Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché MLOps, par type (sur site, cloud et hybride), par application (BFSI, santé, vente au détail, fabrication et secteur public) et par prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ MLOPS

Le marché mondial des MLOps est estimé à environ 4,38 milliards de dollars en 2026. Le marché devrait atteindre 89,18 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 39,8 % de 2026 à 2035.

MLOps est essentiellement ce domaine qui traite de la combinaison des pratiques d'apprentissage automatique et DevOps pour automatiser et rationaliser le déploiement, la surveillance et la maintenance des modèles d'apprentissage automatique lors de leur mise en production. À mesure que les industries et les entreprises adoptent l'IA, le besoin croissant de solutions MLOps pour gérer rapidement et efficacement tout le cycle de vie des modèles ML reflète des tendances bien définies au sein du marché. Il peut être défini par un déploiement rapide de modèles, une meilleure collaboration entre les équipes impliquées dans la science des données et les opérations, et la mise à l'échelle des modèles. Avec de telles applications BI, la croissance des avancées technologiques MLOps se poursuit. En gardant à l'esprit que l'avenir sera principalement marqué par des flux de travail aussi complexes pour l'apprentissage automatique, MLOps est susceptible de surfer sur des vagues similaires.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

L'industrie MLOps a eu un effet négatif en raison de la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande inférieure aux prévisions 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.

Le marché du MLOps a initialement ralenti en raison de la pandémie de COVID-19, car toutes les entreprises ont perturbé leurs opérations et leurs ressources, ajoutant des projets de développement d'IA et d'apprentissage automatique à leur liste de tâches ou les annulant complètement. Toutes les incertitudes liées à la pandémie, ainsi que le ralentissement économique, ont contraint les entreprises à se concentrer sur la réduction des coûts, et les investissements dans les nouvelles technologies telles que le MLOps ont été réduits. En outre, les difficultés liées aux chaînes d'approvisionnement et aux modes de travail à distance qui entravent la mise en œuvre et l'évolutivité sont devenues des défis pour l'exécution des opérations d'apprentissage automatique. Et même avec une dépendance croissante à l'égard des solutions numériques, la plupart des organisations ont retardé l'adoption du MLOps en raison de contraintes financières et de variations des priorités commerciales. Les effets négatifs sur la croissance du marché se caractérisent par une décélération temporaire de l'adoption des MLOps dans diverses industries.

DERNIÈRES TENDANCES

La gouvernance du modèle stimule la croissance du marché dans les MLOps

Il existe divers changements rapides dans le domaine du marché MLOps, couvrant l'automatisation, la surveillance en temps réel et la gestion des versions de modèles, et bon nombre de ces changements devraient évoluer à l'avenir. L'une des principales tendances est la gouvernance des modèles, qui garantit que les flux de travail d'apprentissage automatique sont hautement transparents et sécurisés tout en restant conformes. De nos jours, les organisations disposent de modèles solides pour suivre les performances de leur modèle et fournir ces informations à des fins réglementaires. Cela sera plus applicable dans les entreprises de la finance et de la santé. Cela crée une responsabilité, mais cela atténue également le risque lié à l'utilisation de systèmes d'IA. La gouvernance modèle est essentielle pour les entreprises, en particulier à mesure qu'elles intensifient leurs efforts en matière d'IA. Cela permettra un succès et une fiabilité continus pour les organisations.

• Selon les directives du NIST, environ 70 % des grandes entreprises adoptent désormais des listes de contrôle formelles de gouvernance ou de validation de modèles dans le cadre des flux de travail MLOps.

• Selon des enquêtes de l'IEEE et de l'industrie, plus de 300 modèles de ML de production sont signalés chaque mois par des plates-formes à grande échelle, ce qui stimule les besoins d'orchestration.

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DES MLOPS

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en sur site, cloud et hybride.

• Sur site : les solutions MLOps sur site signifient que les solutions sont hébergées dans le propre environnement informatique de l'entreprise, ce qui offre aux organisations une souveraineté totale des données. Cette configuration est avantageuse pour les entreprises qui exigent des niveaux élevés de sécurité et de confidentialité des informations. Il permet les configurations spécifiées et le contrôle des ressources, mais nécessite un matériel et un service coûteux.

• Cloud : les MLOps dans le cloud offrent aux organisations la possibilité d'exécuter et de gérer des pipelines d'apprentissage automatique sans se soucier de l'infrastructure. Ces services permettent aux utilisateurs d'accéder simplement et immédiatement à des capacités informatiques hautes performances et de tirer parti d'autres services cloud. Les solutions cloud sont particulièrement adaptées aux organisations qui souhaitent étendre leurs opérations organisationnelles dans un court laps de temps tout en déplaçant leur infrastructure informatique hors site.

