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Taille et prévisions du marché de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS), par composant (solution et services) ; taille de l'organisation, application et secteur d'activité – Tendances de croissance, acteurs clés, analyse régionale 2026-2035

  • ID du Rapport: 485
  • Date de Publication: Sep 08, 2025
  • Format du Rapport: PDF, PPT

Perspectives du marché de l'apprentissage automatique en tant que service :

Le marché du Machine Learning as a Service (MLA) représentait plus de 58,5 milliards de dollars US en 2025 et devrait atteindre 1 410 milliards de dollars US d'ici 2035, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) d'environ 37,5 % sur la période 2026-2035. En 2026, le marché du MLA est estimé à 78,24 milliards de dollars US.

Machine Learning as a Service Market Size
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Le principal moteur de croissance du marché de l'apprentissage automatique en tant que service est l'adoption croissante de l'intelligence artificielle (IA) et de la prise de décision basée sur les données dans tous les secteurs. Un rapport de 2024 sur les statistiques et les tendances de l'IA indique que 77 % des organisations utilisent ou explorent l'utilisation de l'IA dans leurs opérations, et 83 % affirment que l'IA est une priorité majeure de leur stratégie commerciale.

Les organisations génèrent d'énormes quantités de données structurées et non structurées. Le MLaaS permet de les analyser efficacement et d'obtenir des informations exploitables. La prolifération des plateformes cloud permet des solutions de Machine Learning évolutives et à la demande, ce qui favorise l'adoption du MLaaS. En 2027, plus de 70 % des entreprises utiliseront des plateformes cloud industrielles pour atteindre leurs objectifs commerciaux, contre moins de 15 % en 2023. De plus, le nombre croissant d'objets connectés à l'IoT génère d'importantes données en temps réel, que les plateformes MLaaS peuvent traiter et analyser pour des analyses prédictives et prescriptives.

Clé L'apprentissage automatique en tant que service Résumé des informations sur le marché:

  • Points forts régionaux :

    • Le marché nord-américain du machine learning as a service (MLaaS) devrait détenir une part de 42,20 % d’ici 2035, grâce à la solide infrastructure technologique de la région et à la robustesse du marché du cloud computing.
    • Le marché Asie-Pacifique devrait atteindre une part de 24,20 % d’ici 2035, grâce à l’adoption croissante du cloud et au développement des infrastructures soutenant le déploiement du MLaaS.

  • Analyses sectorielles :

    • Le segment des solutions sur le marché du Machine Learning as a Service devrait atteindre une part de marché de 66,60 % d’ici 2035, grâce à sa capacité à relever les défis d’évolutivité, de coût et d’ergonomie.
    • Le segment des applications marketing et publicitaires sur le marché du Machine Learning as a Service devrait conquérir une part substantielle d’ici 2035, grâce à la publicité personnalisée rendue possible par l’analyse comportementale des plateformes MLaaS.

  • Principales tendances de croissance :

    • Progrès du cloud computing
    • Rendement et efficacité

  • Principaux défis :

    • Problèmes de confidentialité et de sécurité des données
    • Problèmes de disponibilité et de qualité des données

  • Acteurs clés :Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd, IBM Corporation.

Mondial L'apprentissage automatique en tant que service Marché Prévisions et perspectives régionales:

  • Taille du marché et projections de croissance :

    • Taille du marché 2025 : 58,5 milliards USD
    • Taille du marché 2026 : 78,24 milliards USD
    • Taille du marché projetée : 1 410 milliards de dollars d’ici 2035
    • Prévisions de croissance : TCAC de 37,5 % (2026-2035)

  • Dynamiques régionales clés :

    • Plus grande région : Amérique du Nord (part de 42,2 % d’ici 2035)
    • Région à la croissance la plus rapide : Asie-Pacifique
    • Pays dominants : États-Unis, Chine, Royaume-Uni, Canada, Allemagne
    • Pays émergents : Chine, Inde, Japon, Corée du Sud, Singapour

    • Last updated on : 8 September, 2025

Moteurs de croissance

  • Progrès du cloud computing : les plateformes cloud offrent une infrastructure évolutive permettant aux entreprises d'augmenter ou de réduire leurs ressources informatiques selon leurs besoins. Cela simplifie l'entraînement et le déploiement de modèles de machine learning sans coûts initiaux importants. Le MLaaS cloud élimine le besoin de matériel sur site coûteux, réduisant ainsi les coûts d'exploitation et de maintenance. Les modèles de tarification à l'utilisation (PAYG) permettent aux entreprises de toutes tailles d'accéder à des outils de machine learning avancés.

