L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MARCHé DES TRANSPORTS ANALYSE DE LA TAILLE ET DE LA PART DE MARCHÉ - TENDANCES ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (2024-2031)
L'intelligence artificielle mondiale sur le marché des transports est estimée à 2,11 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 6,51 milliards de dollars É.-U. d ' ici à 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 17,5 % entre 2024 et 2031.
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L'une des principales tendances de l'intelligence artificielle mondiale dans marché des transports l'adoption croissante de véhicules autonomes. Les constructeurs automobiles et les entreprises technologiques investissent massivement dans la recherche et le développement de véhicules autoconducteurs. Ceux-ci mettent l'accent sur le développement de systèmes avancés d'IA qui peuvent traiter les données des capteurs pour détecter les objets et naviguer dans le trafic sans intervention humaine. L'augmentation des véhicules connectés et autonomes peut transformer le transport et stimuler la demande de technologies d'IA dans des applications telles que les systèmes avancés d'assistance au conducteur, les voitures de tourisme autonomes et les véhicules utilitaires. Avec d'autres progrès technologiques, les véhicules autonomes sont sur le point de se généraliser au cours de la prochaine décennie.
Augmentation de la demande de véhicules autonomes
Le secteur des transports adopte rapidement la technologie d'automatisation en raison de la demande croissante de véhicules autonomes. En raison des progrès continus de l'intelligence artificielle et de son intégration aux caractéristiques d'autoconduite, les gens préfèrent les véhicules sans conducteur. La liberté et la flexibilité offertes par la conduite autonome attirent de nombreuses personnes. Comme les gens n'ont pas besoin de conduire eux-mêmes, ils peuvent utiliser le temps de voyage de façon productive pour le travail, le repos ou le divertissement. Cela est particulièrement utile pour une population vieillissante de plus en plus nombreuse qui doit faire face à des difficultés dans l'utilisation des véhicules.
La technologie autonome rend les voyages plus sûrs et plus efficaces. Les véhicules automatisés réduisent au minimum les erreurs humaines, empêchant ainsi la majorité des accidents de la route qui se produisent à l'échelle mondiale en raison de distractions ou de conduite en état d'ivresse. Ceux-ci peuvent également communiquer entre eux pour optimiser la circulation et réduire la congestion. Avec l'aide à la navigation basée sur l'IA, le temps d'entraînement et la consommation d'énergie sont considérablement réduits. Les grandes entreprises automobiles et les géants de la technologie investissent fortement pour construire des voitures totalement autonomes qui peuvent gérer tous les aspects de la conduite sans intervention humaine. Bien que la technologie doive encore progresser pour parvenir à l'automatisation de niveau 5, on prévoit que les véhicules autonomes deviendront courants et remodeleront l'avenir des transports.
Par exemple, en octobre 2023, Amazon, une multinationale de technologie qui se concentre sur le commerce électronique, le cloud computing, le streaming numérique et l'intelligence artificielle, a lancé Automated Vehicle Inspection (AVI), une technologie d'IA de pointe conçue pour assurer la sécurité et la fiabilité de ses fourgonnettes de livraison en détectant même les plus petites anomalies, comme les problèmes de pneus ou les dommages corporels, avant qu'elles ne deviennent des problèmes routiers.
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Améliorer les options de mobilité avec des services de partage avec l'IA
La popularité croissante des services de mobilité à la demande comme le covoiturage et la location de véhicules a stimulé l'adoption des technologies de l'IA dans les transports. Ces services de mobilité partagée offrent une flexibilité et un coût abordable, permettant ainsi un accès facile au transport au besoin sans avoir à posséder de véhicules privés. Les startups et les entreprises technologiques tirent parti de l'IA pour optimiser les flottes partagées, répondre à la demande des installations et améliorer l'expérience client. En utilisant des algorithmes prédictifs, les véhicules autonomes peuvent être expédiés efficacement en fonction des modes d'utilisation à court terme. L'IA améliore également le routage et la navigation, et gère ainsi de façon transparente le repositionnement des véhicules et les règlements de paiement.
