US Machine Learning (ML) Taille du marché, partage et analyse d'impact Covid-19, par type d'entreprise (petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises), par déploiement (cloud et sur site), par l'industrie finale (Healthcare, Retail, IT et télécommunication, BFSI, Automotive and Transportation, Publing and Media, Manufacturing, and Others

La taille du marché américain d'apprentissage automatique (ML) était évaluée à 4,74 milliards USD en 2022. Le marché devrait passer de 6,49 milliards USD en 2023 à 59,30 milliards de dollars d'ici 2030, présentant un TCAC de 37,2% au cours de la période de prévision.

Un rapport du Center for Security and Emerging Technology (CSET) indique que 167 investisseurs des États-Unis ont participé à 401 transactions, offrant aux entreprises d'IA chinois 37% (ou 40,2 milliards USD) en financement de 2015 à 2021. Qualcomm Ventures et Intel Capital ont fait respectivement 13 et 11 investissements, à mesure que les Sanctions de Washington ont empiré.

Aux États-Unis, le domaine de l'intelligence artificielle (IA) se développe à un rythme exponentiel. Le Deep Learning est un sous-ensemble de ML dans la technologie de l'IA. Le processus d'apprentissage automatique est réalisé en utilisant le niveau hiérarchique des réseaux de neurones artificiels (ANN). En raison des progrès des algorithmes d'apprentissage en profondeur, il est prévu que le marché aux États-Unis se développera. En outre, il est prévu que le marché ML se développera dans toutes les industries d'utilisation finale en raison de nombreuses entreprises renforçant leurs capacités d'apprentissage en profondeur pour encourager l'innovation.

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Impact Covid-19

La pandémie Covid-19 pour créer des opportunités de marché sans précédent pour les entreprises de premier plan

Les organisations de soins de santé ont été obligées de réévaluer rapidement leurs technologies et d'aller de l'avant avec des plans pourtransformation numériqueAlors que le coronavirus a commencé à se propager à travers les États-Unis en outre, pendant la pandémie Covid-19, les entreprises qui ont investi et mis en œuvre des technologies perturbatrices, telles que Edge Computing, l'intelligence artificielle (IA), les appareils connectés et la ML, ont commencé à réaliser que ces technologies les aidaient dans la récupération des effets initiaux et de la conduite future commerciale.

Ces facteurs ont contribué de manière significative à la croissance du marché américain de l'apprentissage automatique.

Dernières tendances

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Adoption rapide des mégadonnées dans diverses industries d'utilisation finale pour augmenter la demande de ML

Les volumes de données ont grandi au point où plus de données ont été créées au cours des dernières années que jamais dans l'histoire humaine. Les industries BFSI, Healthcare, IT & Telecom et Automotive sont parmi les plus touchées par les mégadonnées. L'adaptation aux services de Big Data a augmenté à un taux louable aux États-Unis, la demande toujours croissante de données provenant de sources structurées et non structurées est le principal moteur du marché des mégadonnées solide du pays, qui est rendu possible par les services publics et services publics et privés.

Pour commencer la recherche sur ML,Analyse des mégadonnées, les technologies prédictives, et l'IA - qui sont nécessaires pour donner à l'agriculture américaine un fort avantage dans la production alimentaire et agricole - le National Institute of Food and Agriculture de l'USDA a attribué 11 subventions dans le programme de contenu et d'activités non formes de l'alimentation et de l'agriculture de la technologie. Le programme Agriculture Cyberinformatics and Tools (FACT) dans le cadre de l'USDA-NIFA Agriculture and Food Research Initiative (AFRI) fournit un financement à ces subventions.

Facteurs moteurs

L'augmentation des données non structurées augmentera le développement de solutions d'apprentissage automatique

L'utilisation de données non structurées dans les processus analytiques, réglementaires et de prise de décision est en augmentation. Dans les campagnes marketing et les affaires, la prise de décision humaine est fréquemment influencée par l'analyse des données non structurées. Cette forme de données peut être vue dans les analyses produites par les processus algorithmiques d'apprentissage automatique, les données deInternet des objets (IoT)Les appareils, tels que les tickets, les capteurs et autres fonctionnaires, ainsi que les médias riches, y compris la météo, la surveillance et les données géospatiales.

Selon Forbes, les données non structurées devraient augmenter de 175 milliards de zettaoctets d'ici 2025, ouvrant la voie à une forte demande de solutions AI et ML dans les années à venir.

Facteurs de contenus

Manque de compétences de codage susceptibles de limiter la croissance du marché

Les experts dans le domaine du codage sont difficiles à trouver aux États-Unis en raison du manque de talent informatique. Même si la technologie moderne est présente partout, il est presque impossible de mettre en œuvre la transformation numérique aujourd'hui sans l'aide de nouveaux spécialistes technologiques. Cette dure réalité ne fera qu'empirer à mesure que l'écart entre la demande et l'offre d'experts informatiques hautement qualifiés augmente. Une enquête mondiale de McKinsey a révélé qu'en 2030, il y aura une pénurie d'environ 82,5 millions de codeurs. À l'heure actuelle, 87% des entreprises ont du mal à trouver le talent de codage dont ils ont besoin.

