Marché de l’apprentissage automatique

Taille du marché de l’apprentissage automatique

La taille du marché mondial de l’apprentissage automatique était évaluée à 26,06 milliards USD en 2023 et devrait passer de 35,44 milliards USD en 2024 à 328,89 milliards USD d’ici 2031, affichant un TCAC de 37,47 % au cours de la période de prévision. Les progrès du cloud computing et la prolifération du big data favorisent la croissance du marché.

Dans le cadre des travaux, le rapport inclut les services proposés par des sociétés telles que Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS. Institute Inc., SAP SE et autres.

L’émergence de solutions de cybersécurité basées sur l’IA représente une opportunité importante pour le développement du marché du machine learning. À mesure que les cybermenaces deviennent plus sophistiquées, les mesures de sécurité traditionnelles deviennent de plus en plus inadéquates. L’IA a le potentiel de révolutionner la cybersécurité en permettant le développement de solutions avancées capables de prédire, détecter et répondre aux menaces en temps réel. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des anomalies indiquant une activité malveillante, améliorant ainsi la capacité à prévenir les attaques avant qu'elles ne se produisent.

• En septembre 2024, Tata Consultancy Services a élargi son partenariat avec Google Cloud pour introduire deux nouvelles solutions de cybersécurité visant à améliorer la cyber-résilience des entreprises. Cette collaboration exploite l'IA, l'apprentissage automatique et l'automatisation pour surveiller en permanence les risques, identifier les écarts et recommander des actions correctives, offrant ainsi aux entreprises des innovations avancées en matière de cybersécurité axées sur un domaine.

De plus, les systèmes basés sur l’IA peuvent s’adapter aux nouvelles menaces en apprenant continuellement des incidents passés, ce qui les rend plus efficaces au fil du temps. Cette capacité est particulièrement précieuse pour se défendre contre les attaques Zero Day et autres menaces émergentes que les systèmes de sécurité traditionnels n'ont pas encore identifiés. Le recours croissant à la cybersécurité basée sur l’IA dans tous les secteurs, notamment la finance et la santé, pour protéger les données sensibles et assurer la continuité des activités présente d’importantes opportunités de progrès sur le marché. De plus, la demande croissante de mesures de cybersécurité robustes devrait stimuler le développement et le déploiement de solutions basées sur l’IA.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'apprendre à partir des données et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Cela implique l'utilisation d'algorithmes pour analyser les données, reconnaître des modèles et faire des prédictions ou des décisions basées sur ces informations. Il peut être déployé de différentes manières dans les entreprises et les secteurs. Dans les entreprises, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer les processus de prise de décision, automatiser les tâches répétitives et personnaliser les interactions avec les clients.

Par exemple, en marketing, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser le comportement des clients pour prédire les achats futurs et adapter les stratégies marketing en conséquence. Dans des secteurs tels que la santé, la finance et l’industrie manufacturière, l’apprentissage automatique peut être déployé pour optimiser les opérations, prédire les pannes d’équipement et améliorer les résultats pour les patients grâce à l’analyse prédictive. Le déploiement de l’apprentissage automatique dans ces secteurs peut entraîner une efficacité accrue, des économies de coûts et la capacité d’innover plus rapidement.

De plus, la disponibilité des données augmente et les modèles d’apprentissage automatique peuvent être continuellement affinés pour améliorer leur précision et leur efficacité. La polyvalence et le potentiel du machine learning en font un élément essentiel de la transformation numérique des entreprises et des industries du monde entier.

Examen de l’analyste

Le marché du machine learning connaît une croissance robuste, principalement en raison des progrès technologiques, de la prolifération des données et de la demande croissante dans divers secteurs. Les principaux acteurs du marché se positionnent stratégiquement pour capitaliser sur ces tendances en favorisant l’innovation, en formant des partenariats et en augmentant les investissements dans la recherche et le développement.

Les entreprises se concentrent sur le développement de plateformes d’apprentissage automatique évolutives qui répondent aux divers besoins de différents secteurs, notamment la santé, la finance, la vente au détail et l’industrie manufacturière. Ces plateformes offrent des solutions de bout en bout qui simplifient le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, les rendant accessibles aux entreprises ayant différents niveaux d'expertise. De plus, l'importance des services d'apprentissage automatique basés sur le cloud augmente, car ils permettent aux entreprises d'exploiter des ressources informatiques robustes sans investissements initiaux importants dans l'infrastructure.

