Taille, part et analyse de l’industrie du marché ModelOps par type de déploiement (cloud et sur site), par application (CI/CD (intégration continue/déploiement continu), gestion du cycle de vie des modèles, tableau de bord et reporting, gouvernance et conformité, surveillance et alertes, et autres (score par lots)), par industrie (informatique et télécommunications, BFSI, soins de santé, fabrication, vente au détail et commerce électronique, gouvernement et défense, et autres) et prévisions régionales, 2026-2034

La taille du marché mondial des modélisations était évaluée à 8,09 milliards USD en 2025. Le marché devrait passer de 11,47 milliards USD en 2026 à 187,68 milliards USD d’ici 2034, avec un TCAC de 41,82 % au cours de la période de prévision.

Le marché mondial de ModelOps devrait connaître une croissance significative en raison des investissements substantiels des entreprises dans la technologie. L'opérationnalisation des modèles d'IA fait référence à la gouvernance et à la gestion du cycle de vie d'une vaste gamme de modèles d'IA (intelligence artificielle) et de décision opérationnalisés, tels que l'apprentissage automatique, l'optimisation, les règles, les graphiques de connaissances et les modèles linguistiques et pilotés par des agents. ModelOps simplifie la procédure de mise en production des modèles tout en garantissant les performances, la surveillance et la mise à l'échelle de la qualité. L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) aide les entreprises à capitaliser sur leurs investissements en améliorant les modèles tout au long du cycle de vie. Par exemple,

• Selon les experts du secteur, la mise en œuvre de l’IA augmente à un rythme extraordinaire. 56 % de tous les répondants ont déclaré que l'adoption de l'IA comprend l'apprentissage automatique (ML) dans au moins une fonction, soit une augmentation par rapport à 50 % en 2020.

Le volume croissant de données associé au développement et au déploiement efficaces de modèles, les investissements croissants des entreprises dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, ainsi que l'importance croissante accordée à la conformité réglementaire créent une demande importante pour ModelOps.

Moteur du marché ModelOps

Des fonctionnalités améliorées pour la gestion du cycle de vie de l’IA/ML stimulent la croissance du marché

La structure ModelOps offre une méthode systématique pour gérer et opérationnaliser les modèles d'apprentissage automatique (ML) tout au long de leur cycle de vie. Il englobe plusieurs composants qui fonctionnent ensemble pour garantir l’efficacité du développement, de la surveillance, du déploiement, de la maintenance, de la collaboration, de la gouvernance et de l’amélioration constante du modèle.

En mettant en œuvre le framework ModelOps, les entreprises peuvent réaliser des modèles avec compétence tout au long de la durée de vie de l'IA et du ML. Cette méthodologie améliore les performances du modèle, préserve la précision, favorise la collaboration, certifie la conformité et permet un développement continu pour répondre aux exigences métier changeantes. En outre, le déploiement et le développement de modèles ML sont intrinsèquement difficiles. Par exemple,

• Selon les experts du secteur, il faut généralement environ 30 à 90 jours pour mettre en production un modèle ML distinct et plus d'un an de production.

En raison de ces facteurs, les entreprises investissent considérablement dans ModelOps et l’intelligence artificielle (IA), ce qui les aide à maximiser ces investissements en améliorant les modèles tout au long du cycle de vie.

Restriction du marché ModelOps

Un coût de mise en œuvre plus élevé peut limiter les progrès du marché

La mise en œuvre de ModelOps peut être coûteuse, en particulier si les utilisateurs doivent investir dans une nouvelle infrastructure et de nouveaux outils. Le coût de la formation des équipes au sein de l’entreprise peut également être important. Par conséquent, le développement, la maintenance et le déploiement de la technologie peuvent s’avérer coûteux pour les utilisateurs, en particulier pour les petites et moyennes entreprises.

L'investissement initial dans le déploiement et l'infrastructure est plus élevé et comprend les coûts opérationnels continus de maintenance et de mise à niveau des modèles. De plus, évaluer le retour sur investissement (ROI) des projets d’IA et de ML peut s’avérer difficile, limitant ainsi l’adoption de ModelOps par les entreprises.

Ces facteurs peuvent limiter l’adoption des produits dans les petites organisations, entravant ainsi la progression du marché.

Opportunité de marché ModelOps

Adoption de ModelOps au sein de DevOps pour créer de nombreuses opportunités

DevOps fait référence au développement, à la maintenance et au déploiement de logiciels, généralement des API d'aide à la modélisation et des interfaces utilisateur collaboratives pour l'inférence permettant l'utilisation du modèle d'intelligence artificielle. L'automatisation et l'extension du cycle de vie des modèles d'IA, qui incluent la sélection d'algorithmes, la surveillance, la préparation des données et la validation des modèles, aident les entreprises à obtenir de meilleurs résultats.

Plusieurs entreprises qui ont développé DevOps pour installer des logiciels prennent de l'avance pour créer des cycles de vie ModelOps qui accompagnent DevOps. L'automatisation intelligente peut aider à soutenir une pratique réactive en coordonnant DevOps et ModelOps. L'intégration de telles technologies peut créer de nombreuses opportunités, contribuant au progrès du marché.

