Marché mondial des modèles

Définition du marché

Modelops (Model Operations) est un marché croissant axé sur la gouvernance, le déploiement, la surveillance et la gestion du cycle de vie des modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) en production.

Il permet aux entreprises d'évoluer efficacement les initiatives d'IA en garantissant la conformité, la fiabilité et les performances. Le marché couvre les industries comme la finance, les soins de santé et le commerce de détail, intégrant l'IA dans les flux de travail des entreprises de manière transparente.

Marché des modèlesAperçu

La taille du marché mondial des modèles a été évaluée à 5,68 milliards USD en 2023 et devrait passer de 7,86 milliards USD en 2024 à 79,00 milliards USD d'ici 2031, présentant un TCAC de 39,06% au cours de la période de prévision.

Ce marché évolue à mesure que les organisations reconnaissent la nécessité d'une gestion des modèles d'IA rationalisée, garantissant que les modèles restent exacts, explicables et alignés sur les objectifs commerciaux. L'expansion de l'informatique Edge et de l'IoT stimule davantage la demande d'un déploiement de modèles efficace dans des environnements décentralisés.

La dépendance croissante à l'égard du traitement des données en temps réel et de l'analyse prédictive alimente les investissements dans des solutions Modelops qui prennent en charge l'intégration continue et la livraison des modèles d'IA.

Les grandes sociétés opérant dans l'industrie Modelops sont IBM, SAS Institute Inc., Databricks, C3.ai, Inc., Domino Data Lab, Inc., Modelop, Datakitchen, Inc., Teradata, Datatron, Ifusion, Azilen Technologies, Giggso, Domo, Inc., The Mathworks, Inc., et Cloud Software Group, Incc.

De plus, la prolifération des applications d'IA spécifiques à l'industrie, telles que les soins de santé personnalisées, la détection de fraude en finance et l'automatisation intelligente dans la fabrication, stimule le marché.

Les collaborations stratégiques entre les fournisseurs de cloud, les startups d'IA et les entreprises favorisent l'innovation dans les plateformes Modelops, améliorent la gouvernance du modèle, le contrôle des versions et l'évolutivité. Le marché continuera de se développer avec de nouvelles capacités, intégrations et adoption à l'échelle de l'entreprise alors que les entreprises cherchent à maximiser la valeur de leurs initiatives d'IA.

• En août 2024, Modelop a annoncé un tour de financement de la série B de 10 millions USD dirigée par Baird Capital pour accélérer l'innovation des logiciels de gouvernance de l'IA. L’investissement soutient l’expansion de ModeloP, les progrès des produits et les efforts de mise sur le marché. Modelop a introduit le premier score mondial de gouvernance de l'IA et a été reconnu comme la meilleure plate-forme de gouvernance de l'IA dans les AI de Breakthrough Awards 2024.

Faits saillants clés:

1. La taille de l'industrie Modelops était évaluée à 5,68 milliards USD en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 39,06% de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de marché de 33,24% en 2023, avec une évaluation de 1,89 milliard USD.
4. Le segment de la plate-forme a récolté 3,29 milliards de dollars de revenus en 2023.
5. Le segment d'apprentissage automatique devrait atteindre 21,17 milliards USD d'ici 2031.
6. Le segment d'intégration continue / déploiement continu devrait atteindre 19,40 milliards USD d'ici 2031.
7. Le segment BFSI devrait atteindre 17,70 milliards USD d'ici 2031.
8. Le marché en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 40,17% au cours de la période de prévision.

Moteur du marché

"Évolution de la gouvernance de l'IA et de l'échelle des opérations d'IA"

Le marché des modèles se développe à mesure que les entreprises recherchent une surveillance structurée de l'IA et des processus opérationnels rationalisés. De plus, le marché est motivé par l'évolution des normes de gouvernance et de conformité de l'IA, où les entreprises mettent en œuvre de manière proactive les cadres de gouvernance pour améliorer la confiance, la transparence et l'utilisation éthique de l'IA.

Cela comprend l'intégration de la détection des biais, de l'explication et de la surveillance des performances dans les flux de travail de l'IA pour assurer une prise de décision cohérente. Les organisations peuvent atténuer les risques tout en maximisant les résultats commerciaux axés sur l'IA en normalisant les mécanismes d'audit et de surveillance.

Un autre moteur important du marché est l'opérationnalisation de l'IA à grande échelle, car les entreprises passent des modèles expérimentaux d'IA au déploiement d'IA à l'échelle de l'entreprise. L'implémentation d'IA efficace nécessite une surveillance continue, un contrôle de version et un recyclage automatisé pour maintenir la précision et les performances.

