Taille et part du marché de l’informatique cognitive, par technologie (traitement du langage naturel, apprentissage automatique, raisonnement automatisé, récupération d’informations) ; Application; Déploiement - Analyse SWOT, perspectives stratégiques concurrentielles, tendances régionales 2025-2037

Secteur de l'informatique cognitive : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Activateurs clés, notamment les mises à niveau IP et la baisse des prix des capteurs : les experts de NARA estiment qu'il y aura 75,44 milliards d'appareils connectés à Internet dans le monde d'ici 2025 et que plus de 30 % de toutes les données répliquées ou capturées seront créées en temps réel.  Premièrement, la révolution du protocole Internet (IP) a donné naissance à des perspectives avant-gardistes sur l’intégration de l’informatique cognitive dans tous les secteurs. En règle générale, les adresses IP utilisent un protocole 32 bits, mais les estimations mentionnées ci-dessus ont montré que le nombre total d'appareils finirait par dépasser la capacité du protocole à fournir 4,3 milliards d'adresses uniques. La ratification du protocole Internet version 6 (IPv6) devrait suffire à la croissance exponentielle des appareils IoT.
  
  Les fabricants équipent leurs appareils de capteurs IoT intelligents pour collecter des données complètes en temps réel afin de les transmettre ensuite au développement de solutions ERP. Alors que de plus en plus de fabricants s'efforcent de rendre leurs systèmes existants plus intelligents, la taille du marché des capteurs et des contrôleurs a considérablement augmenté et a atteint 6,1 milliards de dollars en 2020, selon une étude de Microsoft. Une baisse de 200 % du prix des capteurs par rapport à 2004, avec 0,44 USD par capteur, a été enregistrée en 2018. La baisse des coûts, associée à la facilité de déploiement, ont renforcé la connectivité Wi-Fi depuis 2019. De plus, le prix AWS IoT de la messagerie MQTT et HTTP est d'environ 0,7 USD par million de messages.
• Émergence de l'informatique de pointe neuromorphique : deux classes principales de systèmes informatiques cognitifs devraient émerger au cours de la période de prévision. Le premier peut effectuer des tâches sans intervention humaine, notamment des véhicules autonomes et des drones. La seconde permet aux médecins de diagnostiquer une maladie et de pratiquer une intervention chirurgicale. Les deux classes d’IA évolutive reposent principalement sur l’informatique neuromorphique. Il cartographie les capacités fonctionnelles humaines à l'aide de neurones artificiels qui cartographient les caractéristiques du cerveau humain.
  
  Les leaders technologiques actuels sont les mieux placés pour bénéficier de l’émergence de l’informatique neuromorphique, compte tenu de l’important appétit de capitaux requis pour construire et maintenir des modèles complexes. Le projet européen sur le cerveau humain a soutenu le développement de BrainScaleS et de SpiNNaker pour faciliter les simulations de neurosciences à grande échelle. L'initiative parrainée par l'UE a proposé un neuromorphique à pointe numérique d'apprentissage en ligne (ODIN), un processeur neuromorphique numérique optimisé appelé a également été proposé pour le traitement de modèles de neurones complexes. Loihi d'Intel et TrueNorth d'IBM sont des exemples d'avancées privées dans le domaine, tandis que les efforts universitaires incluent DYNAP, IFAT, Neurogrid et BrainScales-2.
  
  Les ordinateurs et puces neuromorphiques conventionnels à grande échelle sont à base de silicium et développés avec la technologie des semi-conducteurs à oxyde métallique. Malgré cela, il existe une R&D importante dans l’utilisation de nouveaux matériaux tels que les implémentations neuromorphiques de biomembranes ferroélectriques, à changement de phase, non filamentaires, topologiques et de biomembranes dopées par canal. En outre, le nombre croissant d’appareils connectés alimentés par la 5G et l’IoT a favorisé les investissements dans ce domaine. En mars 2024, Innatera a obtenu un investissement de 21 millions USD pour accélérer ses progrès en matière de solutions informatiques cognitives, répondre au besoin croissant de solutions informatiques durables et alimenter l'innovation dans le domaine des semi-conducteurs d'IA.
• L'informatique cognitive devient de plus en plus nécessaire à l'analyse prédictive afin de réduire les dépenses opérationnelles : le domaine de l'informatique cognitive a connu une croissance rapide grâce aux progrès de l'intelligence artificielle et de l'informatique, et il devrait continuer à se développer pendant la période prévue. L’objectif principal de l’informatique cognitive est d’aider les organisations à prendre des décisions. L'utilisation de technologies de ML telles que l'analyse prédictive constitue l'approche idéale pour exécuter des processus d'entreprise transparents.
  
  De nombreux utilisateurs professionnels utilisent ces puissants outils d'analyse prédictive pour effectuer des activités commerciales de routine, car ils constituent des outils efficaces pour produire des résultats précis. Il est prévu que 30 % des procédures commerciales seront automatisées d'ici début 2030. Les solutions d'analyse prédictive augmentent également les revenus en recommandant des produits et services à certains clients sur la base de données passées. Ces stratégies portent leurs fruits en réduisant les dépenses administratives de l'entreprise.

Défis

• Risques pour la sécurité des données : les préoccupations concernant la sécurité des données restent un obstacle majeur au marché de l'informatique cognitive. Les fournisseurs de solutions d’informatique cognitive sont principalement en charge de l’administration et de la supervision des bases de données. Les bases de données contiennent des données financières telles que des adresses, des pièces d'identité avec photo, des informations sur les cartes de débit ou de crédit, ainsi qu'une gamme de données utilisateur sensibles. Les cybercriminels utilisent diverses tactiques telles que les logiciels malveillants, le déni de service distribué (DDoS), le phishing et les attaques par injection SQL pour tenter de pirater les réseaux et d'obtenir des identifiants utilisateur authentiques.
• Les coûts initiaux élevés se sont avérés être un facteur inhibiteur : le développement de solutions cognitives nécessite un investissement initial substantiel pour établir une architecture et une infrastructure de maintenance, ce qui entraîne des dépenses d'exploitation élevées. Le processus de configuration et d’exploitation est beaucoup plus complexe et nécessite beaucoup de ressources. Une quantité importante d’électricité, de composants de réseau, de centres de données et d’autres ressources sont utilisées dans ce processus. En outre, on s’attend à ce que les préoccupations concernant les réglementations gouvernementales et leur conformité ambiguë restreignent la croissance du secteur de l’informatique cognitive. Grâce aux PME' faute de compréhension, le marché devrait être confronté à plusieurs difficultés.