Taille et part de marché des plateformes logicielles d'intelligence artificielle, modèle de déploiement (cloud, sur site) ; technologie ; taille de l'entreprise ; secteur : analyse SWOT, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

Secteur des plateformes logicielles d'intelligence artificielle : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Intégration des plateformes d'IA dans les services gouvernementaux et les infrastructures publiques : Le déploiement croissant des plateformes logicielles d'IA dans les services gouvernementaux et les infrastructures publiques est un moteur important du secteur mondial. Les mises en œuvre par les principales agences fédérales sont de bon augure pour l'avenir du secteur, soulignant une transition systématique vers une gouvernance intelligente basée sur l'IA. L'intégration de l'IA renforce la prestation de services, comme en témoigne la demande croissante de plateformes logicielles d'IA de niveau entreprise.

• Augmentation rapide de l'octroi de licences et de la monétisation de modèles d'IA par les entreprises technologiques : Les plateformes logicielles d'IA sont renforcées par la monétisation de modèles d'IA via des licences commerciales sur ces plateformes. Par exemple, le modèle GPT-4 d'OpenAI est désormais intégré à la plateforme d'IA de Microsoft Azure, ce qui permet aux développeurs tiers de créer des solutions d'entreprise robustes avec un accès API sous licence. Entre 2017 et 2023, les demandes de brevets liées à l'IA ont augmenté de 100 %, selon l'Office américain des brevets et des marques (USPTO). Ce phénomène témoigne d'une croissance exponentielle des modèles d'IA protégés par des brevets, ce qui a favorisé l'essor des produits d'IA sous licence. De plus, le déploiement de plateformes logicielles d'IA, facilitant l'octroi de licences et l'intégration de modèles, devrait offrir de nombreuses opportunités. La demande de déploiement commercial devrait augmenter, tant chez les PME que chez les entreprises du Fortune 500, d'ici fin 2037, créant ainsi divers segments rentables.

Principales tendances technologiques qui façonnent le marché des plateformes logicielles d'IA

Le marché mondial des plateformes logicielles d'intelligence artificielle est stimulé par des avancées technologiques sectorielles. Des secteurs majeurs tels que le secteur des services financiers et de l'investissement (BFSI), l'industrie manufacturière, la santé, etc., ont été à l'avant-garde du déploiement de plateformes logicielles d'IA pour dynamiser leurs opérations. Un saut technologique essentiel dans le secteur est l’émergence d’un modèle de base évolutif et affiné, permettant aux entreprises de s’adapter à de grands modèles pré-entraînés tels que Claude et GPT. Le tableau ci-dessous met en évidence l'impact des plateformes logicielles d'IA :

Impératifs de cybersécurité sur le marché des plateformes logicielles d'IA

La prolifération des plateformes logicielles d'IA a également élargi la surface d'exposition aux menaces. cyberattaques. De plus, la complexité croissante des cyberattaques, telles que les logiciels malveillants pilotés par l'IA et les attaques de phishing, a nécessité un renforcement des investissements dans l'élaboration de politiques de sécurité. Le tableau ci-dessous présente les cas de cyberattaques majeures ayant impacté les entreprises et les mesures recommandées selon l'analyse du paysage de la cybersécurité :

Défis

• La rareté des modèles pré-entraînés spécifiques à un secteur limite la monétisation des plateformes à grande échelle : Un obstacle majeur au marché des plateformes logicielles d'intelligence artificielle est le pourcentage limité de modèles avec un entraînement spécifique à un secteur, ce qui limite le délai de rentabilisation pour les utilisateurs en entreprise. Si les modèles polyvalents, tels que GPT, Grok et BERT, offrent des fonctionnalités fondamentales, ils manquent souvent d'optimisation spécifique au domaine. Cette limitation entraîne une augmentation des investissements requis par les entreprises pour l'étiquetage personnalisé des données, ce qui allonge les cycles de déploiement. Dans un rapport récent publié en 2024, l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) des États-Unis a indiqué que plus de 55 % des entreprises américaines ont signalé des retards de plus de 6 mois en raison de l'absence de modèles pré-entraînés.