Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché de l’apprentissage automatique automatisé (AutoML), par type (plateforme et service), par application (grandes entreprises et PME), perspectives régionales et prévisions de 2026 à 2035

APPRENTISSAGE AUTOMATISÉ (AUTOML)APERÇU DU MARCHÉ

La taille du marché mondial de l'apprentissage automatique automatisé (automl) est estimée à 16,29 millions de dollars en 2026, et devrait atteindre 75,01 millions de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 16,5 % au cours des prévisions de 2026 à 2035.

Le marché de l'apprentissage automatique automatique (AutoML) connaît une croissance vertigineuse depuis que les entreprises adoptent des solutions basées sur l'IA pour le développement et le déploiement automatisés de modèles à un rythme plus rapide, par opposition aux méthodes natives. Les plates-formes AutoML offrent aux utilisateurs non qualifiés la possibilité de modéliser, former et affiner des modèles d'apprentissage automatique avec peu ou pas d'intervention de la part d'un data scientist, simplifiant ainsi les projets de science des données et réduisant le temps nécessaire. Le marché mondial des OEM est stimulé par une adoption croissante, en particulier dans divers secteurs tels que la santé, la finance, la vente au détail et la fabrication, en raison de la demande répandue de moteurs de recherche automatisés et écrits par les consommateurs. Les organisations utilisent AutoML pour acquérir un avantage concurrentiel, prendre de meilleures décisions et offrir aux clients des expériences supérieures en ayant les données à portée de main.

Cloud AutoML devient populaire car les capacités d'IA à l'échelle de l'entreprise sont le plus souvent requises pour être évolutives et rentables. En outre, l'intégration croissante des plateformes de business intelligence/analyse ainsi que l'adoption par le marché sont motivées par l'incorporation d'AutoML dans les solutions de business intelligence. Le marché AutoML devrait croître considérablement grâce aux progrès de l'apprentissage profond, du traitement du langage naturel (NLP) et de l'analyse prédictive. Les investissements à venir dans la technologie de l'IA et l'introduction de solutions d'IA sans code/low code alimenteront également l'expansion du marché, l'IA devenant progressivement accessible aux entreprises de tous niveaux.

IMPACTS DE LA COVID-19 

Apprentissage automatique automatisé (AutoML)L'industrie avait unPositifEffet dû à la perturbation de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

Pendant la pandémie de COVID 19, le marché de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) a pris un bon coup de pouce alors que les entreprises cherchaient à gérer les problèmes opérationnels en s'appuyant sur l'automatisation basée sur l'IA. Face à des changements importants dans la disponibilité de la main-d'œuvre et aux perturbations de l'activité, cela a obligé les organisations à utiliser AutoML pour accélérer leur prise de décision à partir des données et accroître leur efficacité. Très vite, les solutions cloud AutoML se sont transformées en solutions très demandées, le travail à distance étant devenu la nouvelle norme, ce qui a amené davantage d'industries (y compris les soins de santé) et d'organisations à l'adopter. Au-delà, les entreprises ont utilisé AutoML pour prédire les analyses qui ont permis de prédire les risques de pandémie et de prédire l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ainsi que les stratégies d'engagement client. Les investissements dans les solutions d'IA et d'AutoML ont été encore accélérés par l'accent accru mis sur la transformation numérique avant et après la pandémie. L'importance croissante de l'automatisation et de l'innovation basée sur l'IA dans les entreprises continuera de stimuler la croissance du marché AutoML post-pandémique.

DERNIÈRE TENDANCE

Adoption croissante de l'IA générative et des plateformes sans code Reconnaissance croissante de la forme physique pour stimuler la croissance du marché

L'une des principales tendances du marché de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) qui évolue à l'heure actuelle est l'incorporation de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM), pour améliorer la formation des modèles jusqu'à l'automatisation prête à l'emploi. Les organisations utilisent l'IA pour automatiser des flux de travail d'apprentissage automatique plus difficiles, s'éloignant quelque peu du besoin de talents techniques approfondis. Avec ce paysage changeant, AutoML devient plus accessible aux non-experts, ce qui permettra son adoption dans des domaines tels que la santé, la finance, la vente au détail et bien plus encore. Les plates-formes AutoML low-code et no-code permettent également aux entreprises citoyennes qui savent utiliser Excel de fournir des solutions basées sur l'IA sans tracas de programmation. Les applications d'entreprise se tournent de plus en plus vers les services AutoML basés sur le cloud qui fournissent des solutions évolutives et peu coûteuses pour un déploiement rapide de modèles d'IA. Alors que les entreprises continuent de travailler à démocratiser l'IA, AutoML sera un facteur clé d'innovation et d'efficacité opérationnelle dans les années à venir.

