Machine Learning (ML) Taille du marché, partage de la taille et de l'industrie, par type d'entreprise (petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises), par déploiement (cloud et sur site), par l'industrie finale (soins de santé, commerce de détail, informatique et télécommunication, BFSI, automobile et transport, publicité et médias, et autres) et prévisions régionales, 2025-2032

La taille du marché mondial de l'apprentissage automatique (ML) était évaluée à 35,32 milliards USD en 2024. Le marché devrait passer de 47,99 milliards USD en 2025 à 309,68 milliards USD d'ici 2032, présentant un TCAC de 30,5% au cours de la période de prévision.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble d'intelligence artificielle (IA). Il s'agit d'une méthode d'analyse des données qui enseigne aux ordinateurs à apprendre des algorithmes et des données et imite rapidement la façon dont les humains apprennent. L'adoption croissante des technologies d'IA et de ML dans diverses industries d'utilisation finale, telles que les soins de santé, l'automobile, la vente au détail et la fabrication, jouera entre autres, jouera un rôle important dans la croissance du marché. En outre, en 2020, plusieurs pays ont adopté des mesures de quarantaine et des politiques de distanciation sociale pour atténuer l'impact de la pandémie Covid-19. Les développeurs et les chercheurs avaient l'intention d'utiliser des outils ML pour analyser les effets de ces mesures et politiques. Par exemple,

• En avril 2020, les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un modèle qui utilise des données de la pandémie Covid-19. Le modèle exploite les algorithmes d'intelligence machine pour déterminer ou prédire la propagation du virus et l'efficacité des mesures de quarantaine. Ces initiatives sont susceptibles de renforcer la demande de capacités avancées de ML.

L'épidémie Covid-19 avait rapidement accéléré la croissance du marché de l'apprentissage automatique, et cette tendance devrait également se poursuivre pendant la période d'évaluation. Cela est dû à l'adoption croissante de la technologie ML dans l'automobile, la vente au détail, les soins de santé et d'autres secteurs.

L'application de la technologie de l'IA a aidé les chercheurs à lutter contre la pandémie Covid-19. Par exemple, selon la Brookings Institution, des chercheurs en Corée du Sud ont utilisé des données de géolocalisation et des images de caméras de surveillance pour suivre les patients du coronavirus. Les scientifiques des données ont utilisé ces algorithmes d'intelligence de séquences et de machines pour prédire l'emplacement de la prochaine épidémie et informer les autorités responsables et suivre les patients positifs Covid-19 en temps réel. Ces initiatives actives peuvent augmenter la demande de solutions d'apprentissage automatique au cours des prochaines années.

Tendances du marché de l'apprentissage automatique (ML)

Intégration de l'intelligence machine avec des solutions d'analyse pour augmenter les progrès du marché

Ces dernières années, le domaine deanalyse au détails'est développé rapidement. De nombreuses entreprises de commerce électronique, telles que Alibaba, eBay et Amazon, ont augmenté leurs ventes et amélioré la satisfaction des consommateurs en utilisant des technologies avancées d'analyse de données. Les approches de codage de la parole cognitive basées sur les principes de ML sont devenues à la suite de la recherche et du développement dans les technologies de la parole et de la reconnaissance vocale.

L'apprentissage automatique devient susceptible de devenir une tendance importante dans les analyses de sécurité alors que les entreprises adoptent des cadres de sécurité avancés. Alors que de grands volumes de données sont créés et échangés sur de nombreux réseaux, les cyber-professionnels ont assez difficile d'analyser et de suivre les cyber-menaces potentielles. Comme ces menaces deviennent plus répandues et complexes, les algorithmes d'apprentissage automatique aident les équipes de sécurité et les organisations à prédire, le suivi et la reconnaissance des cyberattaques plus rapidement. Ces facteurs élargiront la taille du marché.

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Facteurs de croissance du marché de l'apprentissage automatique (ML)

L'augmentation des applications dans le secteur de la santé susceptible d'augmenter la croissance du marché

La technologie ML est déjà utilisée dans une variété d'applications de soins de santé. Dans cette industrie verticale, cette technologie évalue des millions de points de données distincts et prédit les résultats et fournit des scores de risque rapides et une allocation exacte des ressources.

L'une des applications les plus importantes de cette technologie dans les soins de santé est le diagnostic et la détection des conditions / maladies qui sont parfois difficiles à identifier. Cela peut inclure diverses maladies héréditaires et cancers difficiles à détecter à leurs débuts. Un exemple important de ceci est la génomique IBM Watson, qui montre comment le séquençage tumoral à base de génome, combiné aveccalcul cognitif, pourrait aider au diagnostic du cancer. Berg, un géant biopharmaceutique, utilise l'IA pour produire des solutions thérapeutiques pour des domaines tels que le cancer.

