×
Request Free Sample ×
Natural Language Processing Market Research Report- Global Forecast to 2035 Infographic

Kindly complete the form below to receive a free sample of this Report

Leading companies partner with us for data-driven Insights

clients tt-cursor
Hero Background

Marché du traitement du langage naturel

ID: MRFR/ICT/0780-HCR
100 Pages
Ankit Gupta
October 2025

Rapport d'étude de marché sur le traitement du langage naturel Informations par technologie (Auto-codage, Analyse de texte, Reconnaissance de motifs et d'images, et Analyse vocale), par type (Basé sur des règles, Statistique, et Hybride), par déploiement (Sur le cloud et Sur site), par service (Intégration et Conseil & maintenance), par secteur (Santé, Secteur de la vente au détail, et Médias & Divertissement), et par région (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, et Reste du monde) – Prévisions de marché jusqu'en 2035.

Partager
Download PDF ×

We do not share your information with anyone. However, we may send you emails based on your report interest from time to time. You may contact us at any time to opt-out.

Natural Language Processing Market Infographic
Purchase Options
Compare License
Résumé Table des matières segmentation Télécharger le PDF

Marché du traitement du langage naturel Résumé

Selon l'analyse de MRFR, la taille du marché du traitement du langage naturel était estimée à 105,73 milliards USD en 2024. L'industrie du traitement du langage naturel devrait croître de 134,92 milliards USD en 2025 à 1543,73 milliards USD d'ici 2035, affichant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 27,6 pendant la période de prévision 2025 - 2035.

Principales tendances et faits saillants du marché

Le marché du traitement du langage naturel connaît une croissance robuste, alimentée par les avancées technologiques et la demande croissante d'automatisation.

  • Le marché connaît une adoption accrue des solutions pilotées par l'IA, en particulier en Amérique du Nord, qui reste le plus grand marché.
  • L'expansion des capacités multilingues devient essentielle alors que les entreprises visent à répondre à des publics mondiaux diversifiés, en particulier dans la région Asie-Pacifique.
  • L'accent mis sur l'IA éthique et la protection des données s'intensifie, reflétant une prise de conscience croissante de l'utilisation responsable de la technologie.
  • La demande croissante d'automatisation des processus commerciaux et la croissance des technologies activées par la voix sont des moteurs clés propulsant le marché vers l'avant.

Taille du marché et prévisions

2024 Market Size 105,73 (milliards USD)
2035 Market Size 1543,73 (milliards USD)
CAGR (2025 - 2035) 27,6 %

Principaux acteurs

Google (US), Microsoft (US), IBM (US), Amazon (US), Facebook (US), Baidu (CN), Salesforce (US), SAP (DE), NVIDIA (US)

Marché du traitement du langage naturel Tendances

Le marché du traitement du langage naturel connaît actuellement une évolution dynamique, alimentée par les avancées en intelligence artificielle et en technologies d'apprentissage automatique. Les organisations de divers secteurs reconnaissent de plus en plus la valeur de l'automatisation des tâches basées sur le langage, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle et renforce l'engagement des clients. Alors que les entreprises s'efforcent d'exploiter la puissance des données, la demande pour des outils de traitement du langage sophistiqués continue d'augmenter. Cette tendance est encore renforcée par le besoin croissant d'expériences utilisateur personnalisées et la capacité d'analyser d'énormes quantités de données non structurées. De plus, l'intégration du marché du traitement du langage naturel dans des applications telles que les chatbots, les assistants virtuels et les outils d'analyse de sentiment devient de plus en plus courante. Ces innovations non seulement rationalisent la communication mais fournissent également des informations qui étaient auparavant inaccessibles. À mesure que le marché du traitement du langage naturel mûrit, il semble prêt pour une croissance substantielle, avec des recherches et des développements en cours susceptibles de donner lieu à des solutions encore plus avancées dans un avenir proche. La convergence de la technologie et de la linguistique suggère un horizon prometteur pour les parties prenantes de ce domaine.

Adoption accrue des solutions pilotées par l'IA

Les organisations intègrent de plus en plus des solutions pilotées par l'IA dans leurs opérations, améliorant leur capacité à traiter et analyser les données linguistiques. Cette tendance reflète un changement plus large vers l'automatisation, où les entreprises cherchent à améliorer l'efficacité et à réduire les erreurs humaines dans les tâches liées au langage.

