MARCHé DE L'INTELLIGENCE HYBRIDE ANALYSE DE LA TAILLE ET DE LA PART DE MARCHÉ - TENDANCES ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (2024-2031)
Le renseignement hybride mondial Le marché est estimé à USD 15,07 Bn en 2024 et devrait atteindre 59,86 milliards de dollars avant 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 21,8 % de 2024 à 2031.
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Le marché hybride de l'intelligence connaît une croissance importante en raison de la demande croissante de collaboration humaine-machine intégrée au travail. Les entreprises à travers les verticales de l'industrie adoptent de plus en plus des solutions d'intelligence hybrides pour obtenir des informations à partir de volumes importants de données et automatiser les tâches courantes. Cela permet aux employés de se concentrer davantage sur les services à valeur ajoutée. De plus, on s'attend à ce que le besoin croissant de tirer parti des capacités de l'intelligence humaine et artificielle stimule la demande de plateformes et de services de renseignement hybrides. Les progrès technologiques tels que apprentissage automatique et traitement des langues naturelles ont élargi la portée des systèmes de renseignement hybrides.
Pilote du marché - L'adoption croissante de solutions d'intelligence hybride basées sur le cloud
Le marché mondial de l'intelligence hybride est témoin de l'adoption croissante de solutions d'intelligence hybride basées sur le cloud à travers différentes verticales de l'industrie. Des organisations comme Open Text Corporation, Curata, Inc., Scoop.it, Inc., M-Files, Datameer, Idio Web Services, Acrolinx GmbH, etc. tirent parti de solutions hybrides basées sur le cloud pour obtenir de l'intelligence en temps réel à partir de volumes importants de données structurées et non structurées. L'évolutivité à la demande et les modèles d'affaires à la carte des services cloud ont rendu les solutions d'intelligence hybrides très rentables pour les entreprises de toutes tailles. Les entreprises peuvent accéder à des capacités d'analyse hybrides alimentées par le renseignement sans faire d'importants investissements en capital. Cela a renforcé la popularité des outils d'intelligence hybrides Software-as-a-Service qui peuvent traiter les données et générer des informations sur la plateforme cloud.
De plus, le déploiement en nuage permet aux systèmes hybrides d'être facilement accessibles par les utilisateurs de n'importe quel endroit. Cela est devenu crucial pour les organisations qui s'adaptent à des environnements de travail éloignés et distribués, au milieu de la pandémie en cours. L'approche basée sur le cloud facilite également la collaboration et le partage de données entre les unités et les équipes d'affaires dispersées à l'échelle mondiale. Les solutions d'intelligence hybride dans le cloud automatisent de nombreuses tâches routinières de collecte, de préparation et d'analyse de données. Ils libèrent le temps des employés qui peuvent ensuite se concentrer sur la prise de décision plus stratégique en tirant parti des idées générées automatiquement. De nombreuses startups et petites entreprises ont adopté des plateformes de renseignement hybride hébergées dans le cloud, car elles offrent des capacités d'analyse de pointe avec des coûts initiaux moins élevés et des frais généraux informatiques.
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Progrès dans l'apprentissage automatique et les technologies de traitement des langues naturelles
Le progrès technologique rapide est un autre facteur clé qui propulse l'industrie mondiale du renseignement hybride. Les améliorations continues des algorithmes d'apprentissage automatique et de la puissance de calcul améliorent les capacités cognitives des agents artificiels. Les systèmes hybrides peuvent maintenant comprendre le langage, les images, la parole et d'autres données complexes non structurées de manière humaine grâce à des techniques avancées de traitement du langage naturel et de vision informatique. Les technologies émergentes comme l'apprentissage du transfert permettent aux modèles d'IA de réutiliser les connaissances acquises tout en résolvant un problème pour mieux apprendre d'autres tâches connexes beaucoup plus rapidement. Cela leur a permis d'améliorer leur apprentissage continu des interactions avec les humains. Les réseaux neuraux contemporains peuvent également fournir des explications sur leurs actions et leurs décisions en vue d'instaurer la transparence dans le travail aux côtés des personnes.
Les développeurs se sont appuyés sur des recherches antérieures dans la génération de langage naturel et la recherche d'architecture neuronale pour concevoir des robots conversationnels et des assistants virtuels plus orientés vers l'homme. Les systèmes hybrides alimentés par des modèles génériques préformés plus évolués peuvent maintenant produire des textes, des images et des vidéos semblables à des humains avec un niveau raisonnable de cohérence et de précision. Ces innovations ont également élargi le champ de l'automatisation aux domaines créatifs. L'apprentissage approfondi et le renforcement des architectures d'apprentissage aident les robots et les véhicules autonomes à accomplir des tâches complexes dans des environnements incertains comme ceux qui impliquent la reconnaissance visuelle, la prise de décisions et la navigation. Les progrès continus en matière d'algorithmes ML, de puissance de traitement, d'analyse des mégadonnées et d'autres technologies numériques renforcent les capacités des plateformes hybrides d'intelligence pour résoudre divers problèmes réels.
