Taille du marché MOLPS, partage et analyse d'impact Covid-19, par déploiement (cloud, sur site et hybride), par type d'entreprise (PME et grandes entreprises), par l'utilisateur final (IT & Telecom, Healthcare, BFSI, Manufacturing, Commerce de détail et autres) et prévisions régionales, 2023-2030

La taille du marché mondial des Mlops était évaluée à 720,0 millions USD en 2022 et devrait passer de 1 064,4 million USD en 2023 à 13 321,8 millions USD d'ici 2030, présentant un TCAC de 43,5% au cours de la période de prévision.

MLOps fait référence aux opérations d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une fonction essentielle de l'ingénierie ML, dédiée à simplifier la procédure de prise apprentissage automatique Modèles à la production, puis à leur surveiller et à les maintenir. Les composants proéminents de ces solutions comprennent la formation du modèle, les tests et la validation du modèle, le déploiement, la validation automatisée du modèle et la livraison et le déploiement continus, entre autres.

De telles caractéristiques et capacités importantes de ces solutions fournissent aux ingénieurs, aux scientifiques des données, aux DevOps et à d'autres avec une meilleure évolutivité, efficacité et aider à minimiser les risques. Par conséquent, divers acteurs du marché font progresser leurs solutions pour répondre aux nécessités et aux demandes des utilisateurs. Par exemple,

• En avril 2023, ClearML a annoncé le lancement de nouvelles fonctionnalités de ML continu pour les MLOps open source afin de satisfaire la demande croissante sur les marchés mondiaux. Il a publié une nouvelle fonctionnalité connue sous le nom d’application Sneak Peek. Il permet aux utilisateurs d'entreprise ClearML de déployer une application directement à partir de leur écosystème de développement.

Impact Covid-19

Changement des modèles de données et des algorithmes dans un contexte d’expansion du marché alimentée par une pandémie 

La pandémie répandue de Covid-19 a apporté divers changements dans différentes industries, déplorant tout vers les canaux en ligne et le travail à distance. En raison des énormes changements dans les activités économiques et le comportement humain résultant de l'auto-isolation, de la distanciation sociale, du verrouillage et d'autres circonstances de la pandémie.

Ces changements ont entraîné une évolution constante des modèles de données, ce qui a fini par dégrader la capacité prédictive des modèles d'apprentissage automatique. Ils ont été développés, qualifiés et vérifiés sur des algorithmes de données qui n'étaient plus applicables.

Les mécanismes doivent être en bon état pour suivre et identifier les erreurs de manière continue et permettre la mise en œuvre de modèles prédictifs pour des écosystèmes en évolution dynamique tout en préservant la précision. Sinon, ces modèles d’apprentissage automatique deviendraient obsolètes et pourraient produire des résultats qui ne seraient plus productifs ou précis pour les entreprises.

Ces circonstances et réalisations pour accomplir l'efficacité et la productivité des modèles d'apprentissage automatique ont contribué à la croissance du marché de la demande de telles solutions. Divers acteurs majeurs ont également introduit de nouvelles fonctionnalités et solutions pour leurs clients et offert de meilleures expériences client. Par exemple,

• En novembre 2020, Iguazio et AWS ont collaboré pour offrir aux entreprises les avantages de se développer sur Sagemaker et d'installer l'IA efficace, rapidement et de manière transparente à l'aide de la plate-forme d'opérations d'apprentissage automatique d'Iguazio en tant que solution entièrement intégrée.

Ainsi, d’énormes changements dans les activités économiques, le comportement humain et les modèles de données ont contribué à la demande accrue pour ces solutions pendant la pandémie.

Tendances du marché MLOps

Mise en œuvre de Automl dans les modèles MLOPS pour augmenter la croissance du marché

L'automatisation de l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, de la gestion des données aux installations, ML démocratisée le rend accessible aux utilisateurs avec moins d'expertise. Automl propose plusieurs solutions simples et disponibles qui n'impliquent pas une expertise en apprentissage automatique prédéfinie.

