Taille, part, croissance et analyse de l’industrie des transformateurs de vision, par offre (solution, services), par application (classification d’image, sous-titrage d’image, segmentation d’image, autres), par industrie d’utilisation finale (santé et sciences de la vie, vente au détail et commerce électronique, automobile, gouvernement et défense, autres) et analyse régionale, 2024-2031

Définition du marché

Le marché englobe le développement et l’application de modèles de transformateurs de vision pour le traitement d’images et de vidéos. Les ViT excellent dans la capture des dépendances à longue portée et des relations contextuelles, ce qui les rend adaptés à la classification d'images, à la détection d'objets et à la compréhension de scènes. Leurs capacités stimulent les progrès des applications de vision par ordinateur basées sur l’IA dans divers secteurs.

Marché des transformateurs de visionAperçu

La taille du marché mondial des transformateurs de vision était évaluée à 214,7 millions de dollars en 2023, qui est estimée à 276,3 millions de dollars en 2024 et atteindra 1 993,0 millions de dollars d’ici 2031, avec un TCAC de 32,62 % de 2024 à 2031.

Des performances supérieures dans des tâches complexes, telles que la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel, stimulent la croissance du marché en offrant une précision, une évolutivité et une efficacité améliorées par rapport aux méthodes traditionnelles.

Les principales entreprises opérant dans le secteur des transformateurs de vision sont Google LLC, OpenAI OpCo, LLC, Meta, NVIDIA Corporation, LeewayHertz, Microsoft, Qualcomm Technologies, Inc., viso.ai, Clarifai, Inc., QUADRIC, Datature, Apple Inc., Innova Solutions, V7 Ltd, Ultralytics Inc et autres.

Le marché a rapidement progressé, devenant un acteur clé de la vision par ordinateur. Leur force réside dans la capture des dépendances à longue portée, offrant ainsi une plus grande flexibilité et évolutivité que les modèles traditionnels.

Grâce aux progrès continus des technologies d’apprentissage profond et d’IA, les ViT gagnent du terrain dans les secteurs de la santé, de l’automobile et de la sécurité. À mesure que la demande de solutions de traitement d’images en temps réel et de haute précision augmente, les ViT apparaissent comme un choix privilégié pour les solutions de vision basées sur l’IA.

• En janvier 2024, Apple a optimisé les transformateurs de vision (ViT) pour le moteur neuronal Apple (ANE), améliorant ainsi les vitesses de traitement et réduisant la latence. Des innovations telles que les blocs d'attention locaux, les intégrations positionnelles alternatives et le partitionnement tenseur efficace ont amélioré les performances ViT, bénéficiant à des applications telles que la classification d'images et la segmentation d'objets.

Points saillants :

1. La taille de l'industrie des transformateurs de vision a été enregistrée à 214,7 millions de dollars en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 32,62 % de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord détenait une part de 36,31 % en 2023, évaluée à 77,9 millions de dollars.
4. Le segment des solutions a généré 124,9 millions de dollars de revenus en 2023.
5. Le segment de la classification d'images devrait atteindre 668,9 millions de dollars d'ici 2031.
6. Le segment des soins de santé et des sciences de la vie devrait connaître le TCAC le plus rapide de 34,41 % au cours de la période de prévision.
7. L’Asie-Pacifique devrait connaître une croissance à un TCAC de 33,70 % au cours de la période de projection.

Moteur du marché

"Performance supérieure dans les tâches complexes"

La capacité des ViT à atteindre une plus grande précision dans les tâches complexes de vision par ordinateur alimente la croissance du marché des transformateurs de vision. Les ViT capturent efficacement les relations globales au sein d'une image, tandis que les CNN détectent principalement les modèles locaux tels que les bords et les textures.

Cette capacité permet aux ViT de traiter plus efficacement des données visuelles complexes, conduisant à leur adoption généralisée dans divers secteurs.

• En mai 2024, Datature a lancé sa première vague de transformateurs de vision pour la formation de modèles personnalisés et l'affinement de la segmentation sémantique : Mask2Former et SegFormer. Ces modèles et leurs variantes établissent de nouvelles références en matière de performances de segmentation sémantique.

