Logiciel d exploitation de l IA et de l apprentissage automatique Taille du marché - par composant, par mode de déploiement, par taille d organisation, par application, par utilisation finale, par région de domination, prévisions de croissance, 2025 - 2034

Size du marché des logiciels d'opérationnalisation d'IA et d'apprentissage automatique

La taille du marché mondial des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique a été évaluée à 3,9 milliards de dollars en 2024 et devrait enregistrer un TCAC de 22,7 % entre 2025 et 2034. La demande croissante en matière de prise de décisions fondées sur les données, ainsi que la nécessité de déployer des modèles évolutifs et efficaces, sont à l'origine de l'adoption de logiciels d'exploitation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans toutes les entreprises du monde. De plus, les entreprises tirent de plus en plus parti de ces solutions pour rationaliser la gestion des modèles, assurer la conformité et accélérer l'innovation, en particulier dans des secteurs comme les finances, les soins de santé, la fabrication et le commerce électronique.

L'intégration croissante de l'IA et de l'apprentissage automatique dans différents secteurs révolutionne les processus opérationnels. Par exemple, le secteur des soins de santé tire parti de l'IA pour établir des prévisions de diagnostic et de traitement précoces, tandis que le secteur financier l'utilise pour la détection des fraudes et le commerce algorithmique. Les détaillants améliorent l'expérience client avec les systèmes de recommandation alimentés par l'IA. À mesure qu'un plus grand nombre d'industries adoptent ces technologies, il est de plus en plus nécessaire de disposer d'outils opérationnels qui appuient le déploiement efficace des modèles et la surveillance continue. Cette tendance alimente la demande de plateformes qui simplifient le déploiement, garantissent la précision du modèle et intègrent sans effort l'IA dans les flux de travail quotidiens.

La nature complexe de la supervision de nombreux modèles d'apprentissage automatique a créé une forte demande de flux de travail évolutifs et automatisés. Les méthodes manuelles sont inefficaces, sujettes aux erreurs et peinent à correspondre au rythme rapide de production des données. Les organisations recherchent de plus en plus des solutions MLOps qui peuvent automatiser tous les aspects, de la formation modèle au déploiement et au suivi. Ces outils réduisent au minimum la dépendance à l'égard de l'intervention humaine, améliorent la rapidité et améliorent la cohérence. En facilitant l'intégration et la prestation continues de modèles d'apprentissage automatique, le logiciel d'opérationnalisation permet aux entreprises d'élargir leurs efforts d'IA sans sacrifier la qualité ou la performance, servant ainsi d'élément crucial dans l'expansion du marché.

Par exemple, en octobre 2024, Numeric, une start-up basée à San Francisco spécialisée dans l'automatisation de la comptabilité axée sur l'IA, a obtenu 28 millions de dollars dans un cycle de financement de la série A mené par Menlo Ventures, avec la participation d'IVP et de Socii. Cela fait suite à une ronde de semences de 10 millions de dollars en mai 2024, appuyée par le Fonds des fondateurs, 8VC et Long Journey.

Les solutions d'intelligence artificielle native du nuage transforment le paysage de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage machine (AI/ML) en offrant une flexibilité accrue, une évolutivité et des capacités d'intégration sans faille. Des plateformes comme AWS SageMaker, Google Vertex AI et Azure Machine Learning permettent aux organisations de développer, d'évaluer et de déployer des modèles sans qu'il soit nécessaire de disposer d'infrastructures importantes sur site.

Ces solutions sont adaptées pour soutenir la conteneurisation, l'orchestration via Kubernetes et le déploiement continu – toutes essentielles pour gérer l'IA à l'échelle. À mesure que les organisations s'orientent vers des environnements hybrides et multicloud, la nécessité de logiciels qui fonctionnent efficacement sur divers nuages devient de plus en plus importante. Cette tendance vers les écosystèmes natifs du nuage est un moteur important de l'adoption de logiciels d'opérationnalisation.

