Marché de l’IA explicable – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (solution, services), par déploiement (cloud, sur site), par application (détection de fraude et d’anomalie, découverte et diagnostic de médicaments, maintenance prédictive, gestion de la chaîne d’approvisionnement, gestion des identités et des accès, autres), par utilisa
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 de l’IA explicable – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (solution, services), par déploiement (cloud, sur site), par application (détection de fraude et d’anomalie, découverte et diagnostic de médicaments, maintenance prédictive, gestion de la chaîne d’approvisionnement, gestion des identités et des accès, autres), par utilisa
| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 5,4 milliards USD |
| TCAC (2023-2028) | 22,4 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Cloud |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial de l'IA explicable est évalué à 5,4 milliards USD en 2022 et devrait connaître une forte croissance au cours de la période de prévision avec un TCAC de 22,4 % jusqu'en 2028. Le marché mondial de l'IA explicable (XAI) connaît une croissance significative à mesure que les organisations adoptent de plus en plus de solutions d'intelligence artificielle dans divers secteurs. XAI fait référence à la capacité des systèmes d'IA à fournir des explications compréhensibles et interprétables de leurs décisions et actions, répondant ainsi au défi de la « boîte noire » de l'IA traditionnelle. Le marché est prêt à se développer, poussé par le besoin croissant de transparence, de responsabilité et de déploiement éthique de l'IA. XAI est vital dans des secteurs tels que la finance, la santé et les véhicules autonomes, où la capacité à comprendre les décisions générées par l'IA est cruciale pour la conformité réglementaire et la confiance des utilisateurs. En outre, l'essor des réglementations et des directives liées à l'IA propulse davantage la demande de solutions XAI. Le marché est caractérisé par des innovations dans les techniques d'apprentissage automatique, les algorithmes et les architectures de modèles qui améliorent l'interprétabilité des systèmes d'IA. Alors que les entreprises accordent la priorité aux pratiques d'IA responsables, le marché de l'IA explicable est sur le point de poursuivre sa trajectoire de croissance, en proposant des solutions qui non seulement fournissent des informations basées sur l'IA, mais garantissent également la transparence et les processus de prise de décision de l'IA centrés sur l'humain.
Principaux moteurs du marché
Transparence dans la prise de décision
Le marché mondial de l'IA explicable (XAI) connaît une croissance significative en raison de la demande croissante de transparence et d'interprétabilité dans les systèmes d'intelligence artificielle (IA). L'XAI joue un rôle crucial dans divers secteurs, notamment la santé, la finance et les véhicules autonomes, où la compréhension des décisions prises par les systèmes d'IA est essentielle pour la conformité réglementaire et la confiance des utilisateurs. Avec l'adoption croissante de l'IA, il existe un besoin correspondant de démêler les complexités des modèles et des algorithmes d'IA, ce qui rend les solutions XAI de plus en plus indispensables. Le marché prospère grâce aux innovations continues dans les techniques et algorithmes d'apprentissage automatique qui améliorent l'interprétabilité des systèmes d'IA, garantissant que les organisations peuvent exploiter la puissance de l'IA tout en respectant la responsabilité et les pratiques éthiques de l'IA.
La demande croissante de transparence et d'interprétabilité dans les systèmes d'IA est un moteur clé de la forte croissance du marché mondial de l'IA X. À mesure que l'IA devient plus répandue dans divers secteurs, il devient de plus en plus nécessaire de comprendre les processus de prise de décision des systèmes d'IA. Cela est particulièrement crucial dans des secteurs tels que la santé, où l'IA est utilisée pour établir des diagnostics critiques et des recommandations de traitement. En fournissant des explications sur les décisions prises par l'IA, l'IA X permet aux professionnels de la santé de faire confiance aux résultats et de les valider, garantissant ainsi la conformité réglementaire et la sécurité des patients. De même, dans le secteur financier, où l'IA est utilisée pour des tâches telles que la détection des fraudes et l'évaluation des risques, l'IA X joue un rôle essentiel pour garantir la transparence et la responsabilité. Les institutions financières doivent comprendre le raisonnement qui sous-tend les décisions prises par l'IA pour se conformer aux réglementations et maintenir la confiance des clients. Les solutions XAI fournissent des informations sur le fonctionnement interne des modèles d'IA, permettant aux organisations d'expliquer et de justifier leurs décisions aux régulateurs, aux auditeurs et aux clients.
