Verified Market Research, une agence spécialisée dans les études de marché, a publié son enquête sur le marché du machine learning ainsi que son déploiement par les entreprises. Un marché évalué à 2,4 milliards de dollars en 2019 et qui devrait atteindre 47,3 milliards de dollars pour l’année 2027, avec un taux de croissance annuel moyen de 44,9 % entre 2020 et 2017. Ce document fournit une évaluation holistique du secteur avec une analyse complète des segments clés, des tendances, des moteurs, des contraintes, du paysage concurrentiel, ainsi que des facteurs prédominants.
Vue d’ensemble du marché mondial du machine learning
Le progrès technologique est le principal moteur du marché mondial du machine learning. Ce secteur ainsi que l’IA sont les nouveaux domaines de prédilection des organisations informatiques et de développement. Les entreprises réclament à grands cris d’embaucher des talents dans ces domaines, et il y a une pénurie réelle de professionnels qualifiés et compétents sur le marché aujourd’hui.
Les progrès rapides de la technologie dans le système de reconnaissance d’images ont augmenté la précision du système, ce qui a alimenté la demande d’outils de machine learning dans divers systèmes. Par exemple, en ce qui concerne l’étiquetage d’images, la précision de l’apprentissage automatique était de 72 % en 2010 et elle a atteint 96 % en 2015. La capacité des machines à traiter la big data et à utiliser les données pour la prédiction, fait du machine learning un outil clé dans diverses applications telles que l’assurance, les banques, la finance, les soins de santé, etc.
D’autres secteurs voient une demande croissante comme les systèmes robotiques avancés dans l’automobile, l’électronique ou l’agroalimentaire. Selon la Fédération internationale des robots, en 2016, environ 294 000 unités de robots industriels ont été déployées à travers le monde. Par exemple : En 2016, Fanuc, une société basée au Japon a annoncé le développement d’un robot avec une technique d’apprentissage par renforcement profond, qui permet au robot de s’entraîner sur une durée très courte.
Toutefois, il existe deux problèmes majeurs rencontrés par un grand nombre de structures souhaitant inclure le machine learning dans leurs processus métier :
- Le manque d’employés qualifiés dotés de talents analytiques.
- Les problèmes de confidentialité.
Modèle de déploiement, secteurs actifs, tailles des structures, zone géographique, entreprises clés
Le machine learning est basé sur un modèle de déploiement qui fait que le marché est bifurqué : il est basé sur le cloud ou mis en application directement sur site. Le mode de déploiement devrait détenir, d’ici 2027, la plus grande part de marché avec un taux de croissance élevé. La flexibilité, les mises à jour logicielles automatisées, la reprise après sinistre via des systèmes de sauvegarde basées sur le cloud, une collaboration accrue, la surveillance du contrôle de version des documents et la prévention des pertes de données avec des installations de stockage cloud robustes sont les avantages qui ont entraîné l’adoption de modèles de livraison basés sur le cloud pour les solutions et services logiciels de machine learning.
Les grandes entreprises ont une longueur d’avance sur les entreprises plus modestes, mais les unes comme les autres vont croître à grande vitesse. Les PME/ETI ne seront pas en reste car elles seront poussées par la démocratisation des services et par des contraintes réelles telles que celles de la cybersécurité.
S’il existe déjà des disparités entre les secteurs, les applications liées à la santé et aux secteur bancaire/assurantiel/financier devraient poursuivre leur échappée avec des volumes presque deux fois supérieurs aux autres secteurs.
D’après l’analyse géographique du marché du machine learning réalisée par Verified Market Research, l’Amérique du Nord est la plus grande région génératrice de revenus. Cela s’explique principalement par le fait que, dans les économies développées des États-Unis et du Canada, l’accent est mis sur les innovations issues de la R&D. La région Asie-Pacifique devrait toutefois avoir le taux de croissance le plus élevé sur la période 2020-2027.
Pour conclure, l’étude précise qu’il existe plusieurs entreprises clés ou moteur dans le monde du machine learning : Intel, Hewlett Packard Enterprise (HPE), FICO, Microsoft, Google, Amazon, Bigml, SAS Institute, Baidu ou Appendix. Ces grandes firmes sont connues pour réaliser un grand nombre d’acquisitions, ce que précise également une enquête de CBInsights.