Le ML automatisant la majeure partie de la procédure d’étiquetage des données, les probabilités d’erreur humaine sont considérablement minimisées. Il réduit les dépenses de personnel, permettant aux entreprises de se concentrer davantage sur l'analyse des données.

Automl tente de simplifier l'ensemble de la procédure en automatisant certaines étapes exhaustives manuellement dans la formation d'un modèle ML, qui comprend la sélection des fonctionnalités, la sélection du modèle, le réglage du modèle et l'évaluation du modèle. Diverses plates-formes cloud, telles qu'Amazon Sagemaker, Data Robot AI Platform et Microsoft Power BI, fournissent leurs solutions automne exclusives. Par exemple,

• En novembre 2022, Amazon a annoncé le lancement de Sagemaker Autopilot directement à partir des pipelines Amazon SageMaker pour mécaniser l'industrie MLOps sans effort. Il permet la mécanisation d'un processus de bout en bout de développement de modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'Autopilot et l'intégration de modèles dans les étapes CI/CD ultérieures.

Les avantages de la combinaison d'AutoML avec des opérations d'apprentissage automatique aident les entreprises à créer des modèles de ML supérieurs plus efficacement, à moindre coût, et à combler le déficit de compétences.

De tels facteurs propulsent la mise en œuvre de l'automne à travers de telles solutions, augmentant ainsi la croissance du marché du MLOPS.

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Opportunités de croissance du marché des Mlops

Besoin croissant d’améliorer les performances du modèle d’apprentissage automatique pour stimuler la croissance du marché

La progression continue des mécanismes d’apprentissage automatique, l’intégration de solutions basées sur le ML et les déploiements de production à grande échelle prennent rapidement de l’ampleur. Diverses raisons qui affectent les performances des modèles d'apprentissage automatique incluent la nature des tests expérimentaux et manuels du ML, le suivi manuel de la dépendance aux données, la complexité des modèles et l'augmentation cachée de la dette mécanique du ML. De tels facteurs affectent l'efficacité des modèles ML, qui manque au modèle ML pour exécuter des projets ML. Par exemple,

• Selon les experts du secteur, seuls 47 % des modèles commerciaux d’IA/ML entrent en phase de production en raison du manque de diverses capacités de modèles d’apprentissage automatique.


• Selon une enquête de l'algorithmie, la raison la plus fréquemment citée de l'échec du modèle est la dérive des données, qui se produit lorsque les données utilisées dans la formation du modèle ne reflètent plus avec précision les données du monde réel. Il a été observé que 60% des experts en données passent au moins 20% de leur temps sur la maintenance du modèle.

Par conséquent, les entreprises et les professionnels des données se dirigent vers ces solutions pour une meilleure efficacité et s'assurer que ces modèles fonctionnent de manière optimale. Par exemple,

• Selon les spécialistes des données de l'industrie, 97% des utilisateurs qui ont mis en œuvre des opérations d'apprentissage automatique ont observé une amélioration significative et de meilleurs résultats avec une plus grande automatisation, une robustesse améliorée, une meilleure productivité et d'autres.

De tels facteurs et la nécessité d'avoir des performances améliorées stimulent la croissance de ces solutions sur le marché.

FACTEURS DE RETENUE

Manque de capacité à assurer la sécurité de l'environnement MOPLS pour entraver la croissance du marché

L'apprentissage automatique fonctionne régulièrement sur des projets sensibles avec des données très critiques. Par conséquent, s'assurer que l'écosystème est sûr est crucial pour la réalisation à long terme du projet. Par exemple,

• Selon le intelligence artificielle (IA) Rapport d'adoption d'IBM, environ une entreprise sur cinq affirme les difficultés à protéger la sécurité des données. Par conséquent, un nombre croissant de professionnels de données les résolvent comme l'un des problèmes cruciaux.

Souvent, les utilisateurs ignorent qu’ils disposent de nombreuses vulnérabilités qui constituent une opportunité pour des attaques malveillantes. En outre, le traitement des bibliothèques obsolètes est le problème le plus courant auquel sont confrontées les entreprises.