Les véhicules autonomes sont un autre domaine dans lequel XAI est de la plus haute importance. À mesure que les voitures autonomes deviennent plus répandues, il est essentiel de comprendre les processus de prise de décision des algorithmes d'IA qui contrôlent ces véhicules. XAI permet aux fabricants et aux régulateurs de comprendre le raisonnement derrière les actions pilotées par l'IA, garantissant ainsi la sécurité, la fiabilité et la conformité aux réglementations. Les progrès continus des techniques et des algorithmes d'apprentissage automatique stimulent la croissance du marché XAI. Les chercheurs et les développeurs travaillent constamment sur des approches innovantes pour améliorer l'interprétabilité des systèmes d'IA. Ces avancées incluent des techniques telles que l'extraction de règles, l'analyse de l'importance des caractéristiques et les explications indépendantes du modèle. En rendant les modèles d’IA plus transparents et compréhensibles, les organisations peuvent répondre aux préoccupations liées aux préjugés, à l’équité et à la responsabilité, favorisant ainsi la confiance et les pratiques d’IA éthiques.
Conformité réglementaire
Le marché mondial de l’intelligence artificielle explicable (XAI) connaît une croissance significative en raison du nombre croissant de réglementations et de directives liées à l’IA. Les gouvernements et les organismes de surveillance du secteur accordent une grande importance aux pratiques d’IA éthiques, ce qui oblige les organisations à adopter des solutions XAI pour répondre aux exigences de conformité. Alors que les cadres réglementaires continuent d’évoluer, l’XAI joue un rôle crucial en aidant les organisations à garantir que leurs systèmes d’IA respectent les normes juridiques et éthiques. Cette demande croissante d’XAI, motivée par les exigences réglementaires, est particulièrement importante dans les secteurs où la confidentialité des données, l’équité et la responsabilité sont de la plus haute importance. La multiplication des réglementations et des directives liées à l’IA dans le monde entier a créé un environnement favorable à l’essor du marché de l’XAI. Les gouvernements et les organismes de réglementation reconnaissent les risques potentiels associés aux systèmes d’IA qui manquent de transparence et d’interprétabilité. En conséquence, ils mettent en œuvre des mesures pour garantir que les technologies d’IA sont développées et déployées de manière responsable. Ces réglementations obligent souvent les organisations à fournir des explications sur les décisions prises par leurs systèmes d’IA, en particulier dans des domaines critiques tels que la santé, la finance et la justice pénale. En adoptant des solutions XAI, les organisations peuvent répondre à ces exigences réglementaires et démontrer leur engagement envers des pratiques d’IA éthiques. XAI permet aux organisations de comprendre et d’expliquer le raisonnement qui sous-tend les décisions générées par l’IA, rendant le processus de prise de décision plus transparent et plus responsable. Cela aide non seulement les organisations à se conformer aux réglementations, mais favorise également la confiance entre les parties prenantes, notamment les clients, les employés et le public.
Les secteurs qui traitent des données sensibles, tels que la santé et la finance, dépendent particulièrement de XAI pour garantir la confidentialité et l’équité des données. Les techniques XAI permettent aux organisations d’identifier et d’atténuer les biais dans les modèles d’IA, garantissant que les décisions ne sont pas influencées par des facteurs tels que la race, le sexe ou le statut socio-économique. De plus, XAI permet aux organisations de détecter et de rectifier toute conséquence ou erreur imprévue dans les systèmes d’IA, minimisant ainsi les dommages potentiels aux individus ou à la société. À mesure que le paysage réglementaire continue d’évoluer, la demande de XAI devrait encore augmenter. Les organisations de divers secteurs reconnaissent l'importance d'aligner leurs systèmes d'IA sur les normes juridiques et éthiques. En adoptant l'XAI, ces organisations peuvent non seulement répondre aux exigences de conformité, mais également acquérir un avantage concurrentiel en démontrant leur engagement envers des pratiques d'IA responsables. Le marché de l'XAI est sur le point de connaître une expansion significative à mesure que de plus en plus d'industries accordent la priorité à la transparence, à l'équité et à la responsabilité dans leurs déploiements d'IA.
