Taille du marché de l’apprentissage automatique en tant que service (MLaaS), par composant (solution et services), taille de l’organisation, application et secteur vertical – Tendances de croissance, part régionale, veille concurrentielle, rapport prévisionnel 2025-2037

Marché de l’apprentissage automatique en tant que service : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Progrès du cloud computing : les plates-formes cloud fournissent une infrastructure évolutive, permettant aux entreprises d'étendre ou de réduire leurs ressources informatiques selon leurs besoins. Cela facilite la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique sans coûts initiaux importants. Le MLaaS basé sur le cloud élimine le besoin de matériel coûteux sur site, réduisant ainsi les coûts d'exploitation et de maintenance. Les modèles de tarification par répartition (PAYG) permettent aux entreprises de toutes tailles d'accéder à des outils avancés de machine learning.
  
  Le cloud computing garantit que les solutions MLaaS sont accessibles depuis n'importe où avec une connexion Internet, permettant aux entreprises mondiales de déployer des modèles d'apprentissage automatique au sein d'équipes et de régions distribuées. De plus, les fournisseurs de cloud comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure proposent des outils, des API et des frameworks prédéfinis pour les tâches courantes d'apprentissage automatique, réduisant ainsi les barrières à l'entrée pour les entreprises et les développeurs. À partir de 2024, de nouvelles avancées dans le domaine du cloud computing promettaient d’augmenter la flexibilité, l’évolutivité et la durabilité à des niveaux sans précédent. Au premier trimestre 2022, AWS détenait la plus grande part de marché des services d'infrastructure cloud, représentant 33 %. Au premier trimestre 2022, Microsoft Azure détenait une part de marché de 22 %, suivi de Google avec 10 % et des autres sociétés avec 35 %.
• Efficacité en termes de coût et de temps : MLaaS élimine le besoin de matériel sur site coûteux, tel que les serveurs et les GPU, traditionnellement requis pour prendre en charge les opérations de machine learning. Les entreprises s'appuient plutôt sur les fournisseurs de cloud. Modèles de tarification PAYG, réduisant considérablement les dépenses en capital. Les plates-formes MLaaS basées sur le cloud réduisent les coûts de maintenance et d'exploitation continus en confiant 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'une expertise interne en matière d'apprentissage automatique, car les plates-formes proposent des algorithmes et des modèles prédéfinis.
  
  Les outils, API et frameworks préconfigurés permettent aux entreprises de développer, former et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique sans créer de systèmes à partir de zéro. Cela réduit considérablement le temps nécessaire à la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA.
• Concentrez-vous sur l'automatisation : MLaaS permet d'automatiser des tâches répétitives telles que 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, permettant une prise de décision plus rapide dans les secteurs de la finance, de la santé et de la vente au détail. Les entreprises exploitent MLaaS pour l'analyse prédictive, permettant une détection automatisée des anomalies des équipements et une 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 à l'aide de l'apprentissage automatique (ML) et d'autres technologies cognitives. L'automatisation intelligente a des applications dans de nombreux secteurs. Par exemple, dans le secteur financier et bancaire, une réduction de 70 % des efforts manuels dans les opérations de rapprochement des comptes et une amélioration de 90 % du temps de traitement des transactions pour l'intégration des clients ont été documentées.

Défis

• Problèmes de confidentialité et de sécurité des données : les informations très sensibles, telles que les données client, les dossiers financiers ou les détails des soins de santé, sur les plates-formes MLaaS basées sur le cloud augmentent la vulnérabilité aux cyberattaques. En outre, des lois strictes sur la confidentialité des données, telles que le RGPD en Europe et le CCPA, obligent les entreprises à garantir des mesures robustes de sécurité des données. Le non-respect peut entraîner de lourdes amendes et nuire à la réputation. De nombreuses organisations hésitent à utiliser le MLaaS, craignant d'éventuels manquements en matière de 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 de modèle sous-optimales. Sans un prétraitement approprié des données, les modèles de machine learning ne parviennent pas à fournir des prédictions et des insights précis.