De plus, l’inconvénient en matière de sécurité est associé au fait que les points de terminaison du modèle et les pipelines de données ne sont pas correctement sécurisés. Ceux-ci exposent potentiellement des données cruciales accessibles au public à des tiers, ce qui peut avoir un impact sur la sécurité des données dans l'environnement MLOps.

Ainsi, le maintien de la sécurité de l’environnement des opérations d’apprentissage automatique peut être un facteur restrictif. Cela peut entraver l’efficacité et la productivité des modèles d’apprentissage automatique, ce qui aura un impact sur les activités des entreprises.

Analyse de la segmentation du marché MLOps

Par analyse de déploiement

Caractéristiques combinées de l'architecture cloud et sur site pour stimuler la croissance du segment hybride

Sur la base du déploiement, le marché est classé en cloud, sur site et hybride.

Le segment hybride devrait dominer le marché avec un TCAC leader pendant la période prévue. Les préoccupations concernant la sécurité, le coût et les directives incitent la plupart des entreprises à adopter des approches d'architecture qui incluent les centres de données cloud et localisés. Par conséquent, les acteurs du marché investissent stratégiquement dans la progression des solutions hybrides. Par exemple,

• En juin 2022, Domino Data Lab a introduit une architecture MLOps hybride qui permettra aux entreprises basées sur des modèles de pérenniser à grande échelle. Il permet aux entreprises de contrôler, faire évoluer et orchestrer rapidement le travail de science des données sur plusieurs clusters informatiques dans diverses régions géographiques, sur site et même sur plusieurs cloud.

Le segment du cloud représentait la part de marché la plus élevée des MLOps en 2022. La flexibilité et l'évolutivité du déploiement basé sur le cloud en font le choix idéal pour les professionnels. Un déploiement multi-cloud constitue une base solide pour les opérations commerciales de ML. Cela est dû à son élasticité intrinsèque et à l’accessibilité d’un stockage à faible coût, ainsi qu’à sa valeur en tant qu’environnement de développement.

Analyse par type d'entreprise

Disponibilité facile des solutions open source pour accroître l'adoption de la technologie MLOPS parmi les PME

Par type d’entreprise, le marché est divisé en PME et grandes entreprises.

Le segment des PME devrait croître avec le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision en raison de l'utilisation des opérations d'apprentissage automatique parmi les PME. En outre, diverses solutions open source d’opérations d’apprentissage automatique sont disponibles et facilement accessibles aux PME, ce qui contribuerait à leur part de marché. Diverses solutions open source incluent Mlflow, Deepchecks, ZenML, Metaflow et Seldon Core.

Le segment des grandes entreprises détenait la part de marché la plus élevée en 2022. Comme les grandes entreprises doivent faire face à de plus grands volumes de données, l'adoption de telles solutions entre ces types d'entreprises est plus élevée. Il offre une analyse approfondie des grandes entreprises et des corrections dans des projets de modèles d'apprentissage machine plus grands. En outre, il aide à optimiser le développement de la production avec la démocratisation et une meilleure prise de décision à plus grande échelle.

Par analyse de l'utilisateur final

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Mise en œuvre des opérations d'apprentissage automatique dans le secteur des soins de santé pour augmenter le développement du marché

Par utilisateur final, le marché est classé dans l'informatique et les télécommunications, les soins de santé, le BFSI, la fabrication, la vente au détail et autres (publicité, transport).

Le segment de la santé est en tête avec le TCAC le plus élevé en raison de la mise en œuvre d'opérations d'apprentissage automatique dans le secteur de la santé. Comme ces solutions contribuent à rationaliser diverses fonctions de soins de santé telles que les procédures de découverte de médicaments, à faciliter l’analyse des rapports de traitement des patients, à personnaliser les soins médicaux des patients et bien d’autres encore, l’utilisation de ces solutions dans le domaine de la santé est en augmentation.

