Marché des solutions d’apprentissage automatique automatisé – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par offre (plateforme et service), par déploiement (sur site et cloud), par type d’automatisation (traitement des données, ingénierie des fonctionnalités, modélisation et visualisation), par taille d’entreprise (grandes entreprises et PME), par utili
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarché des solutions d’apprentissage automatique automatisé – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par offre (plateforme et service), par déploiement (sur site et cloud), par type d’automatisation (traitement des données, ingénierie des fonctionnalités, modélisation et visualisation), par taille d’entreprise (grandes entreprises et PME), par utili
| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 1,12 milliard USD |
| TCAC (2023-2028) | 42,48 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Fabrication |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Marché mondial des solutions d'apprentissage automatique automatisé
De nombreux secteurs de l'industrie dépendent désormais fortement de l'apprentissage automatique (ML). D'autre part, le développement de systèmes d'apprentissage automatique hautes performances nécessite des data scientists et des spécialistes du domaine hautement spécialisés. En permettant aux experts du domaine de créer automatiquement des applications d'apprentissage automatique sans compétences approfondies en statistique et en apprentissage automatique, l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) vise à réduire le besoin de data scientists.
L'apprentissage automatique (ML) est de plus en plus utilisé dans une variété d'applications ces derniers temps, mais il n'y a pas assez de professionnels de l'apprentissage automatique pour suivre cette augmentation. L'objectif de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) est de rendre l'apprentissage automatique plus accessible. En conséquence, les professionnels devraient être en mesure d'installer davantage de systèmes d'apprentissage automatique, et l'utilisation d'AutoML nécessiterait moins de compétences que l'utilisation directe du ML. L'acceptation de la technologie n'est néanmoins que modérée à l'heure actuelle, ce qui limite la
Après l'épidémie de COVID-19, les organisations s'appuient de plus en plus sur des solutions intelligentes pour automatiser leurs opérations commerciales, ce qui entraîne une augmentation de l'utilisation de l'IA. Cette tendance devrait persister au cours des années à venir, accélérant l'adoption de l'IA dans les opérations commerciales.
Demande croissante de solutions efficaces de détection de fraude
L'apprentissage automatique est utilisé dans un large éventail d'applications financières, notamment le trading, l'automatisation des processus, la notation de crédit et la souscription de prêts et d'assurances. L'un des principaux problèmes de sécurité financière est la fraude financière. L'apprentissage automatique est actuellement utilisé pour les applications de détection de fraude afin de lutter contre le danger croissant de fraude financière.
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) augmente à mesure que les entreprises se tournent désormais vers l'utilisation de la technologie de nouvelle génération. Les entreprises peuvent utiliser l'intelligence artificielle à diverses fins, notamment la collecte de données et l'efficacité des processus de travail.
Adoption lente des outils d'apprentissage automatique automatisé
L'apprentissage automatique (ML) est utilisé dans un nombre croissant d'applications, mais il n'y a pas assez de spécialistes de l'apprentissage automatique pour suivre cette expansion. L'objectif de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) est de rendre l'apprentissage automatique plus accessible. En conséquence, les spécialistes devraient être en mesure d'installer davantage de systèmes d'apprentissage automatique, et travailler avec AutoML nécessiterait moins de compétences que de traiter directement avec le ML.
Applications de santé en pleine croissance
De nombreuses applications dans le domaine de la santé utilisent déjà la technologie de l'apprentissage automatique. Cette plate-forme analyse des millions de points de données différents de ce secteur vertical, prévoit les résultats et offre également des évaluations rapides des risques et une allocation précise des ressources.
La capacité de diagnostiquer et d'identifier des troubles et des maladies qui peuvent parfois être difficiles à reconnaître est l'une des utilisations les plus importantes de cette technologie dans le domaine de la santé. Cela peut inclure un certain nombre de maladies héréditaires et de tumeurs qui sont difficiles à identifier aux premiers stades. IBM Watson Genomics en est une illustration notable, démontrant comment le séquençage tumoral basé sur le génome en conjonction avec l'informatique cognitive peut faciliter la détection du cancer.