    Le cloud computing garantit l'accès aux solutions MLaaS depuis n'importe quel endroit disposant d'une connexion internet, permettant ainsi aux entreprises internationales de déployer des modèles de machine learning au sein d'équipes et de régions dispersées. De plus, des fournisseurs de cloud comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure proposent des outils, des API et des frameworks pré-intégrés pour les tâches courantes de machine learning, réduisant ainsi les obstacles à l'entrée pour les entreprises et les développeurs. Dès 2024, les nouvelles avancées du cloud computing promettaient d'atteindre des niveaux de flexibilité, d'évolutivité et de durabilité sans précédent. Au premier trimestre 2022, AWS détenait la plus grande part de marché des services d'infrastructure cloud, avec 33 %. Au premier trimestre 2022, Microsoft Azure détenait 22 % de part de marché, suivi de Google avec 10 % et des autres entreprises avec 35 %.
  • Efficacité en termes de coûts et de temps : le MLaaS élimine le besoin de matériel onéreux sur site, comme les serveurs et les GPU, traditionnellement nécessaires à la prise en charge des opérations de machine learning. Les entreprises s'appuient désormais sur les modèles de tarification à la carte des fournisseurs de cloud, réduisant ainsi considérablement leurs dépenses d'investissement. Les plateformes MLaaS cloud réduisent les coûts de maintenance et d'exploitation en déléguant au fournisseur de services des tâches telles que les mises à jour logicielles, la surveillance du système et l'évolutivité. Cela réduit également le besoin d'expertise en machine learning en interne, car les plateformes proposent des algorithmes et des modèles pré-conçus.

    Des outils, API et frameworks préconfigurés permettent aux entreprises de développer, d'entraîner et de déployer rapidement des modèles de machine learning sans avoir à créer de systèmes de toutes pièces. Cela réduit considérablement le temps nécessaire à la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA.
  • Privilégiez l'automatisation : le MLaaS permet d'automatiser les tâches répétitives comme la saisie de données, le service client (via des chatbots) et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, réduisant ainsi les interventions humaines et les erreurs. Les modèles d'apprentissage automatique automatisés peuvent traiter de grands ensembles de données en temps réel, accélérant ainsi la prise de décision dans les secteurs de la finance, de la santé et de la distribution. Les entreprises exploitent le MLaaS pour l'analyse prédictive, permettant la détection automatique des anomalies des équipements et la maintenance préventive. Cela réduit les temps d'arrêt et prolonge la durée de vie des actifs.

    L'automatisation intelligente collecte, traite et analyse les données en continu grâce à l'apprentissage automatique (ML) et à d'autres technologies cognitives. Elle trouve des applications dans divers secteurs. Par exemple, dans le secteur financier et bancaire, une réduction de 70 % des tâches manuelles de rapprochement de comptes et une amélioration de 90 % du temps de traitement des transactions pour l'intégration des clients ont été constatées.

Défis

  • Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données : La présence d'informations hautement sensibles, telles que les données clients, les dossiers financiers ou les informations médicales, sur les plateformes MLaaS cloud accroît la vulnérabilité aux cyberattaques. De plus, des lois strictes sur la confidentialité des données, comme le RGPD en Europe et le CCPA, exigent des entreprises qu'elles mettent en place des mesures de sécurité rigoureuses. Le non-respect de ces lois peut entraîner de lourdes amendes et une atteinte à la réputation. De nombreuses organisations hésitent à utiliser le MLaaS, craignant un manquement potentiel à la conformité.
  • Problèmes de disponibilité et de qualité des données : De nombreuses organisations manquent de données ou disposent d'ensembles de données non structurés, incomplets ou incohérents, ce qui entraîne des performances sous-optimales des modèles. Sans un prétraitement adéquat des données, les modèles d'apprentissage automatique ne parviennent pas à fournir des prédictions et des informations précises.

Taille et prévisions du marché de l'apprentissage automatique en tant que service :

Attribut du rapport Détails

Année de base

2025

Période de prévision

2026-2035

TCAC

37,5%

Taille du marché de l'année de référence (2025)

58,5 milliards de dollars

Taille du marché prévue pour l'année (2035)

1,41 billion de dollars

Portée régionale

  • Amérique du Nord (États-Unis et Canada)
  • Asie-Pacifique (Japon, Chine, Inde, Indonésie, Malaisie, Australie, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique)
  • Europe (Royaume-Uni, Allemagne, France, Italie, Espagne, Russie, pays nordiques, reste de l'Europe)
  • Amérique latine (Mexique, Argentine, Brésil, reste de l'Amérique latine)
  • Moyen-Orient et Afrique (Israël, CCG, Afrique du Nord, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique)
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Segmentation du marché de l'apprentissage automatique en tant que service :

Analyse des segments de composants
Le segment des solutions devrait représenter environ 66,6 % du marché du Machine Learning as a Service d'ici 2035, en relevant les défis d'évolutivité, de coût et d'ergonomie. Ce segment est essentiel pour accélérer l'adoption du MLaaS dans tous les secteurs, stimulant ainsi l'innovation et la transformation des entreprises. Des API optimisées et des interfaces intuitives permettent aux entreprises d'intégrer le Machine Learning à leurs systèmes existants sans nécessiter d'expertise technique approfondie. Les solutions MLaaS offrent des outils sur mesure pour chaque secteur, garantissant ainsi leur pertinence et une adoption plus rapide.

