Reconnaissance d’images sur le marché de détail – Taille, part, tendances, opportunités et prévisions de l’industrie mondiale, segmentées par technologie (reconnaissance de codes, traitement d’images numériques, reconnaissance faciale, reconnaissance d’objets, autres), par composant (logiciel, services), par type de déploiement (sur site, cloud), par application (recherche visuelle de produits, sé
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationReconnaissance d’images sur le marché de détail – Taille, part, tendances, opportunités et prévisions de l’industrie mondiale, segmentées par technologie (reconnaissance de codes, traitement d’images numériques, reconnaissance faciale, reconnaissance d’objets, autres), par composant (logiciel, services), par type de déploiement (sur site, cloud), par application (recherche visuelle de produits, sé
| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 1,83 milliard USD |
| TCAC (2023-2028) | 23,61 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Services |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail connaît une profonde transformation, portée par la convergence des technologies avancées et les exigences en constante évolution du secteur de la vente au détail. Ce marché dynamique est caractérisé par l'influence dominante des déploiements basés sur le cloud, qui offrent une évolutivité, une rentabilité et une accessibilité inégalées. Les solutions basées sur le cloud sont devenues le pivot de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail, offrant aux détaillants de toutes tailles l'agilité nécessaire pour s'adapter aux conditions changeantes du marché et aux préférences des clients. L'utilisation de la technologie de reconnaissance d'images révolutionne le paysage de la vente au détail en améliorant l'expérience client, en optimisant les opérations et en libérant des informations précieuses à partir de données visuelles. La reconnaissance faciale, l'essayage virtuel, les moteurs de recommandation et la gestion des stocks en temps réel ne sont que quelques exemples des applications innovantes rendues possibles par les logiciels de reconnaissance d'images. La rentabilité de ce marché est un facteur décisif pour les détaillants qui cherchent à exploiter la puissance des données visuelles sans investissements initiaux importants. Le déploiement dans le cloud élimine le besoin de dépenses d'investissement associées aux solutions sur site, offrant aux détaillants un modèle de paiement à l'utilisation qui minimise le coût total de possession (TCO). Les capacités de sécurité et de reprise après sinistre renforcent encore l'attrait des solutions de reconnaissance d'images basées sur le cloud, garantissant aux détaillants la protection des données et la continuité des activités. De plus, les capacités d'intégration du cloud relient de manière transparente la technologie de reconnaissance d'images à d'autres systèmes de vente au détail, permettant aux détaillants de maximiser les avantages de leur pile technologique. Alors que le secteur de la vente au détail continue d'évoluer, le marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail est sur le point de connaître une croissance soutenue. La prédominance du déploiement dans le cloud reflète l'engagement du secteur à exploiter tout le potentiel de la technologie de reconnaissance d'images, révolutionnant ainsi l'expérience de vente au détail pour les clients et les détaillants. À une époque où les visuels jouent un rôle essentiel dans la prise de décision des consommateurs, les solutions de reconnaissance d'images basées sur le cloud sont la force motrice d'un paysage de vente au détail plus innovant, efficace et centré sur le client.
Principaux moteurs du marché
Expérience client améliorée
L'un des principaux moteurs du marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail est la recherche d'une expérience client améliorée. Les détaillants reconnaissent qu'il est essentiel de proposer un parcours d'achat fluide et personnalisé pour attirer et fidéliser les clients. La technologie de reconnaissance d'images joue un rôle essentiel dans la réalisation de cet objectif. En analysant les images et les vidéos, les détaillants peuvent obtenir des informations sur le comportement, les préférences et les habitudes d'achat des clients.
La reconnaissance d'images permet aux détaillants d'offrir des capacités de recherche visuelle, permettant aux clients de rechercher des produits en téléchargeant des images ou en utilisant des captures d'écran. Cette fonctionnalité améliore considérablement l'expérience d'achat en simplifiant le processus de découverte des produits. En outre, les détaillants peuvent utiliser la reconnaissance d'images pour recommander des produits en fonction de l'historique de navigation d'un client ou du contenu visuel avec lequel il interagit. Ces recommandations personnalisées stimulent non seulement les ventes, mais favorisent également la fidélité des clients.
Alors que les détaillants continuent de privilégier les stratégies centrées sur le client, la demande de solutions de reconnaissance d'images qui améliorent l'expérience d'achat globale restera un moteur important de la croissance du marché.