• Par exemple, en septembre 2023, Merck a annoncé des collaborations stratégiques avec BenevolentAI et Exscientia, toutes deux basées au Royaume-Uni, pour utiliser des technologies de conception et de découverte de médicaments basées sur l'IA. Ces partenariats visent à produire de nouveaux médicaments candidats dotés d'un potentiel de premier ordre et de premier ordre en oncologie, neurologie et immunologie, faisant ainsi progresser la recherche et le développement de Merck dans ces domaines thérapeutiques critiques.

La croissance du marché de l'apprentissage automatique est en outre soutenue par l'intégration croissante de l'apprentissage automatique avec d'autres technologies émergentes telles que l'informatique de pointe, l'Internet des objets (IoT) etchaîne de blocs. Cette intégration crée de nouvelles opportunités d'innovation et d'expansion, en particulier dans des domaines tels que les systèmes autonomes, les villes intelligentes et la médecine personnalisée.

Cependant, pour conserver leur avantage concurrentiel, les entreprises doivent s’attaquer à la confidentialité des données, à l’IA éthique et au déficit de compétences de la main-d’œuvre. Garantir le respect des réglementations en matière de protection des données et développer des modèles d’IA explicables auxquels les utilisateurs peuvent faire confiance deviennent des considérations essentielles.

De plus, les entreprises doivent investir dans le perfectionnement de leur main-d’œuvre et dans la constitution d’un vivier de talents pour répondre à la demande croissante d’expertise en apprentissage automatique. À mesure que le marché évolue, il est essentiel que les principaux acteurs relèvent ces défis tout en stimulant la croissance et en favorisant l’innovation dans le paysage de l’apprentissage automatique.

Facteurs de croissance du marché de l’apprentissage automatique

Les progrès du cloud computing soutiennent le principal moteur du marché de l’apprentissage automatique. La disponibilité de ressources informatiques évolutives et à la demande via les plateformes cloud élimine les obstacles associés aux coûts élevés et à la complexité technique du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Les services de cloud computing fournissent l'infrastructure nécessaire, notamment des GPU puissants et de vastes capacités de stockage, pour gérer les grands ensembles de données et le traitement intensif requis pour les tâches d'apprentissage automatique.

De plus, ces plates-formes proposent des modèles et des outils d'apprentissage automatique prédéfinis, qui rationalisent le processus de développement et de déploiement d'applications d'apprentissage automatique. Cette accessibilité permet aux entreprises de toutes tailles d'utiliser l'apprentissage automatique sans investissements importants en matériel physique ou en expertise spécialisée.

• En janvier 2023, IBM et Intel ont renforcé leur partenariat en lançant les processeurs Intel Xeon de 4e génération sur IBM Cloud Bare Metal et les serveurs virtuels. Ces processeurs sont optimisés pour des performances élevées en matière d'IA, d'apprentissage automatique, d'analyse, de cloud, etc., permettant aux entreprises d'optimiser leur efficacité et leur évolutivité.

De plus, les services d'apprentissage automatique basés sur le cloud permettent une expérimentation et une itération rapides, essentielles pour affiner les modèles et améliorer la précision. Les entreprises utilisent ces avancées pour intensifier rapidement leurs efforts d'apprentissage automatique, répondre aux demandes du marché et acquérir un avantage concurrentiel. L'intégration de l'apprentissage automatique avec le cloud computing favorise l'innovation en facilitant la collaboration mondiale et le partage des ressources entre les développeurs, ce qui accélère le développement de nouvelles applications et solutions. À mesure que le cloud computing progresse, il est susceptible de stimuler l’adoption généralisée et le succès de l’apprentissage automatique, offrant ainsi de nouvelles opportunités aux entreprises et transformant leurs opérations.

Le manque de compétences en matière d’expertise en apprentissage automatique pose un défi important aux organisations qui cherchent à mettre en œuvre et à étendre leurs initiatives d’apprentissage automatique. À mesure que la demande de capacités d’apprentissage automatique augmente, il existe une pénurie de professionnels possédant les compétences nécessaires pour développer, déployer et gérer efficacement des modèles d’apprentissage automatique. Cet écart entraîne des retards dans les délais des projets, une augmentation des coûts et des opportunités manquées d’innovation.

Les entreprises sont confrontées à des difficultés pour recruter des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres postes spécialisés cruciaux pour l'apprentissage automatique. La complexité et l'évolution rapide de l'apprentissage automatique exacerbent ce défi, obligeant les professionnels expérimentés à se perfectionner continuellement pour se tenir au courant des nouveaux développements. Pour atténuer ce défi, les organisations investissent dans des programmes de formation et de développement pour améliorer les compétences de leur main-d'œuvre existante, en les dotant des connaissances et des outils actuels d'apprentissage automatique.

