Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché des opérations d’apprentissage automatique (MLOps), par niveau (sur site, cloud et autres), par application (BFSI, soins de santé, vente au détail, fabrication, secteur public et autres), perspectives régionales et prévisions de 2025 à 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DES OPÉRATIONS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (MLOPS)

Le marché mondial des opérations d'apprentissage automatique (mlops) devrait connaître une croissance constante, commençant à 3,18 milliards de dollars en 2025, atteignant 4,51 milliards de dollars en 2026 et grimpant à 73,71 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC constant de 41,8 % de 2025 à 2035. 

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont un terme qui fait référence aux meilleures pratiques permettant aux entreprises d'exécuter avec succès l'intelligence artificielle (IA) à l'aide de produits logiciels et de services cloud. MLOps est une combinaison d'apprentissage automatique et de pratique de développement continu de DevOps dans le domaine des logiciels. MLOps vise à déployer et à maintenir des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production de manière fiable et efficace.

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) impliquent également l'automatisation et la standardisation des processus tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, tels que la préparation des données, la formation des modèles, les tests, l'intégration, la publication et la surveillance12. Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont une fonction collaborative qui nécessite la coordination et l'alignement de différentes parties prenantes, telles que les data scientists, les ingénieurs de données, les ingénieurs logiciels, les ingénieurs DevOps, les analystes commerciaux, les chefs de produit et les utilisateurs finaux.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

La pandémie a augmenté la demande du marché en raison de l'augmentation de la demande dans diverses industries

La pandémie mondiale de COVID-19 est sans précédent et stupéfiante, le marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. L'augmentation soudaine du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie une fois la pandémie terminée.

La pandémie de COVID-19 a eu un impact significatif sur la part de marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOps). La pandémie a accru la demande de solutions d'apprentissage automatique dans divers domaines, tels que la santé, l'éducation, le commerce électronique et les médias sociaux. Ces domaines nécessitent des plates-formes et des services d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) pour gérer et faire évoluer leurs modèles d'apprentissage automatique de manière efficace et efficiente. Par exemple, les établissements de santé utilisent MLOps pour déployer et surveiller des modèles de diagnostic, de pronostic, de découverte de médicaments et de développement de vaccins1. De la même manière,commerce électroniqueles plateformes utilisent MLOps pour optimiser leurs systèmes de recommandation, leur gestion des stocks et leur service client

DERNIÈRES TENDANCES

L'émergence de plates-formes et de services MLOps basés sur le cloud devrait alimenter la croissance du marché

L'une des tendances récentes du marché MLOps est l'émergence de plates-formes et de services MLOps basés sur le cloud. Les plates-formes et services d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) basés sur le cloud offrent plusieurs avantages par rapport aux solutions sur site, tels qu'un coût inférieur, une évolutivité plus élevée, un déploiement plus rapide, une intégration plus facile et une meilleure sécurité. Les plates-formes et services MLOps basés sur le cloud permettent également aux organisations de tirer parti de l'expertise et des ressources des fournisseurs de cloud, tels qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud et Alibaba Cloud. Ces fournisseurs de cloud proposent divers outils et cadres pour créer, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique sur leurs plateformes425. Par exemple, AWS propose SageMaker, Azure propose Machine Learning, GCP propose AI Platform, IBM Cloud propose Watson Studio et Alibaba Cloud propose PAI. Ces outils et frameworks fournissent des fonctionnalités telles que l'ingestion de données, le prétraitement, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation de modèles, les tests, la validation, le déploiement, la surveillance, le recyclage, la gouvernance et la collaboration. Les plates-formes et services MLOps basés sur le cloud devraient croître à un rythme plus élevé que les solutions sur site dans les années à venir.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis, plus de 55 % des entreprises en 2024 ont adopté des plates-formes MLOps basées sur le cloud pour améliorer la vitesse de déploiement et l'évolutivité.

