Marché de la gestion des données d'IA

Définition du marché

Le marché se concentre sur le développement et la mise en œuvre de systèmes avancés qui rationalisent le traitement, le stockage et la gouvernance des données à l'aide de l'intelligence artificielle (IA). Il s'agit d'automatiser l'intégration des données, le contrôle de la qualité et les mesures de sécurité pour améliorer l'efficacité et la précision.

Les algorithmes basés sur l'IA optimisent la structuration des données, la détection des anomalies et la gestion des métadonnées, assurant un accès et une récupération transparentes. Ce marché soutient les applications dans toutes les industries, notamment l'analyse prédictive, la conformité réglementaire et l'automatisation intelligente.

Les entreprises tirent parti des plateformes alimentées par AI pour le catalogage des données, la génération de graphiques de connaissances et la prise de décision en temps réel, la réduction de l'intervention manuelle. L'adoption de l'IA dans la gestion des données améliore l'intelligence opérationnelle, permettant aux organisations d'extraire des informations précieuses des ensembles de données complexes.

Marché de la gestion des données d'IAAperçu

La taille mondiale du marché de la gestion des données d'IA était évaluée à 25,67 milliards USD en 2023 et devrait passer de 31,56 milliards USD en 2024 à 143,89 milliards USD d'ici 2031, présentant un TCAC de 24,20% au cours de la période de prévision.

L'augmentation de la génération de données a intensifié la demande de solutions de gestion avancées alimentées par l'IA qui améliorent l'efficacité du traitement et garantissent l'accessibilité transparente. Les entreprises adoptent de plus en plus l'automatisation axée sur l'IA pour rationaliser la structuration des données, la catégorisation et la gouvernance, réduisant l'effort manuel et améliorant la précision, alimentant le marché.

De plus, la demande croissante d'intelligence commerciale et d'analyse axée sur l'IA pousse les organisations à mettre en œuvre des plateformes de gestion des données intelligentes qui optimisent la prise de décision et soutiennent les informations en temps réel pour la croissance stratégique.

Les grandes entreprises opérant dans l'industrie de la gestion des données de l'IA sont IBM, Microsoft, Oracle, SAP SE, Google, Amazon Web Services, Inc., Teradata Corporation, Snowflake Inc., Cloudera, Inc., Databricks Inc., Informatica LLC, SAS Institute Inc., Salesforce, Alteryx et Hewlett Packard Enterprise Development Lp.

La croissance de la génération de données a intensifié la demande de solutions de gestion avancées, alimentant le marché. Les entreprises traitent des données structurées et non structurées provenant de plusieurs sources, notamment des appareils IoT, des applications cloud et des systèmes d'entreprise.

Les outils axés sur l'IA optimisent la structuration des données, l'automatise la catégorisation et améliorent l'accessibilité, assurant un traitement efficace à grande échelle. La nécessité d'analyses en temps réel et d'informations exploitables a encore accéléré l'adoption de plateformes de gestion des données alimentées par l'IA, permettant aux organisations d'extraire la valeur des ensembles de données complexes tout en maintenant la précision, la sécurité et le respect des exigences réglementaires en évolution.

• En février 2025, SAP a introduit SAP Business Data Cloud, une solution SaaS entièrement gérée conçue pour unifier et régir les données SAP tout en s'intégrant de manière transparente avec des sources de données tierces. En tant que progrès des données, de la planification et des solutions d'analyse de l'industrie de SAP, SAP Business Data Cloud combine SAP DataSphere, SAP Analytics Cloud et SAP Business Warehouse dans une plate-forme unifiée. Cette expérience intégrée permet aux entreprises d'obtenir des informations transformatrices dans tous les domaines opérationnels, améliorant la prise de décision basée sur les données.

La demande croissante de solutions de gestion des données axées sur l'IA est motivée par la nécessité d'unifier et de gouverner de grandes quantités de données structurées et non structurées dans les systèmes d'entreprise. L'intégration de l'analyse, de la planification et de l'entreposage de données dans un seul cadre améliore les informations en temps réel et le traitement automatisé des données, renforçant le rôle en expansion de l'IA dans la gestion des ensembles de données complexes avec une plus grande efficacité et conformité.