Augmentation des achats en ligne
La croissance rapide du commerce électronique et des achats en ligne est un puissant moteur du marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail. La commodité et l'accessibilité des plateformes de vente au détail en ligne ont entraîné une augmentation des achats numériques, en particulier à la suite de la pandémie de COVID-19. La technologie de reconnaissance d'images est essentielle pour traduire le contenu visuel en un outil d'achat précieux dans le domaine numérique.
La recherche visuelle, alimentée par la reconnaissance d'images, permet aux clients de rechercher des produits à l'aide d'images plutôt que de requêtes textuelles. Les acheteurs peuvent télécharger des photos d'articles qu'ils aiment ou prendre des captures d'écran des produits qu'ils rencontrent sur les réseaux sociaux ou d'autres sites Web. La reconnaissance d'image associe ensuite ces images aux produits pertinents du catalogue du détaillant, ce qui rend le processus d'achat plus intuitif et plus efficace.
En outre, la reconnaissance d'image facilite les expériences d'essayage virtuel, permettant aux clients de visualiser en temps réel à quoi ressembleront les vêtements, les accessoires ou les cosmétiques sur eux. Ces fonctionnalités sont particulièrement précieuses dans le commerce de détail de mode et de beauté, où la possibilité de voir et d'essayer les produits est essentielle pour la prise de décision d'achat.
La croissance continue des achats en ligne, associée à la demande de capacités de recherche visuelle et d'essayage virtuel, devrait favoriser l'adoption de la reconnaissance d'image dans le secteur de la vente au détail.
Optimisation de la gestion des stocks
L'optimisation de la gestion des stocks est un moteur convaincant de l'adoption de la technologie de reconnaissance d'image dans le secteur de la vente au détail. Les détaillants doivent gérer efficacement leurs stocks pour répondre à la demande des clients tout en minimisant les surstocks et les ruptures de stock. Les systèmes de reconnaissance d'images offrent des solutions à ces défis.
En tirant parti de la reconnaissance d'images, les détaillants peuvent automatiser les processus de suivi et de gestion des stocks. Les détaillants peuvent déployer des caméras et des capteurs chez les détaillants pour capturer des images des étagères des magasins. Les algorithmes de reconnaissance d'images analysent ensuite ces images pour identifier les niveaux de stock, le placement des produits et les écarts éventuels. Ces données en temps réel permettent aux détaillants de prendre des décisions éclairées sur le réapprovisionnement, l'optimisation de l'espace en rayon et la réduction des cas de rupture de stock.
En outre, la reconnaissance d'images peut aider au contrôle de la qualité en identifiant les produits endommagés ou défectueux dans la chaîne d'approvisionnement ou sur les étagères des magasins, empêchant ainsi les articles de qualité inférieure d'atteindre les clients.
Les économies de coûts, l'amélioration de la précision des stocks et la satisfaction accrue des clients associées à la gestion des stocks basée sur la reconnaissance d'images sont de fortes incitations à son adoption dans le secteur de la vente au détail.
Avantage concurrentiel
La recherche d'un avantage concurrentiel est un facteur important qui pousse les détaillants à adopter la technologie de reconnaissance d'images. Dans un marché encombré et hautement concurrentiel, il est essentiel de garder une longueur d'avance sur ses concurrents pour survivre et se développer. La reconnaissance d'image offre aux détaillants une gamme de fonctionnalités qui les distinguent de leurs rivaux.
Les moteurs de recherche et de recommandation visuels alimentés par la reconnaissance d'image offrent une expérience d'achat unique et attrayante qui peut attirer et fidéliser les clients. Lorsque les acheteurs peuvent facilement trouver les produits qu'ils souhaitent à l'aide d'images ou recevoir des recommandations personnalisées, ils sont plus susceptibles de choisir un détaillant plutôt qu'un autre.
La reconnaissance d'image permet également aux détaillants de proposer des fonctionnalités innovantes telles que des expériences d'essayage virtuel, où les clients peuvent « essayer » numériquement des vêtements ou des accessoires. Ce type d'achat interactif distingue les détaillants de leurs concurrents et améliore la réputation de la marque.
De plus, les détaillants qui exploitent la reconnaissance d'image pour la gestion des stocks peuvent fonctionner plus efficacement, réduire les coûts et garantir que les produits sont systématiquement trouvés par les clients. Cette efficacité se traduit par des prix compétitifs et un meilleur service client.