L'intégration transparente avec l'IoT, les plateformes Big Data et les écosystèmes cloud améliore les fonctionnalités et élargit les cas d'usage. Les entreprises exploitent les solutions de Machine Learning pour offrir des expériences personnalisées en marketing, support client et développement produit. Par exemple, Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui combine une large gamme d'outils pour offrir un Machine Learning performant et économique à toutes les applications. SageMaker permet de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de Machine Learning à grande échelle grâce à des outils tels que des notebooks, des débogueurs, des profileurs, des pipelines, des MLOps, etc., le tout au sein d'un environnement de développement intégré (IDE) unique.

Analyse des segments d'application

Le secteur du marketing et de la publicité devrait représenter une part de marché substantielle du Machine Learning as a Service d'ici 2035. Les plateformes MLaaS analysent le comportement, les préférences et les habitudes d'achat des consommateurs pour proposer des publicités personnalisées. Les modèles de Machine Learning créent des textes publicitaires, des visuels et des offres sur mesure, améliorant ainsi les taux d'engagement. Les modèles prédictifs identifient les tendances futures et les besoins des clients, aidant ainsi les entreprises à optimiser leurs budgets publicitaires. Ces informations optimisent la planification et l'exécution des campagnes.

Les outils de traitement automatique du langage naturel (TALN) des plateformes MLaaS analysent les réseaux sociaux, les avis et les retours d'expérience pour évaluer l'opinion publique et aider les marques à adapter leurs messages et à améliorer leurs relations clients. Grâce à l'intégration de moteurs de recommandation basés sur le TAL, les entreprises peuvent suggérer des produits ou des services en temps réel, augmentant ainsi leurs taux de conversion.

Notre analyse approfondie du marché de l'apprentissage automatique en tant que service comprend les segments suivants :

Composant

  • Solution
  • Services

Taille de l'organisation

  • Petites et moyennes entreprises
  • Grandes entreprises

Application

  • Marketing et publicité
  • Détection de fraude et gestion des risques
  • Vision par ordinateur
  • Sécurité et surveillance
  • Analyse prédictive
  • Traitement du langage naturel
  • Réalité augmentée et virtuelle
  • Autres

Secteur vertical de l'industrie

  • BFSI
  • Informatique et télécommunications
  • Automobile
  • soins de santé
  • Aérospatiale et défense
  • Vente au détail
  • Gouvernement
  • Autres
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Responsable du développement commercial mondial

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Analyse régionale du marché de l'apprentissage automatique en tant que service :

Aperçu du marché nord-américain

On estime que l'Amérique du Nord détiendra plus de 42,2 % du marché de l'apprentissage automatique en tant que service d'ici 2035. La solidité de son infrastructure technologique, son taux élevé d'adoption des technologies de pointe et la vigueur de son marché du cloud computing en font un leader dans ce secteur. Les entreprises de la région migrent de plus en plus leurs charges de travail vers le cloud, facilitant ainsi le déploiement de solutions MLaaS.

Les États-Unis dominent le marché de l'apprentissage automatique en tant que service, y contribuant largement grâce à leur infrastructure technologique robuste et à leurs investissements dans la recherche et le développement en IA. D'importants fournisseurs de cloud comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud ont leur siège social aux États-Unis et proposent des plateformes MLaaS avancées. De plus, les outils de machine learning automatisé (AutoML) gagnent en popularité, permettant aux non-experts de créer et de déployer des modèles de machine learning. L'intégration d'offres MLaaS pour des secteurs comme l'agriculture, les transports et l'énergie devrait se développer.

Le gouvernement du Canada consacre un financement important à la recherche en IA et en apprentissage automatique grâce à des programmes comme la Stratégie pancanadienne en matière d'intelligence artificielle. Des incitatifs fiscaux à l'adoption de technologies, comme le Programme de recherche scientifique et de développement expérimental (RS&DE), encouragent les entreprises à investir dans l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS). De plus, les entreprises canadiennes adoptent de plus en plus l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) pour l'analyse prédictive, l'efficacité opérationnelle et la personnalisation des services clients.

