Marché de l’apprentissage automatique par type d’entreprise (petites et moyennes entreprises, grandes entreprises), déploiement (cloud, sur site), secteur de l’utilisateur final (soins de santé, vente au détail) et régional et région pour 2024-2031

Évaluation du marché de l'apprentissage automatique – 2024-2031

Le besoin croissant d'algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations et des modèles précieux à partir de cette grande quantité de l’information propulse le marché du Machine Learning. Le développement des véhicules autonomes, des drones et de la robotique repose largement sur l'apprentissage automatique pour la navigation, ce qui amène la taille du marché à dépasser 10,24 milliards de dollars en 2024 pour atteindre une valorisation d'environ 200,08 milliards de dollars d'ici 2031.

En outre, les progrès continus dans la recherche sur l'intelligence artificielle (IA), y compris de nouveaux algorithmes, techniques et modèles, stimulent l'adoption de l'apprentissage automatique. . Les entreprises utilisent de plus en plus l'apprentissage automatique pour automatiser les tâches répétitives, ce qui permet au marché de croître à un TCAC de 10,9 % entre 2024 et 2031.< /p>

Marché de l'apprentissage automatique définition/aperçu

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés. pour chaque tâche. Essentiellement, il s'agit d'apprendre aux machines à apprendre à partir des données.

Cette technologie peut transcrire le langage parlé en texte et comprendre les commandes vocales. Cette technologie alimente les assistants virtuels comme Siri, Alexa et Google Assistant, ainsi que les appareils à commande vocale et les systèmes de synthèse vocale. Les modèles d'apprentissage automatique analysent les modèles et les anomalies dans les transactions financières pour détecter les activités frauduleuses en temps réel. Les banques, les sociétés émettrices de cartes de crédit et les plateformes de commerce électronique utilisent ces systèmes pour prévenir la fraude et sécuriser les transactions.

L'apprentissage automatique est utilisé pour l'analyse d'images médicales (par exemple, IRM, tomodensitométrie), le diagnostic de maladies et le traitement personnalisé. recommandation, découverte de médicaments, génomique et suivi des patients. L'apprentissage automatique est crucial pour que les systèmes robotiques apprennent de l'expérience, s'adaptent à de nouveaux environnements et effectuent des tâches complexes telles que la saisie d'objets, la manipulation et la navigation. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données du marché, identifient les modèles et prennent des décisions de trading à haute fréquence sur les marchés financiers. En outre, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels progresse rapidement, permettant des modèles plus précis pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et la synthèse vocale.

Comment l'augmentation de la génération de données va-t-elle accroître l'adoption de l'apprentissage automatique ?

La croissance exponentielle des données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les appareils IoT, les capteurs et les transactions numériques alimente le demande de solutions d’apprentissage automatique. Les entreprises cherchent à extraire des informations et de la valeur à partir de ces vastes ensembles de données, ce qui favorise l'adoption de technologies d'apprentissage automatique.

En outre, l'évolution continue des technologies informatiques, du cloud computing et de l'infrastructure informatique de pointe fournit la puissance de calcul et l'évolutivité requises. pour la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique complexes. Cela permet aux organisations d'exploiter l'apprentissage automatique à grande échelle et en temps réel.

En outre, il s'agira d'augmenter les investissements et la recherche des gouvernements, des entreprises et des sociétés de capital-risque dans la recherche, le développement et l'innovation en matière d'apprentissage automatique. Cet investissement favorise les progrès technologiques, accélère la commercialisation des solutions d'apprentissage automatique et élargit le marché.

En outre, le besoin croissant d'extraire des informations exploitables à partir d'ensembles de données vastes et complexes entraîne la demande de solutions d'analyse avancées, y compris l'apprentissage automatique. . Les organisations de secteurs tels que la finance, la santé, la vente au détail et les télécommunications exploitent l'apprentissage automatique pour analyser le Big Data et prendre des décisions fondées sur les données.

Une compréhension et une sensibilisation limitées à l'apprentissage automatique limiteront-elles son application ?

De nombreuses organisations, en particulier les petites et moyennes entreprises (PME), peuvent avoir une compréhension limitée des technologies d'apprentissage automatique et de leurs applications potentielles. Le manque de sensibilisation, d'éducation et d'expertise peut entraver l'adoption de solutions d'apprentissage automatique et ralentir la croissance du marché.

Il existe également une pénurie de professionnels qualifiés possédant une expertise en apprentissage automatique, en science des données et en intelligence artificielle. . Recruter et fidéliser des talents qualifiés est un défi pour les organisations, ce qui limite leur capacité à développer et déployer efficacement des solutions de machine learning.

En outre, de nombreux modèles de machine learning, en particulier les modèles de deep learning, sont complexes et opaques, ce qui rend difficiles à interpréter et à expliquer. Ce manque d'interprétabilité soulève des inquiétudes quant à la confiance, à la responsabilité et à la conformité réglementaire, en particulier dans les applications à enjeux élevés telles que les soins de santé et la finance.