En juillet 2023, IBM a annoncé le lancement de sa plateforme Watson Studio, qui intègre l'intelligence humaine et artificielle pour améliorer la prise de décision et la résolution de problèmes. La plateforme tire parti de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et d'autres technologies d'IA, tout en permettant une collaboration transparente entre les humains et l'IA.
Tâches clés de l'analyste :
Avec l'adoption croissante de technologies de l'IA dans des secteurs tels que les soins de santé, la BFSI, le commerce de détail et électronique, la fabrication, les télécommunications, le gouvernement et la défense, et d'autres, la nécessité pour les humains et l'IA de travailler en collaboration est à l'origine de la demande de solutions de renseignement hybrides. Les entreprises cherchent à tirer parti à la fois de l'expertise humaine et des capacités de l'IA pour améliorer la prise de décisions et accroître l'efficacité opérationnelle.
L'Amérique du Nord domine actuellement l'espace de renseignement hybride en raison d'investissements lourds dans l'IA de géants et de startups de la technologie américaine. Toutefois, l'Asie-Pacifique devrait devenir le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide, la Chine et l'Inde étant en tête de la course. Cela peut être attribué à la croissance des industries de fabrication électronique et aux initiatives rapides de transformation numérique dans les économies asiatiques.
Le manque de compétences et d'expertise en matière d'intelligence artificielle est un défi majeur qui empêche l'adoption plus rapide de l'intelligence hybride à l'échelle mondiale. L'intégration des solutions d'IA à l'infrastructure existante des organisations est également complexe et coûteuse. La protection des données et les préoccupations réglementaires concernant l'utilisation de données personnelles pour la formation des algorithmes d'IA peuvent entraver la croissance du marché.
D'autre part, l'augmentation de la R-D pour développer des assistants d'intelligence artificielle plus humains, l'adoption de plates-formes de renseignement hybride basées sur le cloud et la concentration des entreprises technologiques sur les applications industrielles et gouvernementales présentent des opportunités lucratives dans les années à venir. Le marché hybride de l'intelligence devrait s'épanouir en mettant davantage l'accent sur l'amélioration de la productivité et des expériences humaines grâce à la collaboration entre l'humain et l'AI.
Défi du marché - Coûts de mise en oeuvre élevés des solutions hybrides de renseignement
La mise au point de systèmes de renseignements hybrides avancés nécessite d'énormes investissements en R-D pour intégrer l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine. Il a également besoin d'une infrastructure informatique de haute performance et de logiciels et d'outils spécialisés pour construire ces systèmes complexes. En outre, la formation de modèles d'IA avec de grands ensembles de données du monde réel et l'obtention d'informations significatives nécessite des ressources de calcul massives qui sont actuellement très chères. Pour de nombreuses organisations, en particulier les petites et moyennes entreprises, les coûts d'investissement initiaux élevés liés à l'acquisition de technologies hybrides de renseignement et à leur intégration à l'infrastructure informatique existante posent des contraintes budgétaires importantes. Le retour sur investissement de ces solutions prend également beaucoup de temps, ce qui décourage les entreprises de faire des investissements aussi importants. Surmonter cette barrière de coûts est essentiel pour l'adoption généralisée de renseignements hybrides et la réalisation de son plein potentiel commercial.
Développement des applications hybrides de l'intelligence dans les secteurs des soins de santé, des finances et de l'éducation
L'une des principales possibilités de croissance du marché mondial de l'intelligence hybride est l'expansion des applications de systèmes hybrides sur différentes verticales de l'industrie. Le secteur des soins de santé adopte de plus en plus des applications hybrides alimentées par l'intelligence pour des tâches critiques comme le diagnostic médical, la découverte de médicaments et des recommandations de traitement personnalisées. De même, dans le secteur financier, les systèmes robo-conseils et les outils d'évaluation des risques intégrant l'être humain et l'IA gagnent en importance. L'industrie de l'éducation est également témoin d'un déploiement croissant de plateformes d'apprentissage mixtes combinant contenu numérique et tuteurs et mentors virtuels. Avec les capacités éprouvées des systèmes hybrides pour gérer des domaines complexes qui nécessitent à la fois l'automatisation et le jugement humain, leurs cas d'utilisation continueront d'augmenter dans ces secteurs dans les années à venir. Cela stimulera considérablement la demande de technologies et de services connexes, ouvrant la voie à une augmentation des recettes du marché.