• Selon le ministère américain de la Santé et des Services sociaux (HHS), plus de 1 200 établissements de santé ont mis en œuvre des plateformes MLOps en 2024 pour rationaliser les modèles de diagnostic et de traitement basés sur l'IA.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DES OPÉRATIONS D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (MLOPS)

Par type

Selon le type, le marché peut être segmenté en sur site, cloud et autres.

Par candidature

En fonction de l'âge, le marché peut être divisé en BFSI, Healthcare,Vente au détail, fabrication, secteur public et autres.

FACTEURS DÉTERMINANTS

Complexité et diversité croissantes des modèles d'apprentissage automatique pour favoriser la croissance du marché

L'un des facteurs déterminants de la croissance du marché est la complexité et la diversité croissantes des modèles d'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus complexes et diversifiés en termes d'architectures, d'algorithmes, de paramètres, d'entrées, de sorties, de mesures de performances et de cas d'utilisation. Ces modèles nécessitent des méthodes et des outils plus sophistiqués pour gérer les étapes de leur cycle de vie, du développement au déploiement en passant par la maintenance. Les plates-formes et services MLOps fournissent de telles méthodes et outils pour gérer la complexité et la diversité des modèles d'apprentissage automatique. Ils permettent aux organisations de standardiser leurs flux de travail d'apprentissage automatique au sein de différentes équipes et projets. Ils permettent également aux organisations d'automatiser leurs processus d'apprentissage automatique, de la préparation des données au déploiement de modèles en passant par la surveillance des modèles. Ils permettent également aux organisations d'optimiser leurs performances d'apprentissage automatique en fournissant des boucles de rétroaction pour l'amélioration des modèles.

Besoin croissant de collaboration et d'alignement entre les différentes parties prenantespour propulser la croissance du marché

Un autre facteur déterminant de la croissance du marché MLOps est le besoin croissant de collaboration et d'alignement entre les différentes parties prenantes impliquées dans les projets d'apprentissage automatique. Les projets d'apprentissage automatique impliquent diverses parties prenantes avec différents rôles et responsabilités, tels que des data scientists, des ingénieurs de données, des ingénieurs logiciels, des ingénieurs DevOps, des analystes commerciaux, des chefs de produit et des utilisateurs finaux. Ces parties prenantes ont des objectifs, des attentes et des perspectives différents sur les modèles d'apprentissage automatique. Ils disposent également de différentes compétences, outils et flux de travail pour travailler avec des modèles d'apprentissage automatique. Les plates-formes et services MLOps fournissent une plate-forme et un langage communs permettant à ces parties prenantes de collaborer et d'aligner leurs efforts sur des projets d'apprentissage automatique. Ils permettent à ces parties prenantes de partager des données, du code, des modèles, des métriques et des informations à différentes étapes du cycle de vie de l'apprentissage automatique.

• Selon la National Science Foundation (NSF), plus de 2 500 modèles d'apprentissage automatique dans tous les secteurs ont été gérés à l'aide d'outils MLOps en 2024, reflétant le besoin croissant d'automatisation du cycle de vie.

• Selon l'American National Standards Institute (ANSI), plus de 40 % des équipes de développement d'IA en 2024 ont signalé une amélioration de la collaboration interfonctionnelle grâce à la standardisation des processus MLOps.

FACTEUR DE RETENUE

Le manque de normalisation et le coût de l'interopérabilité entravent la croissance du marché

L'un des facteurs limitant la croissance du marché est le manque de standardisation et d'interopérabilité entre les différentes plates-formes et services MLOps. Les plates-formes et services MLOps sont développés et proposés par divers fournisseurs, tels que des fournisseurs de cloud, des éditeurs de logiciels et des startups. Ces fournisseurs ont des approches différentes,conceptionet les implémentations de plates-formes et de services MLOps. Ils disposent également de différentes fonctionnalités, fonctions et interfaces pour leurs plates-formes et services MLOps. Cela conduit à un manque de standardisation et d'interopérabilité entre les différentes plates-formes et services MLOps.