En outre, les modèles d'apprentissage automatique nécessitent de grands volumes de données étiquetées de haute qualité pour une formation efficace. Cependant, l’obtention de données étiquetées peut prendre du temps et être coûteuse, en particulier pour des applications spécialisées ou de niche. De plus, des ensembles de données biaisés ou incomplets peuvent conduire à des prédictions de modèle biaisées ou inexactes.

Les connaissances en matière de catégorie

augmenteront avec l'adoption de la machine de pilotage de déploiement basée sur le cloud. Marché de l'apprentissage ?

Le segment des déploiements basés sur le cloud domine le marché de l'apprentissage automatique. Les plates-formes cloud offrent des ressources informatiques pratiquement illimitées, permettant aux organisations d'adapter leurs charges de travail de machine learning de manière dynamique en fonction de la demande. Cette évolutivité est essentielle pour entraîner de grands modèles sur des ensembles de données massifs et gérer efficacement les charges de travail fluctuantes.

De plus, les services d'apprentissage automatique basés sur le cloud éliminent les complexités de l'approvisionnement, de la configuration et de la maintenance de l'infrastructure, permettant aux organisations de se concentrer sur créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique. Les flux de travail automatisés, les environnements préconfigurés et les services gérés simplifient les tâches de déploiement et de gestion, même pour les utilisateurs ayant une expertise technique limitée.

De plus, les plates-formes cloud offrent une intégration transparente avec d'autres services cloud, sources de données, et des outils d'analyse, facilitant les flux de travail d'apprentissage automatique de bout en bout. Les organisations peuvent tirer parti des services cloud natifs pour le stockage, le traitement, la visualisation et l'intégration des données, créant ainsi des pipelines de machine learning cohérents et évolutifs.

De plus, les fournisseurs de cloud exploitent des centres de données dans le monde entier, permettant aux organisations de déployer des modèles de machine learning à proximité. à leurs utilisateurs et clients pour une inférence à faible latence et de meilleures performances. De plus, les services de machine learning basés sur le cloud sont accessibles depuis n'importe où avec une connexion Internet, ce qui permet la collaboration et le travail à distance.

Quels facteurs augmentent l'utilisation du machine learning dans les grandes entreprises ?

Grandes entreprises ce segment domine le marché de l’apprentissage automatique. Les grandes entreprises disposent généralement de ressources financières plus importantes pour investir dans la recherche, le développement et la mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique. Elles peuvent se permettre d'allouer des budgets substantiels à l'acquisition de talents, d'infrastructures et de partenariats technologiques, ce qui leur permet de rester à la pointe de l'innovation.

En outre, les grandes entreprises possèdent souvent de grandes quantités de données générées par leurs opérations, leurs clients. interactions et activités de la chaîne d’approvisionnement. Ces données riches et diversifiées leur permettent de former des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués qui fournissent des informations exploitables, optimisent les processus et génèrent de la valeur commerciale.

En outre, les grandes entreprises disposent souvent d'une expertise approfondie du domaine et d'une connaissance approfondie du secteur, ce qui est précieux pour développer et déployer des solutions d’apprentissage automatique adaptées à des secteurs verticaux spécifiques. Qu'il s'agisse de soins de santé, de finance, de fabrication ou de vente au détail, les grandes entreprises peuvent tirer parti de leur expertise sectorielle pour créer des applications d'apprentissage automatique percutantes.

En outre, les grandes entreprises peuvent attirer les meilleurs talents dans les domaines de la science des données, de l'apprentissage automatique, et l'intelligence artificielle. Ils peuvent se permettre de constituer des équipes dédiées de data scientists, d'ingénieurs et d'experts du domaine pour travailler sur des projets d'apprentissage automatique, favorisant ainsi l'innovation et la compétitivité.

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Points de vue par pays/région

Un écosystème et une infrastructure solides en Amérique du Nord vont-ils faire évoluer le marché de l'apprentissage automatique ?

L'Amérique du Nord dispose d'un écosystème robuste de fournisseurs de technologies, de fournisseurs de cloud, des sociétés de capital-risque et des établissements universitaires axés sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Cet écosystème soutient la collaboration, l'investissement et le partage des connaissances, favorisant l'innovation et la croissance du marché.

En outre, l'Amérique du Nord attire les meilleurs talents du monde entier dans les domaines de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'informatique. Les principales universités et instituts de recherche de la région offrent des programmes et des opportunités de recherche de pointe en matière d'apprentissage automatique, contribuant ainsi à une main-d'œuvre qualifiée et à un pipeline d'innovation.

En outre, l'Amérique du Nord abrite des géants technologiques de premier plan tels que comme Google, Amazon, Microsoft, IBM et Facebook, qui investissent massivement dans la recherche, le développement et l'innovation de produits en matière d'apprentissage automatique. Ces entreprises proposent des plates-formes, des outils et des services d'apprentissage automatique basés sur le cloud qui favorisent l'adoption et démocratisent l'accès aux capacités d'apprentissage automatique.

En outre, la clientèle diversifiée de l'Amérique du Nord stimule la demande de solutions d'apprentissage automatique, permettant aux entreprises d'automatiser processus, améliorer l'expérience client et rester compétitif dans l'économie numérique.

