Global Natural Language Processing (NLP) Market – Industry Trends and Forecast to 2030

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Natural Language Processing (NLP) Market Analysis and Size

The increase in the usage of smart devices to facilitate smart environments is expected to influence the growth of global natural language processing (NLP) market over the forecast period of 2023 to 2030. Also the high demand for cloud-based NLP solutions to reduce overall costs and better scalability is also anticipated to flourish the growth of the global natural language processing (NLP) market. Furthermore, the rapid urge of predictive analytics to reduce risks and identify growth opportunities is also likely to positively impact the growth of the market. Moreover, rapid increase in scope and usage of IT and automation across the world is also expected create a huge demand for natural language processing (NLP) as well as lifting the growth of the global natural language processing (NLP) market.

Data Bridge Market Research analyses that the global natural language processing (NLP) market which was USD 13.17 billion in 2022, is expected to reach USD 73.01 billion by 2030, and is expected to undergo a CAGR of 20.1% during the forecast period of 2023 to 2030. In addition to the market insights such as market value, growth rate, market segments, geographical coverage, market players, and market scenario, the market report curated by the Data Bridge Market Research team includes in-depth expert analysis, import/export analysis, pricing analysis, production consumption analysis, and pestle analysis.

Natural Language Processing (NLP) Market Scope and Segmentation

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Définition du marché

Le traitement du langage naturel (TALN) est une sorte d'application informatique sous intelligence artificielle qui peut comprendre le langage humain. Cette procédure informatisée permet à l'ordinateur d'analyser et d'interpréter la communication humaine, sur la base d'un ensemble de théories et de technologies. Le TALN associe des modèles statistiques, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond à la linguistique informatique. Grâce à l'utilisation de ces technologies, les ordinateurs sont désormais capables de traiter le langage humain sous forme de texte ou de données audio et de comprendre pleinement ce qui est dit ou écrit, y compris les intentions et les sentiments des locuteurs ou de l'écrivain. Le TALN alimente les algorithmes informatiques qui traduisent le texte entre les langues, réagissent aux commandes vocales et résument rapidement de grandes quantités de texte en temps réel.

Dynamique du marché mondial du traitement du langage naturel (NLP)

Conducteurs

• Une attention croissante portée à l'amélioration de l'expérience client

Le pouvoir des consommateurs a augmenté en raison d'Internet et du développement constant des canaux de communication, de consommation et d'engagement. En conséquence, les entreprises sont obligées de repenser leurs stratégies opérationnelles et de marque. Dans le marché impitoyable d'aujourd'hui, les entreprises doivent offrir des expériences centrées sur le client pour conquérir les clients existants. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser divers canaux pour activer un chatbot alimenté par l'IA qui peut répondre aux demandes de renseignements. Les fournisseurs de plateformes d'interaction client intègrent des fonctionnalités d'IA telles que le traitement du langage naturel pour permettre aux utilisateurs de créer des expériences client évolutives et personnalisables sans avoir recours au codage humain ou à la construction de logique.

Opportunité

• Utilisation croissante du chatbot

Les progrès du traitement du langage naturel améliorent les capacités des chatbots dans toute l'entreprise. La capacité à comprendre l'intention et le sentiment du client ainsi qu'une plus grande précision et une aide multilingue sont des résultats possibles. Le temps nécessaire pour résoudre les plaintes des clients peut être considérablement réduit grâce au traitement du langage naturel. Les chatbots peuvent offrir des réponses rapides aux questions fréquentes ou même des solutions simples en s'intégrant facilement aux applications de commerce électronique, bancaires ou de santé. Ainsi, la popularité croissante des chatbots peut entraîner une demande accrue de traitement du langage naturel.

Retenue/Défi

• Manque d'infrastructures suffisantes

Le traitement du langage naturel (NLP) utilise des algorithmes développés avec un objectif spécifique en tête pour aider les ordinateurs à comprendre le langage humain. Malgré cela, la croissance du secteur est limitée par un nombre croissant de problèmes de connexion, tels que les problèmes d'accessibilité et les réponses non contextuelles. Un autre obstacle est l'incapacité à faire la distinction entre les robots et les humains ou à comprendre des phrases complexes ou grammaticalement incorrectes. La probabilité que cela complique les choses constituera un défi pour les principaux acteurs du marché.

Ce rapport sur le marché mondial du traitement du langage naturel (NLP) fournit des détails sur les nouveaux développements récents, les réglementations commerciales, l'analyse des importations et des exportations, l'analyse de la production, l'optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l'impact des acteurs du marché national et local, les opportunités d'analyse en termes de poches de revenus émergentes, les changements dans la réglementation du marché, l'analyse stratégique de la croissance du marché, la taille du marché, la croissance du marché des catégories, les niches d'application et la domination, les approbations de produits, les lancements de produits, les expansions géographiques, les innovations technologiques sur le marché. Pour obtenir plus d'informations sur le marché mondial du traitement du langage naturel (NLP), contactez Data Bridge Market Research pour un briefing d'analyste, notre équipe vous aidera à prendre une décision de marché éclairée pour atteindre la croissance du marché.

