Taille du marché mondial, prévisions et tendances clés pour la période 2025-2037
Le marché de la reconnaissance d'images dans les biens de grande consommation était évalué à 3,1 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 43,3 milliards USD d'ici fin 2037, avec un TCAC de 22,5 % sur la période de prévision (2025-2037). En 2025, la taille du secteur de la reconnaissance d'images dans les biens de grande consommation est estimée à 3,8 milliards USD.
La reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation est principalement motivée par la demande d'exécution en temps réel en magasin et d'intelligence des rayons. La reconnaissance d'images contribue à une visibilité en temps réel dans les entrepôts et la logistique. Grâce à la lecture automatisée des codes-barres et à la vérification des emballages, cette technologie permet de minimiser les erreurs humaines et d'améliorer la traçabilité tout au long de la chaîne de distribution. Les environnements de vente au détail modernes exigent des marques qu'elles maintiennent une disponibilité constante en rayon, l'exactitude des prix et la conformité du merchandising. Les plateformes de reconnaissance d'images automatisent les audits en rayon grâce à des appareils mobiles ou des caméras connectées pour capturer des images et évaluer la conformité des planogrammes. Cela garantit la conformité, réduit les coûts de main-d'œuvre et renforce la visibilité de la marque dans divers formats de vente au détail.
De plus, la convergence de l'IA, du machine learning et de l'edge computing a indéniablement amélioré les capacités de reconnaissance d'images en termes de rapidité, de précision et de flexibilité de déploiement. Les avancées en matière de solutions de reconnaissance d'images permettent désormais de traiter de grands volumes de données visuelles via les smartphones, les bornes en magasin et les caméras embarquées, éliminant ainsi la latence et réduisant la dépendance au cloud. Par exemple, en mai 2023, PepsiCo a adopté l'IA et l'informatique de pointe dans ses opérations d'entrepôt en déployant des robots et des capteurs dotés de vision artificielle pour la reconnaissance des colis, la détection des dommages et le contrôle des stocks. Ces systèmes traitent les données visuelles localement dans l'usine, ce qui permet une assurance qualité en temps réel et une optimisation des flux de travail sans latence cloud. De plus, des initiatives fédérales telles que la loi sur l'Initiative nationale pour l'intelligence artificielle continuent de soutenir l'innovation dans l'IA de pointe, aidant les startups et les entreprises à intégrer les systèmes de vision dans leurs opérations réelles de vente au détail et de logistique.
Reconnaissance d'images dans le secteur des biens de grande consommation : moteurs de croissance et défis
Moteurs de croissance
- Demande croissante d'informations et de personnalisation centrées sur le consommateur : La technologie de reconnaissance d'images, combinée à l'analyse comportementale, offre une visibilité inégalée sur la façon dont les consommateurs interagissent avec les produits en rayon. Les distributeurs peuvent suivre l'engagement des consommateurs, notamment le temps de visite, la manipulation des produits et leurs parcours, ce qui permet d'obtenir une meilleure compréhension des préférences des acheteurs et de l'efficacité des promotions en magasin. Par exemple, Unilever a intégré une technologie de reconnaissance d'images basée sur l'IA dans certains magasins afin de comprendre les schémas d'engagement des consommateurs, notamment les endroits où les consommateurs s'arrêtent, la durée de leur présence à proximité de produits spécifiques et les emballages qui attirent le plus l'attention. En associant ces données visuelles aux performances promotionnelles, Unilever affine ses stratégies de placement de produits et lance des campagnes plus personnalisées sur les plateformes numériques et en magasin. Ces données alimentent un marketing hautement ciblé, l'optimisation des rayons et la prévision de la demande, aidant ainsi les marques de biens de grande consommation à se démarquer grâce à la reconnaissance d'images saturée sur les marchés des biens de grande consommation.
- Sensibilisation accrue au développement durable et à la réduction des déchets : En optimisant la précision des stocks et la gestion des rayons, la reconnaissance d'images favorise les pratiques durables. Elle minimise les ruptures de stock et les situations de surstockage, ce qui permet d'obtenir des données précises et en temps réel sur les stocks et l'état des produits, améliorant ainsi la réactivité de la chaîne d'approvisionnement et les opérations d'entrepôt. De plus, en réduisant les déchets liés aux produits périmés ou invendus et en améliorant les flux logistiques, cette technologie soutient directement les initiatives environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) définies par des organisations telles que l'Agence américaine de protection de l'environnement (EPA). En mai 2024, Walmart a lancé une solution de gestion des déchets basée sur l'IA pour réduire le gaspillage alimentaire. Cet outil d'IA développé en interne aide les employés à prendre des décisions fondées sur les données pour minimiser le gaspillage. Elle permet de scanner les articles pour évaluer leur maturité ou leur date de péremption et suggère des actions telles que des réductions de prix, des retours ou des dons.
Défis
- Variabilité des environnements de vente au détail et qualité d'image : L'un des principaux défis de la mise en œuvre de la reconnaissance d'images à grande échelle dans les produits de grande consommation est le manque de standardisation entre les environnements de vente au détail. Les différences d'éclairage, d'agencement des rayons, d'angles de prise de vue et de formats de magasin introduisent des incohérences qui peuvent sérieusement impacter la précision de la capture et de l'analyse des images. Ce manque d'uniformité environnementale rend difficile le déploiement d'une solution universelle.
