Marché de l'apprentissage automatique

Taille du marché de l'apprentissage automatique

La taille du marché mondial de l'apprentissage automatique a été 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, présentant un TCAC de 37,47% au cours de la période de prévision. Les progrès du cloud computing et de la prolifération des mégadonnées favorisent la croissance du marché.

Dans le cadre du travail, le rapport comprend des services offerts par des sociétés telles qu'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 alimentées par l'IA représente une opportunité importante pour le développement du marché de l'apprentissage automatique. 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 qui peuvent prédire, détecter et répondre aux menaces en temps réel. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier les modèles et les anomalies indiquant une activité malveillante, améliorant ainsi la capacité de 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 tire parti de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'automatisation pour surveiller en continu les risques, identifier les écarts et recommander des actions correctives, autonomisant les entreprises avec des innovations de cybersécurité avancées et axées sur le domaine.

En outre, les systèmes alimentés par l'IA peuvent s'adapter à de nouvelles menaces en apprenant continuellement des incidents passés, ce qui les rend plus efficaces au fil du temps. Cette capacité est particulièrement utile pour défendre contre les attaques zéro jour et d'autres menaces émergentes que les systèmes de sécurité traditionnels n'ont pas encore identifiés.

La dépendance croissante à l'égard de la cybersécurité axée sur l'IA dans toutes les industries, y compris les finances et les soins de santé, pour protéger les données sensibles et garantir la continuité des activités présente des opportunités importantes de progrès du marché. De plus, la demande croissante de mesures de cybersécurité robustes devrait augmenter le développement et le déploiement de solutions alimentées par l'IA.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'apprendre des données et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Il implique l'utilisation d'algorithmes pour analyser les données, reconnaître les modèles et prendre des prédictions ou des décisions en fonction de ces informations. Il peut être déployé de diverses manières entre les entreprises et les industries.

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 client.Par exemple, dans le marketing, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser le comportement des clients pour prédire les achats futurs et les stratégies de marketing adaptées en conséquence.

Dans des secteurs tels que les soins de santé, les finances et la fabrication, l'apprentissage automatique peut être déployé pour optimiser les opérations, prédire les défaillances de l'équipement et améliorer les résultats des 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 à un rythme plus rapide.

De plus, la disponibilité des données augmente, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être affinés en continu pour améliorer leur précision et leur efficacité. La polyvalence et le potentiel de l'apprentissage automatique en font un élément essentiel de la transformation numérique des entreprises et des industries dans le monde.

Revue de l'analyste

Le marché de l'apprentissage automatique connaît une croissance robuste, principalement en raison des progrès technologiques, de la prolifération des données et de la demande croissante dans diverses industries. 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 des différentes industries, notamment les soins de santé, la finance, la vente au détail et la fabrication. Ces plateformes offrent des solutions de bout en bout qui simplifient le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, ce qui les rend accessibles aux entreprises avec différents niveaux d'expertise.

De plus, l'importance des services d'apprentissage automatique basé sur le cloud augmente, car ils permettent aux entreprises de tirer parti des ressources informatiques robustes sans investissement significatif d'infrastructure initiale.

• Par exemple, en septembre 2023, Merck a annoncé des collaborations stratégiques avec Benevolentai et Exscientia, toutes deux basées au Royaume-Uni, pour utiliser la conception de médicaments et les technologies de découverte de médicaments basées sur l'IA. Ces partenariats visent à produire de nouveaux candidats à des médicaments avec un potentiel de premier ordre et le meilleur potentiel en oncologie, neurologie et immunologie, faisant 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 Edge Computing, l'Internet des objets (IoT), etblockchain. 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 maintenir leur avantage concurrentiel, les entreprises doivent aborder la confidentialité des données, l'IA éthique et l'écart de compétences sur le marché du travail. Assurer le respect des réglementations sur la protection des données et le développement de modèles d'IA explicables qui peuvent être fiables par les utilisateurs deviennent des considérations critiques.

De plus, les entreprises doivent investir dans la réduction de leur main-d'œuvre et la construction d'un pipeline de talents pour répondre à la demande croissante d'expertise en apprentissage automatique. Au fur et à mesure que le marché évolue, il est essentiel pour les acteurs clés de naviguer dans ces défis tout en stimulant la croissance et en favorisant l'innovation dans le paysage d'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 des plates-formes cloud supprime les obstacles associés aux coûts élevés et à la complexité technique du déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Les services de cloud computing fournissent une infrastructure nécessaire, y compris 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 offrent 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 dans le matériel physique ou une 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 dans l'IA, l'apprentissage automatique, l'analyse, le cloud, etc., permettant aux entreprises de maximiser l'efficacité et l'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 progrès pour évoluer rapidement leurs efforts d'apprentissage automatique, répondre aux demandes du marché et gagner 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 et le succès généralisés de l'apprentissage automatique, offrant aux entreprises de nouvelles opportunités et transformant leurs opérations.