Faits saillants clés:

1. La taille de l'industrie de la gestion des données de l'IA était évaluée à 25,67 milliards USD en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 24,20% de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de marché de 33,75% en 2023, avec une évaluation de 8,66 milliards USD.
4. Le segment de la plate-forme a récolté 14,86 milliards de dollars de revenus en 2023.
5. Le segment basé sur le cloud devrait atteindre 79,74 milliards USD d'ici 2031.
6. Le segment d'augmentation des données a obtenu la plus grande part des revenus de 24,47% en 2023.
7. Le segment de la vision par ordinateur est prêt pour un TCAC robuste de 46% au cours de la période de prévision.
8. Le segment BFSI devrait obtenir la plus grande part de revenus de 22,40% en 2023.
9. Le marché en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 25,20% au cours de la période de prévision.

Moteur du marché

Adoption de l'automatisation alimentée par l'IA dans la gestion des données

Les entreprises intègrent l'automatisation axée sur l'IA dans les flux de travail de gestion des données pour améliorer l'efficacité et réduire l'intervention manuelle, contribuant à la croissance du marché de la gestion des données d'IA. Les algorithmes AI rationalisent l'ingestion des données, la transformation et les contrôles de qualité, minimisant les erreurs et les incohérences.

Le marquage, la déduplication et le catalogage automatisés des métadonnées améliorent la découverte et l'accessibilité entre les systèmes d'entreprise.Apprentissage automatique(ML) Modèles affiner continuellement la classification des données et les contrôles d'intégrité, améliorant la précision opérationnelle.

Le passage à l'automatisation intelligente a permis aux organisations d'allouer efficacement les ressources tout en maintenant une fiabilité élevée des données, ce qui stimule l'adoption généralisée des solutions de gestion des données basées sur l'IA.

• En mars 2025, AWS a introduit Unified Studio dans Amazon Sagemaker, intégrant l'IA, le développement de l'analyse et la gestion des données dans un seul environnement. Cette transformation repositionne Sagemaker d'une plate-forme ML en une solution complète qui rationalise la gestion des données, l'analyse et les flux de travail de l'IA, éliminant la nécessité de transférer des données sur plusieurs plateformes. En automatisant les pipelines de données, la plate-forme assure la livraison d'informations transparente, l'amélioration des analyses et de la prise de décision axées sur l'IA.

Défi du marché

Confidentialité des données et problèmes de sécurité

Assurer la confidentialité et la sécurité des données reste un défi essentiel pour la croissance du marché de la gestion des données de l'IA. Les organisations gèrent de vastes volumes d'informations sensibles, ce qui les rend vulnérables aux violations, aux risques d'accès non autorisé et de conformité.

Des cadres réglementaires tels que la réglementation générale de la protection des données (RGPD), la California Consumer Privacy Act (CCPA) et les mandats spécifiques à l'industrie ajoutent de la complexité à la gouvernance des données.

Les entreprises mettent en œuvre des solutions de sécurité axées sur l'IA, y compris les mécanismes automatisés de détection, de chiffrement et de contrôle d'accès.

De plus, les entreprises exploitent des techniques d'apprentissage fédérées et de confidentialité différentielle pour traiter les données tout en minimisant les risques d'exposition. Le renforcement des stratégies de cybersécurité et l'adoption des architectures zéro-lutte améliorent encore la protection des données et la conformité réglementaire.

Tendance

Souffusion croissante de l'intelligence et des analyses commerciales propulsées par l'IA

Les institutions financières, les prestataires de soins de santé et les sociétés de commerce électronique exploitent de plus en plus la gestion des données alimentées par l'IA pour améliorer la prise de décision et l'intelligence concurrentielle, stimulant le marché.

Les plates-formes d'analyse axées sur l'IA traitent de grands ensembles de données, identifient les modèles et génèrent des informations prédictives, permettant aux entreprises d'optimiser les opérations et d'améliorer les expériences client. Les modèles d'IA avancés affinent la visualisation des données, la prévision des tendances et l'analyse des sentiments, aidant les entreprises à acquérir une compréhension plus approfondie de la dynamique du marché.

Les lacs et les entrepôts de données alimentés par l'IA facilitent les rapports en temps réel et la planification stratégique. L'intégration de l'IA avec les outils de Business Intelligence a transformé l'utilisation des données d'entreprise, créant des opportunités de croissance pour les solutions de gestion des données basées sur l'IA.

• En septembre 2024, Oracle a introduit de nouvelles fonctionnalités alimentées par IA pour Oracle Fusion Data Intelligence, conçues pour aider les organisations à maximiser la valeur de leurs actifs de données et à renforcer leur position concurrentielle dans un environnement commercial axé sur l'analyse. Les dernières améliorations incluent des applications intelligentes pour Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM) et Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM), s'étendant au-delà des analyses conventionnelles pour fournir des recommandations exploitables dans les flux de travail quotidiens essentiels.

