Statistiques sur le traitement du langage naturel (2023)
Parce qu'il agit comme un pont de communication entre les personnes et la technologie à l'aide de l'IA, le traitement du langage naturel (TAL) permet aux ordinateurs de comprendre facilement les instructions d'entrée fournies par les humains.
Mais comment la PNL change-t-elle exactement la façon dont nous vivons nos vies aujourd'hui ? A quoi cela sert? Et quel est l'avenir de la PNL ?
Jetons un coup d'œil aux statistiques concernant l'influence significative du traitement du langage naturel et son avenir potentiel.
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Principales statistiques de traitement du langage naturel
- D'ici 2027, on prévoit que le marché mondial de la PNL atteindra 61.03 milliards de dollars.
- La maîtrise du traitement du langage naturel (TAL) est l'une des sept compétences techniques les plus demandées à acquérir d'ici 2021.
- Une précision de 95% est nécessaire pour que la technologie NLP atteigne les niveaux de tolérance humaine.
- Des modèles multilingues sont présentés aux scientifiques des données à l'échelle internationale, tandis que les fournisseurs de cloud peuvent offrir une prise en charge du traitement du langage naturel dans plus de 100 langues.
- La majorité des spécialistes s'accordent à dire qu'au moins 70 % de la communication est non verbale. Par conséquent, même si la PNL fonctionnait parfaitement, au moins les deux tiers de ce que nous essayons de communiquer en temps réel seraient encore à débattre.
- L'industrie de la PNL devrait passer d'environ trois milliards de dollars américains en 2017 à plus de 43 milliards en 2025, soit plus de 14 fois plus qu'en 2017.
- Le déploiement de tâches prédéterminées compatibles NLP peut réduire les dépenses de support client jusqu'à 30 %
- Selon El Pas, l'espagnol représente encore moins de 30 % du marché mondial des technologies de traitement du langage naturel.
- Echo d'Amazon est désormais en tête du peloton avec la reconnaissance vocale NLP, et les acheteurs d'Echo ont augmenté leurs dépenses de 10 % dans l'ensemble, la moitié de cette augmentation allant directement aux articles Amazon.
Taille du marché du traitement du langage naturel
À un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 25.7 %, il est prévu que la taille du marché du traitement du langage naturel (TAL) passera de 15.7 milliards USD en 2022 à 49.4 milliards USD en 2027 (MarketsandMarkets)
La taille du marché du traitement du langage naturel (TAL) devrait augmenter à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 25.7 % tout au long de la période de projection, passant de 15.7 milliards USD en 2022 à 49.4 milliards USD d'ici 2027. Il est prévu qu'un certain nombre de facteurs différents, y compris l'évolution des programmes informatiques qui analysent le texte, une augmentation des investissements dans l'industrie de la santé et un marché croissant des solutions d'entreprise pour rationaliser les opérations commerciales afin d'offrir une meilleure expérience aux clients, stimuleront l'adoption du traitement du langage naturel (TAL).
Un TCAC de 29.4 % est prévu pour que le marché du traitement du langage naturel passe de 20.98 milliards de dollars en 2021 à 127.26 milliards de dollars en 2028 (Fortune Business Insights)
Au cours de la période de prévision, 2021-2028, le marché mondial du traitement du langage naturel devrait se développer à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 29.4 %, passant de 20.98 milliards de dollars en 2021 à 127.26 milliards de dollars en 2028..
Revenus du marché du traitement du langage naturel
Le marché du NLP devrait passer d'environ trois milliards de dollars en 2017 à environ 43 milliards en 2025, soit une augmentation de près de 14 fois par rapport à sa taille de 2017 (Statista)
Il est prévu que les revenus générés par l'industrie du traitement du langage naturel (TLN) connaîtront une expansion significative au cours des prochaines années. On prévoit que le marché du traitement du langage naturel (TAL) dépassera les 43 milliards de dollars américains en 2025, soit 14 fois plus qu'il ne l'était en 2017. En 2017, le marché du TAL était d'environ trois milliards de dollars américains.
| Année | Marché en millions de dollars américains |
| 2017 | $3,185.7 |
| 2018 | $5,075 |
| 2019 | $8,211.5 |
| 2020 | $12,399.3 |
| 2021 | $17,578.4 |
| 2022 | $23,999.1 |
| 2023 | $30,356.6 |
| 2024 | $37,330.7 |
| 2025 | $43,289.9 |
Revenus du marché mondial du traitement du langage naturel (TAL), segmentés, de 2017 à 2025 par Statista :
D'ici 2025, les revenus du marché du NLP atteindront 15,706.3 9,104.6 $ en matériel, 18,479 XNUMX $ en logiciels et XNUMX XNUMX $ en services.
