Taille du marché de la modélisation climatique basée sur l’IA – par composant, par mode de déploiement, par technologie, par analyse d’application, part, prévisions de croissance, 2025-2034

Modélisation climatique basée sur l'IA Taille du marché

La taille du marché mondial de la modélisation du climat basée sur l'IA a été évaluée à 266,4 millions de dollars en 2024 et devrait augmenter de 23,1 % entre 2025 et 2034. La nécessité de surveiller les effets des changements climatiques s'accroît en raison de la variabilité climatique, qui influe sur le partage des ressources entre les régions et sur les perspectives croissantes de catastrophes naturelles. Il y a le développement de l'infrastructure de l'IA, la disponibilité de l'IoT et du cloud computing, ainsi que les exigences réglementaires et les outils de prévision basés sur l'IA.

Les gouvernements investissent dans les mesures de résilience climatique et demandent simultanément des stratégies axées sur les données au sein de leur organisation. Le développement ultérieur de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de la disponibilité des appareils IoT permet des prévisions plus précises en temps réel, créant ainsi un support pour les modèles d'IA. Il est prévu que l'IA facilitera une meilleure évaluation des mégadonnées et permettra de prévoir plus rapidement, ce qui contribuera à l'intégration du matériel de drones dans les systèmes d'information climatique, améliorant ainsi les processus décisionnels pour des secteurs tels que l'agriculture, l'énergie ou l'assurance.

Par exemple, la société tournée vers l'avenir s'est concentrée sur la gestion proactive des risques d'IA liés au changement climatique, ClimateAI, a réussi à obtenir 22 millions de dollars dans son financement de la série B en avril 2023. L'entreprise utilise des modèles d'apprentissage approfondi pour prédire le changement climatique à long terme afin que les risques liés au rendement des cultures et à la chaîne d'approvisionnement puissent être mis en place avant le changement climatique prévu. Cela permet à leurs clients d'atténuer les conséquences avancées sur la politique. Cette innovation témoigne de l'immense promesse de l'AI de résoudre des problèmes très sensibles liés au changement climatique.

Plus important encore, la mise au point d'outils de modélisation du climat de l'IA avait suscité des intérêts pour la gestion des risques de catastrophe de l'IA, ce qui aidait à l'analyse prédictive dans l'intention d'atténuer les conséquences désastreuses. Dans la réalité d'aujourd'hui, avec l'intensité des changements climatiques à la hausse, les gouvernements et les organisations travaillent 24 heures sur 24 pour trouver des moyens plus efficaces de lutter contre les conditions climatiques difficiles et d'établir des stratégies à cet égard?.

Tendances du marché de la modélisation du climat fondée sur l'IA

L'adoption de l'IA aux côtés d'écosystèmes de données sophistiqués, y compris l'IoT, la blockchain et le cloud computing, est une tendance constante dans l'industrie de la modélisation climatique basée sur l'IA. Elles permettent la surveillance et l'analyse du climat à un niveau granulaire en temps réel, améliorant ainsi la puissance prédictive.

L'accent est maintenant mis sur les prévisions météorologiques hyper locales qui peuvent être utiles, par exemple, dans l'agriculture et la logistique. De plus, l'IA et les réseaux neuraux profonds sont également appliqués à la production de scénarios climatiques pour évaluer le risque de changement climatique et ses conséquences sur de longues périodes. Ce changement fait suite à la prise de conscience que la résilience climatique est nécessaire pour pratiquement toutes les industries et qu'elle est plus facile, moins coûteuse et plus souple.

Par exemple, en septembre 2024, le logiciel Croptimus de Fermata, alimenté par l'IA, mesure les parasites et les maladies qui perturbent l'agriculture en utilisant la vision informatique et l'apprentissage automatique. Le système utilise des drones, des robots et des caméras fixés sur des serres pour la surveillance continue, offrant une surveillance illimitée ainsi que des cartes analytiques d'évents pour faciliter les interventions.