Alors que le paysage de la vente au détail continue d'évoluer, la reconnaissance d'images fournit aux détaillants un outil puissant pour se différencier et obtenir un avantage concurrentiel.
Progrès technologiques dans l'IA et l'apprentissage profond
Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage profond sont des moteurs importants de l'innovation sur le marché de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail. Ces technologies ont permis aux systèmes de reconnaissance d'images de devenir plus précis, plus efficaces et capables de gérer des données visuelles complexes.
Les algorithmes d'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux ont amélioré la précision de la reconnaissance d'images, réduisant ainsi les cas de faux positifs et de faux négatifs. Les techniques d'apprentissage profond, telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), se sont avérées très efficaces dans les tâches d'analyse d'images, permettant aux systèmes de reconnaissance d'images de reconnaître des objets, des scènes et même des émotions représentées dans des images.
Ces avancées technologiques ont ouvert de nouvelles possibilités pour les détaillants. Les détaillants peuvent désormais utiliser la reconnaissance d'images non seulement pour la recherche visuelle de base, mais aussi pour des applications plus avancées comme l'analyse des sentiments du contenu généré par les clients sur les réseaux sociaux. Ils peuvent également mettre en œuvre la reconnaissance d'images en temps réel à des fins de surveillance et de prévention des pertes.
L'évolution continue de l'IA et des techniques d'apprentissage profond entraînera de nouvelles innovations dans la reconnaissance d'images, ce qui en fera un outil encore plus indispensable pour les détaillants qui cherchent à exploiter la puissance des données visuelles dans leurs opérations.
Principaux défis du marché
Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données
L'un des défis les plus importants auxquels est confronté le marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail est la préoccupation croissante concernant la confidentialité et la sécurité des données. Alors que les détaillants collectent et analysent de grandes quantités de données visuelles, le risque de violation et d'utilisation abusive des données est accru. Les réglementations en matière de confidentialité, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), imposent des exigences strictes sur la manière dont les détaillants traitent et protègent les données des clients. Les systèmes de reconnaissance d'images doivent se conformer à ces réglementations pour éviter des sanctions juridiques et nuire à leur réputation.
Pour relever ce défi, les détaillants et les fournisseurs de reconnaissance d'images doivent mettre en œuvre un cryptage des données robuste, des contrôles d'accès et des solutions de stockage sécurisées. En outre, ils doivent adopter des politiques d'utilisation des données claires et transparentes, offrant aux clients la possibilité d'accepter ou de refuser la collecte de données. En donnant la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données, les détaillants peuvent établir une relation de confiance avec les clients et les autorités réglementaires.
Précision et fiabilité
La précision et la fiabilité de la technologie de reconnaissance d'images restent un défi persistant dans le secteur de la vente au détail. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans les algorithmes de reconnaissance d'images, des erreurs peuvent encore se produire, en particulier lorsqu'il s'agit d'images complexes ou ambiguës. Une reconnaissance inexacte peut entraîner des recommandations de produits incorrectes, des clients frustrés et des pertes de ventes.
Pour surmonter ce défi, les détaillants doivent investir dans l'amélioration continue de leurs systèmes de reconnaissance d'images. Cela comprend l'exploitation de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour améliorer la précision et affiner les capacités de reconnaissance. La mise à jour régulière des ensembles de données de formation et le réglage fin des algorithmes peuvent contribuer à réduire les faux positifs et négatifs, offrant ainsi aux clients des résultats plus fiables et plus pertinents.
Intégration aux systèmes existants
De nombreux détaillants utilisent des systèmes technologiques existants qui peuvent ne pas s'intégrer facilement aux solutions de reconnaissance d'images modernes. L'intégration des capacités de reconnaissance d'images dans l'infrastructure existante peut s'avérer complexe et coûteuse, nécessitant souvent des ressources informatiques et une expertise importantes.
Les détaillants doivent planifier soigneusement leur stratégie d'intégration, en s'assurant que la reconnaissance d'images s'intègre parfaitement à leurs systèmes existants, tels que les plateformes de point de vente (POS), de gestion des stocks et de commerce électronique. Ce défi souligne la nécessité de solutions de reconnaissance d'images flexibles et adaptables, capables d'interfacer avec un large éventail de technologies de vente au détail. La collaboration et le soutien des fournisseurs jouent un rôle crucial pour surmonter avec succès cet obstacle d'intégration.