Tendances du marché des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique

• Les MLOps sont progressivement reconnus comme une évolution des DevOps, car les organisations cherchent à normaliser et améliorer les processus de déploiement liés aux modèles d'apprentissage automatique. Un nombre croissant d'entreprises intègrent des méthodologies MLOps, comme les essais automatisés, le contrôle des versions, l'intégration continue et les pipelines de déploiement continu (IC/CD), et la surveillance des performances dans leurs cadres DevOps. Cette intégration facilite l'assurance que les modèles d'intelligence artificielle sont non seulement techniquement sains, mais également déployés et maintenus de façon cohérente dans les environnements de production.
• Afin d'améliorer l'accessibilité de l'intelligence artificielle (IA) pour une population plus large, le marché connaît une évolution significative vers des plateformes sans code et à code bas. Ces outils permettent aux analystes d'affaires, aux marketeurs et aux experts en la matière de concevoir, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique sans nécessiter des compétences de programmation avancées. Cette démocratisation de l'IA permet aux organisations d'accélérer leurs initiatives en matière d'IA en réduisant leur dépendance à l'égard des équipes de science des données.
• Par exemple, en novembre 2024, la Fondation Thomson Reuters et l'UNESCO ont lancé l'Initiative de divulgation de la gouvernance d'IA pour promouvoir la transparence et la responsabilité dans les systèmes d'IA. Cette initiative encourage les entreprises à divulguer leurs outils et pratiques d'IA, en vue d'atténuer les risques associés aux préjugés et à la discrimination. Cette initiative souligne l'importance croissante d'un développement responsable de l'IA et de l'intégration des caractéristiques de gouvernance dans les logiciels opérationnels pour assurer des normes éthiques et la conformité réglementaire.
• L'intégration croissante de l'intelligence artificielle a soulevé des préoccupations importantes concernant les préjugés modèles, l'équité et la responsabilité. Par conséquent, les organisations mettent de plus en plus l'accent sur le développement et la mise en oeuvre responsables des technologies d'IA. Ce changement de paradigme a rendu des outils qui favorisent l'explication, la transparence des modèles et la détection des biais des composantes essentielles des logiciels opérationnels. Le respect des cadres réglementaires, notamment le règlement général sur la protection des données (RGPD), la loi de l'Union européenne sur l'intelligence artificielle et la législation prévue aux États-Unis, est devenu crucial.

Analyse du marché des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique

Basé sur des composants, le marché est segmenté en solutions et services. En 2024, le segment des solutions détenait un chiffre d'affaires de plus de 2,3 milliards de dollars et devrait dépasser 16 milliards de dollars d'ici 2034.

• En 2024, le marché des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique a connu une croissance impressionnante, avec le segment des solutions en tête. Ce segment comprend une variété d'outils conçus pour aider les entreprises à construire, déployer et maintenir efficacement des modèles d'IA. Les entreprises de tous les secteurs adoptent ces solutions pour automatiser les tâches complexes, améliorer la prise de décisions et accélérer leurs efforts de transformation numérique.
• La prédominance croissante du segment des solutions est due en grande partie à la nécessité d'outils évolutifs et conviviaux qui simplifient l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données et de la formation aux modèles jusqu'au déploiement et au suivi des performances. Les entreprises sont de plus en plus à la recherche de logiciels capables d'automatiser ces processus, ce qui leur facilite l'exploitation de la puissance de l'IA sans avoir besoin d'une équipe de data savants.
• Par exemple, en octobre 2024, ServiceNow, un fournisseur de premier plan de solutions de gestion des services de TI axées sur l'IA, a signalé une hausse de ses revenus d'abonnement, prévoyant entre 2,875 milliards de dollars et 2,880 milliards de dollars pour le quatrième trimestre. Cette croissance s'explique principalement par la forte demande de ses outils d'automatisation alimentés par l'IA, qui aident les organisations à rationaliser leurs opérations informatiques et à réduire leurs coûts. Le succès de ServiceNow fait ressortir comment les entreprises se tournent vers des solutions d'IA pour optimiser leurs flux de travail et stimuler l'efficacité.
• En ce qui concerne l'avenir, le segment des solutions devrait maintenir sa solide performance, car de plus en plus d'organisations reconnaissent l'utilité de l'IA pour améliorer la productivité et la prise de décisions. Alors que les entreprises s'efforcent de s'adapter à l'évolution rapide des conditions du marché, la demande d'outils d'IA fiables, évolutifs et faciles à déployer ne devrait que croître.
• La pierre angulaire de tout système d'intelligence artificielle (IA) est le développement et la formation de modèles, ce qui fait de ce segment logiciel une composante cruciale dans le domaine de l'opérationnalisation. Comme les organisations utilisent de plus en plus divers types de données, allant des données structurées de l'entreprise au contenu non structuré des médias sociaux, la demande d'outils facilite le prétraitement des données, la sélection des algorithmes et les processus itératifs de formation.
• Outre les logiciels, les services jouent un rôle crucial dans la planification, la mise en œuvre et l'élargissement des projets d'intelligence artificielle. Les services professionnels, qui comprennent la consultation, l'intégration et le perfectionnement sur mesure, aident les organisations à aligner leurs initiatives d'IA sur les objectifs stratégiques globaux. Simultanément, les services gérés offrent un soutien continu qui comprend l'optimisation des modèles et l'amélioration des infrastructures.

