Aperçu du marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service jusqu’en 2028

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Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service

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Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service

Dublin, 24 novembre 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Le “Rapport d’analyse de la taille, de la part et des tendances du marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service par utilisateur final, par offre, par taille d’organisation, par application, par perspectives et prévisions régionales, 2022-2028” rapport a été ajouté à ResearchAndMarkets.com offrir.

La taille du marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service devrait atteindre 36,2 milliards USD d’ici 2028, augmentant avec une croissance du marché de 31,6 % TCAC au cours de la période de prévision.

L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui comprend une analyse statistique des données pour créer la sortie de prédiction souhaitée sans utiliser de programmation explicite. Il utilise une séquence d’algorithmes pour comprendre le lien entre les ensembles de données afin de produire le résultat souhaité. Il est conçu pour inclure des capacités d’intelligence artificielle (IA) et d’informatique cognitive. L’apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) fait référence à un groupe de services de cloud computing qui fournissent des technologies d’apprentissage automatique.

La demande croissante de cloud computing, ainsi que la croissance liée à l’intelligence artificielle et à l’informatique cognitive, sont les principaux moteurs de l’apprentissage automatique en tant que moteur de croissance de l’industrie des services. La croissance de la demande de solutions basées sur le cloud comme le cloud computing, l’augmentation de l’adoption de solutions d’analyse, la croissance du marché de l’intelligence artificielle et de l’informatique cognitive, l’augmentation des domaines d’application et la pénurie de professionnels formés influencent l’apprentissage automatique en tant que marché de services.

Alors que de plus en plus d’entreprises migrent leurs données du stockage sur site vers le stockage dans le cloud, le besoin d’une organisation efficace des données augmente. Comme les plates-formes MLaaS sont essentiellement des fournisseurs de cloud, elles permettent aux solutions de gérer correctement les données pour les expériences d’apprentissage automatique et les pipelines de données, ce qui facilite l’accès et le traitement des données pour les ingénieurs de données.

Pour les organisations, les fournisseurs MLaaS offrent des fonctionnalités telles que la visualisation des données et l’analyse prédictive. Ils fournissent également des API pour l’analyse des sentiments, la reconnaissance faciale, les évaluations de crédibilité, l’intelligence économique et les soins de santé, entre autres. Les calculs réels de ces processus sont extraits par les fournisseurs MLaaS, de sorte que les scientifiques des données n’ont pas à s’en soucier. Pour l’expérimentation d’apprentissage automatique et la création de modèles, certains fournisseurs MLaaS proposent même une interface glisser-déposer.

Analyse d’impact COVID-19

La pandémie de COVID-19 a eu un impact considérable sur les systèmes sanitaires, économiques et sociaux de nombreux pays. Cela a entraîné des millions de morts dans le monde et laissé les systèmes économiques et financiers en ruine. Les individus peuvent bénéficier de connaissances sur les variables de susceptibilité au niveau individuel afin de mieux comprendre et gérer leur bien-être psychologique, émotionnel et social.

La technologie de l’intelligence artificielle est susceptible d’aider à lutter contre la pandémie de COVID-19. Les cas de COVID-19 sont suivis et tracés dans plusieurs pays à l’aide d’approches de surveillance de la population rendues possibles par l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Des chercheurs en Corée du Sud, par exemple, suivent les cas de coronavirus à l’aide d’images de caméras de surveillance et de données de géolocalisation.

Facteurs de croissance du marché

Une demande accrue pour le cloud computing et un boom du big data

L’industrie est en plein essor en raison de l’acceptation croissante des technologies de cloud computing et de l’utilisation des plateformes de médias sociaux. Le cloud computing est aujourd’hui largement utilisé par toutes les entreprises fournissant des solutions de stockage d’entreprise. L’analyse des données est effectuée en ligne à l’aide du stockage dans le cloud, ce qui offre l’avantage d’une évaluation en temps réel des données collectées dans le cloud.