Traitement automatique du langage naturel en entreprise
Pour les entreprises qui tentent de simplifier leurs systèmes de support client, l'utilisation de logiciels pouvant bénéficier de techniques d'apprentissage automatique peut être très bénéfique. Le traitement du langage naturel (TLN) peut alléger le fardeau des manières suivantes :
Jusqu'à 1,000 XNUMX heures audio de parole peuvent être transcrites en une heure (Qualtrics)
Les domaines de la linguistique informatique et du traitement du langage naturel sont capables d'absorber un flot de données provenant d'une grande variété de sources et de les organiser en un aperçu qui peut être utilisé dans un laps de temps beaucoup plus court qu'il ne faudrait à une personne pour le faire. alors. Par exemple, Qualtrics XM Discover est capable de transcrire jusqu'à mille heures audio de conversation en une heure seulement.
Jusqu'à 30 % de réduction des dépenses de service client (Chatbot Magazine)
À l'aide de chatbots compatibles NLP, vous pouvez simplement automatiser vos tâches répétitives de routine, ce qui permet à votre organisation d'économiser du temps et de l'argent. Chatbot Magazine rapporte que le déploiement de tâches prédéterminées compatibles NLP pour l'industrie automobile peut réduire les dépenses d'assistance client jusqu'à 30 %.
Aux fins de l'assistance aux agents, la PNL est avantageuse
Selon Salesforce, 69 % des agents de service hautement performants recherchent activement des opportunités d'utiliser l'intelligence artificielle. L'IA conversationnelle est capable de répondre aux questions qui nécessitent une attention minimale en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) pour traduire les demandes des utilisateurs en mots et phrases lisibles par ordinateur. Cela donne aux agents plus de temps pour s'attaquer aux questions difficiles nécessitant une interaction humaine.
Selon 78 % des entreprises qui utilisent un système de suivi des candidatures amélioré par l'IA, trouver les meilleurs employés est plus simple que jamais (Brouton Lab)
Un ATS alimenté par l'IA accélère le processus de recrutement, mais il offre également aux entreprises une méthode pour supprimer toute personne qui ne convient pas sans avoir besoin d'un entretien.
GPT-3 : un puissant modèle de PNL
GPT-3 est une puissante intelligence artificielle de traitement du langage naturel (NLP) qui a été développée par OpenAI dans la Silicon Valley, une organisation à but non lucratif fondée par Elon Musk et d'autres entrepreneurs de la Silicon Valley. GPT3 utilise l'apprentissage en profondeur pour générer des réponses aux questions textuelles qui ressemblent à des humains et pour résoudre des problèmes en utilisant le langage naturel.
Afin de former le système avec le pool d'informations le plus large possible, le réseau de neurones GPT3 a été formé à l'aide d'une quantité massive de langage naturel extrait d'Internet. Cette formation comprenait plus de 500 milliards de mots.
Un modèle GPT-3 qui utilise 175 milliards de paramètres a été fourni à un coût de formation qui devrait atteindre 12 millions de dollars (TechTarget)
Les dépenses de formation, que certaines estimations évaluent à 12 millions de dollars, ont abouti à la création d'un modèle utilisant 175 milliards de paramètres. Il s'agit d'une amélioration substantielle par rapport au prédécesseur du modèle, GPT2, qui n'avait que 1.5 milliard de paramètres. Et par rapport à la version originale de GPT, il y a eu une multiplication par dix.
L'avenir du traitement du langage naturel
L'avenir de la PNL est assez prometteur puisque de nouveaux développements amélioreront l'expérience utilisateur et ouvriront de nouveaux marchés. Deux chemins principaux peuvent être vus sur la feuille de route pour la PNL. Le premier est piloté par des modèles de transformateurs plus gros comme le GPT-3 et ses futurs homologues. La deuxième percée importante concernera les modèles de conversation, où Google, Facebook et d'autres entreprises investissent des millions de dollars en R&D.
Le marché du traitement du langage naturel devrait croître d'environ 59.3 % en 2018, pour atteindre une valeur d'environ 5.08 milliards de dollars américains (Statista)
Le marché du traitement du langage naturel devrait croître d'environ 59.3 % en 2018, pour atteindre une valeur d'environ 5.08 milliards de dollars américains. Les statistiques illustrent le marché mondial de l'intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel (TAL) de 2018 à 2025.
| Année | Croissance d'une année sur l'autre |
| 2018 | 59.3% |
| 2019 | 61.8% |
| 2020 | 51% |
| 2021 | 41.8% |
| 2022 | 36.5% |
| 2023 | 26.5% |
| 2024 | 23% |
| 2025 | 16% |
Statistiques sur le traitement du langage naturel Conclusion
Le traitement du langage naturel a été créé pour améliorer et faciliter la vie humaine, comme tout autre type d'IA. Et malgré le fait que sa technologie est toujours en développement constant, elle a déjà fait des progrès significatifs dans l'amélioration de divers facteurs, tels que la satisfaction client dans son ensemble dans le domaine du service client, le maintien de la qualité du contenu dans le domaine publicitaire, l'entretien prospects dans le domaine du marketing numérique, etc.
Références
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Patryk Miszczak
