Taille, part, croissance et analyse de l’industrie des prévisions de séries chronologiques, par type (logiciel, service), par application (planification commerciale, industrie financière, médicale) et par prévisions régionales de 2026 à 2035

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MARCHÉ DE LA PRÉVISION DES SÉRIES CHRONOLOGIQUESAPERÇU

Le marché mondial des prévisions de séries chronologiques devrait passer d'environ 0,34 milliard de dollars en 2026, en passe d'atteindre 0,52 milliard de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 5,2 % entre 2026 et 2035. Amérique du Nord ~ ​​40 %, Europe ~ 30 %, APAC ~ 25 %.

Le marché de la prévision de séries chronologiques se spécialise dans les outils et les stratégies permettant de prédire les valeurs futures entièrement basées sur des statistiques historiques. Ce marché s'est considérablement développé grâce aux progrès de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et de l'analyse statistique. Des secteurs comme la finance, la vente au détail,soins de santéet la production exploitent la prévision de séries chronologiques pour répondre aux exigences d'élaboration de plans, de gestion des stocks, d'analyse monétaire et de protection prédictive. Les principaux acteurs fournissent des logiciels et des structures qui offrent des prévisions en temps réel, une détection des anomalies et une analyse des tendances. À mesure que la taille des données augmente considérablement et que la puissance de calcul augmente, la précision et l'applicabilité des prévisions de séries chronologiques continuent de s'amplifier, grâce à l'innovation et aux gains considérables dans divers secteurs.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

La croissance du marché freinée par la pandémie en raison de situations logistiques exigeantes

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.

La pandémie de COVID-19 a eu un impact négatif sur l'essor de la croissance du marché des prévisions de séries chronologiques selon de nombreuses approches. Premièrement, la nature exceptionnelle de la pandémie a provoqué des perturbations massives dans les modèles de données historiques, entraînant une diminution de l'exactitude et de la fiabilité des prévisions. De nombreuses marées, qui dépendaient de faits historiques stables, sont devenues beaucoup moins efficaces pour prédire les tendances futures dans un contexte de volatilité. Deuxièmement, les ralentissements financiers et les coupes budgétaires ont entraîné une diminution des investissements dans des équipements et des technologies de prévision de qualité supérieure, les entreprises donnant la priorité aux situations opérationnelles instantanées exigeantes plutôt qu'à de longues périodes d'initiatives stratégiques. De plus, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et la modification des comportements des acheteurs ont rendu les efforts de prévision plus complexes, rendant difficile pour les entreprises de modifier rapidement leurs modèles. Ensemble, ces facteurs ont entravé l'augmentation et l'amélioration du marché de la prévision de séries chronologiques au cours de la pandémie.

DERNIÈRES TENDANCES

L'intégration croissante de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) contribue à la croissance du marché

L'intégration de l'intelligence synthétique (IA) et de l'apprentissage par gadgets (ML) est l'une des dernières tendances à l'origine de l'essor du marché de la prévision de séries chronologiques. Ces technologies amplifient la précision et les performances des prévisions grâce à l'adaptation mécanique de nouveaux styles et anomalies statistiques. L'utilisation de modèles d'apprentissage profond, ainsi que de réseaux LSTM (Long Short-Term Memory), a amélioré la capacité de spéculer sur des enregistrements de séries chronologiques complexes et non linéaires. De plus, les solutions de prévision basées sur le cloud gagnent du terrain, présentant des systèmes évolutifs et accessibles pour une analyse statistique en temps réel. L'adoption croissante d'équipements de prévision automatique, qui réduisent le besoin d'intervention manuelle, alimente également la croissance du marché. Ces avancées permettent aux entreprises de faire des choix optimaux améliorés, améliorant ainsi leurs performances opérationnelles.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis, plus de 72 % des outils d'analyse avancée de 2024 intégraient des algorithmes basés sur l'IA, en particulier l'apprentissage profond, dans des modèles de prévision de séries chronologiques pour des secteurs comme l'énergie, la santé et l'industrie manufacturière.
• Selon les données de l'Indice sur l'économie et la société numériques (DESI) de la Commission européenne, 38 % des entreprises manufacturières de l'UE ont adopté un logiciel de prévision de séries chronologiques pour la maintenance prédictive et l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement d'ici le premier trimestre 2025.

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MARCHÉ DE LA PRÉVISION DES SÉRIES CHRONOLOGIQUES SEGMENTATION

Par type

En fonction du type, le marché peut être classé en logiciels et services.

• Logiciel : Cette phase comprend divers outils et systèmes conçus pour la prévision de séries chronologiques. Ces logiciels utilisent des stratégies statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA pour étudier des faits anciens et anticiper les tendances futures. Les exemples incluent des logiciels de prévision spécialisés, des modules inclus dans des plates-formes d'analyse de dossiers plus larges et des outils de prévision entièrement basés sur le cloud. Les fonctionnalités clés incluent souvent l'analyse des enregistrements en temps réel, la détection des anomalies et des modèles de prévision personnalisables.