Les entreprises sont confrontées à des défis tels que des workflows fragmentés et des mises à jour de modèle inefficaces sans un cadre Modelops robuste. Modelops garantit que les modèles d'IA restent adaptatifs, impartiaux et alignés sur les objectifs commerciaux en automatisant la gestion du cycle de vie, ce qui entraîne une intégration transparente entre les industries.

• En septembre 2023, Teradata a annoncé de nouvelles améliorations à ses capacités Modelops dans ClearScape Analytics pour simplifier le déploiement et la gouvernance du modèle d'IA. Les mises à jour incluent le déploiement du modèle sans code, la surveillance automatisée et les contrôles d'explication avancés pour assurer une IA de confiance. Ces capacités aident les organisations à accélérer l'adoption de l'IA, à réduire le temps de déploiement et à améliorer la gestion du cycle de vie du modèle, permettant aux entreprises d'évoluer efficacement les initiatives d'IA.

Défi du marché

"Dégradation du modèle AI"

L'un des principaux défis du marché des modèles est la dérive des modèles AI et la dégradation des performances, où les modèles IA et ML perdent progressivement leur précision prédictive à mesure que les distributions de données du monde réel changent au fil du temps. Ce problème se pose, en raison de l'évolution du comportement des utilisateurs, de l'évolution des tendances du marché, des variations saisonnières et des perturbations externes telles que les changements économiques ou les mises à jour réglementaires.

La dérive du modèle peut prendre diverses formes, y compris la dérive du concept, où la relation entre les caractéristiques d'entrée et les résultats cibles change, et la dérive des données, où les propriétés statistiques des données d'entrée se détournent de l'ensemble de données de formation d'origine.

Les conséquences de la dérive du modèle sont significatives, car les modèles d'IA obsolètes peuvent produire des prédictions biaisées, des prévisions inexactes et des décisions commerciales sous-optimales. Une baisse des performances du modèle peut entraîner des pertes financières, des dommages de réputation et des risques de conformité dans des secteurs comme la finance, les soins de santé etcommerce électronique, où l'IA est utilisé pour la détection de fraude, les diagnostics médicaux ou les recommandations personnalisées.

Les organisations qui ne parviennent pas à résoudre la dérive du modèle en temps opportun peuvent également faire face à une augmentation des coûts opérationnels, en raison des interventions manuelles et des redéploinements fréquents du modèle. Les entreprises intègrent une surveillance continue des modèles, une détection de dérive automatisée et des mécanismes de recyclage proactifs dans leurs flux de travail Modelops.

Les outils de surveillance dirigés par AI suivent la précision du modèle en temps réel, signalant les écarts par rapport aux seuils de performance attendus. Lorsque la dérive est détectée, les pipelines de recyclage automatisés peuvent déclencher des mises à jour à l'aide de données fraîches et pertinentes pour restaurer la précision du modèle sans nécessiter une intervention manuelle approfondie.

Tendance

"A-AI-Automatisation et expansion multi-cloud"

Le marché des modèles progressive progresse alors que les entreprises priorisent l'automatisation et la flexibilité des infrastructures. Une tendance clé sur le marché est l'intégration de l'IA pour la surveillance automatisée des modèles, où l'automatisation dirigée par l'IA améliore le suivi des performances en temps réel, la détection de dérive et le recyclage continu.

La surveillance manuelle traditionnelle est à forte intensité de ressources et sujette aux retards, conduisant à la dégradation du modèle. Les organisations peuvent détecter de manière proactive les écarts, optimiser les performances de l'IA et améliorer l'efficacité opérationnelle sans intervention humaine étendue en intégrant l'automatisation dans Modelops.

Une autre tendance importante est l'expansion des déploiements multi-cloud et de bord, car les entreprises recherchent des infrastructures d'IA évolutives et flexibles. Les charges de travail AI sont de plus en plus réparties dans les environnements hybrides, multi-cloud et bords pour optimiser la vitesse de traitement et l'allocation des ressources.

Les solutions Modelops soutenant ces déploiements permettent aux organisations de traiter les données plus proches de sa source, de réduire la latence et d'améliorer la prise de décision en temps réel. Cela est particulièrement essentiel dans les industries comme les télécommunications, les soins de santé et la fabrication, où les idées axées sur l'IA doivent être immédiates et fiables.