Une grande société biopharmaceutique appelée Berg, utilise l'IA pour fournir des traitements médicinaux pour des maladies comme le cancer. Tous ces facteurs stimulent le marché de
Résistance des utilisateurs concernant les solutions d'apprentissage automatique automatisées
L'adoption tardive des solutions d'apprentissage automatique automatisées par le marché est principalement due à l'adoption limitée des technologies d'apprentissage automatique. Les entreprises ont du mal à obtenir les experts du domaine dont elles ont besoin, car il existe une demande importante pour eux dans le domaine de l'apprentissage automatique. De plus, comme il est coûteux d'embaucher ces professionnels, les entreprises sont encore moins susceptibles d'adopter des technologies de pointe comme l'apprentissage automatique.
Segmentation du marché
Le marché des solutions d'apprentissage automatique automatisées est segmenté en offre, déploiement, type d'automatisation, taille de l'entreprise, utilisateurs finaux, entreprise et région. En fonction de l'offre, le marché est segmenté en plateforme et service
Acteurs du marché
Développements récents
- Meta a choisi AWS comme fournisseur de cloud stratégique important et à long terme en décembre 2021. Ensemble, Meta et AWS se sont efforcés d'améliorer les performances des utilisateurs de PyTorch sur AWS et d'accélérer le processus par lequel les programmeurs créent, forment, déploient et utilisent des modèles d'IA/ML.
- En novembre 2021, la plateforme phare de SAS, SAS Viya, a reçu le support pour les utilisateurs open source. SAS Viya est utilisé pour l'utilitaire et l'intégration open source. L'utilisateur du logiciel a élaboré une stratégie API-first qui prenait en charge une procédure de préparation des données basée sur l'apprentissage automatique.
- Dot Data, un fournisseur de solutions d'automatisation d'IA métier à cycle complet, et Tableau, une plateforme d'analyse, ont annoncé une coopération en septembre 2021 pour permettre aux utilisateurs de Tableau de profiter des capacités d'automatisation de l'IA de dotData. Les utilisateurs de Tableau peuvent effectuer une analyse prédictive à cycle complet à partir de données brutes, en passant par la préparation des données et la découverte d'informations via des prédictions basées sur l'IA et des tableaux de bord exploitables en combinant les fonctionnalités de préparation et de visualisation des données de Tableau avec les fonctionnalités améliorées de découverte d'informations et de modélisation prédictive de dotData.
| Attribut | Détails |
| Année de base | 2022 |
| Données historiques | 2018 – 2021 |
| Année estimée | 2023 |
| Période de prévision | 2024 – 2028 |
| Unités quantitatives | Chiffre d'affaires en millions USD et TCAC pour 2018-2022 et 2024-2028 |
| Couverture du rapport | Prévisions de revenus, part de marché de l'entreprise, facteurs de croissance et tendances |
| Segments couverts | Offre Déploiement Type d'automatisation Taille de l'entreprise Utilisateurs finaux Région |
| Portée régionale | Amérique du Nord ; Asie-Pacifique ; Europe ; Amérique du Sud ; et Moyen-Orient et Afrique |
| Périmètre du pays | États-Unis, Canada, Mexique, Chine, Inde, Japon, Corée du Sud, Australie, Singapour, Malaisie, Allemagne, Royaume-Uni, France, Russie, Espagne, Belgique, Italie, Brésil, Colombie, Argentine, Pérou, Chili, Arabie saoudite, Afrique du Sud, Émirats arabes unis, Israël et Turquie |
| Principales entreprises présentées | Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, EdgeVerve Systems Limited, Big Squid Inc., SAS Institute Inc., Microsoft Corporation et Determined.ai Inc. |
| Périmètre de personnalisation | 10 % de personnalisation gratuite du rapport à l'achat. Ajout ou modification du pays, de la région et Portée du segment. |
| Options de tarification et d'achat | Profitez d'options d'achat personnalisées pour répondre exactement à vos besoins de recherche. Découvrez les options d'achat |
| Format de livraison | PDF et Excel par e-mail (nous pouvons également fournir la version modifiable du rapport au format PPT/Word sur demande spéciale) |
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