Taille et prévisions du marché de l'informatique cognitive, par technologie (traitement du langage naturel, apprentissage automatique, raisonnement automatisé, recherche d'informations) ; applications ; déploiement - Tendances de croissance, acteurs clés, analyse régionale 2026-2035

Moteurs de croissance et défis du marché de l'informatique cognitive :

Moteurs de croissance

• Facteurs clés, notamment les mises à niveau IP et la baisse du prix des capteurs : les experts de la NARA estiment que 75,44 milliards d'appareils seront connectés à Internet dans le monde d'ici 2025 et que plus de 30 % des données répliquées ou capturées seront créées en temps réel. Premièrement, la révolution du protocole Internet (IP) a ouvert des perspectives d'avenir pour l'intégration de l'informatique cognitive dans tous les secteurs. Généralement, les adresses IP utilisent un protocole 32 bits, mais les estimations mentionnées ci-dessus montrent que le nombre total d'appareils dépasserait à terme la capacité du protocole à fournir 4,3 milliards d'adresses uniques. La ratification du protocole Internet version 6 (IPv6) devrait suffire à la croissance exponentielle des objets connectés.
  
  Les fabricants modernisent leurs appareils avec des capteurs IoT intelligents pour collecter des données complètes en temps réel et les transmettre aux solutions ERP en développement. Alors que de plus en plus de fabricants s'efforcent d'améliorer l'intelligence de leurs systèmes existants, le marché des capteurs et des contrôleurs a connu une croissance substantielle, atteignant 6,1 milliards de dollars en 2020, selon une étude Microsoft. Le prix des capteurs a chuté de 200 % par rapport à 2004, atteignant 0,44 dollar par capteur en 2018. La baisse des coûts, conjuguée à la facilité de déploiement, a renforcé la connectivité Wi-Fi depuis 2019. Par ailleurs, le prix de la messagerie MQTT et HTTP sur AWS IoT est d'environ 0,7 dollar par million de messages.

• Émergence de l'informatique neuromorphique en périphérie : Deux grandes classes de systèmes informatiques cognitifs devraient émerger au cours de la période de prévision. La première peut effectuer des tâches sans intervention humaine, notamment les véhicules autonomes et les drones. La seconde permet aux médecins de diagnostiquer des maladies et d'effectuer des interventions chirurgicales. Ces deux classes d'IA évolutive reposent principalement sur l'informatique neuromorphique. Elle cartographie les capacités fonctionnelles humaines à l'aide de neurones artificiels qui cartographient les caractéristiques du cerveau humain.
  
  Les leaders technologiques actuels sont les mieux placés pour tirer profit de l'émergence de l'informatique neuromorphique, compte tenu des importants besoins en capitaux nécessaires à la construction et à la maintenance de modèles complexes. Le projet européen Human Brain a soutenu le développement de BrainScaleS et de SpiNNaker pour faciliter les simulations en neurosciences à grande échelle. Cette initiative, financée par l'UE, a proposé un processeur neuromorphique numérique à impulsions (ODIN) pour l'apprentissage en ligne. Un processeur neuromorphique numérique optimisé a également été proposé pour le traitement de modèles neuronaux complexes. Loihi d'Intel et TrueNorth d'IBM sont des exemples d'avancées privées dans ce domaine, tandis que les projets universitaires incluent DYNAPs, IFAT, Neurogrid et BrainScales-2.
  
  Les ordinateurs et puces neuromorphiques conventionnels à grande échelle sont basés sur le silicium et développés grâce à la technologie des semi-conducteurs à oxyde métallique. Malgré cela, d'importants efforts de R&D portent sur l'utilisation de nouveaux matériaux tels que les isolants ferroélectriques, à changement de phase, non filamentaires, topologiques et les implémentations neuromorphiques à biomembranes dopées par canal. De plus, le nombre croissant d'appareils connectés alimentés par la 5G et l'IoT a stimulé les investissements dans ce domaine. En mars 2024, Innatera a obtenu un investissement de 21 millions de dollars US pour accélérer ses progrès en matière de solutions informatiques cognitives, répondre au besoin croissant de solutions informatiques durables et stimuler l'innovation dans le domaine des semi-conducteurs pour l'IA.
• L'informatique cognitive devient de plus en plus indispensable à l'analyse prédictive pour réduire les dépenses opérationnelles. Le domaine de l'informatique cognitive a connu une croissance rapide grâce aux progrès de l'intelligence artificielle et de l'informatique, et devrait poursuivre son expansion à l'horizon prévisionnel. Son objectif principal est d'aider les organisations à prendre des décisions. L'utilisation de technologies d'apprentissage automatique (ML) telles que l'analyse prédictive constitue l'approche idéale pour mettre en œuvre des processus d'entreprise fluides.
  
  De nombreux utilisateurs professionnels utilisent ces puissants outils d'analyse prédictive pour leurs activités courantes, car ils permettent d'obtenir des résultats précis. On prévoit que 30 % des procédures commerciales seront automatisées d'ici début 2030. Les solutions d'analyse prédictive augmentent également le chiffre d'affaires en recommandant des produits et services à certains clients sur la base de données historiques. Ces stratégies portent leurs fruits en réduisant les frais administratifs de l'entreprise.

Défis

• Risques pour la sécurité des données : Les préoccupations relatives à la sécurité des données demeurent un obstacle majeur au marché de l’informatique cognitive. Les fournisseurs de solutions d’informatique cognitive sont principalement chargés de l’administration et de la supervision des bases de données. Ces dernières contiennent des données financières telles que des adresses, des pièces d’identité avec photo, des informations de carte de débit ou de crédit, ainsi que diverses données utilisateur sensibles. Les cybercriminels emploient diverses tactiques, telles que les logiciels malveillants, les attaques par déni de service distribué (DDoS), l’hameçonnage (phishing) et les injections SQL, pour tenter de pénétrer les réseaux et d’obtenir les identifiants authentiques des utilisateurs.

• Les coûts initiaux élevés se sont avérés être un frein : le développement de solutions cognitives nécessite un investissement initial conséquent pour la mise en place de l'architecture et de l'infrastructure de maintenance, ce qui entraîne des coûts d'exploitation élevés. Le processus de configuration et d'exploitation est beaucoup plus complexe et requiert des ressources importantes. Ce processus consomme une quantité importante d'électricité, de composants réseau, de centres de données et d'autres ressources. De plus, les préoccupations concernant les réglementations gouvernementales et les ambiguïtés de conformité devraient freiner la croissance de l'informatique cognitive. En raison du manque de compréhension des PME, le marché devrait être confronté à plusieurs difficultés.