Taille et part du marché de l’apprentissage par renforcement, par déploiement (sur site, basé sur le cloud), taille de l’entreprise (grandes entreprises, PME), utilisateur final (santé, BFSI, vente au détail, télécommunications, gouvernement et défense, énergie et services publics, fabrication) – Analyse mondiale de l’offre et de la demande, prévisions de croissance, rapport statistique 2025-2037

Secteur de l’apprentissage par renforcement : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Demande croissante dans le secteur médical : Avec l'augmentation de nombreuses maladies, les chercheurs en médecine découvrent des innovations, et le régime de traitement dynamique (DTR) est une méthode populaire pour obtenir un traitement efficace pour les patients. L'approche d'apprentissage par renforcement aborde ce problème DTR dans lequel les algorithmes RI aident à extraire des données cliniques pour la création de plans de traitement basés sur différents indicateurs cliniques obtenus auprès des patients en tant qu'entrées. De plus, l'adoption de robots chirurgicaux basés sur l'IA, avec un taux de réussite de 95 %, est extrêmement intégrée dans les hôpitaux, agissant comme un moteur majeur pour le secteur de l'apprentissage par renforcement.
• Augmentation du nombre de véhicules à conduite autonome – Avec l'augmentation de la population, la demande de voitures personnalisées et de haute technologie augmente. Pour éviter les collisions causées par une erreur humaine et un manque de dispositifs de sécurité, les constructeurs automobiles se concentrent sur le développement de voitures sans conducteur et de écrans qui permettront aux véhicules de s'automatiser de manière indépendante, en fonction de l'environnement. le marché de l'apprentissage par renforcement de l'apprentissage de manière positive.
• Maximiser les revenus des produits pour toutes les entreprises- La tarification dynamique est une bonne stratégie pour déterminer les prix en fonction de l'offre et de la demande, afin de maximiser les revenus des produits. Pour apporter des solutions aux problèmes de tarification dynamique, des techniques telles que Q-Learning peuvent être utilisées. Les algorithmes d'apprentissage par renforcement agissent comme des outils d'optimisation des prix pour les entreprises dans leurs interactions avec les clients.
• Développer l'analyse du marché B2C -Avec l'essor des services de livraison, le fabricant fournit des produits via un itinéraire de véhicules de livraison divisé. l'objectif principal du fabricant est de minimiser le coût total de la flotte tout en répondant aux demandes des clients. Pour atteindre les résultats souhaités, l’approche agent basée sur l’apprentissage par renforcement est bonne pour ce fabricant. Avec l'introduction d'un système multi-agents, la communication et la coopération entre eux grâce à des systèmes d'apprentissage par renforcement.

Défis :

• Corrélation d'environnement : étant donné que l'agent apprend en fonction de l'état actuel de l'environnement, il devient difficile pour l'agent de se former dans un environnement en constante évolution. En effet, les modèles d'apprentissage par renforcement apprennent en fonction des interactions de l'agent avec l'environnement.
• Les modèles d'apprentissage par renforcement sont complexes et nécessitent d'énormes volumes de données pour prendre des décisions plus éclairées.
• Les évolutions du marché sont interrompues par des limitations technologiques et un manque de précision.