Perspectives du marché APAC

D'ici fin 2035, le marché de l'apprentissage automatique en tant que service en Asie-Pacifique devrait représenter plus de 24,2 % des parts de marché. Les entreprises de la région accélèrent leur transformation numérique et adoptent le MLaaS pour améliorer l'expérience client, l'analyse prédictive et l'efficacité opérationnelle. L'adoption croissante du cloud, soutenue par le développement des infrastructures, facilite le déploiement du MLaaS.

En Chine , le Plan de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération vise à faire du pays un leader mondial de l'IA d'ici 2030. Les subventions, aides et incitations fiscales accordées aux startups et aux entreprises du secteur stimulent l'adoption du MLaaS. De plus, les initiatives de villes intelligentes axées sur l'IA contribuent significativement à la demande de MLaaS. Par ailleurs, des entreprises comme Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu AI et Huawei Cloud dominent le marché du MLaaS en mettant l'accent sur des solutions localisées et évolutives. Ces fournisseurs s'appuient sur leur expertise en big data et en IA pour développer des plateformes MLaaS complètes et adaptées aux entreprises locales.

L'Inde dispose d'un vaste vivier de data scientists et d'ingénieurs en ML, contribuant à l'adoption et au développement du MLaaS. Les startups axées sur l'IA utilisent le MLaaS pour développer des solutions dans des domaines tels que la fintech, l'edtech et la santé. De plus, des initiatives comme Digital India et Make in India favorisent l'intégration de l'IA dans les services publics et l'industrie manufacturière. La Stratégie nationale pour l'intelligence artificielle met l'accent sur le développement et l'application de l'IA dans des secteurs tels que la santé, l'agriculture et l'éducation.

Machine Learning as a Service Market share
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Acteurs du marché de l'apprentissage automatique en tant que service :

    Le marché du machine learning as a service (MLaaS) est porté par un ensemble de fournisseurs mondiaux de services cloud, d'entreprises spécialisées dans l'IA et de startups spécialisées. Ces acteurs proposent des outils, des plateformes et des services pour rendre le machine learning accessible, évolutif et rentable pour les organisations de toutes tailles.

    Voici quelques acteurs clés du marché de l’apprentissage automatique en tant que service :

    • Google Inc.
      • Présentation de l'entreprise
      • Stratégie d'entreprise
      • Offres de produits clés
      • Performance financière
      • Indicateurs clés de performance
      • Analyse des risques
      • Développement récent
      • Présence régionale
      • Analyse SWOT
    • Institut SAS Inc.
    • Fico
    • Hewlett Packard Enterprise
    • Analyse de la yottamine
    • Amazon Web Services Inc.
    • Bigml, Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Predictron Labs Ltd
    • Société IBM

Développements récents

  • En juillet 2023, Amazon Web Services, Inc. (AWS), filiale d'Amazon.com, a annoncé le lancement d'AWS HealthScribe lors du AWS Summit de New York. Ce nouveau service, conforme à la loi HIPAA, permet aux éditeurs de logiciels de santé de créer des applications cliniques utilisant la reconnaissance vocale et l'IA générative pour faire gagner du temps aux cliniciens en générant de la documentation clinique. Grâce à AWS HealthScribe, les éditeurs de logiciels de santé peuvent utiliser une API unique pour générer automatiquement des transcriptions fiables, extraire des informations essentielles (par exemple, le vocabulaire médical et les médicaments) et créer des résumés des interactions médecin-patient, qui peuvent ensuite être intégrés à un système de DMP.
  • En mai 2023, la National Science Foundation (NSF) des États-Unis, en partenariat avec des établissements d’enseignement supérieur, d’autres agences fédérales et d’autres parties prenantes, a annoncé un investissement de 140 millions de dollars pour construire sept nouveaux instituts nationaux de recherche en intelligence artificielle (IA).
  • Report ID: 485
  • Published Date: Sep 08, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Questions fréquemment posées (FAQ)

En 2026, la taille de l’industrie de l’apprentissage automatique en tant que service est évaluée à 78,24 milliards USD.

La taille du marché mondial de l'apprentissage automatique en tant que service était évaluée à environ 58,5 milliards USD en 2025 et devrait croître à un TCAC de plus de 37,5 %, pour atteindre 1 410 milliards USD de revenus d'ici 2035.

Le marché nord-américain de l’apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) devrait détenir une part de 42,20 % d’ici 2035, grâce à la solide infrastructure technologique de la région et à son marché robuste du cloud computing.

Les principaux acteurs du marché sont Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd, IBM Corporation.

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Preeti Wani
Preeti Wani
Responsable Adjointe de la Recherche
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