Taille et part de marché de l'AIOps, par mode de déploiement (cloud, sur site) ; taille de l'organisation ; application ; analyse SWOT verticale, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

Secteur AIOps : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Adoption du Cadre de cybersécurité du NIST (CSF) 2.0 : Les incidents de cybersécurité ont connu une augmentation fulgurante partout dans le monde. Dans ce contexte, le Cadre de cybersécurité du NIST 2.0 fournit aux organisations un guide bien structuré pour gérer efficacement les défis de cybersécurité. Ce cadre met l'accent sur l'intégration de la cybersécurité dans la gestion des risques des entreprises, ce qui met davantage l'accent sur l'adoption de solutions automatisées comme l'AIOps. Cela contribue à améliorer la détection des menaces et les capacités de réponse des entreprises. La reconnaissance mondiale du cadre de cybersécurité du NIST a conduit à son adoption à l'échelle mondiale.  
• Menaces émergentes liées à l'IA : Avec l'essor des cybermenaces liées à l'IA, le besoin d'un mécanisme de défense proactif s'est considérablement accru. Les plateformes AIOps jouent un rôle majeur dans l'atténuation de ces menaces en analysant d'énormes quantités de données en temps réel. De nombreuses entreprises utilisent l'AIOps pour améliorer leur capacité à identifier et à réagir rapidement aux cybermenaces. L'AIOps reconnaît également les traits comportementaux et active instantanément les contre-mesures. Les modèles d'IA modernes sont complexes et imprévisibles, ce qui rend difficile l'évaluation des défaillances ou des biais. Différents outils AIOps aident à surveiller les systèmes pilotés par l'IA afin de détecter les anomalies.
• Forte demande d'efficacité opérationnelle :La demande d'efficacité opérationnelle élevée a fortement augmenté, et l'AIOps constitue un outil efficace pour y parvenir. L'utilisation de l'AIOps limite les charges de travail manuelles et améliore la disponibilité des systèmes. Research Nester estime que les organisations utilisant des opérations basées sur l'IA réalisent des gains de productivité de 21 à 32 %. De plus en plus d'entreprises intègrent la détection des anomalies et se tournent vers les réparations automatisées. Par exemple, Adobe a utilisé l'AIOps avec son système interne de gestion des incidents et a constaté une réduction de 61 % du nombre de tickets non sollicités.

Tendances d'adoption de l'IA et du ML influençant les résultats du marché de l'AIOps

L'intégration de l'IA et du ML a considérablement influencé les résultats du développement de produits dans l'écosystème AIOps. Plusieurs entreprises de premier plan ont utilisé ces technologies avancées pour réduire la durée des cycles de développement et améliorer la disponibilité des systèmes. De plus, les entreprises déploient l'AIOps pour automatiser les opérations et réduire les environnements pilotés par l'IA. De plus, les plateformes AIOps utilisent des LLM pour améliorer l'analyse des causes profondes. Les menaces activées par l'IA suscitent la demande de solutions SecOps optimisées par l'AIOps pour la détection active des menaces.

Adoption de la 5G et son impact sur le marché mondial de l'AIOps

L'adoption croissante des réseaux 5G dans divers pays accélère la demande d'IA pour les opérations informatiques en favorisant des écosystèmes complexes et plus rapides. La 5G offre une latence ultra-faible et une connectivité ultra-rapide, catalysant l'adoption de l'IoT et de l'edge computing. De plus, la 5G produit une quantité considérable de données associées aux données de télémétrie exploitées par les appareils connectés intelligents. Ces facteurs nécessitent une analyse de résolution de problèmes basée sur l'IA pour résoudre les problèmes et optimiser les performances. Avec l'adoption croissante de la 5G, l'AIOps devient un outil incontournable pour gérer les infrastructures informatiques ultramodernes.

Adoption de l'AIOps par la 5G : Indicateurs du marché mondial (2023-2024)

Défis

• Exigences en matière de souveraineté des données et de localisation : Plusieurs gouvernements imposent des lois sur la localisation des données, incitant les entreprises à collecter des données à l'intérieur des frontières nationales. Par exemple, les lois strictes de l'Union européenne en matière de confidentialité des données ont conduit au lancement du Cloud souverain européen AWS afin de garantir la conservation des métadonnées.
   
• Coûts élevés de la cybersécurité : Les coûts exorbitants de la cybersécurité liés à cette barrière considérable freinent encore davantage le développement des solutions AIOps, en particulier pour les PME. Ces facteurs pèsent lourdement sur les finances des PME en matière de surveillance continue.