Rapport sur le marché de la gestion des données de l'IA

Segmentation	Détails
En offrant	Plateforme, services
Par déploiement	Basé sur le cloud, sur site
Par demande	Augmentation des données, anonymisation et compression des données, analyse exploratoire des données, modélisation prédictive d'imputation, validation des données et réduction du bruit, automatisation des processus, autres
Par technologie	Apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision informatique, sensibilisation au contexte
Par vertical	BFSI, gouvernement et défense, soins de santé, fabrication, énergie et services publics, informatique et télécommunications, autres
Par région	Amérique du Nord: États-Unis, Canada, Mexique
	Europe: France, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Russie, reste de l'Europe
	Asie-Pacifique: Chine, Japon, Inde, Australie, ASEAN, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique
	Moyen-Orient et Afrique: Turquie, EAU, Arabie saoudite, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
	Amérique du Sud: Brésil, Argentine, reste de l'Amérique du Sud

 Segmentation du marché:

• En offrant (plate-forme et services): Le segment de la plate-forme a gagné 14,86 milliards USD en 2023, en raison de ses capacités complètes d'intégration, de traitement et de gouvernance des données, permettant aux entreprises de rationaliser les flux de travail, d'améliorer l'évolutivité et d'optimiser les analyses axées sur l'IA dans un écosystème unifié.
• Par déploiement (basé sur le cloud et sur site): le segment basé sur le cloud détenait 54,42% du marché en 2023, en raison de son évolutivité, de sa rentabilité et de son intégration transparente avec des analyses axées sur l'IA, permettant aux entreprises de traiter et de gérer de grands ensembles de données avec une flexibilité améliorée et une accessibilité en temps réel.
• Par application (augmentation des données, anonymisation et compression des données, analyse des données exploratoires, modélisation prédictive d'imputation, validation des données et réduction du bruit, automatisation des processus et autres): Le segment d'augmentation des données est projeté pour atteindre 35,34 milliards USD par 2031, en raison de son rôle critique dans l'amélioration de la formation du modèle en générant des données de données élevées, des réseaux de données élevées, des réseaux de données élevées.
• Par technologie (apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur et sensibilisation au contexte): Le segment de la vision par ordinateur est prêt pour une croissance significative à un TCAC de 24,46% au cours de la période de prévision, en raison de sa capacité à traiter efficacement, à analyser et à extraire des informations réalisables à partir de vastes volumes de systèmes visuels non structurés.
• By Vertical (BFSI, Government & Defense, Healthcare, Manufacturing, Energy & Utilities, IT & Telecommunications, and Others): The BFSI segment is expected to hold 22.40% share of the market share in 2031, due to the increasing adoption of AI-driven risk assessment, fraud detection, and regulatory compliance solutions, enabling financial institutions to enhance decision-making, automate data governance, and optimize customer analytique.

Marché de la gestion des données d'IAAnalyse régionale

Sur la base de la région, le marché mondial a été classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique latine.

L'Amérique du Nord a représenté une part de marché d'environ 33,75% en 2023, avec une évaluation de 8,66 milliards USD. Le marché de la gestion des données de l'IA dans la région se développe, en raison de l'adoption généralisée des plateformes cloud alimentées par l'IA par les entreprises à la recherche de solutions de données évolutives et sécurisées.

Les principaux fournisseurs de cloud, dont AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, intégrent l'automatisation axée sur l'IA dans leurs services de gestion des données, améliorant les capacités de traitement et d'analyse en temps réel. Les entreprises tirent parti de ces solutions pour gérer de vastes ensembles de données à travers des environnements hybrides et multi-cloud, optimisant les flux de travail et la prise de décision.

La dépendance croissante à l'égard des plates-formes cloud compatibles avec l'IA pour la gouvernance, la sécurité et la conformité des données a renforcé l'adoption de la gestion des données basée sur l'IA dans toutes les industries.

De plus, le secteur des soins de santé en Amérique du Nord s'appuie de plus en plus sur des solutions de gestion des données basées sur l'IA pour améliorer les soins aux patients, la recherche et la conformité réglementaire. Les hôpitaux, les sociétés pharmaceutiques et les organisations des sciences de la vie utilisent des plateformes alimentées par l'IA pour gérerDossiers de santé électroniques(DSE), les données des essais cliniques et les informations génomiques.