La vision par ordinateur est une technique révolutionnaire qui combine le ML et l'apprentissage en profondeur. Il a été accepté par le programme INNEREYE de Microsoft, qui se concentre sur les outils de diagnostic d'image pour l'analyse d'image. Ces facteurs sont susceptibles d'augmenter la croissance du marché.

Facteurs de contenus

Limitations techniques et manque de précision pour entraver les progrès du marché

La plate-forme ML offre plusieurs avantages qui peuvent stimuler la croissance du marché. Cependant, cette technologie n'a pas certains paramètres qui peuvent entraver la croissance du marché. L'un des principaux facteurs de restriction de la plate-forme ML est des algorithmes inexacts et non développés. La précision est très importante dans les mégadonnées et l'apprentissage automatique, et des algorithmes inexacts peuvent entraîner la production d'éléments défectueux. Par conséquent, l'interaction humaine est nécessaire pour mettre tous les paramètres du système en place et s'assurer que la marge d'erreur est proche ou égale à zéro. Ce facteur peut entraver les perspectives du marché.

Analyse de segmentation du marché de l'apprentissage automatique (ML)

Par analyse de type d'entreprise

Les grandes entreprises pour augmenter leurs dépenses technologiques pour déployer des technologies AI et ML

Sur la base de type d'entreprise, le marché est divisé en petites et moyennes entreprises et grandes entreprises. Le segment des grandes entreprises a représenté la plus grande part de marché en 2024. La mise en œuvre de la science des données et de la technologie de l'IA se développe entre ces organisations pour introduire des informations quantitatives sur leurs opérations. Les grandes entreprises travaillent également à l'exploitationapprentissage en profondeur, Apprentissage artificiel et optimisation des décisions pour fournir des services de haute qualité.

Le segment des petites et moyennes entreprises est susceptible de présenter un taux de croissance significatif au cours de la période de prévision. ML et IA devraient devenir les technologies clés permettant aux PME d'accéder aux ressources numériques tout en réduisant leurs investissements en TIC.

Par analyse de déploiement

Demande croissante de solutions basées sur le cloud pour faciliter l'adoption de solutions ML

En termes de déploiement, le marché est classé en cloud et sur site. Le segment du cloud devrait enregistrer un taux de croissance remarquable au cours de la période de prévision. La flexibilité, les mises à niveau des logiciels automatiques, la gestion des catastrophes via des systèmes de sauvegarde basés sur le cloud et une efficacité améliorée sont quelques-uns des principaux avantages qui ont augmenté la mise en œuvre de modèles de livraison basés sur le cloud pour les solutions et services logiciels d'apprentissage en profondeur.

Le segment du cloud a capturé une part de marché importante en 2024. La croissance de ce segment est attribuée à la grande capacité de calcul et à la conformité de la sécurité des données offerte par ce modèle de déploiement.

Par analyse de l'industrie finale

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Rising Machine Intelligence Applications dans l'industrie des soins de santé pour assister à une croissance remarquable du marché

Les industries travaillent avec de grandes quantités de technologie de levier de données ML pour dériver des informations en temps réel. Ces idées permettent aux utilisateurs finaux de gagner plus d'avantages sur les concurrents et de fonctionner plus efficacement.

Au cours du scénario pré-cuvid-19, l'utilisation d'appareils et de capteurs portables pour évaluer la santé des patients en temps réel a augmenté la demande d'applications d'intelligence machine dans l'industrie des soins de santé. La technologie aide les experts médicaux à identifier les tendances et à analyser les données pour améliorer le diagnostic et le traitement, augmentant ainsi la part de marché de l'apprentissage automatique.

Analyse régionale

Le marché mondial est étudié à travers l'Europe, l'Asie-Pacifique, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique latine par la géographie.

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L'Amérique du Nord a capturé la part de marché maximale en 2024. La présence d'investisseurs de R&D éminents, tels qu'Oracle Corporation, Amazon.com et IBM Corporation, a élargi la taille du marché régional. De plus, la disponibilité des infrastructures informatiques établies et des investissements énormes devraient stimuler la croissance du marché en Amérique du Nord. Par exemple, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des États-Unis a investi autour de 2 milliards de dollars pour déployer l'apprentissage automatique et d'autres technologies d'IA.

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L'Europe devrait enregistrer une forte croissance sur le marché mondial. Ceci est attribué à l'utilisation croissante de la technologie ML sur les marchés émergents qui ont une grande population de travailleurs qualifiés tels que le Royaume-Uni et l'Allemagne. Le marché régional est encore influencé par l'amélioration de l'accès des clients aux services et aux biens compatibles AI. La numérisation rapide déclenchée par la pandémie Covid-19 a incité les entreprises à investir considérablement dans les technologies informatiques. Selon une récente enquête McKinsey, les dépenses informatiques ont augmenté de 25% en Europe dans toutes les industries, par rapport à 2020, la plupart des leaders de la technologie numérique augmentant leurs investissements. Ces développements créeront de nouvelles opportunités de marché et augmenteront la croissance du marché en Europe.