Expansion des capacités multilingues

Le marché du traitement du langage naturel connaît une emphase croissante sur les capacités multilingues, permettant aux applications de s'adapter à des publics linguistiques divers. Cette expansion permet aux entreprises d'atteindre une base de clients plus large et améliore l'expérience utilisateur dans différentes régions.

Concentration sur l'IA éthique et la confidentialité des données

Alors que les préoccupations concernant la confidentialité des données et les pratiques éthiques en matière d'IA augmentent, les parties prenantes du marché du traitement du langage naturel priorisent la transparence et l'utilisation responsable des technologies linguistiques. Cet accent vise à instaurer la confiance avec les utilisateurs et à garantir la conformité avec les réglementations en évolution.

Marché du traitement du langage naturel conducteurs

Croissance des technologies activées par la voix

Le marché du traitement du langage naturel connaît une croissance significative en raison de la prolifération des technologies activées par la voix. Avec l'adoption croissante des enceintes intelligentes et des assistants virtuels, les consommateurs s'habituent de plus en plus à interagir avec les appareils par le biais du langage naturel. Ce changement se reflète dans les données du marché, qui indiquent que le segment de la reconnaissance vocale devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de plus de 20 % dans les années à venir. Les entreprises investissent massivement dans les capacités de traitement du langage naturel pour améliorer l'expérience utilisateur et fournir des interfaces plus intuitives. À mesure que les technologies activées par la voix s'intègrent davantage dans la vie quotidienne, la demande de solutions NLP sophistiquées capables de comprendre et de traiter la parole humaine devrait augmenter, entraînant ainsi l'expansion du marché du traitement du langage naturel.

Besoin croissant d'une expérience client améliorée

Le marché du traitement du langage naturel est propulsé par le besoin croissant d'améliorer l'expérience client dans divers secteurs. Les entreprises exploitent de plus en plus les technologies NLP pour analyser les retours clients, automatiser les réponses et personnaliser les interactions. Cette tendance est soulignée par Market Research Future, indiquant que les entreprises utilisant le NLP pour l'engagement client peuvent constater une augmentation significative des scores de satisfaction client. Alors que les organisations s'efforcent de se différencier sur des marchés concurrentiels, la mise en œuvre de solutions NLP devient une nécessité stratégique. La capacité à comprendre et à répondre aux demandes des clients en temps réel améliore non seulement la qualité du service, mais favorise également la fidélité des clients, propulsant ainsi la croissance du marché du traitement du langage naturel.

Émergence des techniques avancées d'apprentissage automatique

Le marché du traitement du langage naturel est fortement influencé par l'émergence de techniques avancées d'apprentissage automatique. Des innovations telles que l'apprentissage profond et les réseaux de neurones permettent des capacités de traitement du langage plus précises et efficaces. Ces avancées permettent une meilleure compréhension du contexte, du sentiment et de l'intention dans le langage humain, ce qui est crucial pour des applications allant des chatbots à l'analyse de sentiment. Les projections du marché suggèrent que le segment de l'apprentissage automatique au sein du traitement du langage naturel est prêt à connaître une croissance substantielle, atteignant potentiellement une valorisation de plusieurs milliards USD d'ici la fin de la décennie. Alors que les organisations cherchent à exploiter la puissance des données, l'intégration de ces techniques avancées dans les solutions de traitement du langage naturel est susceptible d'améliorer leur efficacité, propulsant ainsi le marché du traitement du langage naturel vers l'avant.

Demande croissante d'automatisation dans les processus d'affaires

Le marché du traitement du langage naturel connaît une forte augmentation de la demande d'automatisation dans divers processus commerciaux. Les organisations reconnaissent de plus en plus le potentiel des technologies NLP pour rationaliser les opérations, améliorer les interactions avec les clients et optimiser la prise de décision. Selon des estimations récentes, l'automatisation du service client grâce aux solutions NLP pourrait entraîner une réduction des coûts opérationnels allant jusqu'à 30 %. Cette tendance est motivée par le besoin d'efficacité et le désir de tirer parti des informations basées sur les données. Alors que les entreprises cherchent à optimiser leurs flux de travail, l'intégration des outils NLP devient essentielle, propulsant ainsi la croissance du marché du traitement du langage naturel. De plus, la capacité du NLP à analyser d'énormes quantités de données non structurées le positionne comme un élément clé des stratégies de transformation numérique des entreprises.