Évolutivité et gestion des coûts
L'évolutivité et la gestion des coûts sont des défis cruciaux pour les détaillants qui adoptent la technologie de reconnaissance d'images. À mesure que les entreprises se développent et collectent davantage de données visuelles, le coût de stockage, de traitement et d'analyse de ces données peut augmenter rapidement. Les petits détaillants peuvent avoir du mal à s'offrir des solutions de reconnaissance d'images, tandis que les grandes entreprises sont confrontées au défi de gérer l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge l'évolutivité.
Les détaillants devraient explorer les services de reconnaissance d'images basés sur le cloud, qui offrent une évolutivité sans nécessiter d'investissements initiaux importants en matériel. Ces services fournissent un modèle de paiement à l'utilisation, permettant aux détaillants de contrôler les coûts plus efficacement. La mise en œuvre de stratégies de stockage et de traitement des données rentables, telles que l'archivage des données et l'optimisation des ressources, peut également aider à gérer les dépenses associées à la reconnaissance d'images.
Problèmes éthiques et biais
Les considérations éthiques et les biais dans les algorithmes de reconnaissance d'images représentent un défi croissant dans le secteur de la vente au détail. Les algorithmes formés sur des ensembles de données biaisés ou non représentatifs peuvent perpétuer des pratiques déloyales et des discriminations, en particulier dans des domaines tels que les recommandations de produits et le profilage des clients.
Les détaillants doivent faire preuve de vigilance pour répondre à ces préoccupations en privilégiant la diversité et l'équité dans leurs processus de collecte de données et de formation des modèles. Ils doivent régulièrement auditer et évaluer leurs algorithmes pour détecter les biais et prendre des mesures correctives si nécessaire. En outre, la transparence dans la prise de décision algorithmique et la responsabilité sont essentielles pour instaurer la confiance avec les clients et garantir des pratiques de reconnaissance d'image éthiques.
Principales tendances du marché
Croissance rapide du commerce électronique et des achats en ligne
Le marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail connaît une tendance significative à la croissance rapide du commerce électronique et des achats en ligne. Avec la prolifération de l'accès à Internet et la commodité croissante des plateformes de vente au détail en ligne, les consommateurs se tournent de plus en plus vers les canaux numériques pour effectuer leurs achats. La technologie de reconnaissance d'images joue un rôle essentiel dans l'amélioration de l'expérience d'achat en ligne. Elle permet aux détaillants de fournir une fonctionnalité de recherche visuelle, permettant aux clients de rechercher des produits à l'aide d'images plutôt que de texte. Cette tendance est particulièrement pertinente dans les secteurs de la mode et de la décoration intérieure, où les clients peuvent télécharger des images ou des captures d'écran pour trouver des articles similaires ou identiques. De plus, la reconnaissance d'image permet de personnaliser les recommandations, améliorant ainsi encore l'expérience utilisateur. Alors que le commerce électronique continue de se développer, la demande de solutions de reconnaissance d'images dans le commerce de détail est appelée à augmenter.
Réalité augmentée (AR) et essayage virtuel
Une autre tendance importante sur le marché mondial de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail est l'intégration de la réalité augmentée (AR) et des solutions d'essayage virtuel. Les détaillants adoptent de plus en plus la technologie AR pour offrir aux clients des expériences d'achat immersives et interactives. La reconnaissance d'image joue un rôle essentiel dans les expériences d'essai virtuel de produits de mode et de beauté. Les clients peuvent utiliser leur smartphone ou leur webcam pour voir à quoi ressembleront les vêtements, les accessoires ou les cosmétiques sur eux en temps réel, sans les essayer physiquement. Cette tendance améliore l'engagement des clients, réduit les taux de retour et stimule les ventes. À mesure que la technologie de réalité augmentée devient plus accessible et abordable, son adoption dans le commerce de détail est sur le point d'augmenter, ce qui stimule encore davantage la demande de solutions de reconnaissance d'image.
