Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché de l’apprentissage automatique, par type (apprentissage supervisé, apprentissage semi-supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement), par application (marketing et publicité, détection de fraude et gestion des risques, vision par ordinateur, sécurité et surveillance, analyse prédictive, réalité augmentée et virtuelle et autres) et prévisions régionales jusqu’en 2035

APERÇU DU MARCHÉ DE L’APPRENTISSAGE MACHINE

La taille du marché mondial de l’apprentissage automatique était de 40 014,85 millions de dollars en 2026 et devrait atteindre 1 293 331,86 millions de dollars d’ici 2035, soit un TCAC de 37,3 % au cours de la période de prévision.

Le marché mondial du Machine Learning (ML) a connu une croissance explosive au cours de la dernière décennie, en raison de la puissance de calcul élevée, de l’essor du Big Data et de l’augmentation de la demande d’automatisation pour l’intelligence dans tous les secteurs. Les ML sont utilisés dans de nombreux domaines, de la santé à la finance, en passant par la vente au détail, l'automobile et la fabrication, dans des domaines allant de l'analyse prédictive à la détection de la fraude, en passant par le marketing personnalisé et les systèmes autonomes. Avec la numérisation et la modernisation croissantes des modèles opérationnels, le besoin de solutions de ML évolutives et optimisant les performances augmente, les plates-formes de ML basées sur le cloud étant un outil important pour réduire ces obstacles à l'adoption.

Des études de marché récentes indiquent que le marché du ML devrait atteindre des centaines de milliards de dollars au début des années 2033, bénéficiant d'un taux de croissance annuel composé (TCAC) constamment supérieur à 30 %. L’Amérique du Nord est en tête du marché, mais l’Asie-Pacifique émerge rapidement, car les investissements dans la recherche en IA sont élevés et les gouvernements mènent les initiatives. Certains des principaux acteurs du marché sont Amazon Web Services, Google Cloud, IBM, Microsoft et NVIDIA, avec un nombre croissant de startups proposant des solutions de niche ou spécifiques à un domaine. À mesure que le ML s’intègre davantage à des technologies telles que l’informatique de pointe et l’IA générative, on peut s’attendre à ce que le marché devienne un catalyseur central de l’économie de l’innovation numérique.

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CRISE MONDIALE IMPACTANT LE MARCHÉ DE L'APPRENTISSAGE MACHINEIMPACT DU COVID-19

"L'industrie de l'apprentissage automatique a eu un effet positif en raison des investissements croissants des organisations dans l'automatisation et l'IA pendant la pandémie de COVID-19."

La pandémie de COVID-19 a fortement affecté le marché de l’apprentissage automatique (ML), jouant à la fois le rôle de défi et de catalyseur. À l’origine, de nombreux secteurs étaient confrontés à des restrictions budgétaires et à des retards dans les projets, ce qui entraînait un ralentissement à court terme du déploiement de programmes de ML non essentiels. Cependant, la pandémie a également mis en évidence la nécessité de prendre de toute urgence des décisions fondées sur les données, accélérant ainsi la transformation numérique dans des secteurs tels que la santé, la logistique et le commerce électronique. Les applications ML sont devenues un élément clé pour lutter contre la crise. Elles ont été utilisées pour suivre la propagation du virus, optimiser la distribution des vaccins, prévoir la demande pour les chaînes d'approvisionnement et fournir des services à distance comme la télémédecine et les cours en ligne.

Sur le long terme, la COVID-19 a considérablement accéléré l’adoption du ML, le transformant d’un avantage en une exigence commerciale. Les entreprises investissent davantage dans l’automatisation et l’IA pour améliorer la résilience, l’expérience client et minimiser le travail humain sur des terrains incertains. Les services et plates-formes de ML basés sur le cloud ont connu un boom de la demande en raison de la nouvelle norme du travail à distance et de la demande d'infrastructures d'IA évolutives et flexibles. Cette phase de perturbation, à son tour, a confirmé l’importance du ML, qui accélère la croissance et l’innovation continues, qui continuent de donner naissance à l’économie numérique post-pandémique.