Augmentation des investissements dans les startups en traitement du langage naturel

Le marché du traitement du langage naturel connaît une vague d'investissements dans des startups axées sur les technologies NLP. Les capital-risqueurs et les sociétés de capital-investissement reconnaissent de plus en plus le potentiel du NLP pour transformer des secteurs tels que la santé, la finance et le service client. Des données récentes indiquent que le financement des startups NLP a explosé, avec des investissements atteignant des centaines de millions de dollars au cours de l'année passée. Cet afflux de capitaux favorise l'innovation et accélère le développement de solutions NLP de pointe. Alors que ces startups lancent des applications novatrices sur le marché, elles sont susceptibles de contribuer à la croissance et à la diversification globales du marché du traitement du langage naturel, créant de nouvelles opportunités pour les entreprises et les consommateurs.

Aperçu des segments de marché

Par technologie : Auto-codage (le plus grand) contre analyse vocale (la plus rapide en croissance)

Dans le marché du traitement du langage naturel (NLP), l'auto-codage est devenu le plus grand segment, commandant une part de marché significative en raison de son application étendue dans l'automatisation de la génération de code à partir d'entrées en langage naturel. Pendant ce temps, l'analyse vocale gagne rapidement en traction, attribuée à la demande croissante d'analyse des données vocales en temps réel dans diverses industries, marquant ainsi le segment à la croissance la plus rapide. Les deux segments sont cruciaux pour améliorer l'efficacité et l'utilité dans les applications de traitement de texte et de voix. La croissance de l'auto-codage est alimentée par les avancées dans les algorithmes d'apprentissage automatique qui améliorent la précision et l'efficacité de la génération de code. D'autre part, l'analyse vocale connaît un intérêt croissant alors que les entreprises cherchent à exploiter les insights consommateurs à partir des données vocales. Cette tendance est alimentée par l'essor des technologies activées par la voix et le passage vers des interfaces plus conversationnelles, stimulant l'innovation et l'investissement dans ces technologies.

Technologie : Auto-codage (Dominant) vs. Analyse vocale (Émergent)

L'auto-codage se distingue comme une force dominante sur le marché du traitement du langage naturel, offrant aux développeurs les moyens d'automatiser les tâches de codage, réduisant ainsi l'effort manuel et le temps consacré. Ce segment tire parti de modèles d'IA sophistiqués pour générer avec précision des extraits de code à partir de descriptions rédigées par les utilisateurs. En revanche, l'analyse vocale est considérée comme un acteur émergent, évoluant rapidement pour répondre aux besoins des entreprises cherchant à obtenir des informations exploitables à partir de données audio. À mesure que les organisations privilégient de plus en plus l'expérience client, l'analyse vocale offre un potentiel transformateur en fournissant des données inestimables issues des interactions orales. L'intégration de ces technologies est prête à redéfinir les applications dans des secteurs allant du service client aux télécommunications, mettant en avant des attributs complémentaires significatifs qui améliorent l'engagement des utilisateurs.

Par type : Basé sur des règles (le plus grand) vs. Hybride (le plus en croissance)

Le marché du traitement du langage naturel (NLP) est principalement influencé par trois types principaux : les systèmes basés sur des règles, les systèmes statistiques et les systèmes hybrides. Parmi ceux-ci, les systèmes basés sur des règles détiennent la plus grande part de marché en raison de leur approche structurée qui repose sur des règles linguistiques prédéfinies, les rendant idéaux pour des applications nécessitant une grande précision et cohérence. D'autre part, les systèmes hybrides, combinant les forces des méthodes basées sur des règles et statistiques, gagnent en popularité grâce à leur adaptabilité et leur efficacité dans le traitement de diverses tâches linguistiques.