• Service : ce segment englobe les offres d'experts fournies pour faciliter la mise en œuvre et l'optimisation de la prévision de la collecte des temps. Les services peuvent également inclure des conseils, l'amélioration de modèles personnalisés, l'intégration avec les structures actuelles, la formation et une aide continue. Ces offres aident les entreprises à maximiser les frais de leurs outils de prévision et à établir certaines prédictions correctes et fiables, adaptées à leurs besoins uniques et aux exigences de leur secteur.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en industrie de l'énergie, industrie de la construction, transport, etc.

• Planification commerciale : dans ce segment, les outils de prévision de séries chronologiques sont utilisés pour la planification de la demande, le contrôle des stocks, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la prévision des ventes. Les entreprises exploitent ces prévisions pour faire des choix éclairés, optimiser leurs opérations et améliorer leur planification stratégique.

• Secteur financier : cette section implique l'utilisation de prévisions de collecte de temps pour prédire les prix des stocks, les tendances du marché, les indicateurs monétaires et le contrôle des menaces. Les établissements financiers utilisent des modèles de prévision avancés pour travailler sur les stratégies d'achat et de vente, la gestion de portefeuille et la planification économique.

• Médical : dans le domaine scientifique, la prévision de séries chronologiques est appliquée pour extrapoler les épidémies de maladie, les admissions de patients et l'allocation des ressources. Les hôpitaux et les prestataires de soins de santé utilisent les prévisions pour superviser l'évolution des personnes malades, planifier les besoins en personnel et optimiser l'utilisation des équipements et fournitures scientifiques.

FACTEURS DÉTERMINANTS

Adoption d'une solution basée sur le cloud pour stimuler la croissance du marché

Le cloud computing a démocratisé l'accès aux capacités de prévision sophistiquées en présentant des structures évolutives et flexibles. Les prévisions basées sur le cloud permettent aux agences d'intégrer facilement les ressources informationnelles, d'installer rapidement des modèles prédictifs et de faire évoluer les ressources comme elles le souhaitent. Cette accessibilité réduit prématurément les dépenses liées à l'infrastructure et à l'entretien, rendant ainsi l'ère des prévisions avancées accessible aux groupes de toutes tailles. De plus, les systèmes cloud facilitent la collaboration et le partage d'informations entre les groupes, accélérant ainsi l'innovation et stimulant la croissance du marché à mesure que de plus en plus de groupes adoptent des stratégies agiles et axées sur les enregistrements.

• Selon l'Union internationale des télécommunications (UIT), il y avait plus de 16,7 milliards d'appareils IoT dans le monde en 2023, ce qui a entraîné une demande exponentielle de prévisions de données de séries chronologiques en temps réel dans les secteurs de la logistique, de l'agriculture et des infrastructures.
• D'après les conclusions du ministère américain de l'Énergie, plus de 45 % des services publics d'électricité aux États-Unis utilisent désormais des outils de prévision de séries chronologiques pour optimiser la distribution d'énergie et la prévision de la charge, en particulier dans l'intégration des énergies renouvelables.

Les progrès technologiques pour alimenter la croissance du marché

La technologie de l'IA, telle que les algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple les réseaux LSTM), a révolutionné la prévision des séries chronologiques en améliorant la précision et l'adaptabilité. Ces modèles basés sur l'IA peuvent découvrir mécaniquement des styles complexes dans les faits historiques, améliorant ainsi la précision des prévisions, même dans un contexte d'informations risquées et non linéaires. Les entreprises de tous les secteurs bénéficient d'outils de prévision basés sur l'IA qui permettent une évaluation en temps réel, une détection des anomalies et des informations prédictives, facilitant ainsi une meilleure prise de décision et une meilleure efficacité opérationnelle.

FACTEURS DE RETENUE

Les problèmes de confidentialité et les obstacles à la disponibilité des données freinent la croissance du marché

Il existe plusieurs éléments restrictifs dans la croissance du marché de la prévision de séries chronologiques. Premièrement, les normes d'information et les obstacles à la disponibilité peuvent empêcher des prévisions correctes, en particulier lorsque les statistiques historiques sont incomplètes, incohérentes ou biaisées. Deuxièmement, la complexité d'imposer et de préserver des modes de prévision supérieurs pose des obstacles, nécessitant une expertise spécialisée et des actifs que tous les groupes ne possèdent plus. Troisièmement, les problèmes de réglementation et de confidentialité liés à l'utilisation et au stockage des enregistrements peuvent restreindre l'adoption, en particulier dans les secteurs réglementés comme la santé et la finance. Enfin, la résistance au changement et l'inertie organisationnelle peuvent également freiner l'adoption de nouvelles technologies de prévision, quel que soit leur potentiel, retardant ainsi la croissance du marché et l'innovation en matière d'analyse des prévisions.

• Selon un rapport de 2024 du Forum économique mondial, 53 % des organisations mondiales ont cité le manque de professionnels qualifiés comme un obstacle à la mise en œuvre efficace des prévisions de séries chronologiques dans les systèmes opérationnels.
• Comme l'a noté l'Agence de l'Union européenne pour la cybersécurité (ENISA), 41 % des modèles de données basés sur l'IA, y compris les prévisions de séries chronologiques, ont été retardés ou bloqués dans leur déploiement en raison de la conformité au RGPD et à des réglementations similaires sur la protection des données en 2023-2024.