APPRENTISSAGE AUTOMATISÉ (AUTOML)SEGMENTATION DU MARCHÉ

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en plate-forme et service

• Plateforme : la plate-forme dispose d'un logiciel AutoML compatible avec l'IA et d'outils de création qui automatisent la simplification de la préparation des données, la recherche de modèles, le réglage et le déploiement des hyperparamètres. L'adoption est motivée par la prolifération de solutions de ML simples, sans code ou à faible code, rendant l'apprentissage automatique accessible aux non-experts.

• Service : la catégorie de services comprend le conseil et le support de formation liés à l'intégration d'AutoML aux cabinets. Nous voyons de plus en plus d'entreprises demander l'aide des fournisseurs de services de fonctionnalités pour déployer/gérer rapidement des solutions basées sur AutoML alimentées par une automatisation basée sur l'IA.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en grandes entreprises et PME.

• Grande entreprise : AutoML est utilisé à grande échelle par les grandes entreprises pour faire évoluer leurs processus d'analyse de données, de modélisation prédictive et de prise de décision. Adoptable dans des secteurs tels que la finance, la santé et la vente au détail, pour des solutions d'IA évolutives et une automatisation rentable, les besoins changent.

• PME : AutoML pour les petites et moyennes entreprises (PME) vise à combler le manque de compétences internes en science des données requises pour les informations basées sur l'IA. La disponibilité de solutions AutoML basées sur le cloud à des prix compétitifs permet aux PME d'intégrer plus facilement l'IA dans leurs opérations.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs déterminants

Demande croissante de solutions d'IA sans code et low-codepour dynamiser le marché

Le facteur clé de la croissance du marché de l'apprentissage automatique automatique (AutoML) est l'exigence plus élevée d'un déploiement facile de l'IA et de l'apprentissage automatique. L'adoption d'informations tirées par l'IA dans différents secteurs tels que la santé, la finance, la vente au détail ou la fabrication oblige de nombreuses entreprises à commencer à utiliser l'IA dans la prise de décision et l'optimisation. Mais le problème est qu'il y a un manque de data scientists expérimentés et que le processus traditionnel de développement de l'apprentissage automatique est très difficile. Les plates-formes AutoML automatisent les tâches lourdes (telles que la préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèles, etc.) dont les utilisateurs moins expérimentés peuvent profiter, pour faire passer le ML traditionnel du stade des experts uniquement à l'apprentissage automatique pour tous. De plus, le ML automatique dans les plates-formes basées sur le cloud élargit l'évolutivité et réduit également la barrière qui permet à toutes les tailles d'organisation d'utiliser l'IA sans dépenser beaucoup d'argent en infrastructure. Dans le cadre de la recherche de mises en œuvre plus abordables de l'IA, la demande de solutions AML sans code et à faible code devrait augmenter.

Adoption croissante de l'IA et de la prise de décision basée sur les données pour élargir le marché

La transformation numérique des industries, en croissance exponentielle, est très étroitement liée à la demande croissante d'automatisation basée sur l'IA qui propulse la croissance du marché AutoML. Ces données sont générées en masse par les entreprises, et en extraire des informations pour l'analyse prédictive, le comportement des clients, le vol d'identité et l'optimisation opérationnelle est essentiel pour rester en tête de la concurrence. AutoML raccourcit le cycle de vie de développement du modèle afin que les entreprises puissent tirer profit de leurs données plus rapidement sans avoir besoin de niveaux d'intervention humaine aussi élevés pour gérer l'ensemble de l'élément. Des entreprises comme le commerce électronique utilisent AutoML pour des recommandations personnalisées, tandis que les organismes de santé l'utilisent comme diagnostic prédictif et planification de traitement. AutoML est également utilisé par les institutions financières pour une meilleure évaluation des risques et une meilleure prévention de la fraude. Cela signifie qu'à mesure que l'utilisation de l'IA se généralise, nous constaterons une demande croissante de solutions d'apprentissage automatique automatisées, évolutives et rapides, renforcées par la demande dans tous les secteurs d'AutoML.

Facteur de retenue

Coûts de mise en œuvre élevés et défis d'intégrationpour potentiellement entraver la croissance du marché

Néanmoins, les défis de mise en œuvre et d'intégration rencontrés sur le marché AutoML, en pleine expansion, le rendent inévolutif et constituent un obstacle, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME). Les plates-formes AutoML sont généralement déployées au prix d'une infrastructure cloud, de ressources informatiques et d'un entreposage de données étendus, ce qui n'est pas abordable pour les entreprises disposant d'un budget limité. En outre, l'intégration des solutions AutoML aux systèmes informatiques, bases de données et flux de travail actuels des organisations, bien que possible, peut être compliquée et prendre beaucoup de temps sans le savoir-faire technique approprié dont disposent de nombreuses organisations. Les problèmes d'adoption existants entraînent une baisse des taux d'adoption et rendent assez difficile pour les entreprises de tirer pleinement parti d'AutoML dans la pratique. Pour atténuer ces difficultés, les fournisseurs se concentrent désormais sur la création de solutions AutoML rentables qui peuvent être facilement intégrées à un large éventail d'utilisateurs.