• En juillet 2024, Comviva a dévoilé son Workbench AI de nouvelle génération pour Mobilytix Marketing Studio, autonomisant les opérateurs de télécommunications avec une plate-forme d'IA autogérée sans code pour la gestion de la valeur client. Le Workbench comprend plus d'une centaine de cadres de modèles d'IA prêts à l'emploi et une plate-forme MLOPS intégrée pour un déploiement de modèle AI / ML sans couture. Conçu pour maximiser la valeur de la durée de vie du client dans les secteurs B2C et B2B, la solution accélère la livraison de campagne client en temps réel, améliore l'automatisation et prend en charge Modelops / AIOPS.

Rapport sur le marché des modèles

Segmentation	Détails
En offrant	Plateforme, services
Par modèle	Agent, basé sur des agents, linguistique, apprentissage automatique, autres
Par demande	Score par lots, intégration continue / déploiement continu, tableau de bord et rapport, gouvernance, risque et conformité, surveillance et alerte, parallélisation et informatique distribuée, d'autres
Par vertical	BFSI, gouvernement et défense, soins de santé, fabrication, informatique et télécommunications, transport et logistique, 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, services): Le segment de la plate-forme a gagné 3,29 milliards USD en 2023, en raison de l'adoption croissante de solutions Modelops de bout en bout qui rationalisent la gestion du cycle de vie du modèle AI.
• Par modèle (basé sur des agents, basé sur un graphique, linguistique etApprentissage automatique): Le segment basé sur le graphique détenait 22,20% du marché en 2023, en raison de son efficacité dans la gestion des relations complexes et des dépendances dans les applications axées sur l'IA.
• Par application (notation par lots, intégration continue / déploiement continu, tableau de bord et rapports, gouvernance, risque et conformité, surveillance et alerte, parallélisation et informatique distribuée, et autres): Le segment continu d'intégration / déploiement continu est projeté pour atteindre 19,40 milliards USD USD de travail de travail sur le modèle de modèle de modèle AI.
• Par vertical (BFSI, gouvernement et défense, soins de santé, fabrication, informatique et télécommunications, transport et logistique, autres): Le segment BFSI devrait atteindre 17,70 milliards USD d'ici 2031, en raison de la dépendance croissante de l'IA pour la détection de fraude, la gestion des risques et les services financiers personnalisés dans le secteur BFSI.

Marché des modèlesAnalyse régionale

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

Le marché des Modelops en Amérique du Nord a représenté une part de marché substantielle de 33,24% en 2023, avec une évaluation de 1,89 milliard USD, tirée par son écosystème d'IA mature, son adoption de technologies précoces et ses forts cadres réglementaires.

La région a une forte concentration d'entreprises axées sur l'IA, des principaux fournisseurs de services cloud et des fournisseurs de modèles établis, en particulier aux États-Unis et au Canada. La demande de gouvernance, de conformité et d'automatisation de l'IA augmente, en raison de la complexité croissante des modèles d'IA et du besoin d'explicabilité dans les processus décisionnels.

Les secteurs des services financiers, des soins de santé et de l'informatique et des télécommunications en Amérique du Nord sont à l'avant-garde de l'adoption de l'IA, tirant parti des solutions Modelops pour la surveillance en temps réel, l'atténuation des risques et l'évolutivité de l'IA. De plus, la région possède un solide soutien au capital-risque et des programmes de recherche sur l'IA soutenus par le gouvernement, accélérant davantage l'expansion du marché.

Le marché en Asie-Pacifique devrait enregistrer la croissance la plus rapide, avec un TCAC projeté de 40,17% au cours de la période de prévision. Cette croissance est alimentée par l'adoption rapide de l'IA, l'élargissement des infrastructures cloud et la hausse des investissements d'entreprise dans l'IA / ML.

Des pays comme la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud mènent la charge, les gouvernements et les acteurs du secteur privé finançant fortement la recherche et le développement de l'IA. De plus, la transformation numérique rapide de la région à travers le BFSI, les soins de santé, la vente au détail et les télécommunications a intensifié la nécessité d'une gestion des modèles d'IA évolutive et automatisée.

La montée en puissance des réseaux 5G et de l'informatique Edge augmente davantage la demande de solutions Modelops multi-cloud et compatibles à bord, permettant aux entreprises de déployer et de gérer les modèles d'IA de manière transparente dans divers environnements.

L'expansion des réglementations de l'IA en Asie-Pacifique, tout en étant encore à ses débuts, devrait également accélérer l'adoption de Modelops à des fins de gouvernance et de conformité.

Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, Modelops est influencé par le cadre du National Institute of Standards and Technology (NIST) IA Risk Management, qui fournit des lignes directrices pour la fiabilité de l'IA, la sécurité et l'atténuation des biais. Les directives du Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC) réglementent l'utilisation de l'IA / ML dans les institutions financières pour assurer la sécurité et la gestion des risques, tandis que la loi sur l'assurance maladie et la responsabilité (HIPAA) régit les modèles d'IA gantant les données sur les soins de santé pour assurer la conformité et la confidentialité des patients.
• En Europe, la Loi sur l'intelligence artificielle de l'Union européenne (UE) établit un cadre réglementaire basé sur les risques pour les systèmes d'IA, mettant l'accent sur la transparence, la responsabilité et la conformité. De plus, le règlement général de protection des données (RGPD) régule le traitement des données basé sur l'IA, garantissant la confidentialité, l'équité et l'explication. L'Organisation internationale de standardisation / Commission électrotechnique internationale (ISO / IEC) fournit également des lignes directrices pour la gouvernance de l'IA, la gestion des risques et le déploiement d'IA éthique dans toutes les industries.

Paysage compétitif

L'industrie Modelops se caractérise par l'innovation rapide, les partenariats stratégiques et l'évolution continue des solutions de gestion du cycle de vie des modèles d'IA. Les principaux acteurs du marché se concentrent sur l'élargissement de leurs capacités de plate-forme en intégrant l'automatisation, la surveillance en temps réel et les fonctionnalités de conformité pour répondre aux demandes d'entreprise.

De nombreuses entreprises investissent dans des outils d'orchestration axés sur l'IA qui rationalisent le déploiement du modèle dans des environnements hybrides et multi-clouds. Les prestataires de solutions mettent l'accent sur l'interopérabilité en offrant des intégrations avec les opérations d'apprentissage automatique existantes (MLOPS), les opérations de développement (DevOps) et les solutions de gestion des données pour renforcer leur position sur le marché.

Les acquisitions stratégiques des startups d'IA et des partenariats avec les fournisseurs de services cloud sont des approches courantes pour améliorer les capacités technologiques et élargir la portée des clients. De plus, les joueurs privilégient les fonctionnalités à faible code et sans code pour permettre une adoption plus large parmi les utilisateurs professionnels et les parties prenantes non techniques.

La différenciation concurrentielle est également motivée par les caractéristiques de la gouvernance et de l'explication de l'IA, garantissant le respect des réglementations en évolution. De nombreuses organisations fournissent des services gérés et une auditabilité du modèle d'IA pour aider les entreprises à maintenir la transparence et la responsabilité de la prise de décision de l'IA.

Les entreprises continuent d'investir dans la R&D, les contributions open source et l'expansion des écosystèmes pour consolider leur pied sur le marché à mesure que la demande de solutions d'IA évolutives augmente.

• En novembre 2024, Knime a obtenu un investissement de 30 millions USD d'Invus pour améliorer ses capacités de gouvernance et de Modelops de l'IA, portant son financement total à 50 millions USD. L'investissement soutiendra le déploiement, l'automatisation et la gouvernance de l'IA à l'échelle des entreprises. Knime a introduit K-ai, un assistant d'IA, et a amélioré son centre commercial pour améliorer l'opérationnalisation du modèle d'IA.

Liste des sociétés clés sur le marché des modèles:

• Ibm
• SAS Institute Inc.
• Databricks
• C3.ai, Inc.
• Domino Data Lab, Inc.
• Modélisation
• Datakitchen, Inc.
• Téradata
• Conjoint
• iffusion
• Technologies Azilen
• Giggso
• Domo, Inc.
• The Mathworks, Inc.
• Cloud Software Group, Inc.

Développements récents (collaboration / lancement de produit)

• En mai 2024, Modelop a lancé la version 3.3, présentant le premier score mondial de gouvernance de l'IA pour aider les entreprises à évaluer les risques de l'IA et à garantir la conformité aux réglementations en évolution. La mise à jour améliore l'inventaire de la gouvernance de l'IA, les contrôles automatisés de conformité et les rapports, permettant la surveillance en temps réel et la gestion des risques dans toutes les initiatives d'IA.
• En mai 2024, Teradata a élargi son accord de collaboration stratégique (SCA) avec Amazon Web Services (AWS) pour soutenir les entreprises dans leur modernisation du cloud et les initiatives d'analyse axées sur l'IA. La collaboration améliore l'intégration de Teradata VantageCloud avec Amazon Sagemaker et Amazon Bedrock, permettant aux organisations de mettre à l'échelle des modèles AI / ML, de rationaliser les modèles de modélisation et d'accélérer les cas d'utilisation génératifs de l'IA tout en assurant une gestion sécurisée et efficace des données dans le cloud.