INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (AI) SUR LE MARCHé DES PRODUITS CHIMIQUES SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

L'intelligence artificielle (IA) dans la taille du marché chimique est évaluée à 1,40 milliard de dollars en 2024 et devrait atteindre 12,51 milliards de dollars avant 2031, en croissance à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 36,7 % de 2024 à 2031. L'intelligence artificielle (IA) est largement adoptée par l'industrie chimique pour améliorer les processus et les découvertes. L'IA aide les chimistes de diverses façons, de la recherche fondamentale à la production. Dans la recherche, les techniques d'IA comme apprentissage automatique et l'apprentissage profond augmentent les connaissances humaines. Les entreprises chimiques utilisent l'IA pour accélérer découverte de médicaments et la mise au point de matériaux. L'IA analyse d'énormes bases de données de molécules et de réactions pour identifier des candidats prometteurs. Cela aide les scientifiques à explorer l'espace chimique beaucoup plus efficacement qu'auparavant.

Intelligence artificielle (IA) dans le marché chimique Perspectives régionales

• Amérique du Nord est devenue la région dominante de l'intelligence artificielle (IA) sur le marché chimique avec une présence de marché de 40%. Cela s'explique par la présence de plusieurs grandes entreprises chimiques aux États-Unis et au Canada qui ont adopté des technologies d'IA à grande échelle pour stimuler l'efficacité de leurs processus de recherche-développement et de fabrication. Ces entreprises investissent massivement dans le développement de nouveaux outils et plateformes basés sur l'IA. Par exemple, beaucoup d'entre eux ont mis en place des divisions de recherche distinctes qui se concentrent uniquement sur la création d'algorithmes et d'applications avancés. Cela montre leur ferme engagement à intégrer la transformation numérique induite par l'IA.
• Asie-Pacifique En revanche, la région connaît la croissance la plus rapide et possède un énorme potentiel inexploité. Des pays comme la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud encouragent activement l'utilisation de technologies de pointe dans toutes les industries. Leurs gouvernements offrent un financement libéral et des incitations pour favoriser l'innovation. De plus, les entreprises de produits chimiques situées en Asie-Pacifique cherchent à tirer parti de l'IA pour faire face aux pressions et aux coûts concurrentiels croissants. C'est ce qui ressort de l'augmentation du nombre de startups qui germent en mettant l'accent sur les solutions d'IA personnalisées pour les produits chimiques verticaux. La disponibilité de talents techniques et les faibles coûts d'investissement rendent la région attrayante pour les géants technologiques mondiaux pour établir leurs centres de développement.
• Japon La compétence en robotique devrait favoriser l'adoption de solutions robotiques alimentées par l'IA dans son vaste marché des produits chimiques. La Chine devrait également apporter une contribution importante en raison des efforts concentrés de ses entreprises pour adopter des initiatives de fabrication intelligente soutenues par AI. En Inde, la présence d'un vaste bassin de talents compétents en technologies informatiques suscite la demande pour le développement local de produits d'IA. Ses grappes pharmaceutiques et chimiques spécialisées florissantes offrent un environnement d'application approprié pour des outils d'IA personnalisés. Entre-temps, la Corée du Sud a montré qu'elle avait recours à des systèmes avancés de maintenance prédictive reposant sur l'IA et l'Internet des objets (IdO) pour effectuer des inspections prédictives et des diagnostics dans les usines.

Graphique 1. Intelligence artificielle (AI) dans la part du marché des produits chimiques (%), par région, 2024

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Point de vue de l'analyste :

L'intelligence artificielle (IA) sur le marché des produits chimiques devrait connaître une croissance importante dans un proche avenir. Les principaux moteurs de croissance du marché sont la demande croissante de procédés chimiques plus productifs et plus sûrs. Les technologies d'IA telles que l'apprentissage automatique et la vision informatique peuvent aider à accélérer la découverte et à optimiser les voies de synthèse chimique. Il est également de plus en plus nécessaire de réduire l'impact environnemental et d'améliorer la durabilité de l'industrie chimique. L'IA peut aider à développer des solutions chimiques plus vertes. Toutefois, les coûts élevés d'investissement et d'entretien associés aux systèmes d'IA peuvent limiter la croissance du marché dans un premier temps.

L'Amérique du Nord continuera vraisemblablement de dominer l'intelligence artificielle (IA) sur le marché des produits chimiques en raison de vastes activités de R-D menées par les principaux intervenants de la région. Toutefois, l'Asie-Pacifique devrait devenir le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide. Cela est dû à l'augmentation des activités industrielles, à l'adoption croissante de technologies de pointe et au fait que le gouvernement met l'accent sur le développement de champions nationaux de l'IA dans des pays comme la Chine et l'Inde.

