Rapport d'analyse de la taille, de la part et des tendances du marché mondial des MLOps – Aperçu et prévisions du secteur jusqu'en 2032

Taille du marché des MLOps

• La taille du marché mondial des MLOps était évaluée à 2,19 milliards USD en 2024  et devrait atteindre  34,21 milliards USD d'ici 2032 , à un TCAC de 41,00 % au cours de la période de prévision.
• La croissance du marché est largement alimentée par l'adoption croissante de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans tous les secteurs, créant un besoin de déploiement de modèles rationalisés et de gestion du cycle de vie.
• La demande croissante d'automatisation dans les flux de travail ML, y compris la formation, la surveillance et le recyclage des modèles, accélère encore l'adoption des plateformes et des outils MLOps.

Analyse du marché MLOps

• Le marché MLOps connaît une croissance rapide à mesure que les organisations cherchent à opérationnaliser les modèles ML à grande échelle, garantissant ainsi la fiabilité, la reproductibilité et la gouvernance.
• Les solutions MLOps basées sur le cloud gagnent du terrain en raison de leur évolutivité et de leur intégration avec les pipelines DevOps existants, ce qui les rend attrayantes pour les grandes entreprises et les PME.
• L'Amérique du Nord a dominé le marché MLOps avec la plus grande part de revenus de 41 % en 2024, grâce à la forte adoption de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les entreprises, ainsi qu'à la présence de grands fournisseurs de technologies et d'une infrastructure cloud avancée.
• La région Asie-Pacifique devrait connaître le taux de croissance le plus élevé sur le marché mondial des MLOps , grâce à l'adoption à grande échelle des technologies d'IA, à l'augmentation des investissements dans les plateformes cloud, à l'expansion des services informatiques et au rôle de la région en tant que plaque tournante mondiale de la transformation numérique et de l'innovation.
• Le segment des plateformes a représenté la plus grande part de chiffre d'affaires du marché en 2024, porté par la demande croissante de solutions intégrées simplifiant la préparation des données, l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Ces plateformes garantissent évolutivité, reproductibilité et conformité, ce qui en fait le choix privilégié pour une adoption à grande échelle par les entreprises.

Portée du rapport et segmentation du marché MLOps      

Tendances du marché MLOps

L'essor des opérations d'apprentissage automatique automatisées et évolutives

L'adoption croissante des workflows automatisés en apprentissage automatique (ML) transforme le paysage MLOps en permettant le déploiement, la surveillance et la gouvernance de modèles en temps réel. L'évolutivité et la rapidité de ces plateformes permettent aux entreprises d'exploiter l'IA à grande échelle, accélérant ainsi l'innovation et améliorant la prise de décision.

La forte demande d'efficacité dans la gestion de grands volumes de modèles ML accélère l'adoption de solutions MLOps cloud natives et de pipelines DevOps intégrés. Ces plateformes sont particulièrement efficaces pour les entreprises où la formation et le déploiement continus sont essentiels, garantissant la précision et la pertinence des modèles.

L'accessibilité et le caractère abordable des outils MLOps open source les rendent attractifs pour les PME, permettant une participation plus large à la transformation axée sur l'IA. Cela améliore l'agilité organisationnelle tout en réduisant les obstacles techniques et financiers à la mise en œuvre de l'IA.

• Par exemple, en 2023, plusieurs institutions financières en Amérique du Nord ont mis en œuvre des pipelines MLOps automatisés pour surveiller les modèles de détection de fraude, réduisant ainsi les faux positifs et améliorant la sécurité des transactions tout en réduisant les coûts opérationnels

Si l'automatisation et l'évolutivité accélèrent l'adoption des MLOps, leur impact dépend de l'innovation continue, d'une gouvernance des données robuste et de l'intégration aux systèmes informatiques d'entreprise existants. Les fournisseurs doivent privilégier l'interopérabilité, la sécurité et la convivialité pour répondre à cette demande.

Dynamique du marché MLOps

Conducteur

Adoption croissante de l'IA par les entreprises et demande croissante de gestion du cycle de vie des modèles

L'adoption rapide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans tous les secteurs pousse les entreprises à investir dans le MLOps pour une gestion efficace du cycle de vie des modèles. De la formation au déploiement, le MLOps garantit fiabilité, reproductibilité et conformité, permettant aux organisations de déployer l'IA de manière responsable et de stimuler l'innovation rapidement.

Les organisations sont de plus en plus conscientes des risques liés aux modèles d'apprentissage automatique non gérés, notamment les biais, les dérives et la non-conformité réglementaire, ce qui souligne la nécessité de cadres MLOps robustes. En relevant ces défis, le MLOps permet aux entreprises de maintenir la performance des modèles, de se prémunir contre les risques d'atteinte à la réputation et de garantir la confiance dans les décisions prises par l'IA.

Les initiatives des secteurs public et privé, telles que les investissements axés sur l'IA, le développement des infrastructures cloud et les directives réglementaires pour une IA responsable, renforcent l'écosystème MLOps. Ces efforts encouragent non seulement les entreprises à adopter les meilleures pratiques, mais façonnent également les normes mondiales pour un déploiement éthique, transparent et sécurisé de l'IA.