Basé sur le mode de déploiement, le marché est divisé en locaux et en cloud. Le segment des bases nuageuses détenait une part de marché importante d'environ 62 % en 2024 et devrait connaître une croissance importante au cours de la période de prévision.

• Le mode de déploiement basé sur le cloud est devenu la force dominante sur le marché des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce changement est largement attribuable à la flexibilité, à l'évolutivité et au rapport coût-efficacité des plateformes cloud. Les entreprises privilégient de plus en plus les solutions cloud pour rationaliser le déploiement et la gestion des modèles d'IA, ce qui permet une mise à l'échelle rapide sans qu'il soit nécessaire de réaliser d'importants investissements initiaux dans les infrastructures. Cette tendance est particulièrement bénéfique pour les organisations qui cherchent à accélérer leurs initiatives de transformation numérique tout en maintenant leur agilité opérationnelle.
• Les plateformes d'opérationnalisation de l'IA basées sur le cloud, comme AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning et Vertex AI de Google Cloud, sont devenues des outils intégrés pour les entreprises. Ces plates-formes offrent des services complets qui englobent la formation, le déploiement et la surveillance de modèles, tous dans un environnement unifié. La capacité d'accéder aux dernières fonctionnalités et mises à jour garantit que les organisations restent à l'avant-garde des progrès technologiques, renforçant ainsi l'attrait des déploiements en nuage.
• Un exemple notable de cette tendance est la performance de Google au troisième trimestre de 2024. Google Cloud a connu une hausse remarquable de 35% des revenus, dépassant les attentes des analystes. Cette croissance s'explique par la robustesse des capacités de l'entreprise en matière d'IA et par l'intégration de puces personnalisées, telles que les unités de traitement Tensor, qui ont amélioré l'efficacité de l'informatique assistée par l'IA. L'augmentation de la demande de services cloud intégrés à l'IA souligne l'importance stratégique des déploiements cloud dans le paysage actuel du marché.
• La mise en œuvre de solutions sur place est cruciale pour les industries qui exigent une gestion rigoureuse des données, la sécurité et le respect des normes réglementaires, telles que les banques, la défense et les soins de santé. Ces secteurs gèrent fréquemment des données sensibles ou propriétaires qui ne peuvent pas être stockées en toute sécurité dans des services cloud externes.
• Les solutions sur site offrent une plus grande personnalisation, une meilleure confidentialité et permettent une intégration harmonieuse avec les systèmes existants. Malgré le progrès rapide des technologies du cloud, la demande de logiciels opérationnels sur site continue d'être constante parmi les organisations qui ont des infrastructures informatiques complexes et des besoins de gouvernance stricts.

Selon la taille de l'organisation, le marché est divisé en petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises. Le segment des grandes entreprises détenait environ 63 % de la part de marché en 2024 et devrait croître sensiblement au cours de la période de prévision.

