| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | 2.59 Milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | 15.98 Milliards de dollars |
| CAGR (2024 - 2029) | 43.90% |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
| Concentration du Marché | Bas |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
Analyse du marché de lapprentissage automatique (AutoML)
La taille du marché de lapprentissage automatique automatisé est estimée à 1,8 milliard USD en 2024 et devrait atteindre 11,12 milliards USD dici 2029, avec un TCAC de 43,90 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
- Lapprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de lintelligence artificielle (IA) qui permet aux algorithmes dentraînement de faire des classifications ou des prédictions par le biais de méthodes statistiques, découvrant ainsi des informations clés dans les projets dexploration de données. Ces informations guident la prise de décision au sein des applications et des entreprises, ce qui a un impact idéal sur les indicateurs de croissance clés. Comme il sagit dalgorithmes, de modèles et de complexité informatique, des professionnels qualifiés doivent développer ces solutions.
- Lapprentissage automatique (ML) est devenu un composant essentiel de nombreuses parties de lentreprise. Dautre part, la création dapplications de machine learning hautes performances nécessite des scientifiques des données et des experts du domaine hautement spécialisés. Lapprentissage automatique (AutoML) vise à réduire les besoins des scientifiques des données en permettant aux experts du domaine de construire automatiquement des applications dapprentissage automatique sans connaissances approfondies en statistiques et en apprentissage automatique.
- Les performances de lapprentissage automatique ont progressé grâce aux améliorations de la science des données et de lintelligence artificielle. Les entreprises reconnaissent le potentiel de cette technologie et, par conséquent, son taux dadoption est susceptible daugmenter au cours de la période de prévision. Les entreprises vendent des solutions dapprentissage automatique automatisées sur la base dun abonnement, ce qui facilite lutilisation de cette technologie par les clients. De plus, il offre une flexibilité sur la base dun paiement à lutilisation.
- Lapprentissage automatique (ML) est de plus en plus utilisé dans de nombreuses applications, mais il ny a pas suffisamment dexperts en apprentissage automatique pour soutenir cette croissance de manière adéquate. Avec lapprentissage automatique (AutoML), lobjectif est de faciliter lutilisation de lapprentissage automatique. Par conséquent, les experts devraient être en mesure de déployer davantage de systèmes dapprentissage automatique, et moins dexpertise serait nécessaire pour travailler avec AutoML que lorsquils travaillent directement avec ML. Cependant, ladoption de la technologie est encore superficielle, ce qui limite la croissance du marché.
- Ladoption de lIA connaît une augmentation après la pandémie de COVID-19, les entreprises sorientant vers des solutions intelligentes pour automatiser leurs processus métier. Cette tendance devrait se poursuivre au cours des prochaines années, ce qui favorisera davantage ladoption de lIA dans les processus organisationnels.
Tendances du marché de lapprentissage automatique (AutoML)
BFSI sera le plus grand utilisateur final de lindustrie
- Ces dernières années, lintelligence artificielle (IA) et les technologies des machines ont été de plus en plus adoptées dans le secteur des services bancaires, financiers et de lassurance (BFSI) pour améliorer lefficacité opérationnelle et améliorer lexpérience du consommateur. À mesure que les données attirent de plus en plus lattention, la demande dapplications BFSI dapprentissage automatique augmente. Lapprentissage automatique peut produire des résultats précis et rapides avec des données énormes, une puissance de traitement abordable et un stockage économique.
- Les solutions basées sur le machine learning (ML) permettent également aux sociétés financières de remplacer le travail manuel en automatisant les opérations répétitives grâce à lautomatisation intelligente des processus, augmentant ainsi la productivité de lentreprise. Au cours de la période prévue, les exemples incluent les chatbots, lautomatisation de la paperasse et la gamification de la formation des employés. Lapprentissage automatique devrait être utilisé pour automatiser les processus financiers.
- Après la pandémie de COVID-19, les institutions financières montrent un intérêt croissant pour atteindre et aider les clients via les canaux numériques. Diverses solutions numériques, notamment les chatbots, lassistance à louverture et à la gestion des comptes et lassistance technique, ont connu une augmentation de ladoption dans le secteur financier. Notamment, des entreprises fintech comme Posh.Tech, Spixii et bien dautres fournissent désormais des chatbots intelligents conçus pour faciliter les fonctions essentielles en contact avec les clients pour les banques
- Les banques doivent améliorer leurs services pour offrir un meilleur service à la clientèle face à la pression croissante de la gestion des risques et à laugmentation des exigences réglementaires et de gouvernance. Le nombre croissant de cas de fraude bancaire devrait augmenter ladoption de lIA et du ML. Certaines marques fintech utilisent de plus en plus lIA et le ML dans diverses applications sur plusieurs canaux pour exploiter les données clients disponibles et prédire lévolution des besoins des clients, les activités frauduleuses les plus susceptibles dattaquer un système et les services qui savéreront bénéfiques, entre autres.