• Hybride : un autre type est le MLOps hybride qui permet de stocker des données importantes localement et d'utiliser des solutions cloud uniquement pour des processus hautement informatiques. Cette méthode permet de maintenir un équilibre entre sécurité, coût et évolutivité dans les entreprises. Ils permettent de partager des données entre les domaines privé et public tout en améliorant les performances sans compromettre les ressources clés.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en BFSI, soins de santé, vente au détail, fabrication et secteur public.

• BFSI : Dans le secteur BFSI, MLOps est appliqué pour améliorer les processus d'évaluation des risques, ainsi que les services de détection de fraude et les services sur mesure pour les clients. De cette manière, grâce à l'intégration du traitement automatisé des données et de la prise de décision, MLOps améliore l'expérience opérationnelle et client. Cela rend également plus flexibles les analyses en temps réel et le respect des mesures réglementaires des institutions financières.

• Santé : Healthcare MLOps propose des solutions en termes d'analyse, de planification de traitement et d'imagerie médicale pour des résultats exceptionnels pour les patients. Il prend en charge l'accès à de grandes quantités de données pour la prise de décision clinique afin d'accélérer et d'améliorer le diagnostic. En outre, MLOps aide à gérer d'autres tâches organisationnelles, ce qui améliore la productivité du domaine de la santé.

• Vente au détail : Dans le commerce de détail, MLOps est utilisé pour améliorer la personnalisation des clients, gérer la chaîne d'approvisionnement et la demande de produits. Il permet aux détaillants de fournir des messages marketing mieux ciblés et d'améliorer les opérations de gestion des stocks grâce à la réception d'informations mises à jour. MLOps a également sa fonction dans les modèles de tarification dynamiques et dans l'amélioration de la satisfaction client.

• Fabrication : dans le secteur manufacturier, MLOps améliore les opérations de production, la prévision de la maintenance et la qualité des produits à l'aide des données des machines et des capteurs. Il facilite la surveillance de l'opération en temps réel afin de minimiser le temps nécessaire. De plus, l'utilisation de MLOps permet aux fabricants d'automatiser plus intelligemment et d'optimiser leurs chaînes d'approvisionnement.

• Secteur public : dans le secteur public, MLOps est utilisé pour améliorer la prestation de services offerts par le gouvernement grâce à l'utilisation de l'IA, par exemple dans la détection de la fraude, dans la gestion du trafic et dans les services sociaux. Il aide à la gestion du Big Data pour l'analyse des données et la prise de décision. MLOps fournit également des moyens efficaces de gérer les ressources et d'améliorer l'interaction avec les citoyens grâce à la prestation de services.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend les facteurs déterminants et restrictifs, les opportunités et les défis, ainsi que les conditions du marché.

Facteurs déterminants

Demande croissante d'automatisation et d'efficacité

Parmi les moteurs de la demande du marché pour les MLOps figure le besoin croissant d'automatisation pour accélérer les processus d'apprentissage automatique. MLOps simplifie ainsi le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles d'apprentissage automatique : obtenant une amélioration de l'efficacité dans différents secteurs. Il convient de noter que l'automatisation réduit les erreurs humaines possibles résultant de la vitesse, accélère le développement des modèles et garantit une manière cohérente d'exécuter les activités. À cette fin, MLOps a été un catalyseur important du nouveau monde avec des attentes de réduction du temps nécessaire pour obtenir un résultat et une meilleure productivité.

• Selon des enquêtes de l'OCDE et des entreprises, environ 65 % des entreprises citent la conformité réglementaire et l'auditabilité des modèles comme principaux moteurs de l'investissement MLOps.

• Selon les rapports des analystes du secteur, les déploiements cloud natifs représentent environ 60 % des déploiements de nouvelles plateformes MLOps, facilitant ainsi l'évolutivité et l'intégration CI/CD.

Intégration de l'apprentissage automatique avec les opérations commerciales

Un autre moteur des économies du MLOps a été l'introduction de l'apprentissage automatique dans les opérations commerciales en soi. Alors que les entreprises s'appuient sur des informations dérivées de l'utilisation des données, il est devenu de plus en plus primordial d'intégrer le déploiement de modèles à une visibilité en temps réel. MLOps aidera à combler le fossé entre le développement et les opérations pour garantir que les mises à jour et les optimisations des modèles sont continues. Désormais, cela alignera parfaitement l'apprentissage automatique sur la stratégie commerciale et améliorera les performances ainsi que la compétitivité.