• Par exemple, en septembre 2023, IBM s’est engagé à former deux millions d’apprenants à l’IA d’ici 2026, en mettant l’accent sur les communautés sous-représentées. Cet engagement comprend l'expansion des collaborations mondiales en matière d'enseignement de l'IA avec les universités, le lancement de nouveaux cours d'IA générative via IBM SkillsBuild et un partenariat pour proposer une formation en IA aux apprenants adultes, améliorant ainsi l'accès à la formation en IA et aux rôles techniques en demande.

Des partenariats avec des établissements universitaires et des plateformes d'apprentissage en ligne sont en cours d'établissement pour créer des programmes éducatifs sur mesure répondant aux besoins spécifiques de l'industrie. De plus, certaines entreprises exploitent des outils d'apprentissage automatique automatisé (AutoML) qui simplifient le processus de création de modèles, réduisant ainsi le recours à une expertise hautement spécialisée. Combler le déficit de compétences devrait permettre aux organisations de tirer efficacement parti de l’apprentissage automatique, en favorisant l’innovation et en conservant leur avantage concurrentiel sur le marché.

Tendances du marché de l’apprentissage automatique

L’intégration de l’edge computing apparaît comme une tendance notable qui révolutionne le marché de l’apprentissage automatique. L'Edge Computing implique de traiter les données plus près de la source, comme les appareils IoT ou les serveurs locaux, plutôt que de s'appuyer sur des infrastructures cloud centralisées. L'intégration du machine learning à la périphérie permet aux organisations d'effectuer une analyse des données et une prise de décision en temps réel, ce qui est crucial pour répondre aux limitations de latence et de bande passante. Cette tendance est particulièrement pertinente dans les secteurs de l'industrie manufacturière, des soins de santé et des véhicules autonomes, où des informations et des actions immédiates sont essentielles pour optimiser les opérations, améliorer la sécurité et améliorer les résultats.

• Par exemple, en avril 2024, Dell Technologies a élargi son écosystème de partenaires de pointe en collaborant avec Hyundai AutoEver et Intel pour améliorer la capacité des fabricants à exploiter les données de pointe à l'aide de l'IA. Ce partenariat intègre les solutions de Hyundai AutoEver à la conception validée de Dell pour la fabrication de pointe, offrant une surveillance en temps réel, une détection des anomalies et une maintenance prédictive pour favoriser les optimisations basées sur l'IA dans les usines.

De plus, le déploiement de l'apprentissage automatique à la périphérie permet d'obtenir des solutions plus efficaces et évolutives en traitant les données localement, réduisant ainsi le besoin d'une communication constante avec les serveurs cloud. Cela réduit la latence et améliore la confidentialité des données, car les informations sensibles peuvent être analysées sur site sans être transmises sur le réseau.

De plus, les modèles d'apprentissage automatique basés sur la périphérie sont continuellement affinés et mis à jour, garantissant qu'ils s'adaptent aux conditions changeantes et à l'évolution des menaces. Cependant, la prolifération des appareils IoT et des systèmes intelligents souligne l’importance d’intégrer l’apprentissage automatique à l’informatique de pointe. Cette intégration sera probablement cruciale pour permettre des opérations intelligentes et autonomes, favoriser l’innovation et améliorer les capacités des systèmes connectés.

Analyse de segmentation

Le marché mondial a été segmenté en fonction du déploiement, de la taille de l’entreprise, de la verticale et de la géographie.

Par déploiement

En fonction du déploiement, le marché a été divisé en deux catégories : cloud et sur site. Le segment basé sur le cloud a capturé la plus grande part de marché de l'apprentissage automatique, soit 69,01 % en 2023, en grande partie attribuée à l'adoption généralisée des services de cloud computing dans divers secteurs. Cette croissance est en outre alimentée par la flexibilité, l’évolutivité et la rentabilité des plateformes cloud.

Les organisations migrent de plus en plus leurs données et applications vers le cloud, ce qui leur permet de tirer parti de la vaste puissance de calcul et de la capacité de stockage requises pour déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique. Cette domination est en outre soutenue par la tendance croissante detransformation numérique, où les entreprises donnent la priorité à l'infrastructure cloud pour améliorer l'agilité opérationnelle et l'innovation.

En outre, les plates-formes cloud offrent aux entreprises un accès à des outils et des cadres avancés d'apprentissage automatique, qui rationalisent le développement et le déploiement d'applications d'apprentissage automatique. La capacité de faire évoluer les ressources à la demande permet aux organisations de gérer des charges de travail fluctuantes et des ensembles de données volumineux sans avoir besoin d’investissements initiaux importants en matériel. De plus, les fournisseurs de cloud proposent des mesures de sécurité intégrées et des certifications de conformité, essentielles pour les industries traitant des données sensibles. Cela conduit au déploiement croissant de l’apprentissage automatique basé sur le cloud, contribuant ainsi à la croissance segmentaire.