Croptimus augmente également la durabilité de la pratique en minimisant l'utilisation des pesticides et en maximisant l'efficacité du travail et le rendement des cultures. Il est formé à des données de haute qualité, et son infrastructure NVIDIA augmente plutôt que remplace les workflows agricoles traditionnels. Cette innovation aide les agriculteurs à augmenter les rendements tout en réduisant les coûts et les externalités négatives dans une industrie marquée par des marges faibles et une consommation élevée de ressources.

L'ambiguïté et la singularité qui caractérisent les prévisions climatiques à long terme, en particulier dans la modélisation basée sur l'IA, constituent une question concernant la solution fondée sur les modèles climatiques. Bien que les modèles d'IA dépendent fortement d'une grande quantité de données, la limitation de cette portée peut nuire à leur exactitude et à leur robustesse dans la région en développement.

De plus, l'intégration d'ensembles de données hétérogènes provenant de diverses sources comme les images satellitaires, les rapports de rencontre, les informations météorologiques et les enregistrements du passé est de nature sensible et présente de grandes difficultés techniques. La mise en œuvre de modèles d'IA sophistiqués est de nature coûteuse, tant sur le plan monétaire que sur celui de l'utilisation de l'énergie, ce qui les rend loin d'être réalisables. Cela rend les solutions d'IA d'échelle très développées, filant hors laisse beaucoup de régions sans aide.

Analyse du marché de la modélisation du climat basée sur l'IA

• Selon la composante, le marché est segmenté en logiciels et services. En 2024, le secteur des logiciels représentait plus de 80 % de la part de marché et devrait dépasser 1,4 milliard de dollars en 2034. Le marché de la modélisation du climat grâce à l'IA est principalement motivé par le sous-segment de développement de logiciels en raison de la flexibilité et de la commercialisation des logiciels entre les secteurs.
• Les outils logiciels permettent de digérer de grandes quantités de données climatiques, y compris des statistiques historiques et des rapports météorologiques. La nécessité d'une prise de décision rapide a permis d'utiliser des outils modernes dans d'autres domaines comme l'agriculture, la gestion des catastrophes et la production d'électricité. Les données sont ensuite utilisées pour prévoir et fournir des conseils utiles.
• De plus, le logiciel est le type d'outil le plus accessible, car son déploiement peut être facilité avec peu d'investissement dans l'infrastructure, remplacé par l'accès à Internet. Des changements constants au logiciel sont également possibles, ce qui le rend plus adaptable que tout autre type de stratégie. Ainsi, des prédictions hyperlocales aux simulations multinationales de risques climatiques, les besoins à travers le spectre sont satisfaits. Cette capacité d'adaptation se traduit par une forte demande et le logiciel est le premier segment du marché.

• Sur la base de l'application, le marché de la modélisation climatique basée sur l'IA est divisé en prévisions météorologiques, prévisions climatiques, réduction des risques de catastrophe, surveillance de l'environnement et autres. Le segment des prévisions météorologiques détenait plus de 45 % de la part de marché en 2024.
• Le marché de la modélisation climatique basée sur l'IA a connu une croissance dans le segment des prévisions météorologiques en raison de l'importance croissante de modèles précis de prévision en temps réel pour les entreprises actives dans l'agriculture, la production d'énergie et même les transports.
• Les modèles d'IA fonctionnent en utilisant des ensembles de données non structurés comme les images satellitaires tout en les reliant à des rapports météorologiques pour rendre les prévisions plus précises. Cela permet aux entreprises de mieux planifier et d'atténuer les risques.
• Une diminution des temps d'arrêt opérationnels et une consommation énergétique plus optimale peuvent être réalisées en cas de catastrophe naturelle. L'introduction de l'apprentissage automatique en combinaison avec l'informatique en nuage a facilité l'échelle des prévisions météorologiques et leur accessibilité pour les utilisateurs. Ces composantes augmentent l'importance de l'industrie de la modélisation météorologique de l'IA et de son développement.