DERNIÈRE TENDANCE

"Montée des modèles de base et de l’IA générative pour stimuler la croissance du marché"

L’une des dernières tendances sur le marché du Machine Learning est celle des modèles de base et de l’IA générative, avec un accent particulier sur les grands modèles de langage (LLM) tels que le GPT d’OpenAI, Gemini de Google et LLaMA de Meta. Ces modèles sont constitués d'énormes ensembles de données et peuvent être ajustés pour une variété de tâches en aval ; y compris la production de contenu, la génération de code, l'automatisation du support client et l'analyse avancée des données. Les organisations adoptent de plus en plus ces modèles dans leurs flux de travail grâce à l'utilisation d'API ou à un déploiement personnalisé, passant de l'apprentissage automatique à des systèmes d'IA plus larges et plus flexibles.

SEGMENTATION DU MARCHÉ DE L’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en apprentissage supervisé, apprentissage semi-supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement.

• Apprentissage supervisé : dans l'apprentissage supervisé, il existe un ensemble de données d'entraînement étiqueté avec une entrée et une sortie correcte correspondante connue. Il apprend à mapper les entrées aux sorties en minimisant les erreurs. Des exemples tels que le problème de classification ou le problème de régression, par exemple, sont courants.
• Apprentissage semi-supervisé : l'apprentissage semi-supervisé utilise une combinaison de données étiquetées et de nombreuses données non étiquetées. Il est destiné à augmenter la précision de l’apprentissage grâce à la nécessité de grands ensembles de données étiquetés. Si les données d’étiquetage sont coûteuses ou prennent du temps, cette approche est applicable.
• Apprentissage non supervisé : dans l'apprentissage non supervisé, le modèle est présenté avec des données mais sans réponses étiquetées et il doit découvrir des modèles ou des regroupements cachés. Les techniques de clustering et de réduction de dimensionnalité appartiennent à cette catégorie. Il est largement utilisé pour l’analyse exploratoire des données.
• Apprentissage par renforcement : l'apprentissage par renforcement est une sorte d'apprentissage lorsqu'un agent apprend en s'engageant dans un environnement et est récompensé/puni pour ses actions. L’objectif est de former une politique qui maximise la récompense cumulée. Il est largement utilisé dans la robotique, les jeux et les systèmes autonomes.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en marketing et publicité, détection de fraude et gestion des risques, vision par ordinateur, sécurité et surveillance, analyse prédictive, réalité augmentée et virtuelle et autres.

• Marketing et publicité : le ML aide à étudier le comportement, la segmentation et la personnalisation des consommateurs à grande échelle. Les algorithmes devinent les publicités ou les produits sur lesquels un utilisateur est susceptible de cliquer. Il met en œuvre des enchères en temps réel et des analyses de performances afin d'optimiser les dépenses publicitaires. Cela induit un retour sur investissement et une satisfaction client plus élevés.
• Détection de fraude et gestion des risques : les modèles de ML peuvent identifier les anomalies dans les modèles de transaction pour alerter en temps réel d'une fraude potentielle. Ils utilisent de grands volumes de données pour trouver des indices sur des risques subtils qui pourraient ne pas être détectés à l’œil humain. Les institutions financières l'utilisent comme forme de notation de crédit, de score de risque d'assurance et de conformité réglementaire. L'amélioration progressive des modèles est obtenue grâce à un apprentissage continu au fil du temps.
• Vision par ordinateur : ML permet aux systèmes de vision par ordinateur de présenter des interprétations et des analyses de données visuelles telles que des images et des vidéos. Les applications vont de la reconnaissance faciale à la détection d'objets et à l'imagerie médicale en passant par les véhicules autonomes. L’apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), joue ici un rôle important. Ce domaine est essentiel dans les technologies industrielles et grand public.
• Sécurité et surveillance : ML est capable d'améliorer les systèmes de surveillance en prenant en charge l'analyse vidéo en temps réel pour la détection des menaces. Il peut détecter un comportement suspect, un accès non autorisé ou un danger. Ces modèles diminuent les fausses alarmes et augmentent les temps de réponse. Largement utilisé pour la sécurité publique, dans les aéroports, les villes intelligentes, etc.
• Analyse prédictive : ML permet l'analyse prédictive grâce à des prédictions de tendances futures basées sur les tendances historiques. Les prévisions de ventes, la planification de la demande et les diagnostics de soins de santé font partie de ses utilisations. L’objectif est une prise de décision proactive et basée sur les données. L’avantage concurrentiel revient aux entreprises qui prédisent les résultats avant eux.
• Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR) : ML améliore l'AR/VR grâce à la détection d'objets en temps réel, à la détection de gestes et à l'analyse de scène. Il modifie les environnements en fonction du comportement et des goûts des utilisateurs. Dans le domaine des simulations de jeux, d’éducation et de formation, le ML améliore le réalisme et l’interactivité de la simulation. Il s’agit d’un domaine en plein essor fortement associé au domaine de l’informatique spatiale.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