Aide à la décision améliorée
L'XAI, ou Intelligence Artificielle Explicable, est un outil puissant qui permet aux entreprises et aux professionnels d'améliorer leurs processus de prise de décision en offrant des explications claires et compréhensibles pour les informations générées par les systèmes d'IA. Cette technologie s'est avérée particulièrement précieuse dans des secteurs tels que la santé et la finance, où elle aide les cliniciens, les analystes et les décideurs à comprendre et à utiliser efficacement les informations générées par l'IA. Dans le secteur de la santé, l’IA X joue un rôle crucial en aidant les cliniciens à comprendre les diagnostics et les recommandations de traitement générés par l’IA. En fournissant des explications compréhensibles sur les informations produites par les modèles d’IA, l’IA X aide les professionnels de la santé à mieux comprendre le raisonnement qui sous-tend ces recommandations. Cela conduit à son tour à une amélioration des soins aux patients, car les cliniciens peuvent prendre des décisions plus éclairées sur la base des informations générées par l’IA. L’IA X agit comme un pont entre les algorithmes complexes utilisés dans les systèmes d’IA et les décideurs humains, permettant aux professionnels de la santé de faire confiance à la technologie de l’IA et de l’utiliser au maximum de son potentiel. De même, dans le secteur financier, l’IA X est un outil précieux pour les analystes et les décideurs. Avec l’adoption croissante de stratégies d’investissement basées sur l’IA, l’IA X aide à comprendre le raisonnement qui sous-tend ces stratégies. En fournissant des explications transparentes et interprétables, l’IA X permet aux professionnels de la finance d’avoir une compréhension claire des informations générées par les modèles d’IA. Cela leur permet de prendre des décisions plus éclairées concernant les investissements, la gestion des risques et la gestion globale du portefeuille. L'utilisation de l'IAX dans les institutions financières permet de combler le fossé entre la complexité des modèles d'IA et la nécessité pour les décideurs humains d'avoir une compréhension claire de la logique sous-jacente.
Le marché de l'IAX connaît une croissance significative en raison de la reconnaissance de sa valeur en tant qu'outil d'aide à la décision. Alors que les entreprises et les professionnels comprennent de plus en plus l'importance d'explications compréhensibles pour les informations générées par l'IA, la demande d'IAX continue d'augmenter. La capacité de l'IAX à combler le fossé entre les modèles d'IA complexes et les décideurs humains est considérée comme un facteur crucial pour libérer tout le potentiel de la technologie de l'IA dans divers secteurs. En permettant aux entreprises et aux professionnels de prendre des décisions plus éclairées, l'IAX entraîne un changement positif et améliore les résultats dans des secteurs tels que la santé et la finance.
Confiance accrue des utilisateurs
L'intégration croissante de l'IA dans notre vie quotidienne souligne l'importance cruciale d'établir la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA. L’une des approches permettant de renforcer cette confiance consiste à adopter l’IA explicable (XAI), qui vise à rendre les systèmes d’IA transparents et explicables, dissipant ainsi les inquiétudes liées à la nature de « boîte noire » de l’IA. Cet aspect de l’XAI est particulièrement vital dans des secteurs tels que les véhicules autonomes et les infrastructures critiques, où la sécurité et la fiabilité sont de la plus haute importance. En conséquence, les organisations reconnaissent l’importance de l’XAI pour renforcer la confiance des utilisateurs dans les technologies d’IA, ce qui conduit à une expansion significative du marché. À une époque où l’IA devient de plus en plus omniprésente, les utilisateurs sont naturellement préoccupés par le fonctionnement interne des systèmes d’IA. La nature traditionnelle de « boîte noire » de l’IA, où les décisions sont prises sans explications claires, a soulevé des questions sur la fiabilité, l’équité et la responsabilité de ces systèmes. L’XAI répond à ces préoccupations en fournissant des informations sur la manière dont les systèmes d’IA parviennent à leurs décisions, rendant le processus décisionnel plus transparent