• Les grandes entreprises continuent de jouer un rôle de premier plan dans l'adoption de logiciels d'exploitation de l'IA et de la ML, en tirant parti de leurs ressources considérables pour intégrer ces solutions à des opérations complexes. On observe une forte tendance à intégrer les plates-formes d'IA/ML dans les systèmes d'entreprise existants, ce qui permet une évolutivité sans faille et une prise de décision accrue dans tous les ministères.
• Les grandes organisations priorisent l'automatisation des workflows, en utilisant le logiciel AI/ML pour rationaliser des processus comme l'analyse prédictive, la gestion de la relation client et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. L'opérationnalisation de l'IA/ML est déployée dans de multiples fonctions commerciales, notamment la TI, le marketing et les opérations, afin de stimuler l'innovation et l'avantage concurrentiel. Les entreprises investissent de plus en plus dans des outils adaptés d'IA/ML pour répondre à des besoins spécifiques à l'industrie, tels que la détection de fraude dans le financement ou le marketing personnalisé dans le commerce de détail.
• Par exemple, en mai 2025, selon Reuters, Zalando a réduit les délais de production d'images de six à huit semaines à trois à quatre jours, réduisant ainsi les coûts associés de 90 % en créant des images générées par l'IA et des jumelles numériques de modèles. Cette approche permet à l'entreprise de réagir rapidement aux tendances de mode en évolution rapide et améliore l'efficacité de ses stratégies de marketing.
• Les petites et moyennes entreprises (PME) utilisent progressivement des logiciels opérationnels d'IA pour accroître leur compétitivité, automatiser les tâches quotidiennes et prendre des décisions éclairées sur la base de données, en dépit de budgets limités et de compétences techniques. La montée en puissance des solutions basées sur le cloud, sans code et pay-as-You-go a créé un environnement plus équitable pour les petites entreprises.

Sur la base de l'application, le marché est divisé en détection prédictive de fraude analytique et gestion des risques, gestion de l'expérience client, traitement du langage naturel (NLP) et analyse de texte, autres. Le segment de la détection des fraudes et de la gestion des risques a représenté environ 31 % du marché en 2024 et devrait augmenter considérablement au cours de la période de prévision.

• Les organisations adoptent de plus en plus des solutions axées sur l'IA pour améliorer la détection de la fraude en temps réel, en tirant parti des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données et identifier avec plus de précision les modèles suspects. Ce segment connaît une intégration généralisée dans des secteurs comme la finance, le commerce électronique et les soins de santé, où l'analyse prédictive et la modélisation comportementale deviennent des normes pour atténuer les risques.
• Le passage à des plateformes automatisées et évolutives permet aux entreprises de simplifier la conformité aux exigences réglementaires tout en améliorant l'efficacité opérationnelle. Le déploiement basé sur le cloud gagne en traction, offrant une flexibilité et des mises à jour sans faille pour les systèmes de détection de fraude. De plus, l'augmentation de l'IA explicable favorise la confiance, car les intervenants exigent des processus décisionnels transparents dans les applications de gestion des risques. Les écosystèmes collaboratifs, où les outils d'IA s'intègrent aux systèmes d'entreprise existants, sont également en train de se développer, ce qui améliore l'évaluation interfonctionnelle des risques. L'accent mis sur les solutions axées sur le client conduit à des stratégies personnalisées de prévention de la fraude, en particulier dans les secteurs bancaire et fintech.
• L'analyse prédictive transforme la façon dont les entreprises abordent la planification future. Des détaillants qui estiment la demande pour la prochaine saison aux fabricants qui prévoient des pannes d'équipement à l'avance, l'IA permet aux organisations de maintenir un avantage concurrentiel.

Sur la base de l'utilisation finale, le marché est divisé en banques, services financiers et assurances (BFSI), soins de santé et sciences de la vie, commerce de détail et électronique, et télécommunications, autres. Le segment de la BFSI détenait une part de marché importante d'environ 42 % en 2024 et devrait connaître une croissance importante au cours de la période de prévision.