Dans les secteurs de la chimie, les produits pharmaceutiques et la biotechnologie devraient offrir des possibilités les plus lucratives pour l'IA. En effet, l'IA peut grandement accélérer les processus de découverte de médicaments et réduire les coûts. L'IA sera également de plus en plus utilisée dans des domaines chimiques spécialisés comme les produits agrochimiques, les produits chimiques de traitement de l'eau et les revêtements. À l'avenir, les petites et moyennes entreprises chimiques devraient investir de plus en plus dans les technologies de l'IA pour accroître l'efficacité, tirer des enseignements de vastes ensembles de données et demeurer compétitives.

Intelligence artificielle (IA) dans les moteurs du marché chimique

Analyse chimique automatique: Avec les progrès de l'apprentissage automatique et des techniques d'intelligence artificielle, l'automatisation des tâches d'analyse chimique courante est devenue très réalisable. Les systèmes d'IA alimentés par des réseaux neuronaux peuvent tirer parti d'importantes quantités de données analytiques existantes pour exécuter des tâches comme l'identification des composés, la prédiction des propriétés et la modélisation structure-activité avec des niveaux surhumains de précision. Cela réduit le recours aux experts humains et les libère pour se concentrer sur des défis plus complexes.

En automatisant les tâches répétitives comme la numérisation des résultats analytiques, la classification des spectres ou la caractérisation des molécules, l'IA promet d'augmenter considérablement la productivité dans les laboratoires de chimie. Plutôt que d'examiner manuellement chaque résultat d'essai, les composés peuvent être rapidement analysés à l'échelle et les résultats anormaux signalés pour une étude plus approfondie. Cela permet aux chercheurs d'analyser des bibliothèques beaucoup plus grandes en quête de succès. Les systèmes formés aux bases de données institutionnelles permettent également d'extrapoler les connaissances à l'échelle d'une organisation, assurant ainsi une analyse cohérente au fil du temps, même au fur et à mesure que le personnel évolue vers de nouveaux projets. Par exemple, selon les données fournies par le Conseil économique et social de l ' ONU en 2021, les premiers adoptants ont vu leur productivité augmenter de 30 à 40 % grâce à l ' automatisation.

Optimisation des processus de production: Dans la fabrication de produits chimiques à grande échelle, l'IA est en cours de mise en œuvre pour stimuler une efficacité et une optimisation importantes. Les réseaux neuronaux peuvent apprendre des modèles dans de vastes ensembles de données de production couvrant des variables telles que les températures, les pressions, les propriétés matérielles et les débits. Ils identifient ensuite les facteurs les plus influents et leurs interactions pour déterminer avec précision les conditions d'exploitation idéales pour les opérations interdépendantes. Plutôt que des contrôles bruts fondés sur des règles, l'IA permet de maintenir un processus de façon autonome à son point de performance maximum.

En surveillant continuellement la qualité de la production et en ajustant les paramètres en conséquence, l'IA assure la cohérence de la fabrication, même si les conditions dérivent inévitablement avec le temps. Toute mise à jour comme les changements dans les spécifications des matières premières ou l'usure de l'équipement peut être automatiquement compensée. Les outils de maintenance prédictive analysent également la télémétrie de l'équipement pour cerner les problèmes imminents, réduisant ainsi les temps d'arrêt imprévus. Combiné à des simulations numériques jumelées, l'IA trouve des moyens de reconfigurer dynamiquement des usines entières en réponse à une demande changeante ou à des pannes imprévues. Par exemple, en 2021, selon un rapport de l'Organisation des Nations Unies pour le développement industriel, les technologies d'IA pour la maintenance prédictive ont permis à un fabricant de produits chimiques européen de premier plan de réduire les temps d'arrêt inattendus de 25 %.

Intelligence artificielle (IA) dans les débouchés commerciaux des produits chimiques

Entretien prédictif: La maintenance prédictive par l'intelligence artificielle peut jouer un rôle central dans l'optimisation des objectifs de performance, de sécurité et de durabilité des installations dans l'industrie chimique. Grâce à l'utilisation de capteurs avancés, d'appareils IoT et d'algorithmes d'apprentissage automatique, les solutions de maintenance prédictive alimentées par l'IA sont en mesure de surveiller de façon approfondie les opérations d'équipement en temps réel. Ils peuvent analyser plusieurs paramètres opérationnels, détecter des anomalies et prédire avec précision les défaillances de l'équipement avant même que des symptômes visibles surgissent. Cela permet d'éviter des ruptures et des pannes inattendues qui peuvent entraîner des pertes importantes de capacité de production et de revenus. En mettant en œuvre des stratégies de maintenance prédictive basées sur l'IA, les entreprises chimiques peuvent passer d'approches conventionnelles de maintenance réactive ou préventive à un modèle plus rentable et axé sur la fiabilité. Par exemple, selon les études du Département de l'énergie des États-Unis, les solutions AI aident les usines chimiques à réduire les temps d'arrêt imprévus de 30 %.

