plus précis. D'autres domaines incluent le développement d'assistants IA multimodaux, qui amélioreraient les services clients en prenant en compte les entrées audio et visuelles. Il s'agit d'une tendance émergente dans cette direction, qui stimulera l'innovation et une application encore plus large de ces modèles dans tous les secteurs.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DES MODÈLES MULTIMODAUX

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en représentation multimodale, traduction, alignement, fusion multimodale et co-apprentissage.

• Représentation multimodale : ce concept explique la capacité d'un modèle à représenter des données selon plusieurs modalités, par exemple du texte, des images, dans un cadre unifié.

• Traduction : la traduction signifie la capacité de traduire des données d'une modalité à une autre en termes de transformation de descriptions textuelles en images ou même en audio.

• Alignement : il s'agit de corréler les informations selon les modalités, par exemple les mots prononcés avec les images vidéo correspondantes.

• Fusion multimodale : elle combine diverses modalités pour créer une sortie unimodale. Cela améliore la capacité de prise de décision et de prévision.

• Co-apprentissage : modèles qui apprennent de plusieurs modalités en même temps ; cela donne une meilleure généralisation sur différents types de données.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en secteurs médical, financier, vente au détail et commerce électronique, divertissement, etc.

• Médical : il applique des modèles multimodaux dans le diagnostic. L'analyse serait alors une intégration d'images médicales, de dossiers de patients et bien plus encore.

• Finance : aide à gérer les risques et la détection des fraudes rend également possible la prévision financière grâce à la convergence des données structurées et non structurées.

• Vente au détail et commerce électronique : l'outil a été largement utilisé pour recommander des produits sur mesure, améliorant ainsi l'expérience client en analysant le comportement des utilisateurs à l'aide de textes, d'images et de données vidéo.

• Divertissement : améliorez la participation interactive multilatérale des utilisateurs à la création de jeux, de films et de contenu multimédia en traitant et en générant des données multimodales.

• Autres : d'autres applications incluent l'éducation, les systèmes autonomes et la fabrication, entre autres.

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

Demande croissante de solutions de santé basées sur l'IApour dynamiser le marché

L'adoption croissante de modèles multimodaux dans le secteur de la santé est l'un des principaux moteurs de croissance du marché. De tels modèles peuvent intégrer de manière exhaustive des types de données allant des images médicales aux dossiers des patients et même aux notes cliniques pour fournir des diagnostics très précis et des recommandations de traitement personnalisées. Avec le besoin croissant de technologies de santé avancées, l'adoption augmente rapidement en ce qui concerne les modèles multimodaux dans les applications médicales, ce qui a un impact considérable sur la croissance du marché des modèles multimodaux.

Intégration croissante de l'IA dans la vente au détail et le commerce électroniquepour élargir le marché

Un autre facteur déterminant sur ce marché est la croissance rapide des applications de l'IA dans le commerce de détail et le commerce électronique. Avec les modèles multimodaux, il est possible de travailler à la création de suggestions de produits personnalisées, de services clients améliorés grâce à des chatbots et d'une meilleure expérience client grâce à l'analyse de textes, d'images et de vidéos. C'est ce qui alimente la croissance du marché des modèles multimodaux, car les entreprises souhaitent bénéficier d'un travail efficace et d'une meilleure interaction avec les clients grâce à des solutions basées sur l'IA.

Facteur de retenue

Exigences informatiques élevéespour potentiellement entraver la croissance du marché

La complexité informatique élevée et les besoins en ressources sont les principaux facteurs restrictifs sur le marché des modèles multimodaux. Le développement et le déploiement de modèles multimodaux impliquent le traitement d'énormes quantités de données diversifiées ; les textes, images, données audio et vidéo nécessitent des puissances de calcul, des capacités de stockage et une infrastructure avancées importantes. Ce sont principalement les petites et moyennes entreprises qui ont du mal à investir des ressources et des technologies pour être efficaces avec ces modèles et les mettre en pratique, ce qui limite l'adoption de ces modèles et entrave simultanément la croissance du marché.

Opportunité

Transformation numérique dans tous les secteursCréer une opportunité pour le produit sur le marché

La tendance à la transformation numérique dans divers secteurs a ouvert de grandes portes au marché des modèles multimodaux. Les organisations utilisent de plus en plus les technologies d'IA pour améliorer les données nécessaires à leurs décisions et l'efficacité avec laquelle les opérations sont effectuées. Une entreprise, grâce à des modèles multimodaux, est sûre de mieux comprendre une source de données plus variée pour des approches plus stratégiques et des solutions centrées sur le client. Des secteurs tels que la santé, la finance et le commerce électronique sont les plus exposés, garantissant une forte demande d'applications multimodales innovantes.

Défi

Problèmes de confidentialité et de sécurité des donnéesCela pourrait constituer un défi potentiel pour les consommateurs

Un défi majeur sur le marché des modèles multimodaux est la confidentialité et la sécurité des données, car ils traitent différents types de données. Alors que les entreprises disposent de plus en plus de sources de données dans les entreprises, adhérant à une politique comme le RGPD, et que les informations sensibles doivent rester secrètes, cela est crucial. Les cadres de gouvernance des données des entreprises sont difficiles et les entreprises ont besoin d'une sécurité renforcée pour protéger les données des utilisateurs, ce qui complique encore davantage le déploiement de modèles multimodaux et leur croissance dans différentes applications.