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LAmérique du Nord détiendra une part de marché importante
- Les États-Unis devraient détenir une part substantielle du marché en raison du solide écosystème dinnovation, alimenté par des investissements fédéraux stratégiques dans les technologies de pointe, complété par lexistence de scientifiques et dentrepreneurs visionnaires du monde entier et dinstitutions de recherche reconnues, qui ont stimulé le développement de lapprentissage automatique automatique (AutoML).
- Divers gouvernements, y compris les gouvernements des États et les gouvernements locaux, traitent dénormes quantités de données sur les citoyens, qui étaient auparavant stockées sur papier et traitées manuellement. Cependant, comme les technologies dintelligence artificielle (IA) et dapprentissage automatique fournissent des méthodes de collecte et de traitement des données plus rapides et plus précises, les gouvernements peuvent se concentrer sur des questions sociales et culturelles plus complexes et à long terme. En outre, une augmentation des applications commerciales pour federatedML devrait stimuler la demande dAutoML.
- Selon le gouvernement du Canada, les technologies dintelligence artificielle (IA) sont très prometteuses pour améliorer la façon dont le gouvernement canadien sert ses citoyens. Lorsque le gouvernement enquête sur lutilisation de lintelligence artificielle dans les programmes et les services gouvernementaux, il sassure que des valeurs, une éthique et des règles claires le guident.
- Alors que les États-Unis tentent détablir la suprématie de lAutoML, le Canada se prépare également à de tels développements. Par exemple, en avril 2023, ePayPolicy a lancé Payables Connect, le nouvel ajout à sa gamme de produits de paiement et de rapprochement dassurance. Il sappuie sur la technologie dintégration et dapprentissage automatique existante dePay pour automatiser complètement le rapprochement, la création et le paiement des dettes payables.
- Bien que le Canada en soit encore à la phase initiale du déploiement de lapprentissage automatique automatisé dans divers secteurs, certains facteurs, notamment le besoin croissant dautomatiser le secteur financier et lintérêt émergent des étudiants pour léducation, devraient stimuler la croissance du marché.
- Le marché AutoML de la région évolue en raison du cloud, et linformatique sans serveur permet aux créateurs de mettre rapidement en place des applications ML.
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Présentation de lindustrie de lapprentissage automatique automatique (AutoML)
Le marché mondial de lapprentissage automatique automatisé présente une fragmentation modérée, de nombreux acteurs répondant aux demandes du marché. Lintensification de la concurrence est motivée par lafflux de nouveaux entrants, ce qui incite les participants existants à élaborer des stratégies pour élargir leur clientèle. Ce paysage dynamique stimule également linnovation, car les acteurs existants du marché sefforcent de développer des produits de pointe. Parmi les leaders notables de lindustrie, citons Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation et Dataiku.
En août 2023, DataRobot a lancé une nouvelle offre dintelligence artificielle (IA) générative comprenant des capacités de plateforme et des services dIA appliqués conçus pour accélérer le passage du concept à la valeur grâce à lIA générative.
En août 2023, dotData Inc. a lancé dotData Ops, une plateforme MLOps no-code de nouvelle génération. Cette plateforme permet aux ingénieurs ML de fournir un environnement intuitif et en libre-service pour le déploiement et lopérationnalisation efficaces des pipelines de données, de fonctionnalités et de prédiction.
Leaders du marché de lapprentissage automatique automatisé (AutoML)
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Datarobot Inc.
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Amazon web services Inc.
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dotData Inc.
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IBM Corporation
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Dataiku
- *Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Actualités du marché de lapprentissage automatique automatique (AutoML)
- Juillet 2023 dotData a présenté dotData Enterprise 3.2, offrant une détection avancée des fuites de fonctionnalités, des capacités dautomatisation des API, des visualisations pour gérer de vastes ensembles de données et une intégration améliorée avec les plateformes BI. Ces améliorations visent à améliorer lexpérience client globale, en augmentant la productivité et lefficacité des professionnels de la BI et de lanalyse.