Défi du marché

"Contraintes de mémoire"

Les contraintes de mémoire représentent un défi important pour la croissance du marché des transformateurs de vision, en particulier pour les grands modèles traitant des données haute résolution. Ces modèles nécessitent une mémoire importante pour traiter plusieurs jetons et couches, ce qui limite le déploiement sur des appareils aux ressources limitées.

Pour relever ce défi, des techniques telles que l'attention locale, qui divise les images en segments plus petits, et des dispositions de tenseurs optimisées améliorent l'efficacité de la mémoire, réduisent le temps de traitement et permettent un déploiement transparent tout en maintenant la précision sur divers appareils.

Tendance du marché

"Extension aux applications spécialisées"

L'expansion du ViT dans des domaines spécialisés tels quepathologie numériqueapparaît comme une tendance notable sur le marché des transformateurs de vision. Ces modèles avancés sont adoptés pour les diagnostics de précision, améliorant ainsi la précision de l'analyse des images dans des applications telles que la détection et la classification des tumeurs.

En traitant des images médicales à grande échelle et haute résolution, le marché assiste à une évolution vers des systèmes automatisés efficaces qui améliorent la prestation des soins de santé et les résultats pour les patients.

• En mai 2024, Microsoft a lancé GigaPath, un transformateur de vision spécialisé pour la pathologie numérique. Développé en collaboration avec Providence Health System et l'Université de Washington, Prov-GigaPath est conçu pour analyser des images de diapositives entières, améliorant ainsi le diagnostic du cancer. Avec des performances avancées dans les tâches de sous-typage du cancer et de pathologie, il vise à transformer les soins de santé de précision.

Aperçu du rapport sur le marché des transformateurs de vision

Segmentation du marché

• Par offre (solution et services) : le segment des solutions a gagné 124,9 millions USD en 2023 en raison de la demande croissante de technologies de reconnaissance d'images plus rapides et plus efficaces.
• Par application (classification d'images, sous-titres d'images, segmentation d'images, détection d'objets et autres) : le segment de classification d'images détenait une part de 32,42 % en 2023, alimenté par les progrès des systèmes de reconnaissance visuelle automatisés et évolutifs.
• Par secteur d'utilisation finale (soins de santé et sciences de la vie, vente au détail et commerce électronique, automobile, gouvernement et défense, et autres) : le segment des soins de santé et des sciences de la vie devrait atteindre 783,7 millions de dollars d'ici 2031, propulsé par l'adoption croissante des transformateurs de vision dans l'analyse et le diagnostic d'images médicales.

Marché des transformateurs de visionAnalyse régionale

En fonction de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique et Amérique latine.

La part de marché des transformateurs de vision en Amérique du Nord s’élevait à environ 36,31 % en 2023, évaluée à 77,9 millions de dollars. Cette domination est renforcée par la forte présence de géants de la technologie, d’institutions de recherche et d’infrastructures de santé avancées.

Les États-Unis et le Canada sont les premiers à adopter des technologies d'IA de pointe, notamment les transformateurs de vision, dans des secteurs tels que la pathologie numérique, l'imagerie médicale et les jeux. Dansjeu, les transformateurs de vision améliorent la qualité et la stabilité de l'image, contribuant ainsi à des progrès significatifs en matière de performances et de réalisme basés sur l'IA.

• En janvier 2025, NVIDIA a présenté DLSS 4 avec génération multi-images au CES 2025, alimenté par un modèle d'IA basé sur un transformateur de vision. Cette mise à niveau améliore la qualité de l'image, réduit les images fantômes et améliore la stabilité, offrant une amélioration des performances jusqu'à 8 fois sur les GPU GeForce RTX série 50.

L’industrie des transformateurs de vision en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC robuste de 33,70 % au cours de la période de prévision. Cette croissance rapide est alimentée par les progrès de l'IA et des technologies de santé dans des pays tels que la Chine, le Japon et l'Inde.

