Taille et part de marché du Swarm Computing, applications (surveillance et reconnaissance, communication, gestion des catastrophes, gestion du trafic, automatisation des processus industriels) ; plateforme ; utilisation finale ; composant – analyse SWOT, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

Marché du Swarm Computing : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Normes et cadres de cybersécurité : La sécurité doit être une préoccupation majeure dans le calcul en essaim, car les agents peuvent être distribués et interconnectés. Parmi les normes de cybersécurité à prendre en compte figurent les documents du Cadre de cybersécurité du NIST et les directives de l'ENISA, qui constituent essentiellement les normes de protection de ces systèmes complexes. Le cadre « Zero Trust Architecture (ZTA) » du NIST a commencé à être adopté pour sécuriser les réseaux en essaim, car il permet une authentification fiable et continue des agents. Les entreprises qui respectent certaines formes de conformité réduiront leurs vulnérabilités et favoriseront la constitution d'essaims sécurisés dans les domaines public et privé.
   
• Robotique autonome et drones : L'informatique en essaim transforme les secteurs de la robotique et des drones en facilitant la coordination collective de multiples agents autonomes. Ce concept est particulièrement utile dans les domaines de la logistique, de l'agriculture, de la réponse aux catastrophes et de la défense. Par exemple, Amazon Robotics utilise des algorithmes d'essaim dans ses centres de distribution pour améliorer la coordination et l'efficacité des flottes de robots. En décentralisant le calcul, ces systèmes offrent également résilience et rapidité. Les drones coordonnés peuvent surveiller ou livrer des colis plus petits sur de plus grandes zones, et ils ont le potentiel d'effectuer les mêmes tâches que les robots terrestres collaboratifs affectés à la surveillance des cultures ou au transport de matériaux. Avec la baisse des coûts du matériel et l'amélioration de l'autonomie, la robotique en essaim pourrait devenir un catalyseur pour la prochaine génération de stratégies d'automatisation.

Tendances technologiques transformant le marché de l'informatique en essaim

L'informatique en essaim se développe rapidement, favorisée par l'association de nouvelles technologies telles que l'IA, l'informatique de pointe et la 5G. Ces technologies permettent une prise de décision numériquement améliorée, décentralisée et autonome dans tous les secteurs, notamment l'industrie manufacturière, la défense, les télécommunications et la logistique. Les systèmes en essaim basés sur l'IA permettent un apprentissage adaptatif et une réactivité en temps réel, notamment pour les flottes de robots ou de drones. L'informatique de pointe combinée à des systèmes en essaim basés sur l'IA pourrait résoudre les problèmes de latence dans les applications critiques. La 5G permet désormais des transports à haut débit et à faible latence dans le secteur des télécommunications, facilitant ainsi les interactions gérées par l'informatique en essaim. On observe également l'essor de la blockchain dans les contextes d'essaim dans les applications grand public, notamment dans la finance et la logistique. De plus, les jumeaux numériques simulant le comportement en essaim et optimisant les performances sont de plus en plus disponibles pour les usines plus intelligentes.

IA et apprentissage automatique : catalyseurs d'innovation dans l'informatique en essaim

Le marché de l'informatique en essaim exploite les innovations de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique pour faciliter le développement de nouveaux produits, accroître l'efficacité opérationnelle et proposer des solutions beaucoup plus personnalisables. L'IA et l'apprentissage automatique permettent aux agents autonomes d'apprendre et d'optimiser en temps réel, favorisant ainsi l'innovation et l'efficacité dans les secteurs de la robotique, de la logistique et des transports, et de nombreux autres secteurs. Les simulations de conception assistées par IA peuvent être accélérées afin de minimiser et d'éliminer les erreurs en permettant aux entreprises de prototyper virtuellement une solution. L'intégration de modèles de machine learning dans les systèmes en essaim permet, par exemple, la maintenance prédictive et le contrôle qualité, ainsi qu'une meilleure compréhension de l'optimisation de l'allocation des ressources tout en équilibrant les temps d'arrêt et les coûts. Le tableau ci-dessous illustre comment certaines des plus grandes entreprises mondiales mettent en œuvre l'IA et le machine learning pour obtenir des résultats commerciaux tangibles. Cela illustre une fois de plus le potentiel transformateur de ces technologies pour guider l'avenir de l'informatique en essaim.

Impératifs de cybersécurité dans un écosystème décentralisé

L'informatique en essaim prolifère dans des secteurs critiques tels que la défense, la logistique et les systèmes autonomes. Les systèmes d'informatique en essaim sont composés d'agents interconnectés et découplés, chacun pouvant constituer une voie d'attaque potentielle. La sécurisation de ces systèmes est complexe en raison de leur nature décentralisée. La plupart des organisations rencontrent des difficultés en matière de formation à la cybersécurité basée sur les actifs, de décentralisation de la segmentation du réseau et du filtrage des entrées, ainsi que de chiffrement minimal au niveau des appareils.

Défis

• Manque de protocoles standardisés : Selon le NIST, l'absence de normes d'interopérabilité mondialement reconnues pour le calcul en essaim augmente les coûts de développement de plus de 10 % et retarde l'entrée sur le marché. Les fournisseurs ont des difficultés à s'intégrer aux systèmes TIC actuels, et les gouvernements sont incapables de réglementer les technologies non standardisées. Dans les domaines critiques de la défense, les gouvernements ne peuvent pas exiger des participants qu'ils utilisent des technologies non standardisées. En 2024, Bosch s'est associé au NIST pour créer des normes de calcul en essaim pour les usines intelligentes. Cela a permis à Bosch de réduire ses coûts d'intégration d'environ 14 %.
  
  Fragmentation réglementaire et obstacles à l'accès au marché : L'Organisation mondiale du commerce a déclaré que la taxe de péréquation d'environ 5 % sur les services numériques et les restrictions sur les importations de matériel informatique imposées par l'Inde augmentent les coûts d'entrée sur le marché de l'informatique en essaim de 4 à 7 %. La fragmentation réglementaire complexifie la conformité, ce qui ralentit également le délai entre la disponibilité des produits et leur crédibilité en retardant leur lancement. De plus, certains gouvernements imposent des politiques protectionnistes pour restreindre l'accès des fournisseurs étrangers. En 2022, Cisco a enregistré un retard de six mois dans le lancement de ses solutions d'informatique en essaim sur le marché indien en raison des exigences de conformité à la loi DPDP. Cisco a perdu plus de 8 millions de dollars de chiffre d'affaires en raison de ce retard.