Cependant, certaines industries, en particulier celles impliquant l'analyse des données, parviennent à être simultanées et à croître rapidement tout en ayant désespérément besoin de personnel. De plus, le Bureau américain des statistiques du travail estime qu'il y aura une pénurie d'ingénieurs dépassant 1,2 million d'ici 2026. Il est prévu que cela entravera temporairement l'expansion de la part de marché américaine d'apprentissage automatique.

SEGMENTATION

Par analyse de type d'entreprise

Prolifération des technologies d'IA et de ML parmi les PME pour stimuler la croissance du marché

Le marché est divisé en petites et moyennes entreprises (PME) et grandes entreprises par type d'entreprise. Dans les années à venir, les PME aux États-Unis sont susceptibles d'utiliser davantage les solutions d'apprentissage automatique. Dans l'économie d'aujourd'hui,intelligence artificielleLes systèmes ont le potentiel de réduire les coûts, en particulier pour les PME.

Alors que certaines grandes entreprises américaines dirigent l'adoption mondiale de l'IA et de l'apprentissage automatique, les décideurs politiques sont désormais confrontés au défi d'aider ces technologies à se propager tout au long de l'économie. Les outils d'apprentissage automatique doivent être mis à la disposition de 89% des entreprises américaines avec moins de 20 employés et 98% de ceux avec moins de 100 employés pour aider le pays à atteindre son potentiel de productivité complet. Les PME se remettent toujours des effets de la crise de Covid-19 en cours, donc une augmentation de la productivité compatible AI serait assez pratique.

Par analyse de déploiement

Plates-formes d'apprentissage automatique basées sur le cloud pour augmenter les progrès du marché

Sur la base du déploiement, le marché a été divisé en site et cloud. Certains des principaux acteurs du marché fournissent un cloud ou sur siteapprentissage automatiquesolutions. Le segment des nuages ​​devrait être témoin d'une croissance remarquable. 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 les principaux avantages qui ont incité la mise en œuvre de modèles de livraison basés sur le cloud pour les solutions et services logiciels d'apprentissage en profondeur.

Google Cloud, par exemple, est fourni par Alphabet, Inc. Une large gamme d'outils AI et ML est disponible sur Google Cloud. BIGML fournit des déploiements sur site pour les entreprises qui nécessitent une configuration, l'entretien et la gestion de leurs propres installations.

Par analyse de l'industrie finale

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BFSI et segments automobiles et de transport pour assister à un taux de croissance notable en raison de l'adoption de solutions ML

Les banques et autres organisations monétaires influencent les progrès des technologies d'apprentissage automatique pour détecter les fausses déclarations et souligner des informations importantes dans les données. Aux États-Unis, le commerce électronique s'est avéré être un moteur majeur des pratiques commerciales de commerce de détail. Les détaillants utilisent l'intelligence machine pour collecter des données, les analyser et les utiliser pour offrir aux clients des expériences d'achat personnalisées. La demande des secteurs financiers et de la vente au détail pour cette technologie est alimentée par ces facteurs.

L'industrie de l'automobile et des transports devrait augmenter considérablement dans les années à venir. La demande de solutions de pointe est tirée par la recherche et le développement sur les voitures autonomes et les transports autonomes.

Jouants clés de l'industrie

Les acteurs clés se concentrent sur l'élargissement de leur présence géographique pour rivaliser sur le marché

Le paysage concurrentiel du marché américain ML est consolidé avec quelques acteurs clés opérant à l'échelle mondiale et régionale. Pour renforcer leurs positions sur le marché américain et élargir leurs portefeuilles respectifs, les principaux acteurs forment des alliances stratégiques.

Liste des principales sociétés profilé:

• IBM Corporation(NOUS.)
• Oracle Corporation(NOUS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(NOUS.)
• Microsoft Corporation(NOUS.)
• Amazon, Inc.(NOUS.)
• Fair Isaac Corporation(NOUS.)
• RapidMiner Inc.(NOUS.)
• H2O.ai(NOUS.)
• Teradata (États-Unis)
• Tibco Software Inc. (États-Unis)

Développements clés de l'industrie

• Juin 2022–L'intégration de la plate-forme de données et d'analyse multi-cloud Teradata Vantage avec Amazon Sagemaker et sa disponibilité générale ont été rendues publiques par Teradata. Cette action est en faveur du cadre d'analyse Analytics 123 de Teradata, qui offre aux organisations aux prises avec des initiatives AI / ML au niveau de la production une approche étape par étape pour mettre à l'échelle leur déploiement de modèle analytique.
• Octobre 2022 -Le système d'intelligence artificielle du système sur puce (SOC) d'IBM a récemment été mis à la disposition du public. L'appareil est conçu pour former et exécuter des modèles d'apprentissage en profondeur plus efficacement et plus rapidement que les processeurs. Le système a 32 cœurs de traitement et 23 milliards de transistors sur le SOC en raison d'un nœud de processus de 5 nm.

Reporter la couverture

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Le rapport de recherche 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 facteurs qui ont contribué à la croissance du marché ces dernières années.

Rapport Portée et segmentation