• Les institutions financières, y compris les banques et les compagnies d'assurance, utilisent les technologies de pointe pour assurer le bon déroulement de leurs opérations, améliorer la prise de décisions et protéger les actifs des clients. Ces technologies sont importantes pour la prévention de la fraude, l'amélioration des services de conseil financier et l'accélération des processus d'approbation des prêts. Leur succès dépend d'une fiabilité constante et de mises à jour rapides. Les logiciels de soutien jouent un rôle crucial en permettant aux équipes de maintenir des opérations en douceur face à l'évolution des réglementations et des attentes des clients.
• Les transactions algorithmiques sur les marchés financiers tirent parti de l'IA pour optimiser les stratégies et améliorer les rendements. En matière d'assurance, AI rationalise le traitement et la souscription des demandes en automatisant les évaluations et en améliorant l'exactitude. Le passage à la transformation numérique banque ouverte accélérera encore l'intégration du logiciel d'opérationnalisation de l'IA, favorisant ainsi la collaboration avec les fintechs.
• Une tendance importante est l'adoption croissante de l'IA pour la détection et la prévention de la fraude, où les modèles d'apprentissage automatique analysent les modèles de transaction en temps réel pour identifier les anomalies. Une autre tendance clé est l'utilisation de l'IA dans la notation du crédit et la gestion des risques, ce qui permet aux établissements de prendre des décisions de prêt plus rapides et fondées sur les données. Les services bancaires personnalisés gagnent également en traction, avec des chatbots à moteur d'IA et des assistants virtuels améliorant l'engagement des clients grâce à des recommandations sur mesure.
• Dans le domaine de la santé, l'utilisation de la technologie intelligente peut vraiment faire une différence. Il aide les médecins à identifier les maladies à un stade précoce, aide les hôpitaux à améliorer leur planification et accélère le développement de nouveaux produits pharmaceutiques. Les détaillants et les sociétés de commerce électronique mettent en place des systèmes sophistiqués pour mieux comprendre leurs clients. Ces systèmes améliorent les suggestions de produits, améliorent les stratégies de tarification et améliorent les processus de la chaîne d'approvisionnement. Dans les secteurs de la technologie et des télécommunications, des activités importantes se produisent dans les coulisses, notamment la gestion du réseau et le soutien à la clientèle accéléré.

L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique, avec une part importante de plus de 48 % en 2024 et les États-Unis dominent le marché dans la région.

• L'Amérique du Nord est à l'avant-garde du marché des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique, grâce à l'adoption rapide de l'IA d'entreprise et d'une infrastructure cloud solide. Les entreprises dans ce domaine se concentrent non seulement sur la création de modèles, mais aussi sur leur gestion, leur suivi et leur mise à l'échelle. Les grandes industries comme la finance, les soins de santé et le commerce de détail étant à la pointe, il est de plus en plus nécessaire de disposer d'outils qui simplifient le déploiement des modèles et maintiennent les performances sur la bonne voie. Soutenue par des géants technologiques, une R-D robuste et des politiques favorables à l'innovation, l'Amérique du Nord s'emploie à concrétiser l'IA à grande échelle.
• Les États-Unis sont la puissance de ce marché, où l'IA est plus qu'une tendance, c'est une stratégie critique. Aux États-Unis, les organisations passent de modèles isolés d'IA à un déploiement à grande échelle dans tous les ministères. Les institutions financières utilisent les plates-formes d'opérationnalisation de l'IA pour améliorer la détection des fraudes et simplifier la conformité.
• Par exemple, en avril 2024, l'assistant virtuel de la Banque d'Amérique, Erica, a dépassé les 2 milliards d'interactions depuis son lancement en 2018, aidant plus de 42 millions de clients dans diverses tâches financières telles que les transferts d'argent, les paiements de factures et le suivi des investissements. Il montre leur influence importante sur l'IA dans l'amélioration des services quotidiens. Les clients s'engagent avec Erica environ 2 millions de fois par jour, bénéficiant de sa capacité à fournir des conseils personnalisés, y compris la surveillance des abonnements, l'analyse des comportements de dépenses et la notification des dépôts et des remboursements