Opportunité

Extension d'AutoML dans les applications Edge Computing et IoTCréer une opportunité pour le produit sur le marché

L'informatique de pointe et les appareils Internet des objets (IoT) décollent, faisant monter en flèche le marché de l'AutoML. Le besoin d'apprentissage automatique automatisé (AutoML) à la périphérie augmente, à mesure que les industries commencent à produire des pétaoctets (ou plus) de données en temps réel à partir d'appareils connectés. AutoML peut accélérer les décisions dans les cas d'utilisation critiques tels que la maintenance et la fabrication prédictives, la détection en direct des fraudes dans le domaine financier et les diagnostics de santé personnalisés. De plus, la combinaison d'AutoML avec Edge AI réduit la latence, améliore la sécurité et réduit la dépendance au cloud computing, c'est une solution rentable pour l'entreprise. À mesure que les organisations s'orientent vers l'analyse et l'automatisation en temps réel alimentées par l'IA, AutoML se développera à un rythme massif dans les écosystèmes d'informatique de pointe et d'IoT alors qu'elles s'efforcent d'obtenir des résultats immédiats.

Défi

Garantir l'interprétabilité des modèles et le respect des réglementations pourrait constituer un défi potentiel pour les consommateurs

Interprétabilité des modèles et conformité à toutes les réglementations gouvernementales. La discussion par défaut dans le Machine Learning se déroule comme une « boîte noire » opaque car AutoML crée des modèles et les optimise à grande échelle dont les utilisateurs ne comprennent généralement pas comment ils sont créés. L'absence de transparence pose un défi dans des domaines tels que la finance, la santé et les assurances, où la plupart des pays exigent que les décisions fondées sur l'IA soient explicables. De plus, les lois sur la confidentialité des données telles que le RGPD et le CCPA tiennent l'IA responsable et les fournisseurs d'AutoML devront fournir des modèles explicables et sans parti pris comme solution aux exigences réglementaires. Pour résoudre cet obstacle, il faut des mécanismes XAI (IA explicable) et des cadres AI AutoML qui suivent les meilleures pratiques en matière de confiance dans tous les secteurs.

APPRENTISSAGE AUTOMATISÉ (AUTOML)APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ

Amérique du Nord

Actuellement, l'Amérique du Nord jouit d'une part de marché prééminente d'AutoML en raison de l'évolution rapide de la technologie, de l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) partout et des investissements concrets dans l'automatisation de l'IA. Les principaux acteurs du secteur, les organismes de recherche et une constellation de startups technologiques AutoML stimulent l'innovation dans les solutions AutoML. Avec la demande toujours croissante de décisions centrées sur les données dans les secteurs de la finance, de la santé, de la vente au détail et de la fabrication, et avec la liste des cas d'utilisation qui continue de croître, une demande d'apprentissage automatique automatisé est attendue. De plus, la démocratisation croissante de l'IA permise par les plateformes AutoML (no-code/low-code) accélère la trajectoire d'adoption dans toutes les tailles d'entreprises. Positionné à la tête de la croissance régionale, le marché américain de l'apprentissage automatique automatique (AutoML) est fortement positionné avec des investissements abondants dans la recherche sur l'IA et l'adoption par les entreprises des solutions AutoML. Les entreprises intègrent l'automatisation basée sur l'IA dans leurs systèmes pour améliorer la productivité, l'analyse prédictive et la business intelligence. Malgré la concurrence exigeant un AutoML robuste dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la cybersécurité et le marketing personnalisé acquièrent de plus en plus de puissances industrielles. Le cadre réglementaire américain évolue également pour définir l'éthique et la gouvernance de l'IA, ce qui pourrait contribuer à activer les technologies AutoML de manière responsable.