Segmentation

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

Analyse par type de déploiement

Par type de déploiement, le marché est fragmenté en cloud et sur site.

Le segment basé sur le cloud a connu des progrès significatifs sur le marché en raison de l'évolutivité et de la flexibilité du déploiement basé sur le cloud, ce qui en fait l'option idéale pour les développeurs. Les plates-formes ModelOps sont intégrées au cloud, contribuant ainsi à optimiser financièrement les installations cloud et les modèles d'IA. Les entreprises ont la possibilité de choisir une utilisation flexible des installations de modélisation. Par conséquent, les principaux acteurs du marché se concentrent sur les solutions basées sur le cloud. Par exemple,

• En janvier 2022,ModelOp a annoncé sa collaboration avec AWS en tant que partenaire technologique AWS sur le parcours partenaire ISV (Independent Software Vendor). L'intégration et l'accessibilité intuitives d'AWS SageMaker de ModelOp rationalisent l'IA ModelOps à mesure que les organisations libèrent leurs investissements dans le cloud et l'IA.

Analyse par application

En fonction des applications, le marché est divisé en CI/CD (intégration continue/déploiement continu), gestion du cycle de vie des modèles, tableau de bord et reporting, gouvernance et conformité, surveillance et alertes, et autres (score par lots).

Le segment de la surveillance et des alertes devrait enregistrer la part de marché la plus élevée en raison de l'utilisation croissante des modèles d'IA et d'apprentissage automatique et de la nécessité de surveiller l'intégration et le déploiement continus de ces modèles. De plus, les applications concrètes de ces modèles nécessitent la surveillance et l'envoi d'alertes concernant diverses dérives de données, anomalies et autres alertes. Par exemple,

• Selon une enquête réalisée par Algorithmia, l’une des raisons les plus répétitives des erreurs de modèle est la dérive des données. Il a été constaté que 60 % des spécialistes des données consacrent au moins 20 % de leur temps à la maintenance des modèles.

Analyse par industrie

Par secteur, le marché est classé en informatique et télécommunications, BFSI, soins de santé, fabrication, vente au détail et commerce électronique, gouvernement et défense, etc.

La mise en œuvre de ModelOps dans le secteur de la santé devrait connaître une croissance robuste. L’IA peut améliorer les compétences et les soins aux patients tout en minimisant le coût des erreurs administratives. Cependant, les modèles ML doivent être actualisés avec les données actuelles, les nouveaux KPI et autres. De plus, il est surveillé pour vérifier les anomalies. Les modèles modernisés doivent être facilement accessibles sur divers systèmes, tels qu'une application mobile ou un système de laboratoire, pour maintenir les résultats synchronisés. Ces facteurs augmentent l'utilisation de ModelOps dans les opérations de soins de santé.

Analyse régionale

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Sur la base de la géographie, le marché a été étudié en Amérique du Nord, en Asie-Pacifique, en Europe, en Amérique du Sud, au Moyen-Orient et en Afrique.

L’Amérique du Nord détenait la part de marché la plus élevée en 2023, en raison de l’importance de nombreuses technologies telles que l’infrastructure cloud, l’analyse de données, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et autres. La région bénéficie également d’un solide soutien gouvernemental en matière de conformité réglementaire, contribuant ainsi à la demande de ModelOps dans différents secteurs. Par exemple,

• Selon les experts du secteur, 10 % des entreprises utilisent actuellement 10 applications d’IA ou plus. De plus, 73 % de l’ensemble des CHRO et PDG aux États-Unis prévoient d’utiliser davantage d’applications d’IA au cours des trois prochaines années.

Le marché européen devrait croître à un rythme significatif en raison de diverses nouvelles initiatives et perspectives visant à favoriser l’expansion des technologies d’IA et d’apprentissage automatique dans divers pays européens. Les dépenses en IA/ML et en analyse de données dans plusieurs pays, comme l’Allemagne, la France, l’Italie, l’Espagne et le Royaume-Uni, stimulent la croissance du marché dans la région.

Acteurs clés couverts

Le marché mondial de ModelOps est consolidé, avec la présence de plusieurs grands acteurs du marché. Le rapport comprend les profils des acteurs clés suivants :

• ModelOp (États-Unis)
• IBM (États-Unis)
• Oracle (États-Unis)
• TIBO (États-Unis)
• Databricks (États-Unis)
• AWS (États-Unis)
• Seldon (Royaume-Uni)
• Domino Data Lab (États-Unis)
• SAS Institute Inc. (États-Unis)
• Veritone (États-Unis)

Développements clés de l’industrie

• En septembre 2023,Teradata a introduit de nouvelles fonctionnalités dans son logiciel de gestion de modèles IA/ML dans ClearScape Analytics, telles que ModelOps, pour répondre à la demande croissante des entreprises du monde entier en matière d'IA et d'analyse modernisées.
• En juin 2022,ModelOp a annoncé la sortie de ModelOp Center 3.0, qui dispose de nouvelles compétences importantes pour faire évoluer et gouverner l'intelligence artificielle dans l'entreprise. La plateforme ModelOps comprend des solutions de visibilité exécutive pour l'IA, d'orchestration de l'IA et de rénovation de la gestion des risques des modèles.