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Insights by Component - Le segment Solutions s'élève avec les technologies Cloud et AI
En termes de Component, on estime que le segment Solutions détient 68,6 % du marché mondial de l'intelligence hybride en 2024, qui est propriétaire de l'essor des technologies du cloud et de l'IA. Les solutions d'intelligence hybride intègrent parfaitement l'expertise humaine avec l'intelligence artificielle avancée et les capacités d'apprentissage machine. À mesure que davantage d'organisations adoptent des plateformes basées sur le cloud, les fournisseurs de solutions offrent de plus en plus leurs produits et services hybrides d'intelligence sur le cloud. Cela permet aux clients de tirer parti de ces solutions à la demande et à l'échelle sans investissements d'infrastructure initiaux importants. La flexibilité, l'évolutivité et la continuité des activités assurées par les solutions hébergées dans le cloud ont accéléré leur adoption à travers les verticales de l'industrie.
Dans les solutions, les outils d'apprentissage automatique demeurent le plus grand générateur de revenus en raison de la forte demande des clients cherchant à automatiser les opérations et d'obtenir des informations précieuses de grands ensembles de données complexes. Les chercheurs avancent continuellement des algorithmes d'apprentissage automatique pour effectuer des tâches semblables à des humains avec une grande précision. Les solutions de traitement du langage naturel gagnent également en traction car elles aident les organisations à mieux comprendre la parole et le texte humains. Les solutions de vision assistées par ordinateur par un apprentissage profond sont largement applicables dans des domaines comme l'inspection de la qualité des produits, la surveillance et les véhicules autonomes. L'intégration de la robotique à l'intelligence générale artificielle continue d'ouvrir de nouvelles possibilités à travers l'automatisation industrielle, les soins de santé, la sécurité et plus encore.
Perspectives selon la taille de l'organisation - Grandes entreprises qui conduisent le marché avec des solutions d'intelligence hybride évoluées évolutives
En ce qui concerne la taille de l'organisation, on estime que le segment des grandes entreprises détient 57,3 % du marché mondial du renseignement hybride en 2024 en raison de leur capacité à tirer parti de ces solutions avancées à l'échelle. Les grandes organisations complexes qui traitent des volumes massifs de données ont le plus à gagner de solutions hybrides qui augmentent les capacités humaines avec l'intelligence artificielle. Ils adoptent de plus en plus un portefeuille diversifié de solutions dans leurs opérations mondiales pour atteindre des priorités stratégiques comme l'amélioration de la productivité, l'amélioration de l'expérience client, de nouvelles sources de revenus, la gestion des risques et la conformité.
Les grandes entreprises peuvent se permettre d'investir de façon substantielle dans des plateformes hybrides de renseignement, des infrastructures et des équipes de data savants. Ils ont également un flux régulier de données internes importantes et diverses qui peuvent alimenter les modèles d'apprentissage des machines au fil du temps. Cela permet d'obtenir une valeur maximale de ces solutions. De plus, de nombreuses grandes organisations disposent de systèmes existants et de données siloées que l'intelligence hybride peut aider à intégrer pour unifier les idées. L'évolutivité, la sécurité et le soutien offerts par les principaux fournisseurs hybrides rendent leurs solutions hautement adaptées aux environnements d'entreprise complexes. Cette concentration continue sur l'exploitation de la valeur opérationnelle incite les grandes entreprises à adopter de plus en plus de modèles hybrides entre les ministères et les divisions.
Insights by End User - Utilisation des modèles de soins hybrides dans les soins de santé
En ce qui concerne l'utilisateur final, on estime que le segment des soins de santé détient 25,7 % du marché mondial du renseignement hybride en 2024 en raison de la nécessité d'améliorer les modèles de prestation des soins. Les organismes de santé sont soumis à des pressions croissantes pour améliorer les résultats des patients, réduire les coûts et élargir l'accès à des soins de qualité. Les solutions d'intelligence hybride aident à relever ces défis en augmentant l'expertise clinique grâce à des données.
Les outils d'apprentissage automatique et de vision informatique aident les radiologues à diagnostiquer et à détecter plus rapidement les maladies à partir d'images médicales. Le traitement du langage naturel alimente les assistants de santé virtuels qui trient les requêtes des patients ainsi que l'interface avec les dossiers de santé électroniques. Les architectures d'IA hybrides optimisent également la planification des effectifs, automatisent les fonctions administratives et surveillent l'équipement hospitalier pour l'entretien préventif. Plus important encore, la robotique hybride améliore la réadaptation des patients atteints de maladies comme les accidents vasculaires cérébraux, la paralysie et les handicaps de vieillesse.
En tirant parti des ensembles de données hybrides provenant de diverses sources comme les dossiers des patients, les notes cliniques, la prévalence de la maladie, les résultats du traitement, etc., les modèles prédictifs peuvent aider les médecins à offrir des plans de soins plus personnalisés adaptés aux conditions et aux risques individuels. Ce passage à des modèles prédictifs, préventifs et participatifs contribuera à la gestion de la santé de la population et à la réduction des dépenses de santé à long terme. La capacité des systèmes hybrides à comprendre le langage médical associé à des recommandations fondées sur des données probantes garantit une validité clinique maximale et une acceptation médicale cruciale pour le secteur des soins de santé.