Développements récents

• En août 2023, Inbenta a annoncé le développement d'une intégration complète de l'IA générative, qui permettra aux entreprises de produire et d'organiser instantanément leur contenu tout en nécessitant peu de travail et d'une manière qui favorise la possibilité de supervision et de conformité accrue. Grâce à l'intégration d'Inbenta, les entreprises ont désormais la possibilité de combiner la puissance des modèles de langage étendus (LLM) de l'IA générative avec la technologie d'IA conversationnelle de pointe d'Inbenta, qui s'appuie sur le traitement du langage naturel (NLP), l'IA neuro-symbolique et un lexique de 35 langues qui couvre tous les secteurs
• En novembre 2021, IBM Corporation a annoncé un plan visant à introduire de nouvelles améliorations dans les capacités de traitement du langage naturel (NLP) d'IBM Watson Discovery. Ces prochaines mises à niveau sont destinées à aider les utilisateurs professionnels dans des secteurs tels que les services financiers, les assurances et les services juridiques à améliorer l'expérience client et à accélérer les procédures d'entreprise en extrayant des informations et en synthétisant des données à partir de documents complexes

Portée du marché mondial du traitement du langage naturel (NLP)

Le marché du traitement du langage naturel (NLP) est segmenté en fonction du composant, du type, du type de traitement, de la technologie, du mode de déploiement, de la taille de l'organisation, de l'utilisateur final et de l'application. La croissance parmi ces segments vous aidera à analyser les segments de croissance faibles dans les industries et à fournir aux utilisateurs un aperçu précieux du marché et des informations sur le marché pour les aider à prendre des décisions stratégiques pour identifier les principales applications du marché.

Composant

• Solution
• Services

Taper

• Basé sur des règles
• Statistique
• Hybride

Type de traitement

• Texte
• Parole/Voix
• Image

Technologie

• Technologies de reconnaissance
• Technologies opérationnelles
• Technologies d'analyse

Mode de déploiement

• Sur site
• Nuage

Taille de l'organisation

• Grandes entreprises
• Petites et moyennes entreprises  

Utilisateur final

• Banques, services financiers et assurances
• Santé et sciences de la vie
• Informatique et Télécom
• Gouvernement et secteur public
• Énergie et services publics
• Commerce de détail et commerce électronique
• Fabrication
• Transport et logistique
• Autres

Application

• Analyse des sentiments
• Traduction automatique
• Extraction de données
• Détection des risques et des menaces
• Résumé automatique
• Réponse aux questions
• Gestion de contenu
• Génération de rapports
• Notation linguistique
• Autres

Analyse/perspectives régionales du marché mondial du traitement du langage naturel (NLP)

Le marché mondial du traitement du langage naturel (NLP) est analysé et des informations et tendances sur la taille du marché sont fournies par pays, composant, type, type de traitement, technologie, mode de déploiement, taille de l'organisation, utilisateur final et application, comme référencé ci-dessus.

Les pays couverts dans le rapport sur le marché du traitement du langage naturel (NLP) sont les États-Unis, le Canada et le Mexique en Amérique du Nord, le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud dans le cadre de l'Amérique du Sud, l'Allemagne, l'Italie, le Royaume-Uni, la France, l'Espagne, les Pays-Bas, la Belgique, la Suisse, la Turquie, la Russie, le reste de l'Europe en Europe, le Japon, la Chine, l'Inde, la Corée du Sud, l'Australie, Singapour, la Malaisie, la Thaïlande, l'Indonésie, les Philippines, le reste de l'Asie-Pacifique (APAC) dans l'Asie-Pacifique (APAC), l'Arabie saoudite, les Émirats arabes unis, l'Afrique du Sud, l'Égypte, Israël, le reste du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) dans le cadre du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA)

L’Amérique du Nord est leader sur le marché du traitement du langage naturel (NLP) en raison de l’amélioration rapide des plateformes de cloud computing.

 L'Asie-Pacifique devrait connaître un taux de croissance significatif sur le marché du traitement du langage naturel (NLP) au cours de la période de prévision de 2023 à 2030 en raison de la sensibilisation croissante et de l'augmentation rapide des investissements dans l'IA.

La section pays du rapport fournit également des facteurs individuels d'impact sur le marché et des changements de réglementation sur le marché national qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Des points de données tels que l'analyse de la chaîne de valeur en aval et en amont, les tendances techniques et l'analyse des cinq forces de Porter, ainsi que des études de cas sont quelques-uns des indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour chaque pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis rencontrés en raison de la concurrence importante ou rare des marques locales et nationales, l'impact des tarifs nationaux et les routes commerciales sont pris en compte lors de l'analyse prévisionnelle des données nationales.   

Analyse du paysage concurrentiel et des parts de marché du traitement du langage naturel (NLP) à l'échelle mondiale

Le paysage concurrentiel du marché mondial du traitement du langage naturel (NLP) fournit des détails par concurrent. Les détails inclus sont la présentation de l'entreprise, les finances de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives du marché, la présence mondiale, les sites et installations de production, les capacités de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, la largeur et l'étendue du produit et la domination des applications. Les points de données ci-dessus fournis ne concernent que l'orientation des entreprises liée au marché mondial du traitement du langage naturel (NLP).

Certains des principaux acteurs opérant sur le marché mondial du traitement du langage naturel (NLP) sont :

• IBM
• Wipro Limited (Inde)
• Microsoft (États-Unis)
• Google (États-Unis)
• Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)
• Méta (États-Unis)
• Apple Inc. (États-Unis)
• 3M (États-Unis)
• Intel Corporation (États-Unis)
• SAS Institute Inc. (États-Unis)
• Inbenta Technologies Inc. (États-Unis)
• Veritone, Inc. (États-Unis)
• Dolbey (États-Unis)
• Science narrative (États-Unis)
• Bitexte (États-Unis)
• Health Fidelity, Inc. (États-Unis)
• Linguamatics (Royaume-Uni)
• Conversica, Inc. (États-Unis)
• SparkCognition (États-Unis)
• RaGaVeRa Indic Technologies Pvt Ltd. (Inde)

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