• En 2024, le marché américain de la modélisation climatique basée sur l'IA a représenté plus de 80 % des revenus en Amérique du Nord et devrait dépasser 500 millions de dollars en 2034. Par rapport à d'autres pays, les États-Unis détiennent une grande partie de l'industrie de la modélisation du climat axée sur l'IA en raison de son équipement de pointe et de ses investissements dans la recherche et le développement en matière d'IA. La présence de grandes et moyennes entreprises technologiques, ainsi que l'énorme investissement dans l'IA et les technologies du changement climatique, accélèrent la création de nouvelles techniques de modélisation climatique.
• Outre ces facteurs, l'attention que les États-Unis accordent à l'IA offre des solutions économiques au changement climatique, aux catastrophes et à la protection de l'environnement, ce qui crée une demande pour de meilleurs systèmes de prévision. Toutes ces évolutions favorisent également l'intégration de l'IA dans l'agriculture, la fourniture de services énergétiques et même les entreprises d'assurance. Tous ces facteurs combinés permettent aux États-Unis d'être l'un des leaders du marché mondial.
• La région Asie-Pacifique est préoccupée par les changements climatiques et les conditions météorologiques défavorables, ce qui alimente le marché de la modélisation du climat basé sur l'IA. Des superpuissances comme la Chine, l'Inde et le Japon appliquent rapidement l'intelligence artificielle dans les prévisions météorologiques, les urgences nationales et les activités agricoles. La région bénéficie également de l'apport d'investissements dans la recherche sur l'IA ML, en partie grâce aux initiatives gouvernementales visant à atténuer les changements climatiques. Il existe également une technologie avancée de cloud computing qui permet de fournir des solutions d'IA dans la région.
• Comme dans le cas de l'Europe, le marché de la modélisation du climat basée sur l'IA est également hautement prioritaire dans tous les pays, tout en montrant un engagement profond envers les mécanismes réglementaires ou la durabilité. Toutefois, le pacte vert européen et d'autres politiques de l'Union européenne visent à développer des solutions résistantes au climat et à accroître l'utilisation de l'IA qui vise à prédire et à atténuer les effets du climat.
• L'Allemagne, la France et le Royaume-Uni, entre autres pays, investissent massivement dans les technologies de prévision climatique alimentées par l'IA pour l'agriculture, l'énergie et même la gestion des catastrophes. La région met davantage l'accent sur les technologies et les infrastructures de pointe, ainsi que sur l'engagement de réduire les émissions, ce qui favorise davantage la croissance du marché. Indépendamment de l'absence de solutions pour certaines questions régionales comme les questions de confidentialité des données, l'Europe reste l'une des régions clés. Il y a la concurrence de Google, AccuWeather, Microsoft, etc, mais ils ont suffisamment de ressources technologiques, l'infrastructure, et une présence mondiale?.

Part du marché de la modélisation du climat basée sur l'IA

• Google LLC, AccuWeather et Microsoft détenaient collectivement une part de marché substantielle de plus de 31 % sur le marché de la modélisation climatique basée sur l'IA en 2024. En tant que leader sur son marché de niche, Google développe des modèles climatiques évolutives et fournit des services de prévision météorologique par l'intermédiaire de sa division conseil. À cette fin, elle utilise des plates-formes d'IA avancées et l'informatique en nuage, comme Google Cloud et Tensorflow. Avec l'aide d'outils AI, AccuWeather propose désormais des solutions météorologiques plus sophistiquées et géospécifiques.
• En outre, Microsoft utilise sa plate-forme de cloud Azure pour soutenir davantage la recherche de Google, en plus d'alimenter la résilience climatique induite par l'IA et de prévoir des modèles analytiques pour tous les secteurs du marché de la modélisation climatique basée sur l'IA.
• Ces entreprises ont ces avantages concurrentiels supérieurs en raison des énormes réseaux de données, de la R-D avancée et de la collaboration avec les industries et le gouvernement. Combinés avec l'adoption d'un cloud élevé et l'informatique forte, leurs dépenses importantes en AI, leur permettent de fournir efficacement des services éprouvés de modélisation climatique tout en surperformant la concurrence?.