Règles basées sur des critères (Dominant) vs. Hybride (Émergent)

Les systèmes basés sur des règles, en tant que segment dominant du marché du traitement du langage naturel (NLP), s'appuient sur des règles linguistiques définies pour fournir des résultats précis et fiables pour diverses tâches, y compris la traduction de langues et l'analyse de sentiments. Leur précision attire particulièrement des secteurs comme la santé et le juridique, où l'exactitude est primordiale. En revanche, les systèmes hybrides émergent comme des alternatives puissantes, mêlant des méthodes statistiques avec des approches basées sur des règles pour tirer parti des forces des deux méthodologies. Leur flexibilité leur permet de s'adapter à des contextes variés et à des complexités de données, les rendant très recherchés dans des environnements dynamiques où l'adaptabilité est essentielle pour un traitement efficace du langage.

Par Service : Intégration (la plus grande) contre Conseil & Maintenance (la plus rapide en croissance)

Dans le marché du traitement du langage naturel, le segment des services est divisé en deux catégories principales : Intégration et Conseil & Maintenance. Les services d'intégration détiennent actuellement la plus grande part de marché, soutenus par la demande croissante de solutions NLP sur mesure dans divers secteurs. Ce besoin croissant a conduit les organisations à rechercher des services d'intégration experts pour garantir un déploiement optimal des technologies NLP au sein de leur infrastructure informatique existante. En revanche, les services de Conseil & Maintenance gagnent en popularité alors que les entreprises recherchent un soutien continu et des conseils stratégiques pour maximiser leur investissement dans les technologies NLP. La croissance du segment Conseil & Maintenance est attribuée à la complexité croissante associée à la mise en œuvre des systèmes NLP et à la nécessité d'innovation continue dans ce domaine. Les organisations reconnaissent l'importance du conseil expert pour naviguer dans le paysage évolutif du NLP. À mesure que les applications commerciales deviennent plus sophistiquées, la demande pour des services de maintenance spécialisés devrait également augmenter, indiquant une forte trajectoire de croissance pour ce segment dans les années à venir.

Intégration (Dominant) vs. Conseil & Maintenance (Émergent)

Dans le marché du traitement du langage naturel, les services d'intégration se distinguent comme la force dominante, caractérisés par leur rôle crucial dans la mise en œuvre des technologies NLP de manière transparente au sein des systèmes existants. Les entreprises priorisent l'intégration des solutions NLP pour améliorer leur efficacité opérationnelle et leurs capacités d'engagement client. D'autre part, les services de conseil et de maintenance se taillent une place émergente sur ce marché. Ces services se concentrent sur la fourniture d'un soutien essentiel aux organisations, garantissant que les systèmes NLP non seulement fonctionnent de manière optimale, mais évoluent également en fonction des tendances émergentes. La synergie entre ces deux segments met en évidence la nature dynamique du paysage des services au sein de l'industrie du traitement du langage naturel alors que les entreprises naviguent dans les complexités de l'intégration de capacités avancées.

Par déploiement : Sur site (le plus grand) contre à la demande (le plus en croissance)

Dans le marché du traitement du langage naturel (NLP), les options de déploiement jouent un rôle crucial dans la formation des préférences des utilisateurs et des taux d'adoption. Le segment sur site (On-Premise) est actuellement en tête avec la plus grande part de marché, attirant les entreprises qui privilégient la sécurité des données, la conformité et le contrôle sur leurs mises en œuvre NLP. Cependant, le déploiement à la demande (On-Demand) gagne rapidement du terrain, porté par sa flexibilité, sa facilité d'utilisation et sa scalabilité pour les entreprises de toutes tailles. À mesure que les organisations se tournent de plus en plus vers des solutions cloud, le segment à la demande est prêt à contester la domination du segment sur site dans les années à venir. Les tendances de croissance indiquent que le segment à la demande évolue à un rythme remarquable, alimenté par une augmentation des applications basées sur le cloud et des avancées dans les technologies alimentées par l'IA. Les entreprises adoptent des services NLP à la demande pour accélérer l'innovation et améliorer l'engagement client. Des facteurs tels que l'efficacité des coûts, des obstacles à la mise en œuvre réduits et le besoin croissant de traitement des données en temps réel répondent à une large gamme d'industries, entravant ainsi la croissance des solutions traditionnelles sur site. Ce changement signifie une tendance plus large de l'industrie vers l'utilisation du cloud et l'adoption de méthodologies agiles pour les déploiements NLP.