Découverte de nouveaux produits : La découverte de nouveaux produits pourrait offrir d'importantes possibilités d'innovation et de croissance dans l'industrie chimique de l'IA. C La découverte expérimentale et le développement de nouveaux composés chimiques sont un processus long, coûteux et imparfait. Les chimistes s'appuient en grande partie sur des méthodes d'essai et d'erreur et sur des bibliothèques chimiques établies. Cependant, les modèles d'IA et d'apprentissage automatique rendent la découverte de médicaments et de matériel plus efficace en révélant des connexions inattendues dans les données existantes et en simulant des propriétés et des réactions moléculaires potentielles à une échelle impossibles pour les seuls humains. En analysant de vastes ensembles de données sur les structures chimiques et les caractéristiques correspondantes, les systèmes d'IA peuvent indiquer la voie vers des classes entièrement nouvelles de matériaux et de médicaments présentant des caractéristiques désirables et commercialisables. Cela représente un changement de paradigme qui pourrait radicalement accélérer le rythme de l'innovation dans des domaines tels que les produits pharmaceutiques, l'agriculture, la fabrication et plus encore.

Plusieurs startups appliquent déjà l'IA pour propulser l'introduction de nouveaux produits dans l'industrie chimique. Un domaine prometteur est la chimie durable. En examinant les bases de données sur les structures de produits naturels provenant de millions d'espèces végétales et microbiennes, l'IA révèle des éléments de construction inattendus d'inspiration biologique pour la création de matériaux non toxiques, de plastiques et d'autres composés. Une autre application est la conception du vaccin et de la thérapie. En simulant l'amarrage moléculaire et le repli des protéines à l'échelle atomique, l'IA aide les scientifiques à concevoir des immunothérapies et des thérapies géniques ciblées qui pourraient traiter des maladies auparavant insolubles. À mesure que la puissance de l'IA et la quantité de données disponibles grandissent de façon exponentielle dans un avenir proche, sa capacité de découvrir ou d'inventer de nouveaux produits chimiques révolutionnaires issus des premiers principes s'accroîtra également de façon spectaculaire. Par exemple, selon le Programme des Nations Unies pour l'environnement (PNUE), la capacité de production chimique actuelle de 2,3 milliards de tonnes, estimée à 5 billions de dollars américains par an, devrait doubler d'ici 2030.

Intelligence artificielle (IA) dans les tendances du marché chimique

Adoption de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond: L'industrie chimique s'est de plus en plus tournée vers des technologies d'intelligence artificielle comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond depuis des années. En analysant de vastes ensembles de données contenant des propriétés, des structures et des réactions de produits chimiques, les algorithmes d'apprentissage des machines peuvent découvrir des modèles complexes qui aident à la recherche et au développement de produits. Par exemple, l'apprentissage automatique a aidé les entreprises pharmaceutiques à concevoir de nouveaux composés pharmaceutiques plus efficacement. Plutôt que d'effectuer des essais et des erreurs en laboratoire, l'IA aide à prédire quelles structures moléculaires sont les plus susceptibles d'être des médicaments sûrs et efficaces. Cela a considérablement accéléré les délais de découverte de médicaments. De même, les fabricants de matériaux qui mettent au point de nouveaux polymères, catalyseurs ou produits chimiques spécialisés ont été témoins d'un apprentissage par machine qui recommande des formulations optimales. En examinant d'énormes bibliothèques de formulations, d'expériences et de résultats passés, la machine learning identifie les corrélations qui aident à formuler de nouveaux produits avec des propriétés ciblées. Par exemple, en 2021, selon une enquête menée par l'American Chemistry Council, plus de 80 % des grandes entreprises chimiques américaines mettent activement en œuvre ou pilotent des projets d'IA, contre seulement 30 % il y a cinq ans.