- Intégration des données et interopérabilité avec les systèmes existants : Si les systèmes de reconnaissance d'images peuvent générer d'importants volumes de données visuelles et de données de rayon, de nombreuses entreprises de biens de grande consommation peinent à intégrer ces données dans leurs plateformes de planification des ressources d'entreprise (ERP), de gestion de la chaîne logistique (SCM) et de gestion de la relation client (CRM) existantes. Les systèmes existants, souvent fragmentés entre les unités commerciales ou les zones géographiques, ne disposent pas de l'architecture nécessaire pour ingérer et traiter les données issues des images en temps réel. Par conséquent, les décideurs peuvent avoir du mal à exploiter les informations à la vitesse requise par les opérations de vente au détail modernes.
Reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation : principales perspectives
| Attribut du rapport | Détails |
|---|---|
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Année de base |
2024 |
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Année de prévision |
2025-2037 |
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TCAC |
22,5% |
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Taille du marché de l'année de base (2024) |
3,1 milliards de dollars américains |
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Taille du marché prévue pour l'année 2037 |
43,3 milliards de dollars |
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Portée régionale |
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Reconnaissance d'images dans la segmentation des biens de consommation courante
Utilisateur final (en ligne, hors ligne)
Le segment en ligne de la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation devrait détenir une part dominante de 54,9 % d'ici 2037, car il s'impose comme un utilisateur final clé. Ce marché est stimulé par l'essor de la recherche visuelle et de l'étiquetage des produits par l'IA sur les plateformes de e-commerce. Alors que les consommateurs s'appuient de plus en plus sur les images pour découvrir et comparer les produits, les marques exploitent la reconnaissance d'images pour améliorer leur merchandising numérique. La modération automatisée du contenu et le contrôle qualité sont également essentiels pour garantir la cohérence de leurs vastes catalogues de produits.
Cette croissance est alimentée par le besoin d'expériences d'achat plus rapides et visuellement plus riches, à l'image des interactions en magasin. Un exemple récent de l'amélioration de la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation en ligne est la mise à jour du service Amazon Photos d'Amazon. Depuis mars 2025, cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de rechercher des articles dans leur photothèque personnelle. Le système identifie alors les produits présents dans ces images et fournit des liens directs pour acheter des articles similaires sur la plateforme Amazon. Cette innovation utilise la reconnaissance d'images pour simplifier l'expérience d'achat, permettant aux consommateurs de passer facilement de l'inspiration à l'achat.
Type de déploiement (Cloud, sur site)
Le segment cloud de la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation devrait représenter une part importante du chiffre d'affaires jusqu'en 2037 grâce à son évolutivité, sa rentabilité et ses capacités de traitement en temps réel. Les plateformes cloud permettent aux marques de déployer des solutions de reconnaissance d'images sur plusieurs points de vente sans infrastructure informatique lourde. Cette flexibilité est essentielle pour surveiller l'état des rayons, les promotions et la conformité dans des environnements de vente dynamiques. Cette croissance est également alimentée par l'adoption croissante d'outils d'analyse SaaS qui s'intègrent parfaitement aux flux de données visuelles.
Notre analyse approfondie du marché couvre les segments suivants :
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Utilisateur final |
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Type de déploiement |
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Application |
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Composant |
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Vishnu Nair
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Reconnaissance d'images dans le secteur des biens de consommation courante - Portée régionale
Analyse du marché nord-américain :
L'Amérique du Nord devrait dominer le marché de la reconnaissance d'images sur les biens de grande consommation avec une part de marché de 30,9 % d'ici 2037, grâce à la demande croissante d'automatisation du commerce de détail et de merchandising basé sur les données. Les détaillants utilisent l'IA visuelle pour améliorer la conformité des rayons, réduire les ruptures de stock et stimuler l'engagement client. La pénurie de main-d'œuvre qui sévit en Amérique du Nord et la transition vers le commerce omnicanal accélèrent l'adoption de l'IA. De plus, les marques recherchent des informations en temps réel pour améliorer la précision des stocks et l'exécution en magasin, ce qui stimule la croissance du marché.
Le marché américain de la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation (BPC) devrait connaître une croissance significative de l'adoption de cette technologie, principalement en raison du besoin d'améliorer l'exécution des ventes au détail et la surveillance en temps réel des rayons. En automatisant les audits des rayons, les entreprises de BPC peuvent s'assurer que les produits sont correctement placés et correctement approvisionnés, ce qui améliore les ventes et la satisfaction client.
Le marché canadien (BPC) connaît une croissance accélérée, stimulée par le besoin d'une meilleure gestion des rayons et d'informations en temps réel sur les stocks. Cette technologie permet aux détaillants d'assurer un placement et une disponibilité optimaux des produits, ce qui a un impact direct sur les performances de vente. Le lancement de TELUS Agriculture et Logiciel de reconnaissance d'images rapide pour le commerce de détail de biens de consommation, disponible en juillet 2022. Cette solution innovante permet au personnel en magasin de capturer des images des rayons et de recevoir un retour immédiat sur l'assortiment de produits et la conformité des promotions, facilitant ainsi la mise en œuvre rapide de mesures correctives. Cette avancée reflète l'engagement du Canada à intégrer ces solutions qui rationalisent les opérations de vente au détail et améliorent la satisfaction client.