L'écart de compétences dans l'expertise d'apprentissage automatique pose un défi important pour les organisations qui cherchent à mettre en œuvre et à évoluer leurs initiatives d'apprentissage automatique. À mesure que la demande de capacités d'apprentissage automatique augmente, il y a une pénurie de professionnels avec les compétences nécessaires pour développer, déployer et gérer efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Cet écart entraîne des retards dans les délais du projet, l'augmentation des coûts et les opportunités manquées d'innovation.

Les entreprises sont confrontées à des difficultés dans le recrutement de scientifiques des données, d'ingénieurs d'apprentissage automatique et d'autres rôles spécialisés cruciaux pour l'apprentissage automatique. La complexité et l'évolution rapide de l'apprentissage automatique exacerbent ce défi, obligeant les professionnels expérimentés à augmenter en permanence pour rester à jour avec de nouveaux développements.

Pour atténuer ce défi, les organisations investissent dans des programmes de formation et de développement pour augmenter leur main-d'œuvre existante, équipant des employés des connaissances et des outils actuels de l'apprentissage automatique.

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

Des partenariats avec les établissements universitaires et les plateformes d'apprentissage en ligne sont en cours de création pour créer des programmes éducatifs sur mesure qui répondent aux besoins spécifiques de l'industrie.

De plus, certaines entreprises tirent parti des outils d'apprentissage automatique (Automl) qui simplifient le processus de construction de modèles, réduisant ainsi la dépendance à une expertise hautement spécialisée. S'attaquer à l'écart de compétences devrait permettre aux organisations de tirer parti de l'apprentissage automatique efficacement, de favoriser l'innovation et de maintenir leur avantage concurrentiel sur le marché.

Tendances du marché de l'apprentissage automatique

L'intégration de l'informatique Edge émerge comme un marché notable de la tendance révolutionnaire. L'informatique Edge implique le traitement des données plus proches de la source, telles que les appareils IoT ou les serveurs locaux, plutôt que de compter sur des infrastructures de cloud centralisées.

L'intégration de l'apprentissage automatique à la pointe permet aux organisations d'effectuer l'analyse des données en temps réel et la prise de décision, qui sont cruciales pour traiter les limitations de latence et de la bande passante. Cette tendance est particulièrement pertinente dans la fabrication, les soins de santé et les véhicules autonomes, où des idées 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 partenaire Edge en collaborant avec Hyundai Autoever et Intel pour améliorer la capacité des fabricants à tirer parti des données Edge en utilisant l'IA. Ce partenariat intègre les solutions de Hyundai Autoever avec la conception validée de Dell pour la fabrication Edge, offrant une surveillance en temps réel, une détection d'anomalies et une maintenance prédictive pour favoriser les optimisations axées sur l'IA sur les planchers d'usine.

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

De plus, les modèles d'apprentissage automatique basés sur les bords sont en permanence affinés et mis à jour, garantissant qu'ils sont adaptatifs aux conditions changeantes et aux menaces évolutives. Cependant, la prolifération des appareils IoT et des systèmes intelligents souligne l'importance d'intégrer l'apprentissage automatique avec l'informatique Edge. Cette intégration est 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 sur la base du déploiement, de la taille de l'entreprise, de la verticale et de la géographie.

Par déploiement

Sur la base du déploiement, le marché a été bifurqué en cloud et sur site. Le segment basé sur le cloud a remporté la plus grande part de marché de l'apprentissage automatique de 69,01% en 2023, largement attribuée à l'adoption généralisée des services de cloud computing dans diverses industries. Cette croissance est encore alimentée par la flexibilité, l'évolutivité et la rentabilité des plates-formes 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 requise pour déployer efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Cette domination est en outre soutenue par la tendance croissante detransformation numérique, où les entreprises priorisent les infrastructures cloud pour améliorer l'agilité opérationnelle et l'innovation.

De plus, les plateformes cloud offrent aux entreprises un accès à des outils et des cadres d'apprentissage automatique avancés, qui rationalisent le développement et le déploiement d'applications d'apprentissage automatique. La possibilité de mettre à l'échelle des ressources à la demande permet aux organisations de gérer les charges de travail fluctuantes et les grands ensembles de données sans avoir besoin d'investissements initiaux importants dans le matériel.

De plus, les fournisseurs de cloud proposent des mesures de sécurité et des certifications de conformité intégrées, qui sont essentielles pour les industries traitant des données sensibles. Cela conduit à l'augmentation du déploiement de l'apprentissage automatique basé sur le cloud, contribuant ainsi à la croissance segmentaire.

Par la taille de l'entreprise

Sur la base de la taille de l'entreprise, le marché de l'apprentissage automatique a été classé en petites et moyennes entreprises et 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, y compris l'amélioration de la prise de décision, des expériences client améliorées et une plus grande efficacité opérationnelle.Contrairement aux grandes entreprises, qui disposent souvent de ressources internes importantes, les PME tirent parti 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 ou un investissement en capital important.En outre, la disponibilité croissante de l'apprentissage automatique en tant que service (MLAA) fournit aux PME les outils dont ils ont besoin pour expérimenter et déployer des modèles d'apprentissage automatique rapidement et de manière rentable.