• En novembre 2023, Philips a accéléré le déploiement de solutions motivées par l'IA avec la plate-forme Mlops développée sur Amazon Sagemaker. Philips utilise l'intelligence artificielle dans plusieurs domaines, tels que les diagnostics, l'imagerie, la santé personnelle, la thérapie et les soins connectés.

Le it & télécom Le segment a représenté la part de marché la plus élevée en 2022. Ces solutions aident les professionnels de l'informatique à améliorer l'efficacité et l'efficacité en tirant parti des informations alimentées par ML. Il aide à surveiller et à gérer l'architecture informatique tout en optimisant les opérations et les allocations de ressources. Dans le secteur des télécommunications, ces solutions sont utilisées pour étendre les opérations du réseau et minimiser les temps d'arrêt. L'automatisation permet aux fournisseurs de télécommunications de maintenir et de déployer des modèles ML facilement et d'identifier et de résoudre rapidement les perturbations de service et les problèmes de réseau.

Idées régionales

Géographiquement, le marché est étudié en Amérique du Nord, en Amérique du Sud, en Europe, au Moyen-Orient, en Afrique et en Asie-Pacifique.

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L’Amérique du Nord détenait la part de marché la plus élevée en 2022. La région représente le maximum d’avancées technologiques en matière d’apprentissage automatique dans divers secteurs, tels que la banque, la vente au détail, l’automobile, la santé et bien d’autres. En outre, divers acteurs de l’industrie pharmaceutique et de l’assurance IARD investissent dans les technologies ML pour l’innovation commerciale. Par exemple,

• Selon les experts de l'industrie, le secteur bancaire aux États-Unis a été un premier adopteur de technologies d'apprentissage automatique. Par exemple, neuf des dix premières banques aux États-Unis ont sélectionné des rôles alloués pour établir et mettre en œuvre des opérations d'apprentissage automatique. 

Ces nouvelles innovations commerciales et investissements technologiques contribuent au développement de la croissance du marché dans la région.

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Selon Fortune Business Insights, la région Asie-Pacifique devrait connaître une croissance avec un TCAC de premier plan au cours de la période de prévision. Des investissements croissants et une adoption plus poussée de l’IA, de l’apprentissage automatique et du Big Data ont ouvert des opportunités de marché lucratives dans la région. La croissance du ML dans le secteur de la santé numérique en Corée du Sud, la mise en œuvre de l'IA et de l'apprentissage automatique au Japon et l'augmentation des investissements en IA/ML en Inde ont contribué à la croissance du marché de la région. Par exemple,

• En décembre 2021, NXTGEN, un centre de données et un fournisseur de technologies de cloud, a annoncé le lancement de Mlops en tant qu'offre de services en collaboration avec katonic.ai. La société vise à offrir cette plate-forme aux professionnels de la science des données et aux ingénieurs de données à zéro coût et aide à l'adoption plus large de la pratique de la science des données et de l'analyse des données en Inde.

Les solutions opérationnelles d’apprentissage automatique gagnent rapidement des parts de revenus dans les pays européens, avec de nombreuses nouvelles initiatives et opportunités pour soutenir leur développement et leur mise en œuvre. Les instituts de recherche de haut niveau en Allemagne offrent de nombreuses opportunités aux ingénieurs de données et aux scientifiques. En outre, les dépenses en IA/ML dans divers pays européens, dont la France, l’Allemagne, l’Espagne, l’Italie et le Royaume-Uni, stimulent la croissance du marché dans la région. Le nombre croissant de startups ajoute également à la demande de solutions d’opérations d’apprentissage automatique dans la région. Par exemple,

• En octobre 2023, ZENML a obtenu un financement de 7,3 millions USD pour rationaliser les opérations d'apprentissage automatique en Allemagne. Le financement est un soutien et une traction solides pour la plate-forme d'opérations d'apprentissage automatique open source ZENML, qui propose de simplifier la procédure de construction, de déploiement et de gestion des modèles ML.