Le marché des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique en Europe et en Allemagne devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• L'industrie du logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique en Europe connaît une croissance constante, dans la mesure où diverses industries privilégient la transformation de modèles sophistiqués en solutions d'affaires fiables.
• En Allemagne et au Royaume-Uni, les entreprises des secteurs bancaire et d'assurance tirent parti des plates-formes d'opérationnalisation pour s'assurer que leurs modèles d'IA respectent des réglementations strictes de l'UE en matière de données, telles que le RGPD. L'accent va au-delà de l'élaboration de modèles; il englobe la nécessité d'un fonctionnement responsable et cohérent. Avec un engagement significatif en faveur de l'éthique, de la transparence et de la sécurité des infrastructures du cloud, l'Europe cultive un environnement d'IA plus réglementé mais profondément influent.
• Les banques européennes adoptent progressivement des outils opérationnels d'IA pour améliorer le service à la clientèle tout en respectant des normes réglementaires strictes. Par exemple, en juin 2024, NatWest a dévoilé Cora+, une itération avancée de son assistant numérique, développé en collaboration avec IBM, pour améliorer les interactions client par l'IA générative. S'appuyant sur la Cora originale, qui a répondu à plus de 10,8 millions de demandes de clients en 2023, Cora+ introduit des capacités de conversation plus intuitives, lui permettant de comprendre le contexte et de fournir des réponses personnalisées.

Le marché des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique en APAC et en Chine devrait connaître une expansion significative de 2025 à 2034.

• L'adoption de l'IA dans la région Asie-Pacifique s'accélère, en particulier dans des secteurs comme la banque, le commerce électronique et les télécommunications. Des pays comme l'Inde, la Chine et Singapour investissent massivement dans l'infrastructure de l'IA. Avec l'expansion des économies numériques, le volume des données augmente et les politiques gouvernementales deviennent plus favorables, la région adopte rapidement des solutions qui garantissent que les modèles d'IA demeurent efficaces, sûrs et prêts à la production.
• Dans la région Asie-Pacifique, les organisations financières adoptent rapidement des outils opérationnels d'IA pour améliorer l'efficacité du service à la clientèle tout en respectant les normes réglementaires. En Chine, des banques telles que China Merchants Bank et Ping An Bank utilisent des assistants virtuels compatibles avec l'IA pour gérer les interactions courantes avec les clients. Ces solutions vont au-delà de la simple automatisation; elles sont soutenues par des plates-formes conçues pour déployer, surveiller et superviser des modèles d'IA, améliorant ainsi l'efficacité et l'orientation des clients dans le secteur bancaire dans toute la région.

