Taille du marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 71.34 milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 309.37 milliards de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | 34.10 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Analyse du marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
La taille du marché de lapprentissage automatique en tant que service est estimée à 71,34 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 309,37 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 34,10 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
- L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux algorithmes de formation d'effectuer des classifications ou des prédictions grâce à des méthodes statistiques, révélant ainsi des informations critiques dans les projets d'exploration de données. Ces informations guident la prise de décision au sein des applications et des entreprises, ayant idéalement un impact sur les indicateurs de croissance clés. Puisquil sagit dalgorithmes, de complexité des modèles et de complexité informatique, le développement de ces solutions nécessite des professionnels qualifiés.
- Le marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) connaîtra probablement une forte croissance au cours de la période de prévision, car les algorithmes MLaaS sont utilisés pour trouver des modèles dans les données et les utilisateurs nauront pas à se soucier des calculs réels. MLaaS est la seule plateforme d'IA full-stack combinant applications mobiles, intelligence d'entreprise, automatisation industrielle et systèmes de contrôle.
- Avec les progrès de la science des données et de lintelligence artificielle, les performances de lapprentissage automatique se sont accélérées à un rythme rapide. Les entreprises identifient le potentiel de cette technologie et, par conséquent, son taux dadoption devrait augmenter au cours de la période de prévision. Les entreprises proposent des solutions d'apprentissage automatique sur un modèle basé sur un abonnement, facilitant ainsi l'utilisation de cette technologie par les consommateurs. De plus, il offre une flexibilité sur une base de paiement à lutilisation.
- De plus, MLaaS est largement utilisé dans la détection des fraudes, loptimisation de la chaîne dapprovisionnement, lanalyse des risques, la fabrication, etc. Les utilisateurs peuvent librement créer une infrastructure interne à partir de zéro, ce qui facilite la gestion et le stockage de vos données.
- Les startups ML reçoivent des financements de plusieurs millions de dollars d'investissement ML. Par exemple, en juin 2022, Inflection AI a obtenu lune des plus grandes levées de fonds pour lapprentissage automatique artificiel, totalisant 225 millions de dollars. On lappelle une startup dapprentissage automatique et dIA. Elle a obtenu 225 millions de dollars de financement en fonds propres auprès d'investisseurs en capital-risque. Cet investissement en ML devrait améliorer lapprentissage automatique, permettant ainsi des interfaces homme-machine intuitives dans un avenir proche.
- L'apprentissage automatique en tant que service exploite les techniques d'apprentissage profond pour l'analyse prédictive afin d'améliorer la prise de décision. Cependant, l'utilisation de MLaaS présente des problèmes de sécurité pour les propriétaires de modèles ML et des problèmes de confidentialité des données pour les propriétaires de données. Les propriétaires de données sont préoccupés par la confidentialité et la sécurité de leurs données sur les plateformes MLaaS. En revanche, les propriétaires de plateformes MLaaS craignent que leurs modèles ne soient volés par des adversaires se faisant passer pour des clients.
- La pandémie de COVID-19 a poussé de nombreuses organisations à accélérer leur migration vers des solutions de cloud public, car l'élasticité des services cloud peut répondre à des pics inattendus de demande de services. Les migrations vers le cloud ont aidé les entreprises à réinventer la façon dont elles mènent leurs activités à l'époque du COVID-19. Le besoin de services dIA sest accru et de nombreux fournisseurs de cloud proposent lAIaaS et le MLaaS.
Tendances du marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
Adoption croissante de lIoT et de lautomatisation pour stimuler le marché
- Les opérations IoT garantissent que des milliers d'appareils ou plus fonctionnent correctement et en toute sécurité sur un réseau d'entreprise et que les données collectées sont exactes et opportunes. Alors que les moteurs danalyse back-end sophistiqués fonctionnent sur lessentiel du traitement des flux de données, garantir la qualité des données est souvent laissé à des méthodologies obsolètes. Certains fournisseurs de plates-formes IoT mettent au point une technologie dapprentissage automatique pour renforcer leurs capacités de gestion des opérations et garantir le contrôle des infrastructures IoT tentaculaires.