• Selon la Federal Trade Commission (FTC), plus de 30 % des organisations ont cité les réglementations strictes sur la confidentialité des données en 2024 comme un obstacle au déploiement complet du MLOps.

• Selon la Small Business Administration (SBA) des États-Unis, environ 25 % des entreprises de taille moyenne ont retardé l'adoption des plates-formes MLOps en 2024 en raison des dépenses initiales d'infrastructure et de formation.

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DES OPÉRATIONS D'APPRENTISSAGE MACHINE (MLOPS)

L'Amérique du Nord dominera le marché grâce à une forte présence d'acteurs de premier plan

La région Amérique du Nord a affiché la plus forte croissance du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOps). L'Amérique du Nord compte une forte présence d'acteurs de premier plan sur le marché du MLOps, tels qu'AWS, Microsoft, Google, IBM et Databricks. Ces acteurs proposent diverses plateformes et services MLOps à leurs clients dans différents secteurs et domaines. Ils investissent également massivement dans la recherche et le développement de solutions MLOps nouvelles et innovantes. Ils collaborent également avec d'autres acteurs de l'écosystème, tels que des universités, des startups et des partenaires, pour promouvoir et faire progresser l'adoption de MLOps.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs utilisent des technologies avancées afin de stimuler la croissance du marché 

Tous les principaux acteurs sont motivés à offrir des services de qualité supérieure et plus avancés afin d'acquérir un avantage concurrentiel sur le marché. Pour accroître leur présence sur le marché, les fournisseurs utilisent diverses techniques, notamment le lancement de produits, la croissance régionale, les alliances stratégiques, les partenariats, les fusions et les acquisitions.

• IBM : selon les informations fournies par l'entreprise IBM, plus de 1 500 entreprises clientes ont utilisé les outils MLOps d'IBM Watson Studio en 2024 pour le déploiement et la surveillance de modèles.

• DataRobot : selon le rapport annuel de DataRobot, plus de 800 organisations ont exploité ses solutions MLOps en 2024 pour automatiser la gestion du cycle de vie des modèles dans tous les secteurs.

Liste des principales entreprises d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps)

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

COUVERTURE DU RAPPORT

Ce rapport examine la compréhension de la taille, de la part, du taux de croissance, de la segmentation par type, de l'application, des acteurs clés et des scénarios de marché précédents et actuels du marché des opérations d'apprentissage automatique (MLOps). Le rapport recueille également des données précises et des prévisions du marché réalisées par des experts du marché. En outre, il décrit l'étude des performances financières, des investissements, de la croissance, des marques d'innovation et des lancements de nouveaux produits de ce secteur par les plus grandes entreprises et offre des informations approfondies sur la structure actuelle du marché, une analyse concurrentielle basée sur les principaux acteurs, les principales forces motrices et les contraintes qui affectent la demande de croissance, les opportunités et les risques.

En outre, les effets de la pandémie post-COVID-19 sur les restrictions du marché international et une compréhension approfondie de la façon dont l'industrie va se rétablir et des stratégies sont également exposés dans le rapport. Le paysage concurrentiel a également été examiné en détail afin de clarifier le paysage concurrentiel.

Ce rapport divulgue également la recherche basée sur des méthodologies qui définissent l'analyse des tendances des prix des entreprises cibles, la collecte de données, les statistiques, les concurrents cibles, l'import-export, les informations et les enregistrements des années précédentes basés sur les ventes du marché. De plus, tous les facteurs importants qui influencent le marché, tels que le secteur des petites ou moyennes entreprises, les indicateurs macro-économiques, l'analyse de la chaîne de valeur et la dynamique de la demande, avec tous les principaux acteurs commerciaux, ont été expliqués en détail. Cette analyse est sujette à modification si les principaux acteurs et l'analyse réalisable de la dynamique du marché changent.