Cette transition vers des modèles communs fondés sur des plates-formes modifie fondamentalement le comportement des consommateurs en matière de transport. Il aide à répondre aux besoins de mobilité des milléniaux qui préfèrent l'accès à la propriété. Ces services à la demande répondent également aux développements urbains à forte densité qui incitent à réduire l'utilisation des véhicules privés. Comme l'IA rend ces services encore plus personnalisés, abordables et évolutives, leur popularité comme une alternative au transport privé augmente. Cela oblige les opérateurs plus traditionnels à intégrer de nouvelles technologies automatisées et des approches commerciales pour rester pertinents dans un marché en évolution rapide.
Tâches clés de l'analyste :
L'intelligence artificielle mondiale sur le marché des transports peut connaître une croissance dans un avenir proche. Des facteurs comme l'accroissement de la connectivité et la collecte de grandes quantités de données sur les navetteurs peuvent stimuler l'adoption de systèmes d'IA dans les transports ferroviaires, routiers et aériens. Les progrès dans l'apprentissage automatique et les algorithmes d'apprentissage profond permettent aux fournisseurs de transport d'analyser les préférences des cavaliers, de prévoir les tendances de la demande et d'optimiser les itinéraires. Cela peut aider à réduire les coûts et améliorer la satisfaction des clients. Le renforcement de la sécurité grâce à une vision informatique alimentée par l'IA peut offrir des possibilités de croissance du marché. Les entreprises automobiles investissent massivement dans les technologies d'autoconduite, qui pourraient perturber la mobilité personnelle. Toutefois, le manque d'infrastructures dans certaines régions et l'incertitude entourant la réglementation peuvent ralentir la commercialisation des véhicules autonomes. L'Amérique du Nord domine actuellement le marché en raison de la présence d'acteurs technologiques majeurs et de politiques de soutien. Dans le secteur de l'aviation, l'IA peut aider à la maintenance prédictive des aéronefs, à l'amélioration des opérations dans les aéroports et aux services de voyage personnalisés. Les réseaux ferroviaires tirent également parti de l'IA pour la planification prédictive, la billetterie intelligente et la gestion de la congestion.
Défis du marché : Manque de normalisation
Le manque de normalisation est l'un des principaux facteurs qui freinent la croissance de l'intelligence artificielle mondiale sur le marché des transports. Lorsqu'il n'y a pas de normes communes, chaque entreprise développe des systèmes d'IA basés sur sa propre méthodologie et ses propres approches. Il en résulte des solutions qui ne sont pas interopérables entre elles. Par exemple, il existe différents types de réseaux neuronaux et d'algorithmes d'apprentissage automatique utilisés par les principaux acteurs tels que Tesla, Uber et Waymo pour développer des technologies automotrices. Cependant, leurs solutions ne peuvent pas communiquer entre elles en raison de l'absence de normes technologiques uniformes. Cela limite la collaboration entre les entreprises et ralentit l'innovation.
De plus, sans normes communes, il devient également difficile d'assurer la sûreté, la fiabilité et la sécurité des systèmes d'IA utilisés dans le secteur des transports. Chaque entreprise a sa propre façon d'aborder des questions comme le biais, la transparence et la responsabilité dans ses algorithmes. Mais l'absence de protocoles à l'échelle de l'industrie sur la vérification des décisions en matière d'IA et l'identification des défauts augmente le risque d'anomalies.
Opportunités de marché: Intégration de l'IA à l'IoT
L'intégration de l'IA et de l'IoT offre un immense potentiel pour transformer le marché mondial des transports. Alors que les véhicules autonomes commencent à frapper les routes alimentées par la vision informatique, l'apprentissage profond et d'autres technologies d'IA, l'infrastructure connectée déployée avec des capteurs IoT sera cruciale pour la sécurité de la navigation et l'efficacité. Le partage de données en temps réel entre les véhicules et les infrastructures, facilité par les réseaux IoT, peut contribuer à optimiser les flux de trafic, à prévoir les points de congestion et à réacheminer les véhicules en conséquence. Il en résultera une augmentation du débit et une meilleure utilisation des réseaux routiers.
L'IA et l'IoT offrent également des possibilités d'améliorer les systèmes de transport public. L'intégration de capteurs IoT dans les autobus et les trains avec des outils d'analyse prédictive peut aider les autorités de transport à prendre des décisions plus intelligentes en fonction des projections de la flotte. Cela garantit un minimum de temps d'attente. Les mises à jour de trafic en direct envoyées aux applications mobiles peuvent aider les navetteurs à choisir les itinéraires les plus rapides en utilisant différents modes de transport. La transition vers des autobus et des trains autonomes devrait également améliorer l'accessibilité pour les personnes âgées et leur accessibilité différente en fournissant des services de porte à porte à la demande.
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Perspectives, en offrant - Investissements croissance du carburant dans le matériel
Pour ce qui est de l'offre, on estime que le segment du matériel représente la part de marché la plus élevée de 53,6 % en 2024, en raison d'investissements importants réalisés par des constructeurs automobiles et des entreprises technologiques de premier plan. Le matériel tel que les capteurs, les radars, les caméras et les systèmes informatiques avancés sont des composants essentiels qui permettent des capacités de conduite autonomes. La croissance de la recherche sur les véhicules autoconducteurs oblige les fabricants de matériel à augmenter la production pour répondre à la demande croissante. Plusieurs géants de l'automobile ont annoncé d'investir des milliards dans un avenir proche pour développer du matériel adapté à la conduite autonome et semi-autonome.
Cet afflux de capitaux permet aux fabricants de matériel de renforcer leurs capacités de fabrication grâce à de nouvelles installations et lignes de montage. Les capteurs construisent des fabs supplémentaires pour répondre aux commandes des entreprises automobiles et technologiques. Les manufactures acquièrent de plus petites startups matérielles pour acquérir des technologies de niche et répondre aux besoins spécialisés des constructeurs automobiles. Les acteurs du matériel collaborent en permanence avec les OEM lors des phases de développement et d'essai pour affiner de façon itérative la conception des capteurs, radars et modules informatiques selon l'évolution des architectures du véhicule et l'évolution des conditions routières. L'augmentation des investissements privés et publics dans les véhicules autonomes au cours de la prochaine décennie peut stimuler la demande de matériel de pointe.
Perspectives, par technologie d'apprentissage automatique L'apprentissage profond favorise le progrès de la technologie d'apprentissage automatique
Par technologie d'apprentissage automatique, on estime que le segment d'apprentissage profond représente la part de marché la plus élevée de 45,1 % en 2024 en raison de ses capacités supérieures en matière de reconnaissance de l'image, d'analyse prédictive et de traitement des données sensorielles nécessaires aux fonctions autoconduites. Les algorithmes d'apprentissage profond sont modélisés après le cerveau humain dans la conception de réseaux neuronaux artificiels avec de multiples couches de traitement qui peuvent apprendre indépendamment de grandes quantités de données. Cet apprentissage systématique par l'exposition à d'immenses ensembles de données de formation a permis à des modèles d'apprentissage profond d'effectuer des tâches extrêmement performantes dans la vision informatique comme la détection d'objets, la segmentation et la classification d'images. Les constructeurs automobiles utilisent largement l'apprentissage profond pour autonomiser des fonctions comme la reconnaissance des panneaux routiers, l'identification des piétons et la perception de l'environnement pour les voitures assistées par le conducteur et autonomes.
Entre-temps, l'apprentissage profond accroît également d'autres domaines d'apprentissage automatique comme le traitement naturel du langage et la sensibilisation au contexte qui dépendent des entrées de vision informatique. De vastes modèles d'apprentissage en profondeur basés sur le nuage sont en mesure de traiter de vastes flottes de données sensorielles transmises par les véhicules pour identifier les anomalies, prévoir les besoins de maintenance et rationaliser les mises à jour en direct. La performance dominante prouvée de Deep learning combinée à son applicabilité polyvalente sur les flux de travail autonomes en fait la technologie d'apprentissage automatique la plus importante.
Insights, Par Application - Pleine autonomie alimente les investissements lourds dans les camions autonomes
Par application, le segment des camions autonomes devrait représenter la part de marché la plus élevée de 42,1 % en 2024 en raison d'investissements intensifs dans le développement de camions entièrement autonomes pour la logistique et le transport de marchandises. Le camionnage long-courrier constitue un point de départ optimal pour les véhicules autonomes en raison des routes normalisées, de la conduite sur route géofencée et des économies importantes potentielles découlant de l'élimination des conducteurs. Plusieurs constructeurs automobiles et entreprises technologiques poursuivent une autonomie de niveau 4 capable de naviguer sans intervention humaine dans des conditions et des lieux prédéterminés.
Principaux opérateurs logistiques comme UPS, FedEx s'associe avec des compagnies de camionnage autonomes pour piloter des camions autonomes pour le transport de marchandises. Les gouvernements appuient également des programmes pilotes autonomes de camionnage avec des approbations réglementaires et des incitatifs à l'investissement.
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L'Amérique du Nord s'est imposée comme la région dominante du marché mondial de l'intelligence artificielle sur le marché des transports, avec une part de marché estimée à 40,3 % en 2024. La forte présence industrielle d'acteurs clés tels que Tesla, GM, Ford et de grandes entreprises technologiques comme Google, Microsoft, IBM, Intel, NVIDIA se concentrant sur l'IA pour le transport a stimulé la croissance du marché dans la région. Ces entreprises investissent massivement dans la recherche et le développement de véhicules autoconducteurs, des solutions de maintenance prédictive, des systèmes de logistique intelligente, de flotte et de gestion du trafic utilisant des technologies d'IA de pointe. La région dispose également d'une infrastructure de transport robuste et la plupart des véhicules sont équipés de systèmes avancés d'assistance au conducteur.
L'adoption croissante de véhicules électriques peut stimuler la croissance du marché dans la région. Les constructeurs automobiles regroupent des fonctionnalités basées sur l'IA avec des EV afin d'améliorer la connectivité et l'expérience de mobilité pour les clients. La région sert également de centre d'exportation pour les solutions de transport d'IA. De nombreuses entreprises nord-américaines ont établi des centres de développement ou conclu des partenariats dans d'autres régions pour étendre leur présence géographique. Par exemple, General Motors exploite des studios de conception et de R-D dans des endroits comme la Chine, la Corée du Sud et Israël pour construire des capacités d'IA pour les marchés mondiaux.
La région de l'Asie-Pacifique devient le marché de l'intelligence artificielle le plus en croissance. Des pays comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud investissent activement dans des technologies de transport de pointe comme l'hyperloop, les drones, les véhicules autonomes et les villes intelligentes. Cela offre une grande occasion de déployer des systèmes basés sur l'IA. La Chine, en particulier, effectue d'énormes investissements dans le développement des infrastructures urbaines par le biais de projets tels que «Silk Road» et «Made in China 2025» qui promeuvent la fabrication nationale d'équipements ferroviaires, maritimes et aériens utilisant la robotique avancée. La croissance économique rapide et l'augmentation du revenu disponible dans la région ont également accru la demande des consommateurs pour des solutions de mobilité intelligente. Les pays forment des alliances technologiques afin de synerger leurs efforts de R-D et d'indigéniser les compétences critiques en IA. On s'attend à ce que cela renforce sensiblement la part de l'Asie-Pacifique dans l'intelligence artificielle mondiale sur le marché des transports dans un avenir proche.
Intelligence artificielle dans le secteur des transports
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 2,11 milliards de dollars |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 17,5% | 2031 Projection de valeur : | 6,51 milliards de dollars |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
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| Sociétés concernées: | Peloton, Paccar, Scania, Valeo, Xevo, ZF, Zonar, Nvidia Corporation, Siemens Mobility, NEC Corporation, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Robert Bosch GmbH, Continental AG, Volvo Group | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : L'intelligence artificielle mondiale sur le marché des transports fait référence à l'application des technologies de l'intelligence artificielle dans divers modes de transport, notamment les routes, les chemins de fer, les voies aériennes et les voies navigables. Elle implique l'intégration de systèmes d'intelligence artificielle tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la vision informatique et le traitement du langage naturel dans les véhicules autoconducteurs, les systèmes de gestion du trafic, la gestion des transports et de la logistique, les mesures de sécurité des transports et l'entretien prédictif des moyens de transport pour rendre les transports plus efficaces, plus sûrs et plus respectueux de l'environnement à l'échelle mondiale.
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À propos de l'auteur
Gautam Mahajan
Gautam Mahajan est un consultant en recherche avec plus de 5 ans d'expérience en études de marché et en conseil. Il excelle dans l'analyse de l'ingénierie de marché, des tendances du marché, des paysages concurrentiels et des développements technologiques. Il est spécialisé dans les recherches primaires et secondaires, ainsi que dans le conseil stratégique dans divers secteurs.
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