- L'apprentissage automatique peut démystifier les modèles cachés dans les données IoT en analysant des volumes importants de données à l'aide d'algorithmes sophistiqués. L'inférence ML peut compléter ou remplacer les processus manuels par des systèmes automatisés utilisant des actions statistiquement dérivées dans les processus critiques. Les solutions basées sur le ML automatisent le processus de modélisation des données IoT, supprimant ainsi les activités détournées et fastidieuses de sélection, de codage et de validation du modèle.
- Les petites entreprises qui adoptent l'IoT peuvent économiser considérablement sur le processus fastidieux d'apprentissage automatique. Les fournisseurs MLaaS peuvent effectuer davantage de requêtes plus rapidement, en fournissant davantage de types d'analyse pour obtenir des informations plus exploitables à partir de vastes caches de données générées par plusieurs appareils du réseau IoT.
- Selon l'étude Manufacturing Vision de Zebra, les systèmes de surveillance des actifs intelligents basés sur l'IoT et la RFID devraient surpasser les approches traditionnelles basées sur des feuilles de calcul d'ici 2022. Selon une étude menée par Microsoft Corporation, 85 % des entreprises ont au moins un projet de cas d'utilisation de l'IIoT. Ce chiffre devrait augmenter, puisque 94 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles poursuivraient des initiatives IIoT en 2021. Ces cas pourraient créer des opportunités pour les fournisseurs de MLaaS dans un avenir proche.
- L'utilisation croissante de la technologie basée sur le cloud dans de nombreuses organisations favorise le transfert de données en raison de la facilité avec laquelle ces connexions peuvent être établies. Cela permet à chaque employé d'une organisation d'accéder aux données, augmentant ainsi la rentabilité de l'entreprise. En avril 2023, Oracle Corporation et GitLab Inc. ont annoncé la disponibilité d'une nouvelle offre qui étend les fonctionnalités de ML et d'IA. Les clients peuvent exécuter des charges de travail d'IA et de ML avec des exécuteurs GitLab compatibles GPU sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI) et accéder au déploiement de services cloud partout où cela est nécessaire, y compris dans des environnements sur site et multi-cloud.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
LAmérique du Nord devrait détenir la plus grande part de marché
- LAmérique du Nord devrait détenir une part importante du marché en raison de son solide écosystème dinnovation, alimenté par des investissements fédéraux stratégiques dans les technologies de pointe, complété par la présence de scientifiques et dentrepreneurs visionnaires issus dinstitutions de recherche de renommée mondiale, qui ont propulsé le développement. du MLaaS.
- Par exemple, en mai 2023, la National Science Foundation (NSF) des États-Unis, en collaboration avec des établissements d'enseignement supérieur, d'autres agences fédérales et d'autres parties prenantes, a annoncé un investissement de 140 millions de dollars pour créer sept nouveaux instituts nationaux de recherche sur l'intelligence artificielle (IA).. Grâce à cet investissement, le gouvernement vise à promouvoir les systèmes et technologies dIA et à développer une main-dœuvre diversifiée en IA aux États-Unis afin de promouvoir une approche cohérente des opportunités et des risques liés à lIA. De tels investissements du gouvernement régional créeront de nouvelles opportunités de croissance pour le marché étudié.
- En raison de la croissance remarquable de pays comme le Canada et les États-Unis, la région nord-américaine représente la majeure partie des activités de Mlaas. Ces pays abritent une grande diversité de petites et grandes start-ups. En conséquence, le marché du machine learning en tant que service est en expansion en Amérique du Nord. En ce qui concerne les percées technologiques et leur utilisation, lAmérique du Nord est la région qui connaît la croissance la plus rapide au monde sur le marché de lapprentissage automatique en tant que service. Il dispose de linfrastructure et des fonds nécessaires pour investir dans lapprentissage automatique en tant que service. En outre, laugmentation des dépenses de défense et les améliorations techniques dans le secteur des télécommunications stimuleront probablement la croissance du marché tout au long de la période de prévision.
