Logiciels dIA industrielle Taille du Marché

Analyse du marché des logiciels dIA industrielle

Le marché des logiciels dIA industrielle est évalué à 84,34 milliards USD pour lannée en cours. Il devrait enregistrer un TCAC de 35,97 % au cours de la période de prévision pour atteindre 391,97 milliards USD dici cinq ans

• Accent accru sur la capture de valeur à partir des données industrielles. Cela entraîne le besoin doptimisation multidimensionnelle, ce qui signifie que la prise de décision basée sur lIA et lagilité opérationnelle deviennent de plus en plus essentielles pour les dirigeants. Pour prospérer sur le marché volatil daujourdhui, les entreprises doivent simultanément optimiser leurs actifs et leurs processus en fonction dobjectifs commerciaux tels que les marges, léconomie, la durabilité, etc.
• Selon la Commission européenne, la stratégie européenne en matière dIA vise à faire de lUnion européenne (UE) un hub dIA de premier plan et à garantir que lintelligence artificielle (IA) est digne de confiance et centrée sur les personnes. Un tel objectif se traduit par des lois et des actes spécifiques dans lapproche européenne de lexcellence et de la confiance. Un élément essentiel de lexcellence en IA consiste à tirer le meilleur parti des ressources disponibles et à coordonner les investissements. La Commission a lintention dinvestir 1 milliard deuros par an dans lIA par le biais des programmes Digital Europe et Horizon Europe. Au cours de la décennie numérique, il mobilisera dautres investissements du secteur privé et des États membres pour atteindre un volume dinvestissement annuel de 20 milliards deuros.
• Bien que lIA reste lun des domaines technologiques critiques, les organisations ont besoin dun moyen efficace de faire évoluer leurs pratiques dIA et dutiliser lIA dans les entreprises pour accélérer le retour sur investissement dans lIA. Alors que les organisations sont confrontées à une pression plus importante pour optimiser leurs flux de travail, de plus en plus dentreprises demanderont aux équipes BI de gérer et de développer des modèles dIA/ML. Les deux facteurs essentiels qui stimuleront cette nouvelle classe de développeurs dIA basée sur la BI premièrement, doter les équipes BI doutils tels que des plateformes dautomatisation est plus évolutif et plus durable que dembaucher des scientifiques des données dédiés ; deuxièmement, comme les équipes de BI sont beaucoup plus proches des cas dutilisation métier que les data scientists, le cycle de vie des exigences du modèle de travail sera accéléré.
• Avec les progrès de la technologie de lIA, il devient plus important que jamais pour le gouvernement dinnover ses méthodes traditionnelles afin daméliorer lengagement, linteropérabilité et la responsabilité des citoyens. Ces tendances stimulent la demande de gouvernance de lIA de la part des entreprises et des organisations du monde entier. Par exemple, Google a mis en évidence cinq domaines dans lesquels le gouvernement, en collaboration avec les praticiens de lIA et la société civile au sens large, peut jouer un rôle crucial dans la clarification des attentes concernant lapplication de lIA en fonction du contexte. Il sagit notamment des normes dexplicabilité, des considérations de sécurité, des approches dévaluation de léquité, des cadres de responsabilité générale et des exigences de collaboration homme-IA.
• Au contraire, alors que la plupart des achats informatiques dentreprise se limitent à choisir des logiciels ou du matériel appropriés et à les déployer pour atteindre leur objectif, le problème fondamental de lIA est quil y a un besoin continu de formation initiale, de travail avec les données et de calibrage pour obtenir le résultat. Il existe des problèmes connus qui limitent la normalisation des données dans les documents électroniques. Il sagit notamment du traitement du langage naturel (NLP), des ensembles de données propriétaires menaçant linnovation ouverte, des biais fréquents dans la littérature médicale en raison de la partialité des revues et même de la fraude pure et simple, et de la complexité croissante des données de santé, de sorte que les données passées ne sont pas suffisamment spécifiques pour être utiles aux prédictions actuelles.
• Les problèmes causés par la pandémie de COVID-19 ont suggéré les faiblesses de la production et de la redistribution avec les changements nécessaires pour rendre la chaîne dapprovisionnement plus résiliente. Un investissement accru dans lIA dans tout élément en transit dans la chaîne dapprovisionnement de la vente au détail a été présenté. Les industries des différentes régions ont ensuite décrit les plus grands problèmes auxquels sont confrontées les chaînes dapprovisionnement comme la maladie des employés et les pénuries de matières premières. Laccent croissant mis par lindustrie sur lautomatisation dans le scénario post-pandémique et lévolution vers la numérisation entraîneront une demande accrue de solutions danalyse et dIA sur le marché, qui devrait être plus répandue parmi les utilisateurs IoT dans les industries.