La transformation numérique croissante en Asie-Pacifique améliorera-t-elle l'adoption de l'apprentissage automatique ?

Les pays de la région APAC connaissent une transformation numérique rapide dans divers domaines. industries, tirées par des facteurs tels que la pénétration croissante d’Internet, l’adoption des smartphones et la croissance du commerce électronique. Les organisations de secteurs tels que la finance, la vente au détail, la santé, l'industrie manufacturière et les transports tirent parti de l'apprentissage automatique pour innover et rester compétitives dans l'économie numérique.

En outre, l'APAC dispose d'un écosystème technologique florissant avec des communautés de startups en plein essor. , des instituts de recherche et des pôles technologiques dans des villes comme Bangalore, Singapour, Shanghai et Séoul. Ces pôles attirent les talents, favorisent l'innovation et servent de centres de recherche, de développement et d'entrepreneuriat en apprentissage automatique.

En outre, les pays de l'APAC abritent un large bassin d'ingénieurs qualifiés, de scientifiques des données et de professionnels de l'IA, alimentée par des investissements dans l’éducation, la formation et le développement des talents. Les principales universités et instituts de recherche de la région proposent des programmes spécialisés en science des données, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle, produisant des diplômés dotés de compétences recherchées.

Paysage concurrentiel

Le paysage concurrentiel de le marché de l’apprentissage automatique se caractérise par une concurrence intense entre les principaux acteurs visant à conquérir des parts de marché et à stimuler l’innovation. Ces sociétés exploitent leurs vastes ressources, leurs capacités de recherche et leur portée mondiale pour proposer des solutions de pointe et stimuler la croissance du marché. De plus, un écosystème dynamique de startups, d'acteurs de niche et de communautés open source contribue au paysage concurrentiel, en proposant des solutions spécialisées, une expertise dans le domaine et des approches innovantes en matière d'apprentissage automatique. Les partenariats stratégiques, les activités de fusions et acquisitions et les investissements dans les talents et la technologie intensifient encore la concurrence et façonnent la dynamique évolutive du marché. Alors que la demande d’apprentissage automatique continue de croître dans tous les secteurs, la concurrence devrait rester féroce, favorisant l’innovation continue et la différenciation du marché entre les acteurs. Certains des principaux acteurs opérant sur le marché de l'apprentissage automatique incluent 

• Google
• Amazon
• Microsoft
• IBM
• Facebook
• Apple
• NVIDIA
• Salesforce
• Adobe
• Intel
• Baidu
• Alibaba Cloud
• Tencent
• OpenAI
• Palantir Technologies
• Databricks
• SAP
• ai
• Zymergen
• UiPath

Derniers développements

• En janvier 2022, Acquia a introduit des modèles de ML pour la vente au détail pour améliorer la valeur du client et fournir aux détaillants une vue complète de l'entreprise, aidant ainsi à comprendre les stratégies de marketing et de vente.
• En avril 2021, Microsoft a lancé une base de données ouverte dans divers domaines pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique et améliorer les informations Hyperscale, en utilisant Azure Open Datasets et l'analyse des données.

Portée du rapport

Marché de l'apprentissage automatique, Par catégorie

Type d'entreprise 

• Petites et moyennes entreprises (PME)
• Grandes entreprises

Déploiement 

• Cloud
• Sur site

Industrie de l'utilisateur final 

• Commerce de détail
• Informatique et télécommunications
• Banque, services financiers et assurance (BFSI)
• Automobile et amp; Transports
• Publicité et amp; Médias
• Fabrication

Méthodologie de recherche des études de marché

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Raisons d'acheter ce rapport

Analyse qualitative et quantitative du marché basée sur une segmentation impliquant à la fois les facteurs économiques ainsi que des facteurs non économiques. Fourniture de données sur la valeur marchande (en milliards USD) pour chaque segment et sous-segment. Indique la région et le segment qui devraient connaître la croissance la plus rapide et dominer le marché. Analyse par géographie mettant en évidence la consommation de le produit/service dans la région ainsi que l'indication des facteurs qui affectent le marché dans chaque région. Le paysage concurrentiel qui intègre le classement du marché des principaux acteurs, ainsi que les lancements de nouveaux services/produits, les partenariats, les expansions commerciales et les acquisitions dans la région. profils d'entreprises des cinq dernières années Profils d'entreprises détaillés comprenant un aperçu de l'entreprise, des informations sur l'entreprise, une analyse comparative des produits et une analyse SWOT pour les principaux acteurs du marché Les perspectives actuelles et futures du marché de l'industrie en ce qui concerne les développements récents (qui impliquent des opportunités de croissance et les moteurs ainsi que les défis et les contraintes des régions émergentes et développées Comprend une analyse approfondie du marché de diverses perspectives grâce à l'analyse des cinq forces de Porter Fournit un aperçu du marché à travers le scénario de dynamique du marché de la chaîne de valeur, ainsi que les opportunités de croissance du marché dans les années à venir Support d'analyste après-vente de 6 mois

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