Part du marché des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique

• Les 5 premières entreprises de l'industrie des logiciels d'opérationnalisation d'IA et d'apprentissage automatique sont Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), IBM Watson, Google Cloud, Datarobot, Dataiku et C3.ai détiennent environ 37% du marché en 2024.
• Microsoft joue un rôle crucial dans le secteur des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique avec sa plateforme Azure Machine Learning. Cette plateforme permet aux entreprises de créer, de former et de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique à l'échelle. Azure Machine Learning améliore les flux de travail en offrant des fonctions d'apprentissage automatique, la surveillance des modèles et une intégration harmonieuse avec différents services de données. Sa solide infrastructure cloud aide les organisations à améliorer leurs opérations d'IA, ce qui permet d'étendre les solutions d'IA tout en assurant la transparence, la gouvernance et la conformité pendant le déploiement du modèle.
• Amazon Web Services (AWS) est un acteur de premier plan dans le domaine des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique, fournissant des solutions comme Amazon SageMaker qui aident les organisations à créer, à former et à déployer des modèles d'apprentissage automatique. SageMaker rationalise le processus de développement du modèle par ses algorithmes intégrés, son optimisation automatisée et ses services d'hébergement gérés. En outre, AWS priorise l'évolutivité, permettant aux entreprises de gérer efficacement la charge de travail de l'apprentissage automatique dans une gamme variée de services cloud.
• IBM s'est positionnée comme leader dans l'industrie des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique avec ses plateformes Watson Studio et AI OpenScale. Ces outils permettent aux organisations de créer, de déployer et de gérer efficacement des modèles d'IA tout en assurant une gouvernance et une équité solides. IBM accorde la priorité à la transparence et à l'interprétation des modèles, ce qui renforce la confiance des entreprises dans leurs solutions d'IA. De plus, la plate-forme automatise de nombreuses facettes de la gestion des modèles d'IA, facilitant l'expansion des opérations d'IA pour les organisations tout en assurant le respect des normes éthiques et le fonctionnement efficace dans des environnements complexes.
• Google s'est imposé comme un concurrent clé dans l'industrie du logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique avec sa plateforme Altex AI. Cette plate-forme permet aux organisations de développer, de former et de mettre à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique en utilisant une interface intuitive et les fonctionnalités puissantes des services cloud de Google. Il simplifie le flux de travail AI et s'intègre à plusieurs offres Google Cloud, permettant ainsi aux organisations de déployer plus rapidement des modèles AI. Le dévouement de Google à démocratiser l'accès à l'IA pour les entreprises de toutes tailles leur permet d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la prise de décision et des stratégies d'affaires plus intelligentes.
• DataRobot se distingue dans le secteur des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique en fournissant une plate-forme d'apprentissage automatique qui permet aux entreprises de mettre rapidement en œuvre des modèles d'IA. La plateforme est conviviale, ce qui permet aux personnes ayant une expertise technique limitée de créer et d'améliorer des modèles. La plateforme de DataRobot accélère l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique en mettant l'accent sur la rapidité et la convivialité, ce qui permet aux organisations d'acquérir rapidement des connaissances et de prendre des décisions éclairées. Leurs solutions sont conçues pour croître avec l'entreprise, fournissant de la valeur grâce à la simplification de processus d'apprentissage automatique complexes.
• Dataiku est leader sur le marché des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique en raison de sa plateforme complète, centrée sur l'utilisateur, qui démocratise l'IA dans toutes les organisations. Sa Plateforme universelle d'IA soutient l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données au déploiement et au suivi des modèles, permettant aux utilisateurs techniques et non techniques de collaborer efficacement. La force de Dataiku réside dans ses capacités sans code et à faible code, qui permettent aux PME et aux grandes entreprises de rendre l'IA opérationnelle rapidement, parallèlement à des intégrations robustes avec les écosystèmes nuageux et un accent sur la gouvernance pour des déploiements évolutifs et de qualité d'entreprise.
• C3.ai est un coureur avant sur le marché des logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique grâce à sa plateforme d'IA axée sur l'entreprise, qui met l'accent sur le déploiement rapide d'applications d'IA préconçues et personnalisables. La C3 AI Suite s'appuie sur une architecture modulaire qui s'intègre parfaitement aux systèmes d'entreprise existants, permettant aux grandes organisations de rendre l'IA opérationnelle pour des cas d'utilisation comme la maintenance prédictive, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la détection de fraude. Son modèle de plateforme comme service (PaaS) soutient l'évolutivité interindustrielle.
• Les grandes entreprises technologiques facilitent l'intégration de l'IA dans leur travail quotidien. Des entreprises comme Amazon Web Services, Microsoft, Google et Oracle offrent des plateformes cloud qui aident les entreprises non seulement à construire des modèles d'IA, mais aussi à les utiliser dans le monde réel, en douceur et à l'échelle. Ces plates-formes automatisent les tâches difficiles et aident à suivre comment les modèles fonctionnent au fil du temps. Ils aident également les entreprises à rester du bon côté des règles et réglementations en matière de données, ce qui devient plus important à mesure que l'IA devient une partie de la prise de décision quotidienne.
• Avec les géants de la technologie, des entreprises comme DataRobot, Databricks, SAS et Zoho créent des outils qui aident les entreprises à gérer les modèles d'IA plus facilement et à obtenir des résultats plus rapides. Dans le secteur bancaire, des dirigeants comme UOB, Ping An Bank, HDFC Bank et China Merchants Bank mettent l'IA au service de la détection de fraude en temps réel et du service à la clientèle. Alibaba fait de même dans les achats en ligne, en utilisant l'IA pour améliorer tout, des suggestions de produit à la livraison. Ces exemples montrent comment différentes industries s'appuient désormais sur des outils d'IA non seulement pour expérimenter, mais aussi pour mieux fonctionner.

