Taille du marché de l'apprentissage automatique

La taille du marché de l'apprentissage automatique a été évaluée à 1,4 milliard de dollars en 2023 et devrait enregistrer un TCAC de plus de 30 % entre 2024 et 2032, propulsé par des efforts accrus de R-D. Alors que les organisations s'efforcent d'exploiter le pouvoir de l'apprentissage automatique (ML) sans grande expertise, AutoML est apparue comme une solution essentielle pour démocratiser les capacités d'IA. Par exemple, en juillet 2023, les chercheurs du MIT ont lancé une solution révolutionnaire BioAutoMATED, un système automatisé d'apprentissage automatique qui a simplifié la sélection des modèles et le prétraitement des données pour réduire le temps et les efforts.

Avec l'augmentation des investissements dans les technologies axées sur l'IA, la nécessité d'outils efficaces et accessibles en ML est devenue primordiale. AutoML rationalise le pipeline ML pour automatiser la sélection des modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités, réduisant ainsi la barrière à l'entrée pour l'adoption de l'IA. Cette poussée de la demande est évidente dans toutes les industries, depuis les soins de santé jusqu'au financement, où les connaissances fondées sur les données sont essentielles à l'innovation et à la compétitivité. Comme la recherche continue d'améliorer les algorithmes et les cadres de l'AutoML, on s'attend à ce que la trajectoire du marché de l'apprentissage automatique demeure stable, promettant une plus grande accessibilité et un potentiel de transformation dans le paysage de l'IA.

Comme les études soulignent de plus en plus l'efficacité d'AutoML dans la simplification du processus d'apprentissage automatique, les entreprises sont désireuses de tirer parti de ses avantages. AutoML dispose d'une capacité d'automatiser la sélection des modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités qui non seulement réduit les obstacles à l'entrée pour l'adoption de l'IA, mais améliore également l'efficacité et la précision. Ainsi, le nombre croissant d'études sur AutoML souligne son rôle central dans l'élaboration de l'avenir de l'IA. Par exemple, en août 2023, une étude a mis en évidence le potentiel d'AutoML de prédire avec précision les billes filaires et les propriétés des réservoirs pour offrir une efficacité et réduire les émissions de carbone en éliminant l'analyse manuelle.

De plus, la rareté de l'expertise en sciences des données constitue un goulot d'étranglement critique dans les efforts organisationnels visant à tirer parti efficacement de l'EM. À mesure que la demande de données continue d'augmenter, la pénurie de spécialistes compétents en données exacerbe le défi de construire et de déployer des modèles de ML. À cette fin, AutoML joue un rôle central pour combler cette lacune en automatisant les aspects clés du pipeline ML. En rationalisant les processus, comme la sélection des modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités, AutoML permet aux personnes sans compétences spécialisées de développer et de déployer des modèles ML efficacement. Cette démocratisation des capacités en matière de langue maternelle accélère non seulement son adoption, mais réduit également le recours à un bassin limité de compétences spécialisées.

Alors que le marché AutoML connaît une croissance rapide, le manque d'interprétation et de transparence des modèles AutoML peut limiter la croissance dans une certaine mesure. À mesure que ces systèmes automatisent des processus complexes, il est devenu difficile de comprendre la façon dont les décisions sont prises, ce qui soulève des préoccupations quant à la responsabilité et à la confiance. De plus, les outils AutoML peuvent avoir du mal à gérer des ensembles de données hautement spécialisés ou de niche, limitant ainsi leur applicabilité dans divers domaines.

Tendances du marché de l'apprentissage automatique

On s'attend à ce que l'industrie de l'AutoML connaisse une croissance importante, en raison de l'augmentation des applications et de la recherche dans le domaine médical. Étant donné que les fournisseurs de soins de santé et les chercheurs reconnaissent le potentiel d'AutoML pour révolutionner les soins aux patients et la recherche médicale, la demande de solutions axées sur l'IA est en hausse et adaptées aux défis de la santé. AutoML offre la possibilité d'automatiser des tâches complexes d'apprentissage automatique, telles que la sélection de modèles et l'ingénierie de fonctionnalités pour rationaliser le développement de modèles prédictifs pour le diagnostic de maladie, l'optimisation du traitement et la découverte de médicaments.

De plus, la recherche en cours sur les méthodologies spécifiques à AutoML pour l'analyse des données médicales élargit sa portée et améliore sa précision dans les applications de soins de santé. Ces tendances indiqueront un avenir prometteur pour AutoML dans la transformation des pratiques médicales et l'amélioration des résultats des patients. Pour citer un exemple, en août 2023, une étude a été publiée pour examiner la pertinence et l'efficacité d'AutoML pour des utilisations prospectives en neuroradiologie diagnostique. L'objectif était d'évaluer la faisabilité et les avantages de l'utilisation de modèles AutoML par rapport aux modèles d'apprentissage automatique traditionnels.

Analyse automatisée du marché de l'apprentissage automatique

Sur la base de l'offre, le marché de l'apprentissage automatique est divisé en solutions et services. Le segment des solutions domine le marché en 2023 et devrait dépasser 10 milliards de dollars en 2032. Alors que les entreprises recherchent des solutions d'IA efficaces et accessibles, AutoML est apparue comme une offre centrale pour rationaliser le processus d'apprentissage automatique sans exiger une expertise étendue.