Déploiement : Sur site (dominant) vs. À la demande (émergent)

Le modèle de déploiement sur site reste dominant sur le marché du traitement du langage naturel en raison de son attrait pour les organisations qui nécessitent des mesures strictes de gouvernance des données et de sécurité. Les entreprises opérant dans des secteurs tels que la finance, la santé et le gouvernement préfèrent souvent les solutions sur site pour conserver le contrôle sur les données sensibles et garantir la conformité aux réglementations. Ce modèle, cependant, exige souvent des investissements initiaux plus élevés et des coûts de maintenance continus, ce qui peut limiter son adoption parmi les petites et moyennes entreprises. En revanche, le segment à la demande émerge comme une alternative convaincante, en particulier pour les startups et les entreprises recherchant agilité et capacités de déploiement rapide. Les solutions NLP à la demande offrent un accès par abonnement à des outils sophistiqués sans le fardeau des coûts matériels et d'infrastructure. Cette flexibilité permet aux entreprises de s'adapter rapidement aux conditions changeantes du marché, de capitaliser sur de nouvelles opportunités et d'interagir plus efficacement avec les clients.

Par secteur : Santé (le plus grand) vs. Secteur de la vente au détail (le plus en croissance)

Dans le marché du traitement du langage naturel, le secteur de la santé détient une part significative, alimentée par le besoin croissant d'une gestion efficace des données des patients et d'une communication rationalisée. Avec l'adoption croissante du traitement du langage naturel pour les dossiers de santé électroniques, les interactions avec les chatbots et l'amélioration de la documentation clinique, le secteur de la santé voit une pénétration expansive des capacités avancées de traitement du langage. En revanche, le secteur de la vente au détail émerge comme le segment à la croissance la plus rapide dans le marché du traitement du langage naturel. Les détaillants exploitent le traitement du langage naturel pour améliorer l'expérience client grâce à une assistance d'achat personnalisée et un marketing ciblé. Alors que le commerce électronique continue de croître, la demande pour des systèmes intelligents qui comprennent le comportement et les préférences des consommateurs augmente rapidement, positionnant le secteur de la vente au détail comme un secteur agile prêt pour une avancée continue du traitement du langage naturel.

Santé (Dominant) vs. Vente au détail (Émergent)

Le secteur de la santé se caractérise par sa dépendance aux technologies de traitement du langage naturel (NLP) pour améliorer l'efficacité opérationnelle et les résultats pour les patients. En utilisant des analyses avancées et l'apprentissage automatique, les prestataires de soins de santé peuvent optimiser les flux de travail, réduire les charges administratives et améliorer la communication avec les patients grâce à des assistants virtuels intelligents. En revanche, le secteur de la vente au détail, bien que peut-être plus petit en part de marché actuellement, émerge de manière significative avec ses applications innovantes du NLP. Les détaillants adoptent le NLP pour obtenir des insights clients, automatiser les fonctions de service client et obtenir des avantages concurrentiels grâce à des stratégies de marketing basées sur les données. Dans l'ensemble, bien que le secteur de la santé reste le principal acteur, le secteur de la vente au détail évolue rapidement pour exploiter le potentiel du NLP.

Obtenez des informations plus détaillées sur Marché du traitement du langage naturel
Demander un échantillon gratuit

Aperçu régional

Par région, l'étude fournit des informations sur le marché en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique et dans le reste du monde. Le marché du traitement du langage naturel (NLP) en Amérique du Nord devrait connaître une croissance significative avec un TCAC important pendant la période d'étude, représentant 21,68 milliards USD en 2021. La région domine les technologies d'IA et d'apprentissage automatique, en faisant l'un des principaux marchés pour les technologies de traitement du langage naturel. De plus, la présence de participants clés sur le marché aux États-Unis stimule l'innovation dans la région, alimentant ainsi la croissance du marché du traitement du langage naturel.

Les gouvernements régionaux encouragent également de plus en plus l'utilisation des technologies d'IA, d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, ce qui permet aux participants du marché d'élargir leur présence dans la région.