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L'Amérique du Nord est devenue la région dominante du marché mondial du renseignement hybride, avec une part estimée à 40,4 % en 2024. La présence de grands géants technologiques tels qu'Adobe, BellaDati, Ceralytics, CONCURED, Datameer, etc. et la culture start-up ont contribué au leadership de la région.
Une main-d'oeuvre qualifiée et un environnement commercial favorable ont attiré des investissements d'entreprises du monde entier. La collaboration entre les milieux universitaires et l'industrie a accéléré le développement des produits. L'appui des organismes gouvernementaux par le biais d'initiatives axées sur les technologies de prochaine génération a stimulé le marché régional. Une plus grande accessibilité au capital-risque par rapport à d'autres régions a permis aux entreprises d'expérimenter librement de nouvelles idées.
L'infrastructure informatique avancée associée à l'adoption rapide de technologies émergentes offre à la région un avantage concurrentiel. La majorité des entreprises explorent activement des cas d'utilisation de renseignements hybrides pour améliorer la productivité et les opérations. Le vaste potentiel d'applications dans des secteurs comme les soins de santé, les finances et les transports est à l'origine d'une vaste commercialisation. L'exportation de solutions compatibles avec l'IA vers des clients internationaux a considérablement augmenté les revenus régionaux.
D'autre part, la région de l'Asie-Pacifique est apparue comme le marché du renseignement hybride qui connaît la croissance la plus rapide. Des pays comme la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud encouragent activement l'innovation intérieure afin de réduire la dépendance étrangère et d'assurer l'autosuffisance. Les gouvernements mettent en oeuvre des politiques de soutien pour favoriser un écosystème dynamique de démarrage et des projets de R-D concertés entre les entreprises locales et les organismes de recherche. L'Uttar Pradesh Startup Policy 2020, cette politique vise à construire un écosystème de startup holistique dans l'État en promouvant l'innovation et l'esprit d'entreprise par diverses initiatives telles que l'établissement de laboratoires de Tinkering, le soutien aux incubateurs et aux centres d'excellence, les incitations fiscales et non financières, etc.
Le paysage industriel axé sur le volume en Asie offre une grande opportunité pour les systèmes hybrides qui combinent capacités cognitives et capacités humaines. La région compte également une population jeune qui adopte rapidement des outils alimentés par l'IA dans ses activités quotidiennes. La numérisation rapide des entreprises et le développement des infrastructures créent un environnement propice à l'adoption du renseignement hybride. De plus, les coûts relativement inférieurs par rapport aux marchés développés offrent à l'Asie un avantage concurrentiel pour tester et évaluer de nouveaux produits. Ces facteurs devraient soutenir la dynamique de croissance du marché hybride du renseignement APAC.
Intelligence hybride Couverture des rapports sur les marchés
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 15,07 milliards de dollars |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 21,8% | 2031 Projection de valeur : | 59,86 milliards de dollars |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
| ||
| Sociétés concernées: | ABBYY, Acrolinx GmbH, Adobe, BellaDati, Ceralytics, CONCURED, Datameer, Emplifi République tchèque, Idio Web Services, Knotch, M-Files, Open Text Corporation, Scoop, Zywave et Ignite Enterprise Software Solutions | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : Le renseignement hybride mondial Le marché consiste à combiner les capacités de résolution de problèmes des humains avec la rapidité, l'évolutivité et les capacités de traitement des données des systèmes d'intelligence artificielle. Il tire parti de l'intelligence humaine et artificielle pour améliorer la productivité, l'efficacité et les résultats. Les systèmes d'intelligence hybrides permettent aux êtres humains et à l'IA de travailler ensemble de manière complémentaire, chaque fois qu'ils tirent parti de leurs forces inhérentes - les êtres humains fournissant le jugement, le bon sens et la créativité, tandis que l'IA apporte une puissance de calcul massive, la vitesse, la capacité d'analyser de grandes quantités de données.
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À propos de l'auteur
Monica Shevgan
Monica Shevgan est consultante senior en management. Elle possède plus de 13 ans d'expérience en études de marché et en conseil aux entreprises, avec une expertise dans le domaine des technologies de l'information et de la communication. Forte de son expérience dans la fourniture d'informations de haute qualité qui éclairent la prise de décisions stratégiques, elle se consacre à aider les organisations à atteindre leurs objectifs commerciaux. Elle a rédigé et encadré avec succès de nombreux projets dans divers secteurs, notamment les technologies de pointe, l'ingénierie et les transports.
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