- La région a également connu une prolifération significative de la 5G, de lIoT et des appareils connectés. En conséquence, les fournisseurs de services de communication (CSP) doivent gérer efficacement une complexité toujours croissante grâce à la virtualisation, au découpage du réseau, aux nouveaux cas d'utilisation et aux exigences de service. Cela devrait stimuler les solutions MLaaS, car les approches traditionnelles de gestion des réseaux et des services ne sont plus durables.
- De plus, les grandes entreprises technologiques de la région, telles que Microsoft, Google, Amazon et IBM, sont devenues des acteurs majeurs dans la course au ML-as-a-Service. Étant donné que chacune des entreprises dispose d'une infrastructure de cloud public et de plates-formes ML importantes, cela leur permet de faire de l'apprentissage automatique en tant que service une réalité pour ceux qui cherchent à utiliser l'IA pour tout, du service client à l'automatisation des processus robotiques, en passant par le marketing, analyses, maintenance prédictive, etc., pour aider à la formation des modèles de données d'IA en cours de déploiement.
- Les principaux acteurs de cette région se concentrent sur leur expansion pour offrir à leurs clients des expériences transparentes, augmentant ainsi la demande du marché MlaaS. Par exemple, en février 2022, AWS a annoncé l'expansion mondiale des zones locales AWS. Elle a annoncé l'achèvement de ses 16 premières zones locales AWS aux États-Unis et prévoit de lancer de nouvelles zones locales AWS dans 32 nouvelles zones métropolitaines dans 26 pays à travers le monde.
- Le marché du ML dans la région évolue en raison du cloud, et l'informatique sans serveur permet aux développeurs de rendre les applications ML opérationnelles rapidement. De plus, les services dinformation sont le principal moteur de lactivité ML-as-a-Service. Le changement le plus important apporté par linformatique sans serveur est lélimination de la nécessité de faire évoluer le matériel physique des bases de données.
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Aperçu du marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
La forte consolidation du marché a accru la concurrence entre des acteurs de premier plan tels que Microsoft, IBM, Google et Amazon. Pour conquérir une part importante du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLAAS), dautres acteurs élargissent activement leurs portefeuilles de produits et leur présence géographique.
En février 2023, Civo, le fournisseur de services cloud natifs, a annoncé le lancement de Kubeflow as a service, son nouveau service géré d'apprentissage automatique, pour améliorer l'expérience des développeurs et réduire le temps et les ressources nécessaires pour obtenir des informations à partir des algorithmes de ML. Grâce à ce lancement, l'entreprise vise à rendre le ML accessible à toutes les tailles d'organisations.
En février 2022, le géant des télécommunications ATT et la société d'IA H2O ont collaboré et lancé un magasin de fonctionnalités d'intelligence artificielle pour les entreprises. Cela fournit un référentiel pour la collaboration, le partage, la réutilisation et la découverte de fonctionnalités d'apprentissage automatique afin d'accélérer les déploiements de projets d'IA et d'améliorer le retour sur investissement.
Leaders du marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Google LLC
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SAS Institute Inc.
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Fair Isaac Corporation (FICO)
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Actualités du marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
- Mai 2023 NVIDIA a annoncé l'intégration de son logiciel d'entreprise NVIDIA AI dans Azure Machine Learning de Microsoft pour aider les entreprises à accélérer leurs initiatives en matière d'IA. Grâce à cette intégration, la société vise à créer une plate-forme sécurisée et prête pour l'entreprise permettant aux clients Azure du monde entier de créer, déployer et gérer leur plate-forme avec plus de 100 couches logicielles NVIDIA AI Enterprise entièrement prises en charge.
- Février 2022:H2O.ai a publié de nouvelles fonctionnalités H2O MLOps qui améliorent l'explicabilité, la flexibilité et la configuration des flux de travail d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités ont fourni un meilleur contrôle, une meilleure gouvernance et une plus grande évolutivité au sein de leur flux de travail d'apprentissage automatique.