De nombreux facteurs, tels que l'entrée des acteurs de l'apprentissage automatique et la mise en œuvre croissante des technologies d'IA / ML dans différentes industries, telles que les soins de santé, la banque, la vente au détail, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique du Sud, ont conduit à la croissance de la part de marché dans la région. De plus, les dépenses technologiques et le financement des startups sur l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et bien d'autres dans ces régions contribuent aux progrès du marché.

Liste des entreprises clés sur le marché MLOps

Des investissements et des collaborations croissants à l’échelle mondiale renforcent la position commerciale des principaux acteurs sur le marché

Les principaux acteurs souhaitent intégrer de nouvelles technologies de modèle ML dans les secteurs de la santé, du BFSI, de l’informatique et des télécommunications, et bien d’autres. Innover de nouvelles solutions avec des mécanismes intentionnels pour servir de nombreuses grandes entreprises et PME est l’une des stratégies clés adoptées par les principaux acteurs. De plus, les principaux acteurs du marché forment stratégiquement des partenariats avec le lancement de nouveaux produits et investissent dans plusieurs startups pour développer leur activité à l’échelle mondiale.

Liste des principales entreprises profilées :

• DataRobot, Inc. . (NOUS.)


• Domino Data Lab, Inc. (NOUS.)


• Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)


• Microsoft (NOUS.)


• IBM Corp (États-Unis)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP (États-Unis)


• Allegro ai. (Clearml) (Israël)


• Mlflow (États-Unis)


• Google (États-Unis)


• Cloudera, Inc. (NOUS.)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L’INDUSTRIE :

• Novembre 2023: Datarobot a annoncé une nouvelle alliance avec Cisco et a introduit une solution MLOPS pour la plate-forme Cisco FSO (observabilité complète) développée avec le partenaire Evolutio. La nouvelle solution offre une observabilité de niveau commercial pour une AL et une IA prédictives génératrices, aide à l'optimisation et à la mise à l'échelle des déploiements et améliore la valeur commerciale pour les clients.


• Avril 2023: MLflow a introduit MLflow 2.3, la mise à niveau vers la plate-forme ML open source avec de nouvelles fonctionnalités et la prise en charge de LLMOps. Il est combiné à des fonctionnalités inventives qui étendent sa capacité à déployer et à gérer des modèles de langage étendus (LLM) et à intégrer des LLM dans les opérations ML restantes.


• Mars 2023 : Striveworks s'est associé à Microsoft pour fournir la plateforme Chariot MLOps au segment public. Grâce à l'intégration, les organisations peuvent utiliser cette plateforme de Strivework, Chariot, pour accomplir le cycle de vie complet de leur modèle sur l'infrastructure évolutive d'Azure.


• Janvier 2023 : Domino Data Lab a amélioré son programme de partenaires avec des offres avancées pour propulser l'innovation en science des données. L'élan des partenaires augmente avec les nouvelles formation, les accréditations et les assimilations écosystémiques autorisées pour fournir aux partenaires des capacités et des connaissances prolongées d'opérations d'apprentissage automatique.


• Novembre 2022 : ClearML, en collaboration avec Aporia, a annoncé le lancement d'une plate-forme MLOps full-stack pour automatiser et orchestrer les flux de travail d'apprentissage automatique à grande échelle et pour aider les ingénieurs ML et données ainsi que les équipes DevOps à perfectionner leurs pipelines ML. Grâce à cette alliance, les équipes DevOps et les data scientists peuvent utiliser la puissance collective d'Aporia et de ClearML pour réduire considérablement leur délai de génération de revenus et de valeur en s'assurant que les projets ML sont terminés avec succès.

Reporter la couverture

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Le rapport sur le marché fournit une analyse de grande envergure du marché et met en évidence des caractéristiques importantes telles que les principaux fournisseurs, les gammes de produits et l'évolution de nouvelles applications de solution. En outre, il donne un aperçu des dernières avancées du marché et fournit des informations sur les extensions cruciales de l'industrie. En plus des aspects énoncés ci-dessus, le rapport combine de nombreuses dynamiques qui ont contribué au développement du marché ces dernières années.

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