L’intérêt croissant porté à la médecine de précision et à la santé numérique, combiné à un investissement croissant dans l’infrastructure de l’IA, crée une forte demande pour les transformateurs de vision. Le secteur de la santé en expansion dans la région Asie-Pacifique et la génération de données à grande échelle la placent à l'avant-garde des innovations basées sur l'IA.

Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, la Food and Drug Administration (FDA) réglemente les dispositifs médicaux, y compris les transformateurs de vision utilisés dans l'imagerie médicale et le diagnostic, garantissant ainsi le respect des normes de précision, de sécurité et d'efficacité.
• L'UELe Règlement général sur la protection des données (RGPD) régit le traitement, le transfert et l'utilisation des modèles d'IA des données personnelles, en mettant l'accent sur le consentement et la conformité.
• En Inde, le projet de loi sur la protection des données personnelles numériques de 2023 garantit le traitement licite des données, applique les obligations fiduciaires en matière de données et impose des sanctions en cas de violation, en mettant l'accent sur la transparence, le consentement, la sécurité et la protection des données des enfants.

Paysage concurrentiel

Le marché des transformateurs de vision connaît une croissance significative, stimulée par l'adoption croissante de solutions basées sur l'IA dans les technologies autonomes.

Les entreprises font progresser les modèles basés sur des transformateurs pour améliorer la détection d'objets, la cartographie 3D et la prise de décision en temps réel, améliorant ainsi la sécurité et les performances des applications autonomes. Ces efforts d’innovation intensifient la concurrence dans l’ensemble du secteur.

• En mars 2024, Plus a perfectionné ses modèles de vision pour la conduite autonome en collaborant avec NVIDIA. En utilisant la plate-forme DRIVE Thor de NVIDIA, construite sur l'architecture Blackwell de nouvelle génération, Plus vise à améliorer sa solution SuperDrive de niveau 4, en tirant parti de l'IA et des transformateurs pour des systèmes autonomes plus sûrs et plus efficaces.

Liste des entreprises clés du marché des transformateurs de vision :

• Google SARL
• OpenAI OpCo, LLC
• Méta
• Société NVIDIA
• LeewayHertz
• Microsoft
• Qualcomm Technologies, Inc.
• viso.ai
• Clarifai, Inc.
• QUADRIQUE
• Données
• Apple Inc.
• Solutions innovantes
• V7 Ltée
• Ultralytiques Inc

Développements récents (développement de produits/partenariats/lancement de nouveaux produits)

• En juin 2023, Quadric a annoncé que son processeur IP Chimera GPNPU prend en charge les modèles d'apprentissage automatique de transformateur de vision (ViT). Ce développement permet une mise en œuvre efficace de ViT pour les systèmes d'IA de pointe, en surmontant les limitations des NPU actuelles et en simplifiant à la fois la conception matérielle et le développement logiciel pour les appareils SoC.
• En mai 2023, LandingAI a amélioré sa technologie Visual Prompting en collaborant avec la plateforme Metropolis for Factories de NVIDIA, permettant un déploiement rapide de modèles de transformateurs de vision pour la fabrication intelligente. Cette innovation rationalise les applications de vision par ordinateur, améliorant ainsi l’efficacité de la production, le contrôle qualité et la réduction des coûts.
• En mars 2023, BrainChip a lancé la deuxième génération de sa plateforme Akida, intégrant l'accélération du transformateur de vision et les réseaux neuronaux basés sur les événements temporels (TENN) pour améliorer les performances de l'IA de pointe. Cette innovation permet un traitement efficace de tâches complexes telles que la classification d'images et la détection d'objets dans des appareils à faible consommation.
• En mars 2023, NVIDIA a introduit FasterTransformer v6.0, optimisant les modèles de transformateurs tels que BERT, GPT, ViT et Swin Transformer. Les principales améliorations comprenaient le streaming, la génération interactive, l'inférence FP8 et la prise en charge de plusieurs GPU, offrant une accélération 4,5 x sur MLPerf et améliorant l'efficacité de l'inférence de l'IA dans tous les secteurs.