Facteurs déterminants

"L’expansion des données (Big Data Growth) pour booster le marché"

L’expansion des données (Big Data Growth) est un facteur de croissance du marché de l’apprentissage automatique. Les entreprises du monde moderne créent et collectent de grandes quantités de données provenant de domaines tels que les appareils IoT, les médias sociaux, les transactions en ligne et les capteurs. Les données nourrissent la bête de l’apprentissage automatique ; plus il y a de données, plus il y a d’apprentissage à faire et meilleur sera le modèle. L'accélération des données produites par les données structurées et non structurées augmente la demande en solutions de ML pour obtenir des informations exploitables.

"Développements dans l’ingénierie de la puissance informatique et de l’infrastructure cloud pour élargir le marché"

La plus grande disponibilité de la présence hautes performances des GPU, des TPU et des plates-formes ML basées sur le cloud (telles que : AWS SageMaker, Google AI Platform) a considérablement réduit le temps et le coût des modèles de formation. L'infrastructure cloud évolutive permet aux petites et moyennes entreprises d'accéder aux fonctionnalités de ML sans investir initialement dans du matériel.

Facteur de retenue

"Des coûts de mise en œuvre et d’exploitation élevés susceptibles d’entraver la croissance du marché"

Même si la solution basée sur le cloud réduit les barrières à l'entrée ; cela peut encore s'avérer coûteux et l'EC nécessite d'énormes ressources pour créer, former et maintenir des modèles de ML, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Les coûts impliquent l'infrastructure de données, le personnel qualifié, le réglage du modèle et l'intégration avec d'autres systèmes. De nombreuses entreprises souffrent d'un retour sur investissement dès les premiers stades.

Opportunité

"Se développer dans l'Edge Computing pour créer des opportunités pour le produit sur le marché"

Avec la demande croissante de calcul en temps réel sur les appareils, l’informatique de pointe constitue une excellente opportunité pour l’apprentissage automatique. Grâce à la prise en charge des modèles ML pour s'exécuter directement sur des appareils tels que les smartphones, les appareils portables et les capteurs IoT, les organisations peuvent réduire les frais de latence et de bande passante. Cela ouvrira la voie à de nouveaux cas d’utilisation dans le monde des véhicules autonomes, des villes du futur et de l’automatisation industrielle. À mesure que les appareils de pointe deviennent plus puissants, l’adoption du ML dans les secteurs qui ont besoin d’une analyse instantanée des données va augmenter.

Défi

"La gestion de l'évolutivité et de la maintenance des modèles pourrait constituer un défi potentiel pour les consommateurs"

Avec des modèles d’apprentissage automatique complexes utilisés dans des systèmes critiques, cela devient une préoccupation majeure en termes d’évolutivité, de robustesse et de maintenance à long terme des modèles. Les modèles performants lors du déploiement peuvent entraîner une érosion des performances à long terme, compte tenu des changements de données ou de la transformation de l'environnement. Les entreprises devront investir dans une surveillance continue, des stratégies de recyclage et une gouvernance pour garantir une précision, une fiabilité et une conformité durables des applications de ML tout au long de leur cycle de vie.

APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DE L’APPRENTISSAGE MACHINE

• Amérique du Nord

L’Amérique du Nord est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur ce marché. Le marché américain de l’apprentissage automatique a connu une croissance exponentielle pour plusieurs raisons. L'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis, sont des acteurs de premier plan sur le marché de l'apprentissage automatique, alimentés par le niveau élevé d'investissements en R&D, une infrastructure informatique très développée et sa large pénétration dans différents domaines, notamment la santé, la finance et la technologie, où les acteurs ici incluent la Silicon Valley ainsi que les grandes entreprises technologiques telles que Google, Microsoft et IBM qui sont actives dans la promotion de l'innovation. En outre, la croissance des start-ups d’IA et de ML est stimulée par le soutien du gouvernement et les investissements en capital-risque. Le marché le plus mature de la région peut servir de base pour déployer des solutions ML à grande échelle.