Figure 3 : Part de marché du traitement du langage naturel par région 2022 (milliards USD)

Marché du traitement du langage naturel (NLP) par région

Source : Recherche secondaire, recherche primaire, Base de données de Market Research Future et revue d'analyste

Le marché du traitement du langage naturel en Europe est le deuxième plus grand au monde en raison de l'adoption croissante de l'informatique en nuage parmi les entreprises en Europe. Selon l'Organisation de la Commission européenne, environ 42 % des entreprises européennes ont adopté des services basés sur le cloud en 2021 et sont en pleine expansion. Une telle augmentation de l'adoption des services cloud devrait renforcer la croissance du marché. L'accent mis sur l'infrastructure informatique et l'augmentation des dépenses devraient stimuler la croissance du marché du NLP au Royaume-Uni. Le gouvernement a également accordé une grande importance aux nouveaux logiciels.

La France augmente son attention sur le développement de l'intelligence artificielle grâce à des investissements réguliers, attirant de nouveaux consommateurs. Cela aura probablement un impact positif sur la croissance du marché du NLP.

De plus, des entreprises telles que Facebook et Google prévoient d'investir dans l'expansion et la création de nouvelles installations liées à l'IA à Paris, renforçant ainsi l'adoption du NLP. En outre, le marché du NLP en Allemagne détenait la plus grande part de marché, et le marché du traitement du langage naturel (NLP) en France était le marché à la croissance la plus rapide dans la région européenne.

Le marché du traitement du langage naturel en Asie-Pacifique devrait croître au rythme le plus rapide du TCAC pendant la période de prévision. Cette croissance est attribuable à l'augmentation de l'utilisation des smartphones, aux avancées technologiques rapides, à la numérisation des économies et aux initiatives gouvernementales dans les pays en développement de la région. De plus, cette région occupe des positions de leader dans des industries de pointe comme la robotique et dispose d'une infrastructure informatique solide, ainsi que d'offres de logiciels et de services. Ces facteurs créeraient des perspectives de croissance rentables pour le marché.

La domination régionale dans l'industrie des semi-conducteurs aide également les entreprises à se positionner sur le marché du NLP, car de nombreux fabricants de puces et de matériel NLP sont basés en Asie. De plus, le marché du traitement du langage naturel en Chine détenait la plus grande part de marché, et le marché du NLP en Inde était le marché à la croissance la plus rapide dans la région Asie-Pacifique.

Marché du traitement du langage naturel Regional Image

Acteurs clés et aperçu concurrentiel

Les principaux fournisseurs de l'industrie se concentrent sur l'expansion de leur base de consommateurs pour obtenir un avantage concurrentiel. Par conséquent, les entreprises clés prennent plusieurs mesures stratégiques, notamment des fusions et acquisitions, des partenariats pour le développement de nouveaux produits/technologies et des collaborations. Les parties prenantes peuvent également mettre l'accent sur la différenciation des produits et les avancées technologiques. Des efforts intensifs sur les stratégies de croissance organique et inorganique devraient aider les entreprises à étendre leur pénétration dans des zones inexploitées.

SAP SE est une entreprise multinationale de logiciels européenne basée à Walldorf, en Bade-Wurtemberg. Elle développe des logiciels d'entreprise pour gérer les opérations commerciales et les relations avec les clients. L'entreprise est le principal fournisseur mondial de logiciels de planification des ressources d'entreprise. En juillet 2022, SAP SE a acquis Askdata, une plateforme d'interaction et de collaboration des données. L'objectif principal de l'acquisition est d'aider les consommateurs à faire des choix appropriés grâce à des recherches en langage naturel alimentées par l'IA.

Les principales entreprises du marché Marché du traitement du langage naturel incluent