Automatique Les solutions ML englobent une gamme de fonctionnalités, de la sélection automatisée de modèles à l'accordage hyperparamétrique pour la restauration à des organisations de toutes tailles et industries. Avec la promesse de démocratiser les capacités d'IA et d'accélérer le délai de visionnement, la demande de solutions AutoML continuera d'augmenter, alimentée par la nécessité de solutions d'apprentissage automatique évolutives, rentables et conviviales.

Selon le mode de déploiement, le marché de l'apprentissage automatique des machines est classé en nuage et sur site. Le segment cloud détenait une part de marché importante d'environ 66% en 2023. Alors que les entreprises migrent de plus en plus vers le cloud, l'attrait des solutions AutoML hébergées sur les plateformes cloud s'accroît de façon exponentielle. Le déploiement Cloud offre une évolutivité, une flexibilité et une accessibilité qui permettent aux organisations de tirer parti des capacités AutoML sans avoir besoin d'une infrastructure étendue ou d'une expertise spécialisée.

De plus, Auto basé sur le cloud Les solutions ML facilitent une intégration harmonieuse avec les flux de travail et les sources de données existants afin d'accélérer le délai de mise en valeur et d'améliorer la compétitivité. Cette augmentation de la demande d'AutoML basé sur le cloud soulignera son rôle central dans la démocratisation de l'IA tout en favorisant les innovations dans l'ensemble des industries.

L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial de l'apprentissage automatique avec une part de plus de 37 % en 2023. L'écosystème technologique prospère de la région favorise les innovations, créant ainsi un terrain fertile pour les applications AutoML dans différents secteurs. Compte tenu de la pénurie de data savants qualifiés et du besoin croissant d'intelligence artificielle, plusieurs entreprises nord-américaines se tournent vers AutoML pour rationaliser le processus d'apprentissage automatique. De plus, la forte tendance à l'automatisation et à l'efficacité amplifie l'attrait des solutions AutoML pour offrir des capacités AI accessibles et évolutives.

Part du marché de l'apprentissage automatique

Alphabet Inc. et Amazon Web Services, Inc. détiennent une part de marché importante de plus de 15 % dans l'industrie de l'apprentissage automatique (AutoML). Ces acteurs du marché tentent de mettre au point des stratégies fondées sur le partenariat ainsi que des progrès technologiques pour soutenir la concurrence croissante sur le marché. Grâce à la R-D dédiée, ils s'adaptent aux offres AutoML pour répondre aux besoins uniques de leur clientèle. Un engagement ferme envers l'innovation et la satisfaction de la clientèle place également ces entreprises à l'avant-garde de la satisfaction de la demande croissante de solutions d'IA efficaces et accessibles.

Entreprises du marché de l'apprentissage automatique

Les principales entreprises de l'industrie de l'apprentissage automatique des machines sont :

• La société Alphabet Inc.
• Alteryx
• Amazon Web Services, Inc.
• Données
• DonnéesRobot, Inc.
• Laboratoires de présentation
• - Oui.
• Société IBM
• Microsoft
• TIBCO Logiciels Inc.

Nouvelles de l'industrie de l'apprentissage automatique

• En septembre 2023, Fujitsu Limited, en collaboration avec la Fondation Linux, a présenté officiellement ses technologies automatisées d'apprentissage automatique et d'équité en matière d'IA comme logiciels libres (OSS) en prévision de l'événement « Open Source Summit Europe 2023 ».
• En juillet 2023, DiamiR Biosciences, pionnier des tests diagnostiques non invasifs pour la santé du cerveau et diverses maladies, a révélé un partenariat avec JADBio. Cette collaboration visait à tirer parti de la plateforme et des services AutoML de JADBio pour concevoir des modèles prédictifs.

Le rapport d'étude de marché sur l'apprentissage automatique des machines (AutoML) couvre en profondeur l'industrie, avec estimations et prévisions en termes de recettes (en millions de dollars américains) de 2021 à 2032, pour les segments suivants:

Marché, en offrant

• Solutions
• Services
  • Conseil
  • Intégration
  • Déploiement

Marché, par mode de déploiement

• Nuage
• Sur place

Marché, selon la taille de l'entreprise

• PME
  • Solutions
  • Services
    • Conseil
    • Intégration
    • Déploiement
• Grande entreprise
  • Solutions
  • Services
    • Conseil
    • Intégration
    • Déploiement

Marché, par demande

• Traitement des données
• Ingénierie des fonctions
• sélection du modèle
• Optimisation et réglage de l'hyperparamètre
• Ensemble de modèles
• Autres

Marché, par utilisateur final

• Télécommunications
• BFSI
• Commerce de détail
• Automobile
• Médias et divertissements
• 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
  • Russie
  • Italie
  • Espagne
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Corée du Sud
  • NZ
  • Asie du Sud-Est
  • Reste de l ' Asie et du Pacifique
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
  • Reste de l'Amérique latine
• MEA
  • EAU
  • Afrique du Sud
  • Arabie saoudite
  • Reste du MEA