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MARCHÉ DE LA PRÉVISION DES SÉRIES CHRONOLOGIQUES APERÇU RÉGIONAL

L'Amérique du Nord dominera le marché grâce à d'énormes investissements dans les infrastructures et la technologie

Le marché est principalement divisé en Europe, Amérique latine, Asie-Pacifique, Amérique du Nord, Moyen-Orient et Afrique.

L'Amérique du Nord est la principale région en termes de part de marché de la prévision de séries chronologiques. Plusieurs facteurs contribuent à cette domination. Premièrement, l'endroit abrite une forte proportion d'entreprises technologiques importantes et de startups innovantes qui imposent des améliorations en matière d'IA et d'apprentissage automatique, essentielles à une prévision précise de la collecte du temps. Deuxièmement, l'Amérique du Nord dispose d'une infrastructure robuste prenant en charge le cloud computing et l'analyse d'énormes dossiers, facilitant l'adoption gigantesque de solutions de prévision. De plus, des investissements massifs dans la R&D et des environnements réglementaires favorables stimulent l'innovation technologique. La présence de divers secteurs, de la finance aux soins de santé, qui s'appuient étroitement sur une prise de décision basée sur les données, propulse encore davantage le boom du marché. Enfin, l'accent mis par la région sur la transformation virtuelle et la planification stratégique d'entreprise souligne la place essentielle de prévisions précises dans la préservation de l'avantage.

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 acteurs de l'industrie façonnent le marché de la prévision de séries chronologiques grâce à des collaborations en matière d'innovation et de partenariat. Ces groupes stimulent la croissance du marché à l'aide d'algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique en constante évolution, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des équipements de prévision. Les partenariats et collaborations stratégiques, notamment l'intégration de solutions de prévision avec des structures cloud telles que Microsoft Azure et Google Cloud, offrent un équipement évolutif et pratique à un marché cible plus large. Les coentreprises et les collaborations avec des leaders de certains secteurs permettent d'apporter des réponses personnalisées, répondant aux défis de secteurs tels que la finance, la santé et la vente au détail. En favorisant l'innovation et en créant des partenariats synergiques, ces acteurs élargissent leur présence sur le marché et établissent en outre de nouvelles normes en matière d'analyse prédictive et de prise de décision.

• DataRobot : selon le rapport de performance officiel de DataRobot pour 2024, sa plateforme d'apprentissage automatique automatisé a traité plus de 10 millions de prévisions de séries chronologiques par mois, principalement dans les secteurs de la finance et de l'assurance.
• GMDH Streamline : la société a signalé que plus de 800 entreprises de vente au détail et manufacturières ont utilisé sa solution de prévision de la demande en 2024, contribuant ainsi à réduire les ruptures de stock de 22 % en moyenne.

Liste des principales sociétés de prévisions de séries chronologiques

• Amazon (U.S.)
• Google (U.S.)
• DataRobot (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Time Series Lab (U.S.)

DÉVELOPPEMENT INDUSTRIEL

Septembre 2023 :Un dernier développement sur le marché de la prévision de séries chronologiques est la publication d'Amazon Web Services (AWS) Forecast. AWS Forecast exploite l'apprentissage automatique pour fournir des prévisions assez précises, permettant aux agences de faire des choix éclairés en toute confiance. L'opérateur simplifie le processus de prévision historiquement compliqué en automatisant la configuration, la formation et le déploiement de modèles prédictifs. Les utilisateurs peuvent intégrer des informations historiques provenant de plusieurs ressources et appliquer des algorithmes supérieurs avec peu ou pas de compréhension de l'apprentissage automatique. Cette innovation répond au besoin d'équipements de prévision évolutifs, fiables et faciles à utiliser, rendant l'analyse prédictive plus raffinée et accessible à un plus large éventail d'entreprises. En réduisant les obstacles techniques et en améliorant la précision des prévisions, AWS Forecast influence considérablement l'efficacité opérationnelle et la planification stratégique dans divers secteurs.

COUVERTURE DU RAPPORT

Le marché de la prévision de séries chronologiques est sur le point de connaître une croissance colossale, portée par les progrès de l'IA et l'adoption croissante de solutions basées sur le cloud. Malgré des défis tels que les problèmes de qualité de l'information et la complexité de la mise en œuvre du modèle, le marché bénéficie d'une innovation solide et de partenariats stratégiques entre les principaux acteurs de l'industrie. Des régions comme l'Amérique du Nord dominent le marché en raison de leur infrastructure technologique et de leur financement en R&D. Les développements récents, comme AWS Forecast, mettent en évidence la tendance à rendre plus disponibles des outils de prévision raffinés. Alors que les entreprises de divers secteurs s'appuient sur des analyses prédictives correctes, le marché de la prévision de séries chronologiques va s'élargir et évoluer.