Facteur de retenue

La pénurie de talents dans le MLOps limite la croissance et l'innovation du marché

Une pénurie de professionnels ayant une embauche et des compétences efficaces, dans le domaine de l'apprentissage automatique, du DevOps ouinformatique en nuage, est un facteur restrictif pour la part de marché des MLOps. La plupart des organisations échoueraient à recruter ou à former des employés pour mettre en œuvre et gérer efficacement les solutions MLOps. Cette pénurie de talents limite l'évolutivité et l'efficacité de l'adoption du MLOps. Un autre domaine qui nécessite des connaissances spécialisées est l'intégration de modèles d'apprentissage automatique dans les environnements de production. Plus important encore, il faut remédier à cette pénurie de compétences à mesure que la demande pour ces compétences augmente afin de permettre la croissance et l'innovation du marché.

• Selon le NIST et les agences de protection des données, les règles de résidence et de confidentialité des données ajoutent 2 à 4 étapes de conformité supplémentaires par déploiement lors des déploiements mondiaux.

• Selon des enquêtes auprès des entreprises, environ 45 % des projets ne parviennent pas à atteindre la production en raison d'un mauvais suivi et des pipelines de recyclage, ce qui ralentit l'adoption des MLOps.

La demande croissante de MLOps stimule l'expansion du marché

Opportunité

 

L'IA et l'apprentissage automatique ne se limitent plus à la production de biens et de services ; ils sont de plus en plus omniprésents dans divers secteurs. La demande de solutions agiles et évolutives pour développer, déployer et surveiller des modèles augmentera à mesure que les unités commerciales adopteront de plus en plus de modèles d'IA dans leur collaboration et leur communication avec d'autres divisions. Automatisation du cycle de vie d'un modèle avec une approche MLOps en termes de temps et de coûts d'erreur. En outre, cela s'est avéré bénéfique pour évaluer la qualité de manière cohérente dans des domaines tels que les soins de santé et la biopharmaceutique, la finance et même la vente au détail, où la prise de décision en temps réel, ainsi que analyse prédictive, deviennent critiques. Par conséquent, à mesure que l'organisation s'accélère dans l'exécution d'un programme d'IA, les MLOps seront indispensables à son succès.

• Selon les organismes de normalisation et les consortiums, les cadres de gestion des risques automatisés et les boîtes à outils d'explicabilité permettent des cycles d'audit environ 50 % plus rapides pour les secteurs réglementés.

 

• Selon des études de cas de fournisseurs de cloud, l'intégration de MLOps avec les outils d'observabilité et d'AIOps a réduit les temps de résolution des incidents d'environ 30 % dans les programmes pilotes.

 

Défis de la croissance du marché MLOps en raison de l'intégration et de la conformité

Défi

 

Le fait de connecter les modèles d'apprentissage automatique aux paramètres d'infrastructure informatique existants est considéré comme l'un des défis majeurs auxquels le marché du MLOps est confronté. De nombreuses organisations ne parviennent pas à gérer et à faire évoluer le cycle de vie des modèles dans plusieurs environnements. L'internalisation d'outils et de cadres standardisés limite les possibilités de collaboration transparente entre les data scientists, les développeurs et les équipes informatiques. De plus, les exigences de sécurité et de conformité rendent la mise en œuvre de modèles ML dans les secteurs réglementés encore plus complexe. Cela pourrait également entraver le déploiement tout en réduisant l'adoption généralisée et l'optimisation des pratiques MLOps sur les marchés, ralentissant ainsi leur croissance.

• Selon des études universitaires et industrielles, les besoins en matière de génération de données de test et de données synthétiques augmentent, avec 2 à 3 fois plus d'ensembles de données étiquetés requis par itération de modèle.

 

• Selon des analyses du marché des talents, environ 40 % des organisations signalent une pénurie d'ingénieurs qualifiés dans les pratiques ML et SRE/DevOps, ce qui limite la mise à l'échelle.

 

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ MLOPS

• Amérique du Nord

MLOps en Amérique du Nord est principalement détenu en raison de ses meilleures infrastructures de croissance technologique associées à une adoption plus élevée de l'IA, complétées par une forte participation de géants mondiaux de la technologie. Les solutions automatisées d'apprentissage automatique et les services basés sur le cloud renforcent la domination de la région. Parmi les pays d'Amérique du Nord, les États-Unis constituent un moteur clé dans ce domaine, grâce à un solide écosystème d'IA et à des investissements dans les technologies MLOps. Le marché américain du MLOps est ouvertement motivé par la présence d'un certain nombre d'acteurs majeurs associée à une R&D accrue dans les applications basées sur l'IA. Ainsi, l'Amérique du Nord devient le leader mondial dans le domaine du MLOps.