L'Asie-Pacifique devrait enregistrer un taux de croissance plus robuste au cours de la période de prévision. Les économies en développement de la région, comme la Chine, l'Inde et les Philippines, ont un écosystème de démarrage dynamique et robuste qui est assisté par une main-d'œuvre qualifiée, qui renforcera la croissance du marché régional. Le gouvernement japonais prend également diverses initiatives pour encourager l'utilisation de l'intelligence artificielle à travers le pays et améliorer l'adoption des services d'apprentissage automatique, qui jouera un rôle important dans l'amélioration des prévisions du marché au Japon. Ce sont quelques-uns des facteurs clés qui stimuleront la croissance du marché APAC.

Au Moyen-Orient et en Afrique, les États du Golfe riche en pétrole font des efforts actifs pour diversifier leurs économies à traversintelligence artificielle. La plupart des pays du Golfe ont reconnu l'importance des technologies avancées et se concentrent sur le développement de nouvelles technologies. Les EAU mènent le monde arabe dans l'innovation et l'adoption des technologies. En outre, les initiatives de la ville intelligente et les transports autonomes augmenteront la demande de l'IA dans la région.

Les pays d'Amérique latine, comme le Brésil, le Mexique et l'Uruguay, développent de nouvelles politiques d'IA et des stratégies cohérentes pour renforcer l'adoption de technologies avancées. Cette région devrait créer des opportunités de marché nouvelles et lucratives à l'avenir.

Jouants clés de l'industrie

Acteurs clés pour introduire de nouvelles fonctionnalités dans leurs offres existantes pour renforcer la position du marché

Les sociétés opérant sur le marché mondial proposent des solutions automatisées de l'intelligence machine pour créer facilement des modèles d'apprentissage et accélérer le temps de commercialisation. Les opérations d'apprentissage automatique de Microsoft (MOPL) ouDevOpsutilise les capacités de ML d'Azure qui permettent aux scientifiques des données d'innover de manière responsable des processus critiques. Microsoft Corporation introduit régulièrement de nouvelles capacités dans les offres de produits pour renforcer sa position de marché.

Liste des meilleures entreprises d'apprentissage automatique (ML):

• IBM Corporation (États-Unis)
• SAP SE(Allemagne)
• Oracle Corporation(NOUS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(NOUS.)
• Microsoft Corporation (États-Unis)
• Amazon, Inc. (États-Unis)
• Intel Corporation(NOUS.)
• Databricks(NOUS.)
• SAS Institute Inc.(NOUS.)
• Bigml, Inc. (États-Unis)

Développements clés de l'industrie

• Janvier 2022–ACQUIA a introduit des modèles avancés de ML de vente au détail pour sa plate-forme de données client afin d'augmenter la valeur de la vie du client. Avec ce lancement, la société visait à aider les détaillants à obtenir une vue holistique de leur entreprise. Acquia aide les détaillants à comprendre les leviers dans leurs efforts de marketing et de vente.
• Avril 2021:Microsoft Corporation a lancé une base de données ouverte pour la santé et la génomique, le transport, le travail et l'économie, la population et la sécurité, et d'autres domaines pour augmenter la précision des modèles d'apprentissage automatique qui utilisent des ensembles de données accessibles au public. En outre, cela permet à l'entreprise de fournir des informations hyperscales en utilisant des ensembles de données Azure Open en conjonction avec l'analyse de données d'Azure et les solutions ML, augmentant les ventes ML-AS-A-Services (MLAA).
• Mai 2021:Google Cloud a introduit Vertex AI, une solution / plate-forme ML gérée qui permet aux organisations d'accélérer la maintenance et le déploiement de modèles d'IA. De plus, Vertex AI utilise Google Cloud Services pour créer ML sous une seule API et UI pour rationaliser le processus de déploiement, de formation et de construction de modèles ML à grande échelle.
• Février 2020:Oracle Corporation a introduit le cloud OraclePlateforme de science des données. La plate-forme a été conçue pour aider les entreprises à former, à construire, à déploier et à gérer les modèles ML pour améliorer les performances des programmes de science des données.
• Mai 2020–Azure Machine Learning est un service basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de créer et de gérer des solutions ML. Il aide les scientifiques et les ingénieurs des données pour maximiser l'utilisation de leurs capacités et cadres de traitement de modèle et de données existants. Cela les aide également à distribuer, à mettre à l'échelle et à déployer leurs charges de travail sur le cloud.

Reporter la couverture

Le rapport d'étude de marché mondial fournit une analyse complète du marché. Il se concentre sur des aspects clés tels que les sociétés éminentes et les applications principales du produit. En plus de cela, le rapport met en évidence les développements clés de l'industrie et offre un aperçu des tendances du marché. En plus des facteurs susmentionnés, le rapport comprend d'autres aspects qui ont contribué à la croissance du marché ces dernières années.

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Rapport Portée et segmentation