Investissements accrus dans les startups d'IA par les grandes entreprises chimiques : Les grandes entreprises chimiques ont reconnu le potentiel de l'intelligence artificielle pour transformer divers aspects de leurs activités et stimuler l'efficacité. Ils scrutent et investissent activement dans des startups d'IA qui développent des technologies axées sur les industries chimiques. Ce virage vers le financement et le partenariat avec les innovateurs externes indique que ces grandes sociétés sont ouvertes à explorer de nouvelles idées de l'extérieur. En investissant tôt dans des startups d'IA prometteuses, les géants chimiques visent à rester en avance sur la courbe dans la commercialisation des nouvelles applications d'IA. Les investissements accrus sont également une reconnaissance du succès de nombreuses start-ups d'IA dans la résolution de défis spécifiques à l'industrie.

Cette tendance à la participation accrue des grands acteurs chimiques à l'écosystème de démarrage de l'IA a une incidence positive sur le développement de l'IA sur le marché des produits chimiques. Il fournit des conseils pour une recherche et un développement plus ciblés dans le secteur, les start-up ayant accès à la fois au financement et aux données et aux problèmes de l'industrie réelle de leurs nouveaux partenaires.

Intelligence artificielle (AI) dans les restrictions du marché chimique

• Besoins élevés en investissements: L'industrie chimique nécessite généralement d'énormes investissements en capital pour mettre en place des installations de fabrication. L'adoption de nouvelles technologies comme l'intelligence artificielle exige également d'importants investissements initiaux pour l'achat de matériel et de logiciels de pointe, l'embauche de talents qualifiés, la R-D et l'intégration des solutions d'IA dans les processus existants. Bien que l'IA ait un grand potentiel d'optimisation des opérations, d'augmentation de la productivité et d'accélération des cycles de développement des produits dans le secteur chimique, les coûts élevés associés à sa mise en œuvre interdisent à de nombreux petits et moyens acteurs d'adopter ces technologies. La mise en place de l'infrastructure informatique nécessaire pour la collecte et le traitement de gros ensembles de données chimiques, le développement d'algorithmes d'IA personnalisés et la formation de modèles d'apprentissage automatique complets nécessite des millions de dollars auxquels la plupart des entreprises chimiques de taille moyenne n'ont peut-être pas accès. Même les applications d'IA simples comme l'utilisation de la vision informatique pour l'inspection de la qualité ou l'entretien prédictif des usines nécessitent des dépenses en capital importantes. Sans ressources financières suffisantes, la mise à profit de l'IA devient une option impossible pour ces entreprises. Cela constitue un obstacle majeur à l'adoption généralisée de l'IA dans la vaste industrie chimiquement diversifiée. Par exemple, selon la Conférence des Nations Unies sur le commerce et le développement (CNUCED), les flux mondiaux d'investissements directs étrangers ont chuté de 35 % en 2020, passant de 1,5 billion de dollars américains en 2019 à 1 billion de dollars américains.
• Contrepoids Commencez par des projets pilotes : En commençant par des projets pilotes plus petits et à faible risque pour démontrer le rendement potentiel de l'investissement sans exiger de capitaux initiaux substantiels, on peut contrebalancer la restriction. Une fois que ces projets pilotes auront été couronnés de succès, ils pourront être étendus progressivement.
• Manque de main-d'œuvre qualifiée: L'absence de main-d'oeuvre qualifiée est un obstacle majeur à la croissance de l'intelligence artificielle sur le marché chimique. Bien que l'IA ait le potentiel de révolutionner divers processus et opérations dans l'industrie chimique, de générer des économies, d'optimiser la production et d'ouvrir de nouvelles portes d'innovation, le manque de professionnels possédant des compétences en matière d'IA empêche la pleine réalisation de ces avantages. Il est essentiel d'avoir des experts de l'IA qui comprennent à la fois les aspects technologiques et les aspects du domaine pour développer et mettre en œuvre des solutions pertinentes en matière d'IA. Cependant, les entreprises chimiques du monde entier sont confrontées à des défis pour recruter et retenir des talents qui ont l'expertise pour travailler sur des projets d'IA adaptés aux besoins uniques de l'industrie chimique. Selon une enquête menée par le Forum économique mondial, en 2021, 83 % des dirigeants d'entreprises chimiques ont cité le manque de compétences disponibles comme un obstacle important à l'adoption de l'IA. Sans la main-d'œuvre qui peut orienter le déploiement de l'IA et maximiser son impact, les entreprises chimiques hésitent à investir massivement dans ce domaine prometteur. En outre, le recyclage de la main-d'œuvre existante s'avère également difficile. Les employés d'usines chimiques qui accomplissent des tâches courantes depuis des années peuvent avoir du mal à passer à des rôles plus stratégiques exigeant de solides capacités numériques. Il y a une pénurie mondiale de possibilités pour les professionnels de la chimie d'améliorer continuellement leurs compétences dans les domaines liés à l'IA grâce à des programmes accessibles. À moins que les efforts de collaboration entre l'industrie, le gouvernement et les éducateurs n'abordent la question, cette crise des talents empêchera le secteur chimique mondial d'accroître l'adoption de l'IA et d'exploiter les technologies de pointe pour prospérer sur un marché de plus en plus concurrentiel. Par exemple, en 2021, selon une enquête réalisée par le Forum économique mondial, 83 % des dirigeants d'entreprises chimiques ont mentionné le manque de compétences disponibles comme un obstacle important à l'adoption de l'IA.
• Contrebalance: La recherche de candidats potentiels dans des domaines adjacents tels que la science des données, l'informatique ou l'ingénierie des procédés qui pourraient avoir des compétences applicables pourrait être transférée dans l'industrie chimique avec relativement peu de formation supplémentaire.

Faits nouveaux :

• En janvier 2023, Bayer a conclu un partenariat stratégique avec Google Cloud, qui visait à améliorer les capacités de Bayer dans le domaine de la recherche en chimie quantique. Cette collaboration vise à mettre en avant de nouvelles voies dans la découverte de drogues, en utilisant les capacités avancées de l'apprentissage automatique. Bayer AG est une entreprise pharmaceutique et biomédicale allemande, l'une des plus grandes sociétés pharmaceutiques et biomédicales au monde. Au cours de l'exercice 2022, l'entreprise employait environ 101 000 personnes et avait des ventes de 50,7 milliards d'euros.
• Bayer s'engage à stimuler le développement durable et à générer un impact positif grâce à l'innovation et à la croissance. La marque de l'entreprise représente la confiance, la fiabilité et la qualité dans le monde entier.
• Google Cloud est une suite de services de cloud computing proposés par Google Il fournit une gamme de services cloud modulaires, y compris l'informatique, le stockage, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, et plus Google Cloud Platform (GCP) fonctionne sur la même infrastructure que Google utilise en interne pour ses produits d'utilisateur final, tels que Google Search, Gmail et Google Docs
• En janvier 2023, les chercheurs ont lancé une étude révolutionnaire qui a permis d'exploiter la puissance d'AlphaFold aux côtés de l'intelligence artificielle pour accélérer le processus de création de nouveaux traitements ciblant le cancer du foie.
• Le 16 janvier 2023, Chemical. Amnesty International a fait connaître son accord de coopération avec NovAliX, un chef de file mondial du CRO spécialisé dans la mise au point de médicaments, ce qui représente un pas important dans leurs efforts de collaboration.
• Chimique. AI est une société d'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'outils pour l'industrie chimique et pharmaceutique.
• En 2022, d'importantes percées ont été réalisées lorsque des chercheurs de l'IMT-Delhi ont mis au point une technique novatrice axée sur l'IA qui vise à détecter les agents potentiellement cancérogènes dans les composés chimiques.
• En 2022, Sanofi a obtenu un partenariat avec Exscientifique, marqué par un investissement de 100 millions de dollars US destiné à l'avancement de 15 nouvelles petites molécules pour le traitement du cancer et des troubles immunologiques, démontrant ainsi leur dévouement à l'avenir des soins de santé. Exscientia est une société pharmaceutique mondiale qui utilise l'intelligence artificielle (AI) pour découvrir de meilleurs médicaments plus rapidement. La mission de l'entreprise est d'encoder, automatiser et transformer chaque étape du processus de conception et de développement de médicaments en combinant les dernières techniques d'IA avec l'innovation expérimentale. La plateforme validée d'Exscientia a livré les trois premiers médicaments conçus pour l'IA pour entrer dans les essais cliniques.

Graphique 2. Intelligence artificielle (IA) dans la part de marché des produits chimiques (%), par type, 2024

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Les meilleures entreprises de l'intelligence artificielle (IA) sur le marché chimique

• Manuchar N.V.
• IMCD N.V.
• Univar Solutions Inc.
• Brenntag S.E.
• Société Sojitz
• ICC Industries Inc.
• Groupe Azelis NV
• Tricon Énergie Inc.
• Biesterfeld AG
• Omya AG
• HELM AG
• Société Sinochem
• Petrochem Moyen-Orient FZE.

Définition: L'intelligence artificielle est un instrument efficace qui permet aux entreprises chimiques de fonctionner plus rapidement et intelligemment. L'automatisation, les réactions chimiques et les environnements industriels améliorés ne sont que quelques-unes des façons dont la technologie rend les opérations plus productives.