Le cloud computing permet l’analyse des données depuis n’importe quel endroit et à tout moment. De plus, l’utilisation du cloud pour déployer l’apprentissage automatique permet aux entreprises d’extraire des données exploitables, telles que le comportement des consommateurs et les tendances d’achat, virtuellement à partir d’entrepôts de données liés, ce qui réduit les coûts d’infrastructure et de stockage. En conséquence, l’apprentissage automatique en tant que service est en plein essor à mesure que la technologie du cloud computing est de plus en plus adoptée.

Utiliser l’apprentissage automatique pour alimenter les systèmes d’intelligence artificielle

L’apprentissage automatique est utilisé pour alimenter le raisonnement, l’apprentissage et l’autocorrection dans les systèmes d’intelligence artificielle (IA). Les systèmes experts, la reconnaissance vocale et la vision artificielle sont des exemples d’applications de l’IA. L’augmentation de la popularité de l’IA est due aux efforts actuels tels que l’infrastructure de mégadonnées et le cloud computing.

Les meilleures entreprises de tous les secteurs, notamment Google, Microsoft et Amazon (logiciels et informatique) ; Bloomberg, American Express (Services Financiers) ; et Tesla et Ford (automobile), ont identifié l’IA et l’informatique cognitive comme un moteur stratégique clé et ont commencé à investir dans l’apprentissage automatique pour développer des systèmes plus avancés. Ces entreprises leaders ont également apporté un soutien financier à de jeunes startups pour produire de nouvelles technologies créatives.

Facteurs de restriction du marché

Contraintes techniques et inexactitudes ML

La plate-forme ML offre une myriade d’avantages qui contribuent à l’expansion du marché. Cependant, plusieurs paramètres de la plate-forme sont conçus pour empêcher l’expansion du marché. La présence d’imprécisions dans ces algorithmes, parfois immatures et sous-développés, est l’une des principales contraintes du marché.

Dans les industries de fabrication de mégadonnées et d’apprentissage automatique, la précision est cruciale. Un petit défaut dans l’algorithme peut entraîner la production d’éléments incorrects. Cela devrait augmenter considérablement les coûts d’exploitation pour le propriétaire de l’usine plutôt que de les diminuer.

attribut de rapport

Détails

Nombre de pages

337

période de prévision

2021 – 2028

Valeur de marché estimée (USD) en 2021

5 515 millions de dollars américains

Valeur de marché prévue (USD) jusqu’en 2028

36204 millions de dollars

Taux de croissance annuel composé

31,6 %

régions couvertes

Mondial

Principaux thèmes abordés :

Chapitre 1. Étendue du marché et méthodologie

Chapitre 2. Présentation du marché
2.1 Présentation
2.1.1 Présentation
2.1.1.1 Composition du marché et scénario
2.2 Facteurs clés affectant le marché
2.2.1 Moteurs du marché
2.2.2 Restrictions du marché

Chapitre 3. Analyse des concurrents – Global
Tableau cardinal de 3,1 KBV
3.2 Développements stratégiques récents de l’industrie
3.2.1 Partenariats, collaborations et ententes
3.2.2 Lancements de produits et extensions de produits
3.2.3 Acquisitions et fusions
3.3 Analyse de la part de marché, 2021
3.4 Principales stratégies gagnantes
3.4.1 Principales stratégies de leadership : répartition en pourcentage (2018-2022)
3.4.2 Mouvement stratégique clé : (Lancements de produits et extensions de produits : 2018, janvier – 2022, mai) Acteurs clés
3.4.3 Mouvement stratégique clé : (Partenariat, collaboration et accord : 2019, avril – 2022, mars) Acteurs clés

Chapitre 4. Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service par utilisateur final
4.1 Marché mondial de l’informatique et des télécommunications par régions
4.2 Marché mondial BFSI par région
4.3 Marché industriel mondial par régions
4.4 Marché de détail mondial par régions
4.5 Marché mondial des soins de santé par régions
4.6 Marché mondial de l’énergie et des services publics par régions
4.7 Marché mondial du secteur public par régions
4.8 Marché mondial de l’aérospatiale et de la défense par régions
4.9 Marché mondial des autres utilisateurs finaux par régions