Entreprises du marché des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique

Les principaux acteurs de l'industrie des accessoires de vélo intelligents sont :

• Amazon Web Services (AWS)
• C3.ai
• Briques de données
• Dataiku
• DataRobot
• Google Cloud
• H2O.ai
• Gestion intégrée
• Microsoft
• Institut SAS

Nouvelles de l'industrie des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique

• En mars 2025, An a présenté sa plateforme d'agents d'IA, qui intègre des modèles open-source tels que DeepSeek pour améliorer le service à la clientèle dans la gestion de patrimoine, les prêts et les services bancaires à distance. Cette plateforme de pointe est conçue pour mieux comprendre les besoins des clients grâce à des interactions naturelles et conversationnelles, rendant ainsi les engagements plus intuitifs et ressemblant à la communication humaine. Cette initiative témoigne de ses efforts continus pour intégrer davantage l'IA à ses services afin d'accroître l'efficacité et d'améliorer le soutien à la clientèle.
• En mars 2025, le PGA TOUR a amélioré son expérience de fans numériques en intégrant l'IA générative dans sa plateforme TOURCAST, en utilisant Amazon Web Services (AWS) pour rendre la technologie opérationnelle. Cette avancée permet la génération automatique de commentaires en temps réel pour chaque coup pris à travers les événements PGA TOUR, offrant aux fans des informations détaillées et engageantes sans contribution humaine. Grâce aux modèles de fondation d'Amazon Bedrock et d'AWS, le TOUR offre plus de 100 000 descriptions de tir générées par l'IA par saison, ce qui améliore considérablement l'accessibilité et la personnalisation du visionnement sportif. Cette initiative montre comment les capacités génératrices d'IA d'AWS peuvent être déployées efficacement à l'échelle pour transformer l'engagement des utilisateurs dans le sport en direct.
• En mars 2025, en collaboration avec NVIDIA, Oracle a intégré le logiciel de calcul et d'inférence accéléré de NVIDIA à l'infrastructure d'IA d'Oracle, visant à accélérer le développement d'applications d'IA agentiques. Cette intégration rend plus de 160 outils AI et plus de 100 microservices NVIDIA NIM disponibles nativement via la console Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
• En avril 2025, Zoho a lancé d'importantes améliorations de l'IA à sa plate-forme à faible code, Zoho Creator, avec un nouvel assistant AI appelé CoCreator. En utilisant le moteur AI de Zoho, Zia, CoCreator permet aux utilisateurs de créer des applications plus efficacement par des commandes vocales ou textuelles, des diagrammes de processus et des documents d'affaires. La plate-forme comprend maintenant des fonctionnalités telles que Idea-to-App Generation, la création de composants pilotés par l'IA et la génération de code contextuel, améliorant le flux de travail de développement de l'application. Zoho réaffirme son attachement à la protection des données en veillant à ce que ses modèles d'IA ne soient pas formés aux données des clients.

Le rapport d'étude de marché des logiciels d'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de revenus (Bn) et d'expédition (unités) de 2021 à 2034, pour les segments suivants :

Marché, par composante

• Logiciels
  • Logiciel de développement de modèles et de formation
  • Logiciel de déploiement de modèles
  • Logiciel de suivi et de gestion des modèles
  • Logiciel de gestion des données
• Services
  • Services professionnels
  • Services gérés

Marché, par mode de déploiement

• Sur place
• Nuage

Marché, selon la taille de l'organisation

• Petites et moyennes entreprises
• Grandes entreprises

Marché, par demande

• Analyse prédictive
• Détection des fraudes et gestion des risques
• Gestion de l'expérience client
• Traitement en langage naturel (NLP) et analyse de texte
• Autres

Marché, par utilisation finale

• Banque, services financiers et assurances (BFSI)
• Santé et sciences de la vie
• Commerce de détail et électronique
• Informatique et télécommunications
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Royaume Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Corée du Sud
  • Australie
  • Asie du Sud-Est
• Amérique latine
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