Recherche visuelle et recommandations
Les moteurs de recherche visuelle et de recommandation deviennent des outils indispensables pour les détaillants en ligne, et la reconnaissance d'image est au cœur de cette tendance. Les consommateurs utilisent de plus en plus la recherche visuelle pour trouver des produits en fonction des images qu'ils capturent ou rencontrent en ligne. La technologie de reconnaissance d'image permet aux détaillants d'analyser ces images et de fournir des résultats de recherche précis, améliorant ainsi les chances des clients de trouver les produits qu'ils désirent. De plus, les moteurs de recommandation alimentés par des algorithmes de reconnaissance d'image proposent des suggestions de produits personnalisées en fonction de l'historique de navigation et d'achat d'un client. Ces recommandations améliorent les opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives, ce qui, en fin de compte, stimule la croissance des revenus des détaillants. Alors que la sophistication des moteurs de recherche et de recommandation visuelle continue d'évoluer, la reconnaissance d'image restera un élément essentiel de la pile technologique du commerce de détail.
Gestion des stocks et prévention des pertes
La reconnaissance d'image joue un rôle essentiel dans l'optimisation des stratégies de gestion des stocks et de prévention des pertes dans le commerce de détail. Les détaillants utilisent la technologie de reconnaissance d'image pour automatiser le suivi des stocks, réduire le travail manuel et minimiser les erreurs. En capturant des images des étagères des magasins, les algorithmes de reconnaissance d'image peuvent analyser le placement des produits, identifier les ruptures de stock et déclencher des alertes de réapprovisionnement. De plus, la reconnaissance d'image améliore les efforts de prévention des pertes en identifiant les comportements suspects ou les anomalies en temps réel à l'aide de caméras de surveillance en magasin. Cette approche proactive permet de réduire les pertes et les vols, ce qui se traduit par des économies de coûts pour les détaillants. L'adoption de la reconnaissance d'image pour la gestion des stocks et la prévention des pertes devrait augmenter à mesure que les détaillants recherchent des moyens efficaces de gérer leurs opérations.
Analyse et informations sur les clients
L'analyse et les informations sur les clients deviennent de plus en plus vitales pour les détaillants qui cherchent à comprendre le comportement et les préférences des consommateurs. La technologie de reconnaissance d'image contribue à cette tendance en fournissant des données précieuses grâce à l'analyse d'images. Les détaillants peuvent recueillir des informations à partir du contenu généré par les clients, comme les images et vidéos des réseaux sociaux. En analysant ces visuels, les détaillants peuvent évaluer le sentiment, suivre les mentions de produits et identifier les tendances en temps réel. De plus, la reconnaissance d'image peut être utilisée pour analyser le trafic piétonnier dans les détaillants physiques, fournissant des données précieuses pour l'optimisation de l'agencement des magasins et les stratégies marketing. L'intégration de la reconnaissance d'image dans les outils d'analyse client permet aux détaillants de prendre des décisions basées sur les données et d'adapter leurs offres pour répondre aux demandes évolutives des clients.
Informations sectorielles
Informations technologiques
Segment de la reconnaissance faciale
Dans le sillage de la pandémie de COVID-19, les solutions sans contact ont pris de l'importance. La reconnaissance faciale peut faciliter les paiements sans contact et le contrôle d'accès dans les commerces de détail. Les clients peuvent effectuer des paiements en souriant simplement à une caméra, éliminant ainsi le besoin d'argent liquide ou de cartes. De plus, la reconnaissance faciale peut contrôler l'accès aux zones restreintes, renforçant la sécurité et minimisant le risque d'entrée non autorisée.
La reconnaissance faciale joue un rôle essentiel dans la prévention des pertes et la sécurité dans le commerce de détail. Elle permet d'identifier les voleurs à l'étalage connus ou les individus ayant des comportements suspects, ce qui permet aux détaillants de prendre des mesures proactives pour prévenir le vol. De plus, la reconnaissance faciale permet de dissuader les malfaiteurs potentiels, car le fait de savoir qu'on est sous surveillance a un effet dissuasif.
Au-delà des applications orientées client, la reconnaissance faciale facilite la gestion des stocks. Elle peut suivre les activités des vendeurs en magasin, en s'assurant qu'ils réapprovisionnent les rayons rapidement et efficacement. Cela garantit que les produits sont facilement trouvés par les clients, réduisant ainsi les cas de rupture de stock.
La reconnaissance faciale fournit des analyses client précieuses, notamment des informations démographiques et une analyse émotionnelle. Les détaillants peuvent obtenir des informations sur les caractéristiques démographiques des clients, telles que l'âge et le sexe, ce qui leur permet d'adapter les campagnes marketing et les assortiments de produits en conséquence. L'analyse émotionnelle peut évaluer les réactions des clients aux produits ou à l'agencement des magasins, aidant ainsi les détaillants à optimiser leurs offres et la conception de leurs magasins.
