Taille, part du marché de l’apprentissage automatique (ML) et analyse d’impact du COVID-19, par type d’entreprise (petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises), par déploiement (cloud et sur site), par secteur d’utilisation finale ( Santé, vente au détail, informatique et télécommunications, BFSI, automobile et transports, publicité et médias, fabrication et autres) et prévisions régionales, 2023-2030

La taille du marché mondial de l’apprentissage automatique (ML) était évaluée à 19,20 milliards USD en 2022. Le marché devrait passer de 26,03 milliards USD en 2023 à 225,91 milliards USD d’ici 2030, avec un TCAC de 36,2 % au cours de la période de prévision.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’une méthode d’analyse de données qui apprend aux ordinateurs à apprendre à partir d’algorithmes et de données et à imiter rapidement la façon dont les humains apprennent. L’adoption croissante des technologies d’IA et de ML dans diverses industries d’utilisation finale, telles que la santé, l’automobile, la vente au détail et la fabrication, entre autres, jouera un rôle important dans la croissance du marché. En outre, en 2020, plusieurs pays ont adopté des mesures de quarantaine et des politiques de distanciation sociale pour atténuer l’impact de la pandémie de COVID-19. Les développeurs et les chercheurs avaient l'intention d'utiliser des outils de ML pour analyser les effets de ces mesures et politiques. Par exemple,

• En avril 2020, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un modèle qui utilise les données de la pandémie de COVID-19. Le modèle exploite des algorithmes d’intelligence artificielle pour déterminer ou prédire la propagation du virus et l’efficacité des mesures de quarantaine. De telles initiatives sont susceptibles d’augmenter la demande de capacités avancées de ML.

IMPACTS DE LA COVID-19

La pandémie de COVID-19 a créé des opportunités de marché sans précédent pour les grandes entreprises

L’épidémie de COVID-19 a rapidement accéléré la croissance du marché de l’apprentissage automatique, et cette tendance devrait également se poursuivre au cours de la période d’évaluation. Cela est dû à l’adoption croissante de la technologie ML dans les secteurs de l’automobile, de la vente au détail, de la santé et autres.

L’application de la technologie de l’IA a aidé les chercheurs à lutter contre la pandémie de COVID-19. Par exemple, selon la Brookings Institution, des chercheurs sud-coréens ont utilisé des données de géolocalisation et des images de caméras de surveillance pour suivre les patients atteints de coronavirus. Les data scientists ont utilisé ces images et des algorithmes d'intelligence artificielle pour prédire l'emplacement de la prochaine épidémie, informer les autorités responsables et suivre les patients positifs au COVID-19 en temps réel. De telles initiatives actives pourraient accroître la demande de solutions d’apprentissage automatique au cours des années à venir.

DERNIÈRES TENDANCES

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Intégration de l'intelligence artificielle avec des solutions d'analyse pour stimuler les progrès du marché

Ces dernières années, le domaine de analyse de vente au détail s’est développé rapidement. De nombreuses entreprises de commerce électronique, telles qu'Alibaba, eBay et Amazon, ont augmenté leurs ventes et amélioré la satisfaction des consommateurs grâce à l'utilisation de technologies avancées d'analyse de données. Des approches de codage cognitif de la parole basées sur les principes du ML ont émergé à la suite de la recherche et du développement dans les technologies de reconnaissance vocale et vocale.

L’apprentissage automatique est susceptible de devenir une tendance importante dans l’analyse de sécurité à mesure que les entreprises adoptent des cadres de sécurité avancés. Alors que de grands volumes de données sont créés et échangés sur de nombreux réseaux, les cyberprofessionnels ont du mal à analyser et à suivre les cybermenaces potentielles. Alors que ces menaces deviennent de plus en plus répandues et complexes, les algorithmes d’apprentissage automatique aident les équipes de sécurité et les organisations à prévoir, suivre et reconnaître plus rapidement les cyberattaques. Ces facteurs augmenteront la taille du marché.

FACTEURS DÉTERMINANTS

L’augmentation des applications dans le secteur de la santé est susceptible de stimuler la croissance du marché

La technologie ML est déjà utilisée dans diverses applications de soins de santé. Dans ce secteur vertical de l'industrie, cette technologie évalue des millions de points de données distincts et prédit les résultats, tout en fournissant des scores de risque rapides et une allocation exacte des ressources.

L’une des applications les plus importantes de cette technologie dans le domaine de la santé est le diagnostic et la détection de conditions/maladies parfois difficiles à identifier. Cela peut inclure diverses maladies héréditaires et cancers difficiles à détecter à un stade précoce. Un exemple frappant est celui d'IBM Watson Genomics, qui montre comment le séquençage des tumeurs basé sur le génome, combiné à l'informatique cognitive, pourrait faciliter le diagnostic du cancer. Berg, un géant biopharmaceutique, utilise l'IA pour produire des solutions thérapeutiques dans des domaines tels que le cancer.