Développements de l'industrie

  • Q2 2024 : Microsoft lance Phi-3, un nouveau modèle de langage AI léger pour les applications d'entreprise Microsoft a annoncé la sortie de Phi-3, un modèle de traitement du langage naturel compact conçu pour offrir des capacités linguistiques avancées aux utilisateurs professionnels, visant à concurrencer des modèles plus grands tout en réduisant les coûts de calcul.
  • Q2 2024 : Hugging Face lève 235 millions USD lors d'un financement de série D pour étendre sa plateforme NLP open-source Hugging Face, un fournisseur leader d'outils NLP open-source, a sécurisé 235 millions USD de nouveaux financements pour accélérer le développement de son hub de modèles de langage et élargir ses partenariats avec des clients d'entreprise.
  • Q2 2024 : SAP acquiert WalkMe pour renforcer l'automatisation des processus pilotée par l'IA et les capacités NLP SAP a annoncé l'acquisition de WalkMe, une plateforme israélienne d'adoption numérique, pour 1,5 milliard USD afin d'améliorer ses offres d'IA et de traitement du langage naturel pour les clients d'entreprise.
  • Q2 2024 : OpenAI et PwC annoncent un partenariat stratégique pour fournir des solutions NLP de niveau entreprise OpenAI et PwC ont conclu un partenariat pour fournir des outils avancés de traitement du langage naturel et des services de conseil aux grandes organisations, en se concentrant sur l'automatisation des processus commerciaux et l'amélioration de l'engagement client.
  • Q3 2024 : Google Cloud lance Vertex AI Search et Conversation pour les applications NLP d'entreprise Google Cloud a introduit de nouveaux produits alimentés par NLP sous sa suite Vertex AI, permettant aux entreprises de déployer des solutions avancées de recherche et d'IA conversationnelle adaptées aux besoins spécifiques de l'industrie.
  • Q3 2024 : Anthropic sécurise 450 millions USD de financement pour développer Claude, son modèle NLP de nouvelle génération La startup AI Anthropic a levé 450 millions USD lors d'un tour de financement dirigé par de grands investisseurs technologiques pour développer et commercialiser davantage son modèle de langage Claude pour des applications d'entreprise et de recherche.
  • Q3 2024 : IBM et Salesforce élargissent leur partenariat pour intégrer Watson NLP avec Einstein AI IBM et Salesforce ont annoncé une collaboration élargie pour intégrer la technologie de traitement du langage naturel Watson d'IBM avec la plateforme Einstein AI de Salesforce, visant à fournir des insights améliorés pilotés par l'IA pour les utilisateurs professionnels.
  • Q4 2024 : Meta dévoile Llama 3, son dernier modèle de langage open-source pour la recherche NLP Meta a publié Llama 3, un nouveau modèle de langage open-source conçu pour faire progresser la recherche et les applications commerciales dans le traitement du langage naturel, avec des performances et une efficacité améliorées.
  • Q4 2024 : NVIDIA lance NeMo Retriever, un nouveau cadre NLP pour la gestion des connaissances en entreprise NVIDIA a introduit NeMo Retriever, un cadre qui exploite des techniques avancées de NLP pour aider les organisations à construire des solutions personnalisées de recherche et de gestion des connaissances utilisant de grands modèles de langage.
  • Q1 2025 : Apple acquiert la startup française Nabla pour renforcer ses capacités d'IA sur appareil Apple a finalisé l'acquisition de Nabla, une startup de traitement du langage naturel basée à Paris, pour renforcer ses technologies linguistiques axées sur la confidentialité et l'IA sur appareil.
  • Q1 2025 : Amazon Web Services annonce une nouvelle plateforme de données de santé alimentée par NLP AWS a lancé une plateforme de données de santé qui utilise un traitement avancé du langage naturel pour extraire des insights des dossiers médicaux non structurés, visant à améliorer les soins aux patients et l'efficacité opérationnelle.
  • Q2 2025 : SAP ouvre un nouveau centre de recherche en IA à Berlin axé sur l'innovation NLP SAP a inauguré un établissement de recherche en IA dédié à Berlin pour accélérer le développement des technologies de traitement du langage naturel de nouvelle génération pour les applications d'entreprise.

Perspectives d'avenir

Marché du traitement du langage naturel Perspectives d'avenir

Le marché du traitement du langage naturel devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 27,6 % entre 2024 et 2035, soutenu par les avancées en IA, l'augmentation de la génération de données et la demande d'automatisation.

De nouvelles opportunités résident dans :

  • Développement de solutions NLP spécifiques à l'industrie pour les secteurs de la santé et de la finance.
  • Intégration de la NLP avec des dispositifs IoT pour une interaction utilisateur améliorée.
  • Création de systèmes de support multilingues pour étendre la portée sur le marché mondial.

D'ici 2035, le marché du traitement du langage naturel devrait être un élément clé de l'avancement technologique.