Europe

L'Europe connaît une forte croissance de la part de marché de l'apprentissage automatique automatique (AutoML) en raison de l'IA et de la transformation numérique, ainsi que des lois visant à améliorer l'éthique de l'utilisation de l'IA. Tous les gouvernements de pays comme l'Allemagne, le Royaume-Uni ou la France soutiennent désormais la recherche et l'innovation en matière d'IA pour rester compétitifs en matière de technologie (d'autant plus que les chemins de développement sont longs). Le secteur financier est l'un des plus grands utilisateurs d'AutoML, où les modèles prédictifs d'IA reposent sur la notation financière/crédit et la détection des fraudes. De plus, l'industrie manufacturière, l'automobile et la santé ne sont que quelques secteurs qui utilisent AutoML pour rationaliser les processus et améliorer la valeur et l'expérience client. Le règlement européen sur l'IA mettrait AutoML en valeur, allant de pair avec une utilisation responsable ; rendre les applications d'apprentissage automatique transparentes et les gens responsables.

Asie

La part de marché d'AutoML dans la région Asie-Pacifique connaît un taux de croissance massif parmi les régions grâce à une numérisation rapide et à l'adoption croissante de l'IA en Chine, au Japon, en Inde, en Corée du Sud, etc. Les solides initiatives de commerce électronique, de technologie financière et de ville intelligente dans la région alimentent le besoin d'automatisation alimentée par l'IA. La Chine a connu un déploiement croissant d'AutoML dans tous les secteurs en raison des programmes de développement d'IA en cours soutenus par le gouvernement et de l'adoption de technologies d'apprentissage en profondeur. L'industrie manufacturière japonaise s'intéresse à la robotique et à l'automatisation pilotées par l'IA, ouvrant ainsi de nouvelles voies de croissance. Les outils AutoML ont connu une demande croissante en matière de science des données et de prise de décision d'entreprise pour le secteur en pleine expansion de l'informatique et de l'analyse présent en Inde. L'IA étant désormais intégrée dans des secteurs verticaux allant de l'éducation médicale à la cybersécurité, il existe un potentiel de croissance considérable pour le marché AutoML en Asie-Pacifique.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à l'innovation et à l'expansion du marché

Les principaux concurrents du marché de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) se concentrent sur l'innovation, les partenariats stratégiques et la démocratisation de l'IA entre autres pour accroître l'accessibilité et la vitesse d'utilisation. Les entreprises utilisent les plates-formes AutoML en no-code/low-code pour intégrer automatiquement les entreprises (sans expertise en IA) et utiliser l'apprentissage automatique. Les principaux acteurs améliorent leurs solutions AutoML basées sur le cloud pour se connecter de manière transparente aux systèmes d'entreprise existants. Automatisation du deep learning et IA explicable : les partenariats stratégiques avec des entreprises technologiques, des universités et des instituts de recherche repoussent les frontières du progrès technique dans cet espace. De plus, les entreprises s'efforcent de rendre le déploiement de l'IA compréhensible, interprétable et éthique, conformément à l'évolution des cadres réglementaires.

Liste des principales entreprises d'apprentissage automatique automatisé (AutoML) 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Février 2024 : DataRobot (États-Unis) a acquis Agnostig, une société connue pour sa plateforme informatique distribuée open source, Covalent. Cette décision stratégique vise à améliorer les capacités de DataRobot en matière de développement d'applications d'IA agentique en intégrant des fonctionnalités avancées d'orchestration et d'optimisation du calcul. L'acquisition répond aux défis auxquels les organisations sont confrontées dans la gestion des applications d'IA sur des infrastructures fragmentées, permettant des solutions d'IA plus efficaces et évolutives.

COUVERTURE DU RAPPORT

Le rapport sur le marché de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) fournit une analyse approfondie du paysage en évolution de l'industrie, mettant en évidence les facteurs clés qui stimulent la croissance, les défis et les opportunités du marché. Il examine la segmentation du marché en fonction du type, de l'application et de la région, offrant des informations précieuses sur les modèles de demande dans différents secteurs. Le rapport se penche sur le paysage concurrentiel, dressant le profil des principaux acteurs et de leurs initiatives stratégiques visant à améliorer les capacités d'AutoML. En outre, il explore comment les progrès de l'intelligence artificielle, du cloud computing et de l'analyse du Big Data accélèrent l'adoption des solutions AutoML dans divers secteurs, notamment la santé, la finance et la vente au détail.

En outre, le rapport évalue l'impact d'événements mondiaux tels que le COVID-19, qui ont influencé la dynamique du marché en raison de perturbations dans les chaînes d'approvisionnement, de changements dans les priorités commerciales et d'un recours accru à l'automatisation. Il met en lumière les développements clés du secteur, les fusions et acquisitions ainsi que les lancements de produits innovants qui façonnent l'expansion du marché. De plus, le rapport fournit des prévisions de croissance, des opportunités d'investissement et des informations réglementaires pour aider les entreprises et les investisseurs à prendre des décisions éclairées dans l'écosystème AutoML en évolution.