Chapitre 5. Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service par offre
5.1 Marché mondial des services uniquement par régions
5.2 Marché mondial des solutions (outils logiciels) par régions

Chapitre 6. Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service par taille d’organisation
6.1 Marché mondial des entreprises par régions
6.2 Marché mondial des petites et moyennes entreprises par régions

Chapitre 7. Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service par application
7.1 Marché mondial du marketing et de la publicité par régions
7.2 Marché mondial de la détection des fraudes et de la gestion des risques par régions
7.3 Marché mondial de la vision par ordinateur par régions
7.4 Marché mondial de la sécurité et de la surveillance par régions
7.5 Marché mondial de l’analyse prédictive par régions
7.6 Marché mondial du traitement du langage naturel par région
7.7 Marché mondial de la réalité augmentée et virtuelle par régions
7.8 Marché mondial des autres par régions

Chapitre 8. Marché mondial de l’apprentissage automatique en tant que service par région

Chapitre 9. Profils d’entreprise
9.1 Hewlett Packard Enterprise
9.1.1 Présentation de la société
9.1.2 Analyse financière
9.1.3 Analyse sectorielle et régionale
9.1.4 Frais de recherche et développement
9.1.5 Stratégies et évolutions récentes :
9.1.5.1 Lancements et extensions de produits :
9.1.5.2 Acquisition et fusion :
9.2 Oracle Corporation
9.2.1 Présentation de la société
9.2.2 Analyse financière
9.2.3 Analyse sectorielle et régionale
9.2.4 Frais de recherche et développement
9.2.5 Analyse SWOT
9.3 Google LLC
9.3.1 Présentation de la société
9.3.2 Analyse financière
9.3.3 Analyse sectorielle et régionale
9.3.4 Dépenses de recherche et développement
9.3.5 Stratégies et évolutions récentes :
9.3.5.1 Partenariats, Collaborations et Accords :
9.3.5.2 Lancements et extensions de produits :
9.4 Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.)
9.4.1 Présentation de la société
9.4.2 Analyse financière
9.4.3 Analyse des segments
9.4.4 Stratégies et évolutions récentes :
9.4.4.1 Partenariats, collaborations et accords :
9.4.4.2 Lancements et extensions de produits :
9.5 Société IBM
9.5.1 Présentation de la société
9.5.2 Analyse financière
9.5.3 Analyse régionale et segmentaire
9.5.4 Frais de recherche et développement
9.5.5 Stratégies et évolutions récentes :
9.5.5.1 Partenariats, Collaborations et Accords :
9.6 Microsoft Corporation
9.6.1 Présentation de la société
9.6.2 Analyse financière
9.6.3 Analyse sectorielle et régionale
9.6.4 Frais de recherche et développement
9.6.5 Stratégies et évolutions récentes :
9.6.5.1 Partenariats, Collaborations et Accords :
9.6.5.2 Lancements et extensions de produits :
9.7 Fair Isaac Corporation (FICO)
9.7.1 Présentation de la société
9.7.2 Analyse financière
9.7.3 Analyse sectorielle et régionale
9.7.4 Frais de recherche et développement
9.8 Institut SAS, Inc.
9.8.1 Présentation de la société
9.8.2 Stratégies et évolutions récentes :
9.8.2.1 Partenariats, Collaborations et Accords :
9.9 Yottamine Analytics, LLC
9.9.1 Présentation de la société
9.10. BigML
9.10.1 Présentation de la société

Pour plus d’informations sur ce rapport, visitez https://www.researchandmarkets.com/r/f69w74

Accessoire

CONTACT: CONTACT: ResearchAndMarkets.com Laura Wood,Senior Press Manager [email protected] For E.S.T Office Hours Call 1-917-300-0470 For U.S./ CAN Toll Free Call 1-800-526-8630 For GMT Office Hours Call +353-1-416-8900