• Europe

La croissance du marché MLOps en Europe est assez florissante car elle encourage l'innovation et l'adoption d'opérations d'apprentissage automatique dans divers autres secteurs verticaux. De nombreux pôles technologiques et acteurs établis dans les domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique sont à l'origine de l'augmentation de l'adoption des solutions MLOps. Des cadres réglementaires solides, notamment en matière de confidentialité des données, incitent également les organisations à recourir à des pratiques MLOps beaucoup plus efficaces et sécurisées. La plupart des entreprises européennes se concentrent désormais sur l'amélioration de l'automatisation, de l'évolutivité et de l'efficacité du déploiement des modèles. Ainsi, l'Europe rejoint également d'autres régions en tant qu'acteur majeur en termes de croissance mondiale des MLOps et d'investissements accrus dans la technologie et les talents.

• Asie

À la croissance globale du marché MLOps s'ajoute le secteur technologique émergent et étendu en Asie et sa prédominance dans l'adoption de plusieurs applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique dans les industries. La Chine, l'Inde et le Japon se sont fortement engagés dans l'investissement dans les solutions d'IA, augmentant ainsi la demande de pratiques MLOps efficaces. Ceci est également soutenu par le riche vivier de talents de la région dans le domaine technique ainsi que par un écosystème de départ. En outre, la numérisation en cours dans les secteurs de la santé, de la finance, de l'industrie manufacturière et autres constitue un moteur pour un déploiement et une gestion accélérés et rationalisés des modèles d'apprentissage automatique. Avec ce besoin émergent, l'Asie deviendra un contributeur majeur au marché mondial du MLOps.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs stimulent la croissance du marché MLOps grâce à l'innovation

Les principaux acteurs du secteur créent un impact majeur sur les MLOps grâce à des percées innovantes, en créant des plates-formes complètes et en modifiant les normes d'automatisation et de collaboration dans cette nouvelle dynamique. Ces acteurs sont également connus comme des géants de la technologie comme Google, Microsoft et IBM, tout en intégrant des outils sophistiqués pour le développement, le déploiement et la surveillance de modèles.

• Microsoft : les métriques de la plate-forme montrent que les intégrations Azure MLOps prennent en charge des milliers de projets d'entreprise avec des pipelines ModelOps, de gouvernance et CI/CD intégrés.

• Amazon (AWS) : les rapports de service indiquent que SageMaker et les outils associés gèrent des centaines de déploiements de modèles de production avec une surveillance intégrée et une détection des dérives.

L'adoption des MLOps dans tous les secteurs est stimulée par cette tendance qui apporte des améliorations en termes d'évolutivité, de sécurité et d'efficacité tout au long du cycle de vie du développement. À cet égard, MLOps semble être plus prometteur pour le monde des opérations d'IA et d'apprentissage automatique à l'avenir.

Liste des principales entreprises MLOps

• Microsoft (Washington, United States)
• Amazon (Washington, United States)
• Google (California, United States)
• IBM (New York, United States)
• Dataiku (New York City, United States)

DÉVELOPPEMENTS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Croissance du marché MLOps stimulée par les nouvelles solutions et avancées d'IA

Août 2023 :Akira AI a lancé sa solution MLOps à Dubaï pour faciliter le déploiement et le suivi des modèles d'IA, et plus particulièrement sur l'IA responsable. Cette plateforme répond au besoin croissant de solutions d'IA à grande échelle et avec une haute conformité dans tous les secteurs : elle améliore la gestion des modèles et la productivité.

Janvier 2024 :DataRobot a introduit une nouvelle version de la plateforme MLOps qui améliore la gestion et la gouvernance des modèles. Ce développement vise à alléger la complexité croissante des processus d'IA dans les grandes entreprises, afin d'améliorer l'efficacité et la conformité des modèles.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le rapport de recherche se penche sur la segmentation du marché, en utilisant des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives pour fournir une analyse approfondie. Il évalue également l'impact des perspectives financières et stratégiques sur le marché. En outre, le rapport présente des évaluations nationales et régionales, tenant compte des forces dominantes de l'offre et de la demande qui influencent la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les parts de marché des concurrents importants. Le rapport intègre de nouvelles méthodologies de recherche et des stratégies de joueurs adaptées au calendrier prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché d'une manière formelle et facilement compréhensible.