Cette tendance est particulièrement percutante car les PME sont souvent plus agiles et capables d'adopter de nouvelles technologies plus rapidement que les grandes organisations. Cela conduit à l'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 parmi les PME, associées à leur contribution croissante à la croissance économique, propulse davantage la croissance du segment.

Par vertical

Sur la base de la verticale, le marché a été divisé en BFSI, en informatique et en télécommunications, en soins de santé, en commerce de détail, en publicité et médias et autres. Le segment BFSI a permis de réaliser le chiffre d'affaires le plus élevé de 6,43 milliards USD en 2023, principalement en raison de l'investissement important 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, relève des défis persistants auxquels sont confrontés 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 les clients et les institutions.

De plus, le secteur BFSI exploite l'apprentissage automatique pour personnaliser les interactions des clients en offrant des produits et services financiers sur mesure en fonction des profils et des comportements de clients individuels. Cette personnalisation stimule l'engagement et la fidélité des clients.

En outre, le secteur utilise l'apprentissage automatique pour rationaliser les opérations par 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 de l'apprentissage automatique dans leurs processus.

Analyse régionale du marché de l'apprentissage automatique

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

Le marché de l'apprentissage automatique en Amérique du Nord représentait une part substantielle de 38,96% et était évaluée à 10,15 milliards USD en 2023. Cette domination est attribuée à l'adoption précoce des technologies avancées, des infrastructures technologiques robustes et une forte concentration de principales sociétés technologiques et startups aux États-Unis et au Canada.

Les entreprises nord-américaines investissent fortement dans l'apprentissage automatique pour gagner un avantage concurrentiel, en particulier dans des secteurs tels que les soins de santé, les finances et le commerce de détail. L'accent mis par la région sur la recherche et le développement est de favoriser l'innovation continue, ce qui entraîne des applications d'apprentissage automatique de pointe qui transforment les opérations commerciales.

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

En outre, le développement du marché régional est soutenu par des investissements importants du gouvernement et du secteur privé dans l'IA et les technologies connexes. 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'établissements universitaires de premier plan contribue à la capacité de la région à développer et à mettre en œuvre des solutions avancées d'apprentissage automatique, aidant ainsi l'exoansion du marché régional.

L'Asie-Pacifique est sur le point de croître au plus haut TCAC de 40,85% dans les années à venir, reflétant l'adoption croissante de la région des technologies d'apprentissage automatique. Cette expansion est renforcée par plusieurs facteurs, notamment l'augmentation de l'économie numérique, des investissements importants dans l'IA et le besoin croissant d'analyses avancées dans diverses industries.

Des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon sont à l'avant-garde de cette croissance, soutenus par de fortes initiatives gouvernementales, la montée en puissance des startups technologiques et la disponibilité de grandes quantités de données générées par leurs grandes populations.

En Asie-Pacifique, des industries telles que la fabrication, la vente au détail et les finances mènent l'adoption de l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité, les expériences des clients et les processus décisionnels. La transformation numérique rapide de la région alimente la demande d'applications d'apprentissage automatique qui peuvent améliorer les opérations commerciales et favoriser l'innovation.

De plus, la disponibilité croissante de services de cloud computing abordables permet aux petites et moyennes entreprises (PME) en Asie-Pacifique pour accéder et déployer des solutions d'apprentissage automatique, aidant ainsi la croissance du marché régional.

Paysage compétitif

Le rapport sur le marché mondial de l'apprentissage automatique fournit des informations précieuses, mettant en évidence la nature fragmentée de l'industrie. Les acteurs éminents se concentrent sur plusieurs stratégies commerciales clés, telles que les partenariats, les fusions et acquisitions, les innovations de produits et les coentreprises, pour étendre 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), l'établissement 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.
• IA
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

Développements clés de l'industrie

• Mars 2024 (Expansion):Hewlett Packard Enterprise (HPE) a annoncé des mises à jour de son portefeuille AI-Native de NVIDIA GTC, visant à faire progresser le déploiement de l'apprentissage générateur de l'IA, de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique. Cette solution est conçue pour aider les grandes entreprises, les institutions de recherche et les organismes gouvernementaux accélèrent les initiatives Genai et Deep Learning, y compris les modèles de grands langues, les systèmes de recommandation et les bases de données vectorielles.
• Novembre 2023 (Expansion):Amazon Web Services (AWS) a annoncé un partenariat élargi avec Amgen pour développer des solutions génératives basées sur l'IA 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 le sagemaker Amazon d'AWS pour construire, 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 la taille de l'entreprise

• Petites et moyennes entreprises
• Grandes entreprises

Par vertical

• BFSI
• It et télécommunication
• 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
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