Par taille d'entreprise

En fonction de la taille de l’entreprise, le marché de l’apprentissage automatique a été classé en petites et moyennes entreprises et en grandes entreprises. Le segment des petites et moyennes entreprises (PME) est sur le point d'enregistrer un TCAC stupéfiant de 38,56 % au cours de la période de prévision, principalement propulsé par l'accessibilité croissante des technologies avancées telles que l'apprentissage automatique. Les PME reconnaissent de plus en plus les avantages concurrentiels de l'apprentissage automatique, notamment une prise de décision améliorée, des expériences client améliorées et une plus grande efficacité opérationnelle.

Contrairement aux grandes entreprises, qui disposent souvent de ressources internes étendues, les PME exploitent des plates-formes d'apprentissage automatique basées sur le cloud et automatisées pour surmonter les contraintes de ressources. Ces plateformes fournissent des solutions abordables et évolutives qui permettent aux PME de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués sans nécessiter une expertise spécialisée ni un investissement en capital important.

En outre, la disponibilité croissante du machine learning as a service (MLaaS) fournit aux PME les outils dont elles ont besoin pour expérimenter et déployer des modèles de machine learning de manière rapide et rentable. Cette tendance est particulièrement importante dans la mesure où les PME sont souvent plus agiles et capables d’adopter les nouvelles technologies plus rapidement que les grandes organisations. Cela conduit à une utilisation croissante de l'apprentissage automatique pour favoriser l'innovation dans des domaines tels que le marketing personnalisé, la gestion des stocks et la détection des fraudes. L’adoption rapide des technologies d’apprentissage automatique par les PME, associée à leur contribution croissante à la croissance économique, propulse encore davantage la croissance du segment.

Par verticale

Sur la base de la verticale, le marché a été divisé en BFSI, informatique et télécommunications, soins de santé, vente au détail, publicité et médias, etc. Le segment BFSI a généré le chiffre d'affaires le plus élevé, soit 6,43 milliards USD en 2023, principalement en raison des investissements importants du secteur dans les technologies d'apprentissage automatique. L'adoption de l'apprentissage automatique dans BFSI est alimentée par le besoin croissant d'améliorer la sécurité, d'optimiser les opérations et d'améliorer le service client dans un environnement de plus en plus numérique et axé sur les données.

L'apprentissage automatique est largement utilisé pour la détection des fraudes, la gestion des risques et la conformité réglementaire, répondant ainsi aux défis persistants auxquels est confronté le secteur BFSI. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent de grands volumes de données transactionnelles en temps réel pour identifier les activités suspectes et atténuer la fraude financière, protégeant ainsi à la fois les clients et les institutions. De plus, le secteur BFSI tire parti de l’apprentissage automatique pour personnaliser les interactions avec les clients en proposant des produits et services financiers sur mesure basés sur les profils et comportements individuels des clients. Cette personnalisation renforce l’engagement et la fidélité des clients.

En outre, le secteur utilise l'apprentissage automatique pour rationaliser les opérations grâce à l'automatisation, réduisant ainsi les coûts et améliorant l'efficacité. Les institutions financières se concentrent de plus en plus sur la transformation numérique, avec l’intégration du machine learning dans leurs processus.

Analyse régionale du marché de l’apprentissage automatique

En fonction de la région, le marché mondial a été segmenté en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, MEA et Amérique latine.

Le marché nord-américain de l'apprentissage automatique représentait une part substantielle de 38,96 % et était évalué à 10,15 milliards de dollars en 2023. Cette domination est attribuée à l'adoption précoce de technologies de pointe, à une infrastructure technologique robuste et à une forte concentration d'entreprises et de startups technologiques de premier plan dans ce pays. les États-Unis et le Canada. Les entreprises nord-américaines investissent massivement dans l’apprentissage automatique pour acquérir un avantage concurrentiel, en particulier dans des secteurs tels que la santé, la finance et la vente au détail. L'accent mis par la région sur la recherche et le développement favorise l'innovation continue, ce qui donne lieu à des applications d'apprentissage automatique de pointe qui transforment les opérations commerciales.

• En mai 2024, IBM a dévoilé sa collaboration avec Amazon Web Services (AWS) pour intégrer le portefeuille complet de la plate-forme d'IA et de données Watsonx d'IBM aux services AWS. Ce partenariat vise à simplifier la mise à l’échelle de l’IA dans les entreprises en utilisant une approche ouverte et hybride avec une gouvernance complète, permettant aux organisations de gérer et d’étendre efficacement les capacités de l’IA.