Segmentation du marché

Perspectives du marché du traitement du langage naturel

  • Basé sur des règles
  • Statistique
  • Hybride

Perspectives du marché du traitement du langage naturel (2)

  • Santé
  • Secteur de la vente au détail
  • Médias et divertissement

Perspectives de service du marché du traitement du langage naturel

  • Intégration
  • Consultation et maintenance

Perspectives technologiques du marché du traitement du langage naturel

  • Auto-codage
  • Analyse de texte
  • Reconnaissance de motifs et d'images
  • Analyse de la parole

Perspectives de déploiement du marché du traitement du langage naturel

  • Sur site
  • À la demande

Portée du rapport

TAILLE DU MARCHÉ 2024105,73 (milliards USD)
TAILLE DU MARCHÉ 2025134,92 (milliards USD)
TAILLE DU MARCHÉ 20351543,73 (milliards USD)
TAUX DE CROISSANCE ANNUEL COMPOSÉ (CAGR)27,6 % (2024 - 2035)
COUVERTURE DU RAPPORTPrévisions de revenus, paysage concurrentiel, facteurs de croissance et tendances
ANNÉE DE BASE2024
Période de prévision du marché2025 - 2035
Données historiques2019 - 2024
Unités de prévision du marchémilliards USD
Principales entreprises profiléesAnalyse de marché en cours
Segments couvertsAnalyse de segmentation du marché en cours
Principales opportunités de marchéL'intégration d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique améliore l'automatisation sur le marché du traitement du langage naturel.
Dynamiques clés du marchéLa demande croissante pour des solutions avancées de traitement du langage naturel stimule l'innovation et la concurrence parmi les fournisseurs de technologie.
Pays couvertsAmérique du Nord, Europe, APAC, Amérique du Sud, MEA

Faits saillants du marché

Auteur
Ankit Gupta
Senior Research Analyst

Ankit Gupta is an analyst in market research industry in ICT and SEMI industry. With post-graduation in "Telecom and Marketing Management" and graduation in "Electronics and Telecommunication" vertical he is well versed with recent development in ICT industry as a whole. Having worked on more than 150+ reports including consultation for fortune 500 companies such as Microsoft and Rio Tinto in identifying solutions with respect to business problems his opinions are inclined towards mixture of technical and managerial aspects.

Entrer en contact

Laisser un commentaire

FAQs

Quelle est la valorisation actuelle du marché du traitement du langage naturel en 2024 ?

Le marché du traitement du langage naturel était évalué à 105,73 milliards USD en 2024.

Quelle est la taille de marché projetée pour le marché du Traitement du Langage Naturel en 2035 ?

Le marché devrait atteindre 1543,73 milliards USD d'ici 2035.

Quelle est la CAGR attendue pour le marché du traitement du langage naturel pendant la période de prévision 2025 - 2035 ?

Le CAGR attendu pour le marché du traitement du langage naturel entre 2025 et 2035 est de 27,6 %.

Quelles entreprises sont considérées comme des acteurs clés sur le marché du traitement du langage naturel ?

Les acteurs clés du marché incluent Google, Microsoft, IBM, Amazon, Facebook, Baidu, Salesforce, SAP et NVIDIA.

Quels sont les principaux segments technologiques du marché du traitement du langage naturel ?

Les principaux segments technologiques comprennent l'auto-codage, l'analyse de texte, la reconnaissance de motifs et d'images, et l'analyse de la parole.

Comment le segment de l'analyse de texte se comporte-t-il en termes de valorisation du marché ?

Le segment de l'analyse de texte était évalué à 25,0 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 400,0 milliards USD d'ici 2035.

Télécharger l'échantillon gratuit

Veuillez remplir le formulaire ci-dessous pour recevoir un échantillon gratuit de ce rapport

Customer Stories
Étude de cas
Aerospace & Defense
Future of Dismounted Soldier Systems Market Trends & Adoption Roadmap 2019–2035

Compare Licence

×
Features License Type
Single User Multiuser License Enterprise User
Price $4,950 $5,950 $7,250
Maximum User Access Limit 1 User Upto 10 Users Unrestricted Access Throughout the Organization
Free Customization ✓ ✓ ✓
Direct Access to Analyst ✓ ✓ ✓
Deliverable Format ✓ ✓ ✓
Platform Access ✗ ✗ ✓
Discount on Next Purchase 10% 15% 15%
Printable Versions ✗ ✗ ✓