Taille, part et analyse de l’industrie du marché de l’apprentissage automatique automatisé, par modèle de déploiement (sur site et basé sur le cloud), par type d’entreprise (petites et moyennes entreprises et grandes entreprises) ; Par secteur vertical (BFSI, soins de santé et sciences de la vie, vente au détail et commerce électronique, informatique et télécommunications, gouvernement et défense, et autres) et prévisions régionales, 2026-2034

La taille du marché mondial de l’apprentissage automatique automatisé était évaluée à 4,92 milliards de dollars en 2025. Le marché devrait passer de 6,81 milliards de dollars en 2026 à 92,31 milliards de dollars d’ici 2034, avec un TCAC de 38,52 % au cours de la période de prévision.

L'apprentissage automatique automatisé (AutoML) propose des méthodes et des techniques accessibles aux non-spécialistes de l'apprentissage automatique et accélère la recherche en apprentissage automatique. Ces derniers temps, l’apprentissage automatique (ML) a connu un succès incroyable et de plus en plus de disciplines en dépendent. Les développeurs ayant moins d'expérience avec le ML peuvent former des modèles complexes adaptés à leurs besoins commerciaux grâce à AutoML. L'expansion rapide des applications de ML a développé un besoin de techniques de ML facilement disponibles qui ne nécessitent pas de connaissances spécialisées.

Le marché AutoML connaît une croissance significative en raison du manque de talents en science des données, des progrès technologiques rapides et de l’adoption croissante de l’IA dans divers secteurs. Selon le rapport « Data Professionals Market Survey Forecast 2024 » d'Adastra Corporation, environ 76 % des professionnels des données aux États-Unis ont noté que la pénurie de talents en science des données se poursuivrait tout au long de 2024. Selon le rapport « 2022 State of Data Science » d'Anaconda Inc., 63 % des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation était au moins modérément préoccupée par la pénurie de talents dans ce domaine. À mesure que les entreprises génèrent davantage de données, la demande de data scientists augmente. Les outils AutoML peuvent aider à combler cette lacune en permettant aux experts non-machine learning de créer et de déployer des modèles ML.   

La pandémie de COVID-19 a eu un impact mitigé sur le marché. L’épidémie a mis en évidence l’importance de la prise de décision basée sur les données, ce qui a suscité un intérêt considérable pour l’IA et le ML, y compris AutoML. Cependant, de nombreuses organisations sont confrontées à des contraintes budgétaires en raison de l’impact économique de la pandémie, ce qui entraîne certains retards dans les investissements dans l’IA et AutoML.

Impact de l’IA générative sur le marché de l’apprentissage automatique automatisé

Le Machine Learning (ML) est une technologie révolutionnaire qui présente des défis importants, tels que les performances des modèles, le déséquilibre des données et la complexité. Selon l'étude Ecosystm-Kyndryl sur la transformation numérique 2022, environ 46 % des personnes interrogées ont montré leur intérêt pour les technologies d'IA/ML. L’IA générative crée des modèles plus complexes, notamment des réseaux neuronaux profonds, difficiles à concevoir manuellement pour les humains. Cela augmente les capacités d'AutoML pour résoudre des problèmes plus sophistiqués. 

Informations clés

Le rapport couvre les informations clés suivantes :

• Indicateurs micro-macroéconomiques
• Facteurs, contraintes, tendances et opportunités
• Stratégies commerciales adoptées par les acteurs clés
• Analyse SWOT consolidée des principaux acteurs

Segmentation

Analyse par type d'entreprise

Le marché de l’apprentissage automatique automatisé est segmenté en petites et moyennes entreprises et en grandes entreprises. Le segment des grandes entreprises domine le marché, car ces entreprises disposent généralement de plus de ressources financières pour investir dans les technologies de pointe. Les grandes organisations peuvent se permettre d'allouer plus de fonds à l'achat de plateformes AutoML, à l'embauche de data scientists et à l'investissement dans l'infrastructure requise. Les grandes entreprises génèrent souvent d’énormes quantités de données, ce qui est important pour former des modèles de ML précis. L'accès à des ensembles de données étendus et diversifiés leur permet de développer des modèles plus robustes à l'aide d'AutoML.

Analyse régionale

Le marché mondial de l’apprentissage automatique automatisé est segmenté en cinq régions : Amérique du Nord, Amérique du Sud, Europe, Moyen-Orient et Afrique, et Asie-Pacifique.

L’Amérique du Nord détient la part de marché la plus élevée en raison des progrès technologiques rapides, de la présence d’acteurs clés et des activités robustes de recherche et développement dans cette région. Les entreprises de la région sont les premières à adopter la technologie ML, ce qui entraîne une forte demande pour les systèmes AutoML.

La région Asie-Pacifique affiche le TCAC le plus élevé sur le marché de l'apprentissage automatique automatisé en raison de ses économies en croissance rapide et de sa numérisation robuste. Les entreprises de cette région connaissent une transformation numérique remarquable pour répondre à la dynamique commerciale en évolution rapide qui stimule les investissements dans les technologies de pointe.

Répartition mondiale du marché de l’apprentissage automatique automatisé, par région

• Amérique du Nord – 32 %
• Amérique du Sud – 7%
• Europe – 24 %
• Moyen-Orient et Afrique – 12 %
• Asie-Pacifique – 25 %

Acteurs clés couverts

Le rapport fournit les profils d'acteurs clés tels que Google LLC, Run.ai, Amazon Web Services, Inc., Binary Global, Microsoft Corporation, IBM Corporation et DataBricks.

Développements clés de l’industrie

Mars 2023 :La société Qeexo de TDK Corporation a annoncé le lancement de ML automatisé pour Arm Keil MDK. Cette solution permettrait des workflows de ML et de développement intégrés de bout en bout avec AutoML et Arm Keil MDK.

Mai 2021 :DataBricks a annoncé le lancement de « DataBricks AutoML » pour permettre aux entreprises de créer et de déployer facilement des modèles ML en automatisant le prétraitement et la formation/réglage des modèles.