Apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) Taille du Marché

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.