et plus compréhensible pour les utilisateurs. Dans des secteurs comme les véhicules autonomes, où l’IA joue un rôle crucial pour garantir un transport sûr et efficace, la confiance des utilisateurs est primordiale. La capacité d’expliquer le raisonnement qui sous-tend les décisions prises par l’IA peut contribuer à atténuer les inquiétudes liées aux accidents ou aux dysfonctionnements. En fournissant des explications claires, l’IA X permet aux utilisateurs de comprendre pourquoi une décision particulière a été prise, ce qui augmente leur confiance dans la technologie et favorise la confiance. De même, dans les secteurs d’infrastructures critiques tels que l’énergie, la santé et la finance, où les systèmes d’IA sont utilisés pour prendre des décisions importantes, l’IA X peut jouer un rôle essentiel pour garantir la sécurité et la fiabilité de ces systèmes. En rendant les systèmes d’IA explicables, les organisations peuvent répondre aux préoccupations liées aux biais, aux erreurs ou aux attaques malveillantes, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs dans la technologie. Reconnaissant l’importance de la confiance des utilisateurs dans les systèmes d’IA, les organisations investissent dans l’IA X pour renforcer la confiance dans les technologies d’IA. Cet investissement est motivé par la compréhension que la confiance des utilisateurs est un moteur essentiel de l’expansion du marché. En adoptant XAI, les organisations peuvent se différencier en proposant des systèmes d’IA transparents et explicables, qui peuvent à leur tour attirer davantage d’utilisateurs et de clients.
Principaux défis du marché
Compréhension limitée de l’IA explicable
L’un des principaux défis auxquels est confronté le marché mondial de l’IA explicable est la compréhension et la sensibilisation limitées des organisations concernant l’importance et les avantages de l’adoption de solutions d’IA explicables. De nombreuses entreprises ne saisissent peut-être pas pleinement l’importance de la capacité explicative dans les modèles d’IA et les risques potentiels associés aux algorithmes de boîte noire. Ce manque de sensibilisation peut conduire à une hésitation à investir dans l’IA explicable, laissant les organisations vulnérables à des problèmes tels que la prise de décision biaisée, le manque de transparence et les problèmes de conformité réglementaire. Relever ce défi nécessite des initiatives éducatives complètes pour mettre en évidence le rôle essentiel que joue l’IA explicable dans l’instauration de la confiance, la garantie de l’équité et l’intelligibilité des systèmes d’IA. Les organisations doivent reconnaître que l’IA explicable peut fournir des informations sur la manière dont les modèles d’IA prennent des décisions, améliorer la responsabilisation et faciliter de meilleurs processus de prise de décision. Des exemples concrets et des études de cas illustrant les avantages tangibles de l'IA explicable peuvent aider à favoriser une compréhension plus approfondie de son importance.
Complexité de la mise en œuvre et de l'intégration
La mise en œuvre et l'intégration de solutions d'IA explicable peuvent poser des défis complexes aux organisations, en particulier celles qui disposent d'une expertise technique ou de ressources limitées. La configuration et le déploiement efficaces de modèles d'IA explicable, ainsi que leur intégration aux systèmes et flux de travail d'IA existants, peuvent être techniquement exigeants. Des problèmes de compatibilité peuvent survenir lors de l'intégration, entraînant des retards et des performances sous-optimales. Pour relever ces défis, il est essentiel de simplifier le déploiement et la gestion des solutions d'IA explicable. Des interfaces conviviales et des options de configuration intuitives doivent être fournies pour rationaliser la configuration et la personnalisation. En outre, les organisations doivent avoir accès à une assistance et à des conseils complets, notamment à de la documentation, des tutoriels et des experts techniques qui peuvent aider à l'intégration et à résoudre les problèmes. La simplification de ces aspects de la mise en œuvre de l'IA explicable peut conduire à des processus plus efficaces et à une meilleure interprétabilité des modèles.
Équilibrer capacité d'explication et performance.