L'IA améliore l'interopérabilité des données, automatise le codage médical et garantit des informations en temps réel pour les diagnostics et le traitement personnalisé. L'expansion rapide des services de télémédecine et de santé numérique a encore entraîné la nécessité de solutions d'intégration et de sécurité des données axées sur l'IA, permettant aux prestataires de soins de santé de gérer des données sensibles avec une efficacité plus élevée et une adhésion réglementaire.

• En octobre 2024, Microsoft a introduit les innovations au sein de Microsoft Cloud for Healthcare pour améliorer les expériences de soins, améliorer la collaboration d'équipe, soutenir les professionnels de la santé et fournir des informations cliniques et opérationnelles exploitables. Ces progrès incluent des capacités améliorées de gestion des données dans le tissu Microsoft et une solution de flux de travail infirmier basé sur l'IA. Avec la disponibilité générale des solutions de données sur les soins de santé en tissu Microsoft, les organisations peuvent rationaliser l'accès aux données, la gestion et l'utilisation via une plate-forme unifiée alimentée par AI. Microsoft Palise propose désormais des modèles d'application de sécurité des soins de santé dans l'aperçu public pour renforcer la gouvernance des données.

Le marché en Asie-Pacifique est prêt pour une croissance significative à un TCAC robuste de 25,20% au cours de la période de prévision. Le secteur financier en Asie-Pacifique enregistre une augmentation de l'adoption de l'IA pour la gestion des données, en particulier dans les services bancaires, les assurances et les technologies financières, stimulant l'industrie de la gestion des données de l'IA.

Les institutions en Chine, à Singapour et en Australie déploient des plateformes dirigées par l'IA pour gérer les données de négociation à haute fréquence, automatiser l'analyse des risques et améliorer la détection de la fraude. Les solutions de gestion des données alimentées par l'IA optimisent le respect des réglementations en évolution telles que la loi sur les services financiers et les marchés de Singapour et la droite des données des consommateurs australiennes (CDR).

L'expansion rapide des écosystèmes bancaires numériques et de paiement mobile augmente encore la demande de solutions de gouvernance et de sécurité des données basées sur l'IA pour gérer efficacement de vastes volumes de données transactionnels.

En outre, le secteur manufacturier en Asie-Pacifique adopte de plus en plus la gestion des données axée sur l'IA pour optimiser l'efficacité de la production et les opérations de la chaîne d'approvisionnement. La Chine, le Japon et l'Inde dirigent l'adoption de l'entretien prédictif, du contrôle de la qualité et de l'automatisation de la logistique alimentée par l'IA.

Les plates-formes axées sur l'IA analysent les données en temps réel des capteurs IoT industriels et des systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) pour améliorer la prise de décision et minimiser les temps d'arrêt.

La croissance rapide du commerce électronique et du commerce mondial a encore intensifié la demande d'analyse de la chaîne d'approvisionnement alimentée par l'IA, aidant les entreprises à naviguer sur les perturbations, à améliorer la prévision de la demande et à améliorer la gestion des stocks à travers des réseaux de distribution complexes.

Cadres réglementaires

• Les États-Unisadopte une approche sectorielle de la réglementation de l'IA, mettant l'accent sur les directives sur une législation complète. Les agences fédérales comme la Federal Trade Commission (FTC) fournissent des conseils sur l'éthique de l'IA et la confidentialité des données. L'Institut national des normes et de la technologie (NIST) a développé le cadre de gestion des risques d'IA pour promouvoir des systèmes d'IA dignes de confiance. De plus, les États-Unis ont mis en œuvre des contrôles d'exportation sur les puces AI avancées et les technologies de semi-conducteurs pour maintenir les intérêts de sécurité nationale.
• L'UEa introduit la loi sur l'intelligence artificielle (AI Act), la première loi complète sur l'IA au monde, visant à garantir que les systèmes d'IA sont sûrs, transparents et respectent les droits fondamentaux. La loi sur l'IA a reçu un vote favorable du Parlement européen le 13 mars 2024 et sera pleinement applicable vers juin 2026 à la suite d'une période de grâce de deux ans.
• Chinea mis en œuvre plusieurs réglementations concernant le développement et l'utilisation de l'IA, notamment les dispositions administratives sur les algorithmes de recommandation dans les services d'information basés sur Internet (2021) et les dispositions administratives sur la synthèse profonde dans les services d'information basés sur Internet (2022). Ces réglementations constituent le cadre juridique fondamental de la gouvernance de l'IA en Chine à ce stade.