Informations sur les composants
Segment logiciel
Les moteurs de recommandation sophistiqués alimentés par des logiciels de reconnaissance d'images remodèlent le paysage de la vente au détail. Ces moteurs analysent les préférences et le comportement des clients en fonction de leurs interactions avec le contenu visuel et suggèrent des produits personnalisés en temps réel. En comprenant ce qui attire visuellement les clients, les détaillants peuvent stimuler les opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives, augmentant ainsi les revenus.
Les logiciels de reconnaissance d'images sont indispensables pour automatiser les tâches de gestion des stocks. En déployant des caméras et des capteurs chez les détaillants, le logiciel peut surveiller et analyser les images pour évaluer les niveaux de stock, détecter les écarts et suivre le placement des produits sur les étagères. Ces données en temps réel fournissent aux détaillants des informations précieuses pour optimiser leur inventaire, réduire les ruptures de stock et minimiser les situations de surstock.
Les solutions d'essayage virtuel pilotées par logiciel permettent aux clients d'essayer virtuellement des vêtements, des accessoires ou des cosmétiques, améliorant ainsi l'expérience d'achat en ligne. Les détaillants peuvent exploiter la réalité augmentée (AR) pour superposer des produits virtuels sur l'image du client en temps réel. Cette approche interactive et immersive aide les clients à prendre des décisions d'achat éclairées, ce qui stimule les ventes.
Informations régionales
Amérique du Nord
L'Amérique du Nord dispose d'un écosystème de vente au détail robuste et diversifié, englobant un large éventail de secteurs, de la mode et des cosmétiques à l'électronique et à l'automobile. Cette diversité a favorisé l'adoption de la reconnaissance d'images dans divers segments de la vente au détail. Les détaillants d'Amérique du Nord ont reconnu le potentiel de la reconnaissance d'images pour améliorer l'expérience client, optimiser la gestion des stocks et obtenir des avantages concurrentiels. Par conséquent, ils ont été les premiers à adopter des solutions de reconnaissance d'images, stimulant la croissance du marché.
L'Amérique du Nord possède l'un des marchés du commerce électronique les plus importants et les plus matures au monde. L'essor des achats en ligne a créé une forte demande de technologie de reconnaissance d'images pour améliorer l'expérience d'achat numérique. La recherche visuelle, l'essayage virtuel et les moteurs de recommandation de produits alimentés par la reconnaissance d'images sont devenus des outils essentiels pour les plateformes de commerce électronique. Les détaillants et les géants du commerce électronique nord-américains n'ont pas tardé à exploiter ces capacités, stimulant la croissance du marché de la reconnaissance d'images.
Le marché nord-américain bénéficie d'un écosystème de capital-risque et d'investissement bien établi. Les startups et les entreprises technologiques spécialisées dans la reconnaissance d'images ont reçu un financement substantiel pour développer et étendre leurs solutions. Cet afflux d'investissements a permis le développement d'applications de reconnaissance d'images innovantes adaptées au secteur de la vente au détail, renforçant encore la domination de l'Amérique du Nord.
Développements récents
- En avril 2020, Microsoft s'est associé à Coca-Cola. Le partenariat vise à réguler ses opérations commerciales sur le cloud Microsoft Azure et à offrir de nouvelles expériences numériques riches qui fourniront des solutions innovantes. Ces solutions aideront la société Coca-Cola à obtenir de nouvelles informations à partir des données de l'ensemble de l'entreprise, permettant une vue à 360 degrés de l'entreprise et améliorant l'expérience des clients et des employés.
- En mars 2020, Trax a acquis Survey.com pour combiner les technologies des deux sociétés, répondre aux besoins du marché émergent des produits de grande consommation et des détaillants en alimentation, et renforcer sa position dans la reconnaissance d'images sur le marché de détail.
- En août 2019, AWS a amélioré Amazon Rekognition. La solution améliorée offre une grande précision d'identification du sexe et de détection des émotions ; et des fonctionnalités améliorées pour ses fonctions d'analyse faciale
Principaux acteurs du marché
- Amazon Web Services, Inc.
- Google LLC
- Microsoft Corporation
- Clarifai Inc.
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- Tracx
- NEC Corporation
- Toshiba Corporation
- Catchoom
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