Analyse du marché européen
La reconnaissance d'images sur le marché européen des biens de consommation est en pleine expansion et devrait conquérir une part significative entre 2025 et 2037, les marques recherchant des solutions évolutives pour une visibilité en temps réel des rayons dans des environnements de vente fragmentés. La pression croissante pour une cohérence omnicanale pousse les entreprises à adopter des outils visuels basés sur l'IA pour l'exécution en magasin. Par exemple, en mars 2021, Trax et l'entreprise technologique européenne Roamler ont lancé un service d'audit participatif en magasin, permettant aux entreprises de biens de grande consommation en Belgique, en France, en Allemagne, en Italie, aux Pays-Bas, en Espagne et au Royaume-Uni de collecter des données détaillées sur les rayons. Cette collaboration améliore non seulement la rapidité et la précision des audits en magasin, mais réduit également la dépendance aux équipes terrain traditionnelles. Grâce à l'utilisation de données d'image participatives, les entreprises de biens de grande consommation peuvent prendre des décisions plus rapides et plus éclairées concernant le placement des produits.
La reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation en Allemagne connaît une croissance significative en raison du besoin d'analyses de stocks et de tendances de placement de produits plus poussées. Cette technologie permet un suivi précis des niveaux de stock et des habitudes d'achat des consommateurs, ce qui optimise la gestion des stocks et les décisions marketing stratégiques. De plus, l'intégration de l'intelligence artificielle aux solutions de reconnaissance d'images améliore la performance des magasins en fournissant des informations en temps réel sur l'état des rayons et la disponibilité des produits. Ces avancées reflètent la volonté de l'Allemagne de tirer parti des technologies innovantes pour améliorer l'efficacité du commerce de détail et la satisfaction client.
Au Royaume-Uni, la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation est en plein essor grâce à l'adoption croissante de l'IA par les distributeurs pour rationaliser l'audit des rayons et réduire les contrôles manuels des stocks. La forte demande d'expériences d'achat personnalisées incite les marques à analyser les données visuelles issues du comportement en magasin. L'accent réglementaire strict mis par le pays sur l'étiquetage et la traçabilité des produits a stimulé les investissements dans les outils de vérification visuelle. De plus, l'essor des commerces de proximité sans caissier dans les centres urbains accélère le développement des systèmes d'inventaire par images en temps réel.
Les entreprises qui dominent la reconnaissance d'image dans le paysage des biens de consommation courante
- Trax
- Présentation de l'entreprise
- Stratégie commerciale
- Principales offres de produits
- Performance financière
- Indicateurs clés de performance
- Analyse des risques
- Développement récent
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- IBM
- Qualcomm
- Microsoft
- AWS
- Catchoom
- Slyce
- LTU Tech
- Imagga
- Vispera
- Blippar
- Innovations Ricoh
- Clarifai
- Deepomatic
- Wikitude
- Honeywell
- Oracle
Le paysage concurrentiel de la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation est façonné par des entreprises technologiques telles que Trax, Pensa Systems et Planorama, spécialisées dans l'analyse des rayons et l'exécution des ventes au détail. Ces acteurs déploient l'IA et la vision par ordinateur pour offrir des informations en temps réel sur les conditions en magasin, conférant ainsi aux marques un avantage stratégique. Par conséquent, les partenariats avec les principaux distributeurs et les entreprises du secteur des biens de grande consommation intensifient la concurrence, les fournisseurs s'efforçant de proposer des solutions évolutives et basées sur le cloud sur les marchés mondiaux. Par exemple, en janvier 2024, IBM a collaboré avec SAP spécifiquement pour les secteurs des biens de grande consommation (BGC) et de la vente au détail afin de lancer de nouvelles solutions d'IA pour développer les opérations de vente, de finance et de chaîne d'approvisionnement. Voici quelques acteurs majeurs du marché de la reconnaissance d'images sur le marché des biens de grande consommation :
Développements récents
- En novembre 2024, Google Cloud et Infilect se sont associés pour proposer un suivi avancé des rayons en temps réel grâce à la reconnaissance d'images et à l'IA. Leur objectif est d'aider les entreprises de biens de grande consommation (BGC) à améliorer leurs profits en magasin en repérant rapidement les produits en rupture de stock, en améliorant la disponibilité en rayon et en augmentant la visibilité des produits.
- En septembre 2024, Google Cloud a collaboré avec ParallelDots, leader des solutions de reconnaissance d'images pour le commerce de détail, afin de fournir des solutions d'IA rapides et avancées en temps réel aux fabricants et détaillants mondiaux de BGC. Ce partenariat améliore la satisfaction client et les ventes.
Crédits des auteurs: Abhishek Verma
- Report ID: 7603
- Published Date: Jun 20, 2025
- Report Format: PDF, PPT