- Mars 2023 Aible a établi une alliance stratégique avec Google Cloud, réduisant considérablement les coûts danalyse de 1 000 fois et réduisant les délais danalyse de plusieurs mois à quelques jours. Ce partenariat vise à simplifier le déploiement de la plateforme Aible sur Google Cloud, en prenant en charge larchitecture, lévolutivité et lentraînement des modèles dAible avec linfrastructure Google Cloud, BigQuery et Vertex AI.
Segmentation du secteur de lapprentissage automatique automatisé (AutoML)
Lapprentissage automatique ou AutoML fait référence à un processus dautomatisation des tâches itératives et chronophages du développement de modèles dapprentissage automatique. Il permet aux scientifiques des données, aux développeurs et aux analystes de créer des modèles ML à grande échelle, productifs et efficaces tout en maintenant la qualité des modèles.
Le marché de lapprentissage automatique automatisé est segmenté par solution (autonome ou sur site et cloud), par type dautomatisation (traitement des données, ingénierie des fonctionnalités, modélisation et visualisation), par utilisateurs finaux (BFSI, vente au détail et commerce électronique, soins de santé, fabrication et autres utilisateurs finaux), par géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique et reste du monde).
Les tailles et les prévisions du marché sont fournies en termes de valeur en USD pour tous les segments ci-dessus.
Par solution
| Autonome ou sur site |
| Nuage |
Par type d'automatisation
| Traitement de l'information |
| Ingénierie des fonctionnalités |
| La modélisation |
| Visualisation |
Par les utilisateurs finaux
| BFSI |
| Vente au détail et commerce électronique |
| Soins de santé |
| Fabrication |
| Autres utilisateurs finaux |
Par géographie
| Amérique du Nord | États-Unis |
| Canada | |
| L'Europe | Royaume-Uni |
| Allemagne | |
| France | |
| Le reste de l'Europe | |
| Asie-Pacifique | Chine |
| Japon | |
| Corée du Sud | |
| Reste de l'Asie-Pacifique | |
| Reste du monde |
| Par solution | Autonome ou sur site | |
| Nuage | ||
| Par type d'automatisation | Traitement de l'information | |
| Ingénierie des fonctionnalités | ||
| La modélisation | ||
| Visualisation | ||
| Par les utilisateurs finaux | BFSI | |
| Vente au détail et commerce électronique | ||
| Soins de santé | ||
| Fabrication | ||
| Autres utilisateurs finaux | ||
| Par géographie | Amérique du Nord | États-Unis |
| Canada | ||
| L'Europe | Royaume-Uni | |
| Allemagne | ||
| France | ||
| Le reste de l'Europe | ||
| Asie-Pacifique | Chine | |
| Japon | ||
| Corée du Sud | ||
| Reste de l'Asie-Pacifique | ||
| Reste du monde | ||
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FAQ sur les études de marché sur lapprentissage automatique automatique (AutoML)
Quelle est la taille du marché de lapprentissage automatique automatisé ?
La taille du marché de lapprentissage automatique automatisé devrait atteindre 1,80 milliard USD en 2024 et croître à un TCAC de 43,90 % pour atteindre 11,12 milliards USD dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de lapprentissage automatique automatisé ?
En 2024, la taille du marché de lapprentissage automatique automatisé devrait atteindre 1,80 milliard USD.
Qui sont les principaux acteurs du marché de lapprentissage automatique automatisé ?
Datarobot Inc., Amazon web services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku sont les principales entreprises opérant sur le marché de lapprentissage automatique automatisé.
Quelle est la région à la croissance la plus rapide du marché de lapprentissage automatique automatisé ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part du marché de lapprentissage automatique automatisé ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché du marché de lapprentissage automatique automatisé.
Quelles années couvre ce marché de lapprentissage automatique automatisé et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché de lapprentissage automatique automatisé était estimée à 1,25 milliard USD. Le rapport couvre la taille historique du marché de lapprentissage automatique pour les années suivantes 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lapprentissage automatique automatisé pour les années suivantes 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 et 2029.
Dernière mise à jour de la page le:
Rapport sur lindustrie de lapprentissage automatique automatique
Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de lapprentissage automatique automatique en 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse de lapprentissage automatique automatique comprend des prévisions du marché jusquen 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