Les modèles d'IA explicables visent à assurer la transparence et l'interprétabilité, mais ils sont confrontés au défi de trouver le bon équilibre entre capacité d'explication et performance. Les modèles hautement interprétables peuvent sacrifier la précision prédictive, tandis que les modèles complexes peuvent manquer d'interprétabilité. Les organisations doivent trouver le compromis optimal entre capacité d'explication et performance du modèle pour garantir que les systèmes d'IA sont à la fois fiables et efficaces. Ce défi nécessite des efforts continus de recherche et développement pour améliorer l'interprétabilité des modèles d'IA sans compromettre leurs performances. Des techniques avancées, telles que les approches indépendantes des modèles et les méthodes d'interprétabilité post-hoc, peuvent aider à relever ce défi en fournissant des informations sur le comportement des modèles et les processus de prise de décision. La recherche d'une amélioration continue dans ces domaines permettra aux organisations d'exploiter efficacement l'IA explicable tout en maintenant des normes de performance élevées.
Considérations réglementaires et éthiques
Le marché mondial de l'IA explicable est également confronté à des défis liés à la conformité réglementaire et aux considérations éthiques. À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus répandus dans des domaines critiques tels que la santé, la finance et les véhicules autonomes, le besoin de transparence et de responsabilité augmente. Des cadres réglementaires sont en cours d'élaboration pour garantir que les systèmes d'IA sont équitables, impartiaux et explicables. Les organisations doivent s'y retrouver dans ces réglementations en constante évolution et s'assurer que leurs solutions d'IA explicable sont conformes aux normes juridiques et éthiques. Ce défi exige que les organisations se tiennent au courant des derniers développements réglementaires et investissent dans des cadres de gouvernance solides pour répondre aux préjugés potentiels, à la discrimination et aux problèmes de confidentialité. La collaboration entre les acteurs de l'industrie, les décideurs politiques et les chercheurs est essentielle pour établir des lignes directrices et des normes qui favorisent une utilisation responsable et éthique de l'IA explicable.
Principales tendances du marché
Augmentation de la demande de solutions d'IA explicable
Le marché mondial de l'IA explicable (XAI) connaît une forte demande, car les organisations reconnaissent l'importance de la transparence et de l'interprétabilité des systèmes d'IA. Avec l'adoption croissante de l'IA dans divers secteurs, il existe un besoin croissant de comprendre comment les algorithmes d'IA prennent des décisions et fournissent des explications sur leurs résultats. Cette demande est motivée par des exigences réglementaires, des considérations éthiques et la nécessité d'instaurer la confiance avec les utilisateurs finaux.
Les solutions d'IA explicable visent à résoudre le problème de la « boîte noire » en fournissant des informations sur le processus de prise de décision des modèles d'IA. Ces solutions utilisent des techniques telles que les systèmes basés sur des règles, les approches indépendantes des modèles et les algorithmes d'apprentissage automatique interprétables pour générer des explications facilement compréhensibles par les humains. En fournissant des explications claires, les organisations peuvent obtenir des informations précieuses sur les facteurs qui influencent les décisions d'IA, identifier les biais potentiels et garantir l'équité et la responsabilité dans les systèmes d'IA.
Évolution vers des solutions d'IA explicables spécifiques à l'industrie
Le marché mondial connaît une évolution vers des solutions d'IA explicables spécifiques à l'industrie. Les différents secteurs ayant des exigences et des défis uniques, il existe un besoin de solutions XAI sur mesure capables de répondre efficacement à des cas d'utilisation spécifiques. Les organisations recherchent des solutions XAI capables de fournir des explications pertinentes pour leur domaine d'activité, comme la santé, la finance ou la fabrication.
Les solutions XAI spécifiques à l'industrie exploitent les connaissances du domaine et les informations contextuelles pour générer des explications significatives et exploitables pour les utilisateurs finaux. Ces solutions permettent aux organisations d'obtenir des informations plus approfondies sur les processus de prise de décision de l'IA dans leur contexte sectoriel spécifique, ce qui conduit à une confiance accrue, à une meilleure prise de décision et à une meilleure conformité réglementaire.
Intégration de la collaboration homme-IA
L'intégration de la collaboration homme-IA est une tendance importante sur le marché mondial de l'IA explicable. Plutôt que de remplacer les humains, les solutions XAI visent à améliorer la prise de décision humaine en fournissant des informations et des explications interprétables. Cette collaboration entre les humains et les systèmes d'IA permet aux utilisateurs de comprendre le raisonnement derrière les résultats de l'IA et de prendre des décisions éclairées sur la base de ces explications.