Entreprises du marché de la modélisation climatique basée sur l'IA

Les principaux acteurs de l'industrie de la modélisation climatique basée sur l'IA sont:

• AccuWeather
• Arundo Analytics
• Atmos AI
• ClimatAI
• Google
• IBM
• Jupiter Intelligence
• Microsoft Corporation
• Correction du climat ouvert
• Technologies météorologiques

Dans le domaine de la modélisation du climat basée sur l'IA, de nouveaux concurrents apparaissent en tant que machine learning compétent et l'analyse des mégadonnées est employée pour la création d'outils de prévision du climat. Ils mettent au point des modèles qui intègrent les images satellitaires, les données climatiques historiques et les conditions environnementales actuelles pour reproduire efficacement des systèmes climatiques complexes.

Cependant, les acteurs du marché de la modélisation climatique basée sur l'IA ne se contentent pas de développer des modèles, mais travaillent en étroite collaboration avec les autorités réglementaires, les organismes de recherche et les ONG environnementales. Ils ciblent également les entreprises et les organismes de réglementation dans le but de promouvoir l'utilisation de prévisions climatiques avancées dans l'élaboration des politiques. Ces systèmes sont conçus pour avoir une large application mondiale ainsi que pour répondre à l'analyse régionale des conditions climatiques. De plus, les nouveaux acteurs s'efforcent d'accroître l'efficacité des calculs afin de minimiser les coûts financiers et d'améliorer la convivialité environnementale des méthodes de modélisation basées sur l'IA.

Nouvelles de l'industrie de la modélisation climatique basée sur l'IA

• En septembre 2024, la plate-forme alimentée par l'IA Fermata, Croptimus, révolutionne l'agriculture en utilisant l'apprentissage automatique et la vision informatique pour combattre les ravageurs et les maladies des cultures en temps réel. Le système fournit une surveillance 24/7 avec des caméras montées sur des serres, des drones ou des robots, offrant des analyses en temps réel et des cartes détaillées pour des interventions ciblées.
• Croptimus réduit les pertes de récoltes, l'écologisation maximise l'emploi des humains et réduit l'utilisation des pesticides. Ceci est réalisé avec l'aide de la technologie Nvidia et des bases de données de haute qualité qui la alimentent, seulement maintenant grâce à Croptimus, les processus agricoles traditionnels sont mélangés dans les workflows agricoles. Il est ainsi plus facile pour les agriculteurs d'accroître l'efficacité agricole, de réduire les coûts de production et d'atténuer les effets négatifs dans une industrie où les marges bénéficiaires sont faibles et où les ressources sont surexploitées.
• En avril 2023, ClimateAI, une start-up pionnière dans l'atténuation des changements climatiques induite par l'IA, a recueilli 22 millions de dollars en 2023. Sa plateforme utilise l'IA pour la modélisation des risques climatiques, offrant des prévisions à long terme et des évaluations des risques adaptées aux rendements des cultures et aux chaînes d'approvisionnement. Ces connaissances permettent aux entreprises de prendre des mesures proactives pour s'adapter efficacement aux perturbations climatiques futures. Cette innovation met en évidence le potentiel de l'IA pour relever les défis climatiques urgents.

Le rapport d'étude de marché sur la modélisation du climat basé sur l'IA couvre en profondeur l'industrie. avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (Mn/Bn) de 2021 à 2034, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Logiciel
• Services

Marché, par mode de déploiement

• Sur place
• Nuage

Marché, par technologie

• Apprentissage automatique
• Enseignement approfondi
• Traitement des langues naturelles (NLP)
• Vision informatique
• Autres

Marché, par demande

• Prévisions météorologiques
• Prévisions climatiques
• Réduction des risques de catastrophe
• Surveillance de l ' environnement
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et les 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
  • NZ
  • Asie du Sud-Est
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• MEA
  • EAU
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud