MARCHé DE L'AUTOMATISATION COGNITIVE ANALYSE DE LA TAILLE ET DE LA PART DE MARCHÉ - TENDANCES ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (2024-2031)
Le marché mondial de l'automatisation cognitive est estimé à USD 11.03 milliard en 2024 et devrait atteindre 49,86 milliards de dollars avant 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 24% entre 2024 et 2031.
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La croissance du marché mondial de l'automatisation cognitive s'explique par la demande croissante d'automatisation dans toutes les industries pour améliorer l'efficacité des processus d'affaires. Un progrès technologique rapide comme l'intelligence artificielle, apprentissage automatique et traitement des langues naturelles a permis le développement de solutions logicielles intelligentes qui peuvent automatiser les tâches de routine. Diverses entreprises mettent en œuvre l'automatisation cognitive pour réduire les coûts de main-d'œuvre et les erreurs humaines. De plus, la nécessité croissante d'analyser efficacement d'énormes quantités de données peut stimuler l'adoption de l'automatisation cognitive. Les progrès de la technologie robotique peuvent également intégrer des capacités cognitives dans les robots, ce qui stimule la croissance du marché dans un avenir proche.
Demande croissante d'automatisation des processus et de transformation numérique
Les pressions de la transformation numérique obligent les organisations du monde entier à automatiser leurs tâches et processus respectifs. Les entreprises reconnaissent les avantages que les solutions d'automatisation cognitive peuvent apporter pour accroître l'efficacité, améliorer l'expérience client et alimenter l'innovation. En tirant parti de technologies telles que l'automatisation des processus robotiques, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, les outils cognitifs peuvent comprendre des données structurées et non structurées et les utiliser pour automatiser les flux de travail. Cela permet d'effectuer des tâches précédemment manuelles en mode numérique sans intervention humaine.
La capacité de l'automatisation cognitive de travailler avec les humains plutôt que de les remplacer peut stimuler son adoption. Les systèmes sont conçus pour prendre en charge des activités simples et basées sur des règles et traiter des volumes élevés de données structurées, libérant ainsi du temps et des ressources des employés. Les travailleurs peuvent se concentrer sur des responsabilités plus complexes et stratégiques qui exigent un jugement humain, des capacités de résolution de problèmes et une pensée créative. Dans de nombreux secteurs tels que la banque, l'assurance et les télécommunications qui dépendent du traitement intensif des transactions, l'automatisation cognitive influe positivement sur la productivité, les délais d'exécution et les niveaux de satisfaction des clients.
Les organisations verticales de l'industrie font face à des pressions pour moderniser les systèmes existants et rationaliser les processus disjoints qui se sont accumulés au fil du temps. La flexibilité et l'évolutivité des plateformes cognitives permettent aux entreprises de se transformer numériquement à leur propre rythme, en commençant par automatiser des éléments de flux de travail existants de bout en bout avant d'élargir le champ de l'automatisation. Cette approche par étapes aide à minimiser les perturbations tout en maximisant le rendement des investissements. Les entreprises prospectives considèrent l'automatisation cognitive non seulement comme un exercice de réduction des coûts, mais plutôt comme une occasion d'innover de nouveaux produits, services et expériences numériques pour la génération native numérique.
Par exemple, en juin 2021, FPT Software, un fournisseur mondial de technologie et de services informatiques du Vietnam, a annoncé son partenariat avec Sitecore, un fournisseur leader de logiciels d'expérience numérique aux États-Unis. Cette collaboration vise à améliorer les services de marketing numérique de Sitecore pour un plus large éventail d'entreprises au Japon en tirant parti des processus automatisés, de la transformation numérique et des solutions à faible code, au profit de nombreuses entreprises japonaises.
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Adoption croissante des technologies de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML)
Les progrès dans l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les technologies connexes se sont considérablement accélérés ces dernières années. Cette innovation rapide stimule l'expansion des cas d'utilisation pour l'automatisation cognitive à travers les verticales industrielles. Les algorithmes AI et ML qui nécessitaient auparavant des ensembles de données d'entraînement massifs et une puissance de calcul peuvent maintenant atteindre des degrés élevés de précision avec des échantillons plus petits en raison de l'amélioration des vitesses de traitement, des capacités de stockage et des nouvelles techniques d'apprentissage profond.
Les fournisseurs exploitent ces percées en matière d'IA pour développer de nouvelles catégories de logiciels d'automatisation cognitive. Le traitement avancé du langage naturel ouvre des possibilités d'automatisation à partir de diverses sources de données non structurées comme les courriels, les documents et les appels. La vision assistée par ordinateur par des réseaux neuronaux convolutionnels permet aux systèmes d'acquérir des compétences en reconnaissance visuelle et en détection d'objets. L'intégration des graphiques de connaissances permet aux agents cognitifs de stocker et de comprendre les relations entre les entités pour les réponses contextuelles.
Les grandes entreprises technologiques investissent massivement dans la recherche sur l'IA et ses applications dans le monde réel grâce à des acquisitions et au développement interne. Ceux-ci utilisent leurs vastes ressources financières et leurs cultures innovantes pour rester à l'avant-garde des technologies ML de la prochaine génération. Les fournisseurs de logiciels cherchent à s'associer à ces capacités émergentes ou à les obtenir afin d'influer sur les plateformes d'automatisation cognitive et de les maintenir alimentées par la dernière IA. Les gouvernements du monde entier lancent également des initiatives, des programmes et des règlements pour appuyer l'avancement de l'IA et assurer son utilisation sûre, équitable et responsable.
Tâches clés de l'analyste :
En raison de la nécessité croissante pour les organisations d'améliorer l'efficacité, de réduire les coûts et d'optimiser les processus d'affaires, l'utilisation des technologies cognitives permet d'automatiser les tâches courantes. L'Amérique du Nord domine actuellement le marché de l'automatisation cognitive et l'Asie-Pacifique devient le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide.
Comme les organisations de tous les secteurs cherchent à rationaliser leurs opérations par l'automatisation, il y aura d'immenses possibilités d'outils cognitifs qui pourront gérer des volumes élevés de données structurées et non structurées, identifier les modèles et prendre des décisions semblables à celles de l'homme. Au sein de la fabrication, l'automatisation des processus cognitifs peut stimuler la productivité. Le secteur des soins de santé est une autre verticale prometteuse car les technologies cognitives peuvent améliorer la qualité des soins et réduire les coûts.
Les problèmes d'intégration et les préoccupations liées à la perturbation de l'emploi peuvent entraver la croissance du marché. Le succès de l'adoption dépend de la facilité à déployer des solutions cognitives dans les écosystèmes informatiques existants. Le recyclage de la main-d'oeuvre et la refonte des rôles de l'emploi seront essentiels pour atténuer les craintes entourant le remplacement de la technologie par des emplois humains. La protection des données et la conformité à la réglementation sont d'autres questions que les fournisseurs devront aborder de façon proactive.
À mesure que l'intelligence artificielle progresse, permettant aux machines de penser et d'agir de manière plus intuitive, l'espace d'automatisation cognitive sera témoin de croissance à l'avenir.
Défis du marché : Coûts de mise en œuvre élevés des solutions d'automatisation cognitive
La croissance du marché mondial de l'automatisation cognitive peut être entravée en raison des coûts de mise en œuvre élevés associés aux solutions d'automatisation cognitive. Le développement de capacités cognitives avancées nécessite des investissements massifs dans la recherche et le développement. Les entreprises qui offrent des produits et services d'automatisation cognitive doivent employer des équipes d'ingénieurs spécialisés en IA, de data scientists et d'autres experts techniques pour construire et entretenir leurs plateformes cognitives. Ces coûts de R-D sont ensuite répercutés sur les clients. L'intégration des solutions cognitives à l'infrastructure informatique existante des organisations implique également des dépenses importantes de personnalisation et de soutien. Pour de nombreuses petites et moyennes entreprises, le coût total de la propriété des technologies cognitives constitue un obstacle à l'adoption. Bien que le potentiel d'économie à long terme de l'automatisation cognitive soit énorme, ses exigences initiales en matière de dépenses en capital sont prohibitives pour les entreprises sensibles aux coûts. Cette structure de coûts variables élevée pose un défi notable pour la commercialisation généralisée de l'automatisation cognitive dans un avenir proche.
Opportunités de marché: Intégration de l'automatisation cognitive aux technologies émergentes comme l'IoT, la robotique et la blockchain
L'intégration de ces solutions avec d'autres technologies émergentes adjacentes comme l'IoT, la robotique et la blockchain peut offrir des opportunités de croissance du marché. Au fur et à mesure que les capacités d'IA s'améliorent pour prendre en charge divers appareils et capteurs connectés, les systèmes cognitifs peuvent tirer parti des flux de données en temps réel des réseaux IoT pour automatiser la prise de décision pour les opérations industrielles. Des fonctionnalités cognitives telles que la vision informatique, la reconnaissance vocale et l'analyse prédictive peuvent rendre la robotique plus autonome. La convergence de l'informatique cognitive et de la blockchain est prometteuse pour l'auto-apprentissage, les applications transparentes couvrant la finance, la chaîne d'approvisionnement et les soins de santé. La collaboration sans faille des plateformes cognitives avec l'IoT, la robotique et les registres distribués peut engendrer des cas d'utilisation d'automatisation innovants et élargir considérablement le marché. Avec des géants technologiques qui investissent massivement dans ces solutions combinées, leur prolifération du marché peut générer des revenus importants pour les fournisseurs d'automatisation cognitive.
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Insights, By Component - Secteur des solutions qui stimule la croissance par l'élargissement des fonctionnalités
En termes de composantes, on estime que le segment des solutions représente la part de marché la plus élevée de 62,6 % en 2024 et qu'il est propriétaire de ses vastes capacités. Les solutions d'automatisation cognitive ont considérablement progressé en ajoutant de nouvelles fonctionnalités pour répondre aux besoins changeants des entreprises. Les principaux fournisseurs de solutions se concentrent sur l'enrichissement des compétences de leur plateforme pour permettre l'automatisation de tâches hautement analytiques et complexes. Par exemple, les solutions avancées prennent désormais en charge les formats de données multimédias pour des applications comme l'engagement automatisé des médias sociaux et les chatbots du service à la clientèle. Elles offrent également des fonctionnalités analytiques améliorées pour la détection des fraudes et la gestion des risques. L'intégration de nouvelles compétences numériques permet aux organisations de tirer plus de valeur de leurs projets d'automatisation. Le large éventail de fonctionnalités disponibles fait en outre des solutions un choix privilégié par rapport aux services traditionnels. Des mises à niveau continues pour répondre aux besoins dynamiques des industries peuvent stimuler la croissance du segment.
Perspectives, par technologie - Segment d'apprentissage automatique Amélioration de l'analytique Conduite Progrès
En termes de technologie, on estime que le segment de l'apprentissage automatique représente la part de marché la plus élevée de 38,4% en 2024, en raison de son rôle inestimable dans le traitement des données. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont révolutionné les capacités d'analyse des données en permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de grands volumes de données structurées et non structurées. Ceux-ci sont particulièrement adaptés pour identifier des modèles complexes et des idées cachées. Une dépendance croissante à l'égard de la prise de décisions fondées sur les données dans tous les secteurs peut stimuler le déploiement de technologies d'automatisation cognitive alimentées par ML. Les applications les plus importantes comprennent la maintenance prédictive, le marketing personnalisé, le diagnostic médical et l'analyse boursière. Les progrès réalisés dans les réseaux d'apprentissage profond et de neurones ont également élargi la portée de l'analyse prédictive. L'amélioration des techniques de ML stimulera leur utilisation pour une gamme toujours plus étendue de tâches cognitives.
Perspectives par utilisateur final - Secteur des services bancaires, financiers et d'assurance (BFSI)
En ce qui concerne l'utilisateur final, on estime que les services bancaires, financiers et d'assurance (BFSI) représentent la part de marché la plus élevée de 53,2 % en 2024, en raison de besoins importants en matière d'automatisation. L'industrie BFSI gère quotidiennement d'énormes quantités de transactions client et de données financières. Cela présente à la fois des possibilités et des défis pour maintenir l'efficacité, gérer les risques et améliorer l'expérience client. Les technologies d'automatisation cognitive aident les joueurs de BFSI à tirer des enseignements précieux de ces sources volumineuses de données. Des solutions telles que les chatbots intelligents, les systèmes de détection de fraude prédictive et les robo-conseillers réduisent les coûts tout en améliorant la qualité du service. Les activités de conformité réglementaire se prêtent également bien à l'automatisation. De plus, l'adoption de la technologie en BFSI se fait généralement à un niveau avancé par rapport à d'autres secteurs. Compte tenu de ces facteurs, le segment BFSI restera probablement le premier pilote du marché de l'automatisation cognitive. Sa transformation numérique sans relâche stimulera de nouveaux déploiements.
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L'Amérique du Nord domine le marché de l'automatisation cognitive avec une part de marché estimée à 40,1 % en 2024, en raison de la forte présence de géants technologiques et d'adoptants précoces de technologies émergentes aux États-Unis et au Canada. Les entreprises américaines ont pris l'initiative de développer et d'appliquer des solutions d'automatisation cognitive dans des secteurs tels que les soins de santé, la banque, le commerce de détail et la fabrication. Avec l'adoption de technologies supérieures et l'expérimentation de concepts comme Industrie 4.0, de nombreuses startups entrent également dans cet espace avec des solutions innovantes.
De solides capacités internes de R-D des entreprises technologiques et un financement généreux des organismes gouvernementaux pour la recherche sur l'IA appuient l'élaboration de nouveaux outils. Les entreprises de cette région ont fait preuve d'une grande sensibilisation et d'un énorme investissement dans l'automatisation cognitive. Les industries sont désireuses de mettre en œuvre l'automatisation cognitive des processus pour gagner en efficacité et améliorer l'expérience client. Cela a créé un écosystème prospère pour les vendeurs. La région attire également d'énormes investissements étrangers directs et des plans d'expansion des entreprises des acteurs mondiaux de l'automatisation cognitive. Cela fait de l'Amérique du Nord un marché attrayant pour la croissance à long terme et les possibilités de partenariat.
La région Asie-Pacifique est devenue le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide pour l'automatisation cognitive. Des pays comme la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud expérimentent et appliquent activement des technologies cognitives. Les gouvernements du PAAC encouragent les initiatives qui encouragent la recherche et la mise en oeuvre de technologies émergentes. Il s'agit notamment de la création de centres d'excellence et d'incitations fiscales.
Les entreprises sont désireuses de tirer parti de l'automatisation cognitive pour améliorer la productivité et étendre les opérations. Des industries comme l'industrie manufacturière, l'informatique et les services aux entreprises qui contribuent le plus aux revenus sont à l'avant-garde de l'adoption de nouvelles technologies. Ces dernières années, des fournisseurs mondiaux de technologies et des startups ont créé leurs centres de recherche et de développement en Asie. Cela renforce l'accent mis sur le développement de solutions personnalisées pour le marché de l'Asie-Pacifique. Avec de solides perspectives économiques et l'appui du gouvernement, APAC offre un énorme potentiel de marché et devrait connaître une croissance dans un avenir proche.
Couverture du rapport sur le marché de l'automatisation cognitive
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 11,03 milliards de dollars É.-U. |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 24% | 2031 Projection de valeur : | 49,86 milliards de dollars |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
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| Sociétés concernées: | Accenture, Automation Anywhere, Blue Prism, Brain Corp, Cognizant, DataRobot, Google Cloud (Alphabet Inc.), IBM, Kofax, Microsoft, NICE Systems, Pegasystems, Salesforce, SAP et UiPath | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : Le marché mondial de l'automatisation cognitive fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des technologies de traitement du langage naturel pour automatiser les tâches et les processus en milieu de travail. Elle permet aux organisations de tirer parti des technologies cognitives pour tirer parti de vastes ensembles de données complexes. L'automatisation cognitive imite les processus de pensée humaine pour effectuer des tâches comme l'analyse du texte, du contenu visuel et des mots parlés.
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À propos de l'auteur
Suraj Bhanudas Jagtap
Suraj Bhanudas Jagtap est un consultant senior en gestion chevronné avec plus de 7 ans d'expérience. Il a travaillé pour des entreprises Fortune 500 et des startups, aidant les clients à élaborer des stratégies d'expansion et d'accès au marché plus larges. Il a joué un rôle important en offrant des points de vue stratégiques et des informations exploitables pour divers projets de clients, notamment l'analyse de la demande et l'analyse de la concurrence, l'identification du bon partenaire de distribution, entre autres.
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