Les solutions d'IA explicable facilitent la collaboration homme-IA en présentant les explications de manière conviviale, à l'aide de visualisations, d'explications en langage naturel ou d'interfaces interactives. Cela permet aux utilisateurs d'interagir avec les systèmes d'IA, de poser des questions et d'explorer différents scénarios pour acquérir une compréhension plus approfondie des résultats générés par l'IA. En favorisant la collaboration, les organisations peuvent tirer parti des atouts des humains et des systèmes d'IA, ce qui conduit à des processus de prise de décision plus fiables et plus dignes de confiance.
Informations sectorielles
Informations sur l'utilisation finale
En fonction de l'utilisation finale, le marché est segmenté en soins de santé, BFSI, aérospatiale et défense, vente au détail et commerce électronique, secteur public et services publics, informatique et télécommunications, automobile, etc. Le secteur informatique et télécommunications représentait la part de revenus la plus élevée, soit 17,99 % en 2022. Le déploiement de la 5G et de l'Internet des objets (IoT) permet aux organisations et aux particuliers de collecter davantage de données du monde réel en temps réel. Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) peuvent utiliser ces données pour devenir de plus en plus sophistiqués et performants.
Les opérateurs mobiles peuvent améliorer la connectivité et l'expérience de leurs clients grâce à l'IA dans le secteur des télécommunications. Les opérateurs mobiles peuvent offrir de meilleurs services et permettre à davantage de personnes de se connecter en utilisant l'IA pour optimiser et automatiser les réseaux. Par exemple, alors qu'AT&T anticipe et prévient les interruptions de service réseau en utilisant des modèles prédictifs qui utilisent l'IA et des algorithmes statistiques, Telenor utilise des analyses de données avancées pour réduire la consommation d'énergie et les émissions de CO2 dans ses réseaux radio. Les systèmes d'IA peuvent également prendre en charge des interactions plus personnalisées et plus significatives avec les clients.
L'IA explicable dans le secteur BFSI devrait donner aux organisations financières un avantage concurrentiel en augmentant leur productivité et en réduisant les coûts tout en améliorant la qualité des services et des biens qu'elles fournissent aux clients. Ces avantages concurrentiels peuvent ensuite profiter aux consommateurs financiers en proposant des produits de meilleure qualité et plus individualisés, en diffusant des informations sur les données pour guider les stratégies d'investissement et en améliorant l'inclusion financière en permettant l'analyse de la solvabilité des clients ayant peu d'antécédents de crédit. Ces facteurs devraient augmenter la croissance du marché.
Déploiement
En fonction du déploiement, le marché est segmenté en cloud et sur site. Le segment sur site détenait la plus grande part de revenus, soit 55,73 % en 2022. L'utilisation d'une IA explicable sur site peut offrir plusieurs avantages, tels qu'une sécurité des données améliorée, une latence réduite et un contrôle accru sur le système d'IA. En outre, elle peut être préférable pour les organisations soumises à des exigences réglementaires limitant l'utilisation de services basés sur le cloud. Les organisations utilisent diverses techniques telles que les systèmes basés sur des règles, les arbres de décision et les explications basées sur des modèles pour mettre en œuvre une IA explicable sur site. Ces techniques fournissent des informations sur la manière dont le système d'IA est parvenu à une décision ou à une prédiction particulière, permettant aux utilisateurs de vérifier le raisonnement du système et d'identifier les biais ou erreurs potentiels.
Les principaux acteurs
de divers secteurs verticaux de l'industrie, en particulier dans le secteur des services financiers et de la vente au détail et dans le secteur public, préfèrent l'XAI déployé sur site, en raison de ses avantages en matière de sécurité. Par exemple, la société de services financiers JP Morgan utilise l'IA explicable sur site pour améliorer la détection des fraudes et prévenir le blanchiment d'argent. Le système utilise l'apprentissage automatique pour analyser de grands volumes de données, identifier les activités potentiellement frauduleuses et fournir des explications claires et transparentes pour ses décisions. De même, IBM, l'entreprise technologique, fournit une plateforme d'IA explicable sur site appelée Watson OpenScale, qui aide les organisations à gérer et à surveiller les performances et la transparence de leurs systèmes d'IA. La plateforme fournit des explications claires sur les décisions et les prédictions de l'IA et permet aux organisations de suivre et d'analyser les données utilisées pour former leurs modèles d'IA.Application Insights
En fonction de l'application, le marché est segmenté en détection de fraude et d'anomalies, découverte et diagnostic de médicaments, maintenance prédictive, gestion de la chaîne d'approvisionnement, gestion des identités et des accès, etc. L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans la gestion de la fraude. Le segment de la détection des fraudes et des anomalies représentait la plus grande part de revenus, soit 23,86 % en 2022.
Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML), un composant de l'IA, peuvent examiner d'énormes quantités de données pour identifier les tendances et les anomalies qui pourraient indiquer une activité frauduleuse. Les systèmes de gestion des fraudes alimentés par l'IA peuvent détecter et arrêter diverses fraudes, notamment la fraude financière, le vol d'identité et les tentatives de phishing. Ils peuvent également modifier et détecter de nouveaux modèles et tendances de fraude, augmentant ainsi leur détection.
L'utilisation importante de l'IA X dans la fabrication avec la maintenance prédictive propulse la croissance du marché. L'analyse prédictive XAI dans la fabrication implique l'utilisation de modèles d'IA interprétables pour faire des prédictions et générer des informations dans l'industrie manufacturière. Les techniques d'IA explicables sont utilisées pour développer des modèles qui prédisent les pannes d'équipement ou les besoins de maintenance dans les usines de fabrication. En analysant les données historiques des capteurs, les journaux de maintenance et d'autres informations pertinentes, les modèles XAI identifient les facteurs clés contribuant aux pannes d'équipement et fournissent des explications interprétables pour les besoins de maintenance prévus.
De plus, les modèles d'IA explicables tirent parti de l'analyse prédictive dans les processus de contrôle qualité. En analysant les données de production, les relevés des capteurs et d'autres paramètres pertinents, les modèles XAI peuvent prédire la probabilité de défauts ou d'écarts dans les processus de fabrication. Les modèles peuvent également fournir des explications sur les facteurs contribuant aux problèmes de qualité, aidant les fabricants à comprendre les causes profondes et à prendre des mesures correctives.
Informations régionales
L'Amérique du Nord a dominé le marché avec une part de 40,52 % en 2022 et devrait croître à un TCAC de 13,4 % au cours de la période de prévision. La solide infrastructure informatique des pays développés tels que l'Allemagne, la France, les États-Unis, le Royaume-Uni, le Japon et le Canada est un facteur majeur de soutien à la croissance du marché de l'IA explicable dans ces pays.
Un autre facteur à l'origine de l'expansion du marché de l'IA explicable dans ces pays est l'aide substantielle des gouvernements de ces pays pour mettre à jour l'infrastructure informatique. Cependant, les pays en développement comme l'Inde et la Chine devraient afficher une croissance plus élevée au cours de la période de prévision. De nombreux investissements appropriés à l'expansion de l'activité d'IA explicable sont attirés par ces pays en raison de leur croissance économique favorable.
L'Asie-Pacifique devrait croître au TCAC le plus rapide de 24,8 % au cours de la période de prévision. Les avancées technologiques significatives dans les pays d'Asie-Pacifique stimulent la croissance du marché. Par exemple, en février 2021, un nouveau système basé sur le principe de « l'IA explicable » a été développé par Fujitsu Laboratories et l'université d'Hokkaido au Japon. Il montre automatiquement aux utilisateurs les étapes à suivre pour obtenir le résultat souhaité en fonction des résultats de l'IA sur les données, telles que celles des examens médicaux.
Développements récents
- En mars 2023, GyanAI a publié son premier modèle de langage explicable et son moteur de recherche. Sur la base de sa technologie unique, Gyan remplit la promesse de l'IA explicable en utilisant un modèle qui comprend le « sens » de la manière la plus similaire possible à la façon dont les gens l'ont fait. Gyan est entièrement explicable et un utilisateur peut suivre la trace de sa sortie jusqu'à son origine. Il peut expliquer ses résultats. Gyan produit un mélange d'écriture générative et extractive.
- En mars 2023, Amelia, une société d'IA, s'est associée à Monroe Capital et BuildGroup, qui fourniront des capitaux financiers et un leaders
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