La vision par ordinateur est une technique révolutionnaire qui combine ML et deep learning. Il a été accepté par le programme InnerEye de Microsoft, qui se concentre sur les outils de diagnostic d'images pour l'analyse d'images. Ces facteurs sont susceptibles de stimuler la croissance du marché.

FACTEURS DE RETENUE

Limitations techniques et manque de précision pour entraver la progression du marché

La plateforme ML offre plusieurs avantages qui peuvent stimuler la croissance du marché. Cependant, cette technologie manque de certains paramètres qui peuvent freiner la croissance du marché. L’un des principaux facteurs limitants de la plate-forme ML réside dans les algorithmes inexacts et sous-développés. La précision est très importante dans le Big Data et l’apprentissage automatique, et des algorithmes inexacts peuvent entraîner la production d’articles défectueux. Une interaction humaine est donc nécessaire pour mettre en place tous les paramètres du système et garantir que la marge d’erreur est proche ou égale à zéro. Ce facteur peut entraver les perspectives du marché.

SEGMENTATION

Analyse par type d'entreprise

Les grandes entreprises vont augmenter leurs dépenses technologiques pour déployer des technologies d'IA et de ML

En fonction du type d’entreprise, le marché est divisé en petites et moyennes entreprises et grandes entreprises. Le segment des grandes entreprises représentait la plus grande part de marché en 2022. La mise en œuvre de la science des données et de la technologie de l’IA se développe dans ces organisations afin d’introduire des informations quantitatives dans leurs opérations. Les grandes entreprises s’efforcent également d’exploiter l’apprentissage profond, l’apprentissage artificiel et l’optimisation des décisions pour fournir des services de haute qualité.

Le segment des petites et moyennes entreprises devrait connaître un taux de croissance significatif au cours de la période de prévision. Le ML et l’IA devraient devenir les technologies clés permettant aux PME d’accéder aux ressources numériques tout en réduisant leurs investissements dans les TIC.

Par analyse de déploiement

Demande croissante de solutions basées sur le cloud pour faciliter l'adoption de solutions ML

En termes de déploiement, le marché est classé en cloud et sur site. Le segment du cloud devrait enregistrer un taux de croissance remarquable au cours de la période de prévision. La flexibilité, les mises à niveau logicielles automatiques, la gestion des sinistres via des systèmes de sauvegarde basés sur le cloud et une efficacité améliorée sont quelques-uns des principaux avantages qui ont accru la mise en œuvre de modèles de fourniture basés sur le cloud pour les solutions et services logiciels d'apprentissage en profondeur.

Le segment sur site a conquis une part de marché importante en 2020. La croissance de ce segment est attribuée à la grande capacité de calcul et à la conformité en matière de sécurité des données offertes par ce modèle de déploiement.

Par analyse de l’industrie d’utilisation finale

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Les applications croissantes d’intelligence artificielle dans le secteur de la santé témoignent d’une croissance remarquable du marché

Les industries travaillent avec de grandes quantités de données en tirant parti de la technologie ML pour obtenir des informations en temps réel. Ces informations permettent aux utilisateurs finaux d'obtenir davantage d'avantages sur leurs concurrents et de travailler plus efficacement.

Au cours du scénario pré-COVID-19, l’utilisation d’appareils portables et de capteurs pour évaluer la santé des patients en temps réel a fait augmenter la demande d’applications d’intelligence artificielle dans le secteur de la santé. La technologie aide les experts médicaux à identifier les tendances et à analyser les données pour améliorer le diagnostic et le traitement, augmentant ainsi la part de marché de l’apprentissage automatique.

ANALYSE RÉGIONALE

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Le marché mondial est étudié par géographie en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient, en Afrique et en Amérique latine.

L’Amérique du Nord a conquis la part de marché maximale en 2022. La présence d’investisseurs de premier plan en R&D, tels qu’Oracle Corporation, Amazon.com et IBM Corporation, a élargi la taille du marché régional. De plus, la disponibilité d’une infrastructure informatique établie et d’énormes investissements devraient stimuler la croissance du marché en Amérique du Nord. Par exemple, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des États-Unis a investi environ 2 milliards de dollars pour déployer l’apprentissage automatique et d’autres technologies d’IA.

L'Europe devrait enregistrer une forte croissance sur le marché mondial. Cela est attribué à l’utilisation croissante de la technologie ML dans les marchés émergents qui comptent une importante population de travailleurs qualifiés, comme le Royaume-Uni et l’Allemagne. Le marché régional est encore influencé par l’amélioration de l’accès des clients aux services et biens basés sur l’IA. La numérisation rapide déclenchée par la pandémie de COVID-19 a poussé les entreprises à investir massivement dans les technologies informatiques. Selon une récente enquête McKinsey, les dépenses informatiques ont augmenté de 25 % en Europe, tous secteurs confondus, par rapport à 2020, la plupart des leaders de la technologie numérique augmentant leurs investissements. Ces développements créeront de nouvelles opportunités de marché et augmenteront la croissance du marché en Europe.