Rapport sur le marché de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS) – Table des matières
1. INTRODUCTION
1.1 Hypothèses de l’étude et définition du marché
1.2 Portée de l'étude
2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
4. APERÇU DU MARCHÉ
4.1 Aperçu du marché
4.2 Attractivité de l'industrie - Analyse des cinq forces de Porter
4.2.1 Le pouvoir de négociation des acheteurs
4.2.2 Pouvoir de négociation des fournisseurs
4.2.3 La menace de nouveaux participants
4.2.4 Menace des produits de substitution
4.2.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
4.3 Analyse de la chaîne de valeur de l'industrie
4.4 Évaluation de l'impact du COVID-19 sur le marché
5. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
5.1 Facteurs de marché
5.1.1 Adoption croissante de l’IoT et de l’automatisation
5.1.2 Adoption croissante des services basés sur le cloud
5.2 Restrictions du marché
5.2.1 Problèmes de confidentialité et de sécurité des données
5.2.2 Besoin de professionnels qualifiés
6. SEGMENTATION DU MARCHÉ
6.1 Application
6.1.1 Marketing et publicité
6.1.2 Maintenance prédictive
6.1.3 Gestion de réseau automatisée
6.1.4 Détection de fraude et analyse des risques
6.1.5 Autres applications (PNL, analyse des sentiments et vision par ordinateur)
6.2 Taille de l'organisation
6.2.1 Petites et moyennes entreprises
6.2.2 Grandes entreprises
6.3 Utilisateur final
6.3.1 Informatique et Télécom
6.3.2 Automobile
6.3.3 Soins de santé
6.3.4 Aéronautique et Défense
6.3.5 Vente au détail
6.3.6 Gouvernement
6.3.7 BFSI
6.3.8 Autres utilisateurs finaux (éducation, médias et divertissement, agriculture et marché commercial)
6.4 Géographie
6.4.1 Amérique du Nord
6.4.2 L'Europe
6.4.3 Asie-Pacifique
6.4.4 Reste du monde
7. PAYSAGE CONCURRENTIEL
7.1 Profils d'entreprise
7.1.1 Microsoft Corporation
7.1.2 IBM Corporation
7.1.3 Google LLC
7.1.4 SAS Institute Inc.
7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)
7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company
7.1.7 Yottamine Analytics LLC
7.1.8 Amazon Web Services Inc.
7.1.9 BigML Inc.
7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.
7.1.11 Monkeylearn Inc.
7.1.12 Sift Science Inc.
7.1.13 H2O.ai Inc.
8. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
9. L'AVENIR DU MARCHÉ
Segmentation de lindustrie de lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) est une large gamme de services qui proposent des outils d'apprentissage automatique (ML) en tant que fonctionnalité des services de cloud computing. Les fournisseurs MLaaS proposent des outils, notamment des API, la visualisation de données, le traitement du langage naturel, l'analyse prédictive et la reconnaissance faciale. L'infrastructure cloud du fournisseur gère tous les calculs proprement dits.
Létude fournit une perspective approfondie des segments de marché en fonction de lapplication, de la taille de lorganisation, de lutilisateur final et de la géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique et reste du monde). Létude de marché couvre également limpact du COVID-19 et la façon dont le marché a réagi pendant la pandémie. Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (USD) pour tous les segments ci-dessus.
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FAQ sur les études de marché sur lapprentissage automatique en tant que services (MLAAS)
Quelle est la taille du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) ?
La taille du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) devrait atteindre 71,34 milliards USD en 2024 et croître à un TCAC de 34,10 % pour atteindre 309,37 milliards USD dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) ?
En 2024, la taille du marché du Machine Learning as a Service (MLaaS) devrait atteindre 71,34 milliards de dollars.
Qui sont les principaux acteurs du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) ?
Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO) sont les principales entreprises opérant sur le marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS).
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du 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 en tant que service (MLaaS) ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché sur le marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS).
Quelles années couvre ce marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché du Machine Learning as a Service (MLaaS) était estimée à 53,20 milliards de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lapprentissage automatique en tant que service (MLaaS) pour les années 2024, 2025. , 2026, 2027, 2028 et 2029.
Rapport sur l'apprentissage automatique en tant que secteur des services
Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de lapprentissage automatique en tant que service 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse du Machine Learning as a Service comprend des perspectives de marché jusquen 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
Apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) Instantanés du rapport