• Europe

L’Europe fait preuve d’une adoption rapide de l’apprentissage automatique et, dans des secteurs tels que l’automobile, l’industrie manufacturière et la finance, on observe une tendance croissante à l’éthique et à la réglementation de l’IA. L'Allemagne, la France et le Royaume-Uni sont à l'avant-garde de la recherche et de l'application pratique, les institutions européennes contrôlant la politique et les normes en matière d'IA. L’Union européenne cherche à capitaliser sur la recherche en IA et à permettre aux cadres réglementaires tels que le RGPD de développer une touche équilibrée d’innovation et de gouvernance. Qu'il s'agisse d'une startup ou d'une grande entreprise, les entreprises adoptent le ML pour améliorer l'automatisation et l'innovation.

• Asie

L’Asie, en particulier la Chine, l’Inde et le Japon, émerge comme une puissance sur le marché de l’apprentissage automatique grâce aux investissements massifs des gouvernements eux-mêmes dans les infrastructures d’IA. Les efforts déployés par la Chine en faveur de l’IA, avec le soutien des politiques gouvernementales et des géants de la technologie tels que Baidu et Alibaba, font de la Chine un leader mondial. L'Inde est en train de devenir un lieu de rassemblement pour les talents en IA et les solutions ML et de nombreuses startups utilisent le ML pour la transformation numérique. Le Japon adopte le ML dans les domaines de la robotique, de la fabrication et du marché des véhicules autonomes, et stimule le marché et la compétitivité de la région.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

"Les principaux acteurs de l’industrie façonnent le marché grâce à l’innovation et à l’expansion du marché"

Les principaux acteurs de l’industrie façonnent le marché de l’apprentissage automatique grâce à l’innovation stratégique et à l’expansion du marché. Ces entreprises introduisent des techniques et des processus avancés pour améliorer la qualité et les performances de leurs offres. Ils élargissent également leurs gammes de produits pour inclure des variantes spécialisées, répondant aux diverses préférences des clients. De plus, ils exploitent les plateformes numériques pour accroître leur portée sur le marché et améliorer l’efficacité de la distribution. En investissant dans la recherche et le développement, en optimisant les opérations de la chaîne d’approvisionnement et en explorant de nouveaux marchés régionaux, ces acteurs stimulent la croissance et définissent les tendances sur le marché de l’apprentissage automatique.

Liste des meilleures entreprises d'apprentissage automatique

• IBM [États-Unis]
• Dell [États-Unis]
• HPE [États-Unis]
• Oracle [États-Unis]
• Google [États-Unis]

DÉVELOPPEMENT D’UNE INDUSTRIE CLÉ

avril 2023: Amazon Bedrock est un service géré complet qui rationalise la capacité de créer et de déployer des applications d'IA générative. Il permet aux développeurs, plutôt que de gérer l'infrastructure sous-jacente, d'accéder à un mélange de modèles fondamentaux provenant de sociétés clés de l'IA et de les intégrer pour développer et faire évoluer des applications basées sur l'IA. Ce service vise à démocratiser les capacités de l'IA afin qu'elles atteignent les entreprises de toutes tailles.

COUVERTURE DU RAPPORT

L’étude propose une analyse SWOT détaillée et fournit des informations précieuses sur les développements futurs du marché. Il explore divers facteurs qui stimulent la croissance du marché, en examinant un large éventail de segments de marché et d’applications potentielles qui pourraient façonner sa trajectoire dans les années à venir. L’analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les jalons historiques pour fournir une compréhension complète de la dynamique du marché, mettant en évidence les domaines de croissance potentiels.

Le marché de l’apprentissage automatique est sur le point de connaître une croissance significative, tirée par l’évolution des préférences des consommateurs, la demande croissante pour diverses applications et l’innovation continue dans les offres de produits. Même si des défis tels qu'une disponibilité limitée des matières premières et des coûts plus élevés peuvent survenir, l'expansion du marché est soutenue par un intérêt croissant pour les solutions spécialisées et l'amélioration de la qualité. Les principaux acteurs de l’industrie progressent grâce aux progrès technologiques et aux expansions stratégiques, améliorant à la fois l’offre et la portée du marché. À mesure que la dynamique du marché évolue et que la demande pour diverses options augmente, le marché de l’apprentissage automatique devrait prospérer, avec une innovation continue et une adoption plus large alimentant sa trajectoire future.