L’Asie-Pacifique devrait enregistrer un taux de croissance plus robuste au cours de la période de prévision. Les économies en développement de la région, comme la Chine, l’Inde et les Philippines, disposent d’un écosystème de startups dynamique et robuste, assisté par une main-d’œuvre qualifiée, qui soutiendra la croissance du marché régional. Le gouvernement japonais prend également diverses initiatives pour encourager l'utilisation de l'intelligence artificielle dans tout le pays et renforcer l'adoption de services d'apprentissage automatique, qui joueront un rôle important dans l'amélioration des prévisions du marché au Japon. Ce sont quelques-uns des facteurs clés qui stimuleront la croissance du marché APAC.

Au Moyen-Orient et en Afrique, les États du Golfe riches en pétrole s’efforcent activement de diversifier leurs économies grâce à intelligence artificielle . La plupart des pays du Golfe ont reconnu l’importance des technologies avancées et se concentrent sur le développement de nouvelles technologies. Les Émirats arabes unis sont à la pointe du monde arabe en matière d’innovation et d’adoption de technologies. En outre, les initiatives de villes intelligentes et de transports autonomes stimuleront la demande d’IA dans la région.

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Les pays d’Amérique latine, comme le Brésil, le Mexique et l’Uruguay, élaborent de nouvelles politiques en matière d’IA et des stratégies cohérentes pour renforcer l’adoption de technologies avancées. Cette région devrait créer de nouvelles opportunités de marché lucratives à l’avenir.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Des acteurs clés vont introduire de nouvelles fonctionnalités dans leurs offres existantes afin de renforcer leur position sur le marché

Les entreprises opérant sur le marché mondial proposent des solutions automatisées d’intelligence artificielle pour créer facilement des modèles d’apprentissage et accélérer la mise sur le marché. Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) ou DevOps de Microsoft utilisent les capacités de ML d'Azure qui permettent aux scientifiques des données d'innover de manière responsable dans les processus critiques. Microsoft Corporation introduit constamment de nouvelles fonctionnalités dans ses offres de produits pour renforcer sa position sur le marché.

Liste des principales entreprises profilées :

• Société IBM (NOUS.)


• SAP SE (Allemagne)


• Société Oracle (NOUS.)


• Hewlett Packard Enterprise Company (États-Unis)


• Microsoft Corporation (États-Unis)


• Amazon, Inc. (NOUS.)


• Société Intel (NOUS.)


• Databricks (États-Unis)


• Institut SAS Inc. (NOUS.)


• BigML, Inc. (États-Unis)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE

• Janvier 2022– Acquia a introduit des modèles avancés de ML de vente au détail pour sa plate-forme de données client afin d'augmenter la valeur à vie du client. Avec ce lancement, l'entreprise visait à aider les détaillants à acquérir une vision globale de leur activité. Acquia aide les détaillants à comprendre les leviers de leurs efforts marketing et commerciaux.


• Avril 2021 : Microsoft Corporation a lancé une base de données ouverte sur la santé et la génomique, les transports, le travail et l'économie, la population et la sécurité, ainsi que d'autres domaines, afin d'augmenter la précision des modèles d'apprentissage automatique qui utilisent des ensembles de données accessibles au public. De plus, cela permet à l'entreprise de fournir des informations Hyperscale en utilisant Azure Open Datasets en conjonction avec les solutions d'analyse de données et de ML d'Azure, stimulant ainsi les ventes de ML-as-a-services (MLaaS).


• Mai 2021 : Google Cloud a présenté Vertex AI, une solution/plate-forme de ML gérée qui permet aux organisations d'accélérer la maintenance et le déploiement de modèles d'IA. De plus, Vertex AI utilise les services Google Cloud pour créer du ML sous une seule API et une seule interface utilisateur afin de rationaliser le processus de déploiement, de formation et de création de modèles de ML à grande échelle.


• Février 2020 : Oracle Corporation a présenté Oracle Cloud Plateforme de science des données . La plateforme a été conçue pour aider les entreprises à former, créer, déployer et gérer en collaboration des modèles de ML afin d'améliorer les performances des programmes de science des données.


• Mai 2020– Azure Machine Learning est un service basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de créer et de gérer des solutions ML. Il aide les scientifiques et les ingénieurs des données à maximiser l’utilisation de leurs capacités et cadres existants de création de modèles et de traitement de données. Cela les aide également à distribuer, faire évoluer et déployer leurs charges de travail sur le cloud.

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Le rapport d’étude de marché mondial fournit une analyse complète du marché. Il se concentre sur des aspects clés tels que les entreprises de premier plan et les principales applications du produit. En outre, le rapport met en évidence les développements clés du secteur et offre un aperçu des tendances du marché. Outre les facteurs mentionnés ci-dessus, le rapport inclut d’autres aspects qui ont contribué à la croissance du marché ces dernières années.

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