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DES MODÈLES MULTIMODAUX

• Amérique du Nord

Le marché nord-américain des modèles multimodaux est très à l'avant-garde du développement technologique et de l'innovation, principalement en raison du fait que cette région abrite d'importantes entreprises technologiques, des instituts de recherche et des centres distingués pour une grande variété d'études technologiques. Aux États-Unis, en particulier, l'adoption de solutions d'IA multimodales est remarquée et initiée notamment dans les secteurs de la santé et de la finance. La croissance du marché des modèles multimodaux aux États-Unis est tirée par les investissements massifs des acteurs dans la recherche et le développement de l'IA, associés à des enjeux élevés dans l'amélioration de l'expérience client grâce à des services personnalisés. La transformation numérique liée au gouvernement conduit également à une forte domination sur la croissance du marché régional.

• Europe

En Europe, l'intérêt porté à l'utilisation de l'IA dans des secteurs tels que l'automobile, la santé et la vente au détail a accru régulièrement la part de marché des modèles multimodaux. L'utilisation de technologies d'IA plus avancées, comme celles développées en Allemagne et au Royaume-Uni, améliore l'efficacité opérationnelle et l'engagement des clients dans ces processus. L'accent mis sur le respect des réglementations sur la protection des données telles que le RGPD stimule également le développement et l'application de solutions multimodales conformes à ces réglementations en promouvant des pratiques d'IA sûres.

• Asie

Cela place la région Asie-Pacifique dans une position de leader en termes d'expansion de part de marché dans les modèles multimodaux, provoquée par l'adoption des technologies d'IA dans les économies émergentes, notamment en Chine et en Inde. En outre, le déplacement de la demande vers des solutions personnalisées dans certains secteurs tels que le commerce électronique et la santé génère beaucoup de bruit dans le développement d'applications multimodales. Des investissements importants dans les infrastructures numériques et une population de plus en plus experte en technologie donnent un nouvel élan au paysage du marché de la région. Avec l'infusion de la transformation numérique dans les entreprises asiatiques, le marché des modèles multimodaux sera extrêmement bénéfique.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce Avancées et efforts de collaboration

Les principaux acteurs de ce secteur investissent massivement en R&D pour améliorer leurs offres et ainsi conserver un avantage concurrentiel. Les modèles d'IA développés par les grandes entreprises s'inscrivent idéalement dans le spectre plus large du traitement du texte, de l'image et de l'audio, ouvrant la porte à de multiples applications ; comme la compréhension du langage naturel et la reconnaissance d'images. Certaines entreprises se sont donc concentrées sur l'intégration de l'IA multimodale dans les plates-formes cloud, car cela permet aux entreprises de disposer d'outils pour créer des applications complexes pouvant se concentrer spécifiquement sur leurs besoins et nécessités. Les startups exploitent également ces API utiles pour rendre les modèles multimodaux plus conviviaux et orientés utilisateur, encourageant ainsi la collaboration au sein des communautés d'IA. À mesure que la demande augmente, ces entreprises concluent des partenariats avec des instituts de recherche de premier plan et des leaders de l'industrie pour accélérer le rythme de l'innovation. L'accent éthique sur l'intelligence artificielle et la confidentialité des données façonne désormais leur stratégie, tout en investissant également dans des cadres sécurisés pour protéger les données des utilisateurs, tout cela en tirant parti des capacités multimodales. Cet effort coordonné souligne l'engagement des principaux acteurs en faveur d'une technologie multimodale avancée, ainsi que l'évolution des demandes du marché.

Liste des meilleures entreprises de modèles multimodaux

• OpenAI (United States)
• Gemini (Google) (United States)
• Meta (United States)
• Twelve Labs (United States)
• Pika (United States)
• Runway (United States)
• Adept (United States)
• Inworld AI (United States)
• Hundsun Technologies (China)
• Zhejiang Jinke Tom Culture Industry (China)
• Dahua Technology (China)
• ThunderSoft (China)
• Taichu (China)
• Nanjing Tuodao Medical Technology (China)
• HiDream.ai (China)
• Suzhou Keda Technology (China)

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

Avril 2023 : Runway a annoncé un nouvel outil avancé de montage et de génération vidéo qui utilise les capacités de l'IA multimodale. Grâce à cela, les utilisateurs pourront créer du contenu vidéo de haute qualité à l'aide d'invites textuelles, améliorant ainsi les flux de travail créatifs dans la réalisation de films et leur créativité. Cette évolution marque aujourd'hui une tendance dans les industries créatives : de plus en plus d'entreprises ajoutent l'IA pour faciliter la production et démocratiser plus largement la création de contenu.

COUVERTURE DU RAPPORT

Il s'agit d'une mine d'or d'analyses et de recherches approfondies concernant le marché des modèles multimodaux, y compris un aperçu du marché, la segmentation, les facteurs déterminants et les informations régionales. Certains types incluent la représentation multimodale, la traduction, l'alignement, la fusion multimodale et le co-apprentissage, avec des applications pratiques dans les secteurs de la santé, de la finance, de la vente au détail et du divertissement. Il prend également en compte l'impact des récents événements mondiaux tels que la pandémie de COVID-19 sur la dynamique du marché. Il mettra en vedette les principaux acteurs du secteur et leurs activités visant à faire avancer et à surmonter les défis de la confidentialité des données et de la complexité informatique des technologies multimodales. Le rapport comprend également des informations relatives aux tendances, opportunités et défis du marché et permet aux parties prenantes de prendre des décisions stratégiques concernant la manière de manœuvrer dans le paysage technologique dynamique de l'IA multimodale.