Paysage compétitif:

L'industrie de la gestion des données de l'IA se caractérise par plusieurs acteurs du marché qui renforcent leur position en développant des solutions de cloud de données avancées et en formant des collaborations stratégiques avec des partenaires de l'industrie pour améliorer l'intégration des données, la gouvernance et l'analytique axée sur l'IA.

Ces initiatives permettent aux organisations d'unifier des données structurées et non structurées, d'optimiser le traitement en temps réel et d'améliorer les capacités de prise de décision. Les entreprises tirent parti des partenariats pour étendre leurs capacités technologiques, intégrer les cadres ML et soutenir l'automatisation dirigée par l'IA dans la gestion des données.

Les entreprises stimulent l'innovation dans les plates-formes de données alimentées par l'IA, renforcent l'expansion du marché et répondent à la demande croissante de solutions de données sécurisées, évolutives et intelligentes en alignant leurs stratégies sur l'évolution des besoins d'entreprise.

• En février 2025, SAP SE a introduit SAP Business Data Cloud, une solution transformatrice conçue pour intégrer les données SAP et tierces entre les organisations, assurant une base de confiance pour la prise de décision basée sur les données et les progrès de l'IA. Cette plateforme rationalise les données des applications commerciales essentielles tout en incorporant des capacités avancées d'ingénierie et d'analyse des données pour stimuler l'innovation et les informations exploitables. La solution intègre de manière transparente la technologie Databricks, améliorant la prise en charge de l'ingénierie des données, des ML et des charges de travail de l'IA.

Liste des sociétés clés sur le marché de la gestion des données d'IA:

• Ibm
• Microsoft
• Oracle
• SAP SE
• Google
• Amazon Web Services, Inc.
• Teradata Corporation
• Snowflake Inc.
• Cloudera, Inc.
• Databricks Inc.
• Informatica LLC
• SAS Institute Inc.
• Salesforce
• Alteryx
• Hewlett Packard Enterprise Development LP

Développements récents (M & A / partenariats / collaboration / accords / lancement de produit)

• En mars 2025, Google Cloud a annoncé un accord définitif pour acquérir Wiz, visant à étendre les solutions de sécurité pour les entreprises et les entités gouvernementales. Cette collaboration devrait améliorer les offres de cybersécurité, offrant aux organisations une plus grande flexibilité dans la sauvegarde de leurs environnements numériques. L'intégration des capacités de Wiz aidera les opérations de sécurité Google à renforcer sa capacité à collecter des données de télémétrie de sécurité, à appliquer une intelligence avancée des menaces et à identifier les risques de grande priorité. De plus, la plate-forme facilitera la réponse automatisée des incidents, la gestion des cas et la collaboration transparente, assurant une protection complète pour les infrastructures informatiques modernes.
• En mars 2025, Oracle et Nvidia ont annoncé un partenariat pour intégrer le logiciel de calcul et d'inférence accéléré de NVIDIA avec les services d'infrastructure d'IA d'Oracle et les services d'IA génératifs, permettant aux organisations d'accélérer le développement d'applications d'IA agentiques. Grâce à cette collaboration, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) prend désormais nativement la plate-forme logicielle NVIDIA AI Enterprise, offrant un accès à plus de 160 outils AI et 100+ microservices Nvidia NIM directement via la console OCI. Cette intégration offre une pile d'IA complète conçue pour répondre aux exigences clés telles que la confidentialité des données, l'IA souverain et le traitement à faible latence.
• En mars 2025, IBM a annoncé de nouvelles collaborations avec NVIDIA, notamment des intégrations prévues en tirant parti de la conception de référence de la plate-forme de données NVIDIA AI pour aider les entreprises à optimiser l'utilisation des données pour la construction, la mise à l'échelle et la gestion des charges de travail génératrices de l'IA et des applications d'IA agentiques. La capacité de stockage (CAS) nouvellement introduite d'IBM (CAS) permet aux organisations d'extraire des informations à partir de vastes volumes de données non structurées pour l'inférence tout en maintenant la confiance et la sécurité.
• En février 2025, IBM a acquis DataSax, un fournisseur clé de SI et de solutions de données, pour renforcer son portefeuille Watsonx et accélérer l'adoption de l'IA générative. Cette acquisition permet aux entreprises de tirer une plus grande valeur à partir de données étendues non structurées tout en renforçant l’engagement d’IBM à l’IA open-source. DataSax apporte des technologies clés, notamment Astradb et DataSax Enterprise, qui offrent des capacités de base de données NOSQL et vectorielles, ainsi que Langflow, une plate-forme open source prenant en charge le développement d'applications AI à faible code.