En outre, le développement du marché régional est soutenu par d’importants investissements gouvernementaux et privés dans l’IA et les technologies associées. Ces investissements favorisent le développement de nouveaux outils et plateformes d’apprentissage automatique. De plus, la présence d'une main-d'œuvre qualifiée et d'institutions universitaires de premier plan contribue à la capacité de la région à développer et à mettre en œuvre des solutions avancées d'apprentissage automatique, contribuant ainsi à l'expansion du marché régional.

L'Asie-Pacifique est sur le point de connaître une croissance au TCAC le plus élevé de 40,85 % dans les années à venir, reflétant l'adoption croissante des technologies d'apprentissage automatique par la région. Cette expansion est soutenue par plusieurs facteurs, notamment la croissance de l’économie numérique, des investissements importants dans l’IA et le besoin croissant d’analyses avancées dans divers secteurs. Des pays comme la Chine, l’Inde et le Japon sont à l’avant-garde de cette croissance, soutenus par des initiatives gouvernementales fortes, la montée en puissance des startups technologiques et la disponibilité de grandes quantités de données générées par leurs vastes populations.

En Asie-Pacifique, des secteurs tels que l’industrie manufacturière, la vente au détail et la finance sont à l’avant-garde de l’adoption du machine learning pour améliorer l’efficacité, l’expérience client et les processus décisionnels. La transformation numérique rapide de la région alimente la demande d'applications d'apprentissage automatique susceptibles d'améliorer les opérations commerciales et de favoriser l'innovation. De plus, la disponibilité croissante de services de cloud computing abordables permet aux petites et moyennes entreprises (PME) de la région Asie-Pacifique d'accéder et de déployer des solutions d'apprentissage automatique, contribuant ainsi à la croissance du marché régional.

Paysage concurrentiel

Le rapport sur le marché mondial de l’apprentissage automatique fournit des informations précieuses, soulignant la nature fragmentée du secteur. Les principaux acteurs se concentrent sur plusieurs stratégies commerciales clés, telles que les partenariats, les fusions et acquisitions, les innovations de produits et les coentreprises, pour élargir leur portefeuille de produits et augmenter leurs parts de marché dans différentes régions. Les entreprises mettent en œuvre des initiatives stratégiques percutantes, telles que l’expansion des services, les investissements dans la recherche et le développement (R&D), la création de nouveaux centres de prestation de services et l’optimisation de leurs processus de prestation de services, qui sont susceptibles de créer de nouvelles opportunités de croissance du marché.

Liste des entreprises clés sur le marché de l’apprentissage automatique

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Société Intel
• Société IBM
• Microsoft
• Institut SAS Inc.
• SAP SE

Développements clés de l’industrie

• Mars 2024 (Agrandissement) :Hewlett Packard Enterprise (HPE) a annoncé des mises à jour de son portefeuille d'IA native lors du NVIDIA GTC, visant à faire progresser le déploiement d'applications d'IA générative, d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. Cette solution est conçue pour aider les grandes entreprises, les instituts de recherche et les organismes gouvernementaux à accélérer les initiatives GenAI et d'apprentissage profond, notamment les grands modèles de langage, les systèmes de recommandation et les bases de données vectorielles.
• Novembre 2023 (Extension) :Amazon Web Services (AWS) a annoncé un partenariat élargi avec Amgen pour développer des solutions basées sur l'IA générative pour la découverte de médicaments et l'efficacité de la fabrication. La nouvelle installation est conçue pour intégrer des technologies numériques et robotiques avancées, en utilisant Amazon SageMaker d'AWS pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse quotidienne des données dans les processus de fabrication.

Le marché mondial de l’apprentissage automatique a été segmenté :

Par déploiement

• Basé sur le cloud
• Sur site

Par taille d'entreprise

• Petites et moyennes entreprises
• Grandes entreprises

Par verticale

• BFSI
• Informatique et télécommunications
• Soins de santé
• Vente au détail
• Publicité et médias
• Autres

Par région

• Amérique du Nord
  • NOUS.
  • Canada
  • Mexique
• Europe
  • France
  • ROYAUME-UNI
  • Espagne
  • Allemagne
  • Italie
  • Russie
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Japon
  • Inde
  • Corée du Sud
  • Reste de l'Asie-Pacifique
• Moyen-Orient et Afrique
  • CCG
  • Afrique du Nord
  • Afrique du Sud
  • Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
• l'Amérique latine
  • Brésil
  • Argentine
  • Reste de l'Amérique latine