Par exemple, en 2022, le gouvernement américain a annoncé une augmentation du financement des infrastructures et de la gouvernance de l'IA, stimulant ainsi la demande de plateformes MLOps de niveau entreprise dans des secteurs tels que la santé, la défense et la finance. Cette initiative reflète une tendance mondiale plus large visant à aligner l'innovation en IA sur la responsabilité et la compétitivité à long terme.

Alors que l'adoption progresse, une croissance soutenue dépend de la résolution de problèmes tels que la normalisation, la sécurité des données et la formation des collaborateurs afin de garantir une utilisation responsable et généralisée des solutions MLOps. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre déploiement rapide et gouvernance responsable pour exploiter pleinement le potentiel transformateur de l'IA.

Retenue/Défi

Coûts de mise en œuvre élevés et pénurie de talents dans le MLOps

Le coût élevé de la mise en œuvre de plateformes MLOps de niveau entreprise, notamment celles nécessitant une infrastructure cloud et des outils de surveillance avancés, demeure un obstacle pour les petites entreprises et les marchés émergents. Ces coûts couvrent souvent non seulement les logiciels, mais aussi l'intégration, la conformité et la maintenance continue, limitant ainsi leur accessibilité.

Dans de nombreuses régions, on observe également une pénurie de professionnels qualifiés capables de gérer des pipelines MLOps complexes, notamment le déploiement de modèles, la surveillance et les processus de conformité. Cette pénurie de talents crée des goulots d'étranglement pour les entreprises qui cherchent à développer l'IA, les obligeant à recourir à des consultants externes ou à du personnel sous-qualifié.

La pénétration du marché est encore freinée par les difficultés d'intégration, car de nombreuses entreprises utilisent encore des systèmes informatiques hérités, peu compatibles avec les plateformes MLOps modernes. Cet écart entraîne des délais de mise en œuvre plus longs, des dépenses accrues et un retour sur investissement retardé, ce qui décourage les petites entreprises d'adopter l'IA à grande échelle.

Par exemple, en 2023, plusieurs entreprises manufacturières d'Asie-Pacifique ont signalé des difficultés à adopter les MLOps en raison d'une main-d'œuvre qualifiée limitée et des coûts élevés liés à la migration vers le cloud et à l'intégration de plateformes. Ces difficultés mettent en évidence les disparités de rythme d'adoption des MLOps entre les marchés développés et en développement.

Alors que les technologies MLOps continuent de progresser, la résolution des problèmes de coût, d'intégration et de talents reste essentielle. Les fournisseurs et les entreprises doivent privilégier les solutions low-code, les programmes de formation et les modèles de déploiement hybrides pour combler les lacunes, réduire la complexité et exploiter pleinement le potentiel du marché mondial du MLOps.

Portée du marché MLOps

Le marché est segmenté en fonction du composant, du mode de déploiement, de la taille de l’organisation et des secteurs d’activité.

• Par composant

Sur la base des composants, le marché du MLOps est segmenté en plateformes et services. Le segment des plateformes a représenté la plus grande part de chiffre d'affaires en 2024, porté par la demande croissante de solutions intégrées simplifiant la préparation des données, l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles de machine learning. Ces plateformes garantissent évolutivité, reproductibilité et conformité, ce qui en fait le choix privilégié pour une adoption à grande échelle par les entreprises.

Le secteur des services devrait connaître la croissance la plus rapide entre 2025 et 2032, portée par le recours croissant au conseil, à l'intégration et aux services managés. Les entreprises se tournent de plus en plus vers les prestataires de services pour pallier la pénurie de compétences et relever les défis complexes du déploiement, ce qui leur permet d'accélérer l'adoption de l'IA tout en optimisant leurs coûts et leur efficacité opérationnelle.

• Par mode de déploiement

Selon le mode de déploiement, le marché du MLOps est segmenté en solutions sur site, cloud et hybrides. Le cloud détenait la plus grande part de marché en 2024, grâce à l'adoption croissante d'infrastructures cloud évolutives, qui permettent aux entreprises de former et de déployer plus rapidement des modèles de machine learning tout en minimisant les coûts initiaux. Les solutions MLOps cloud s'intègrent également parfaitement aux pipelines de données modernes, offrant flexibilité et accessibilité.

Le segment hybride devrait connaître la croissance la plus rapide entre 2025 et 2032, porté par les entreprises recherchant un équilibre entre l'évolutivité du cloud et la sécurité des infrastructures sur site. Les modèles MLOps hybrides sont de plus en plus adoptés par des secteurs hautement réglementés comme la banque, la défense et la santé, où la gestion des données sensibles est essentielle tout en bénéficiant des innovations du cloud.

• Par taille d'organisation

Selon la taille des organisations, le marché du MLOps est segmenté entre les grandes entreprises et les petites et moyennes entreprises (PME). Les grandes entreprises ont représenté la plus grande part du chiffre d'affaires en 2024, car elles ont été parmi les premières à adopter des solutions d'IA de niveau entreprise et disposent des ressources nécessaires pour investir dans des plateformes MLOps avancées. Ces organisations bénéficient de la possibilité de déployer des initiatives d'IA à grande échelle dans plusieurs services, améliorant ainsi leur productivité et leur innovation.

Le segment des PME devrait connaître la croissance la plus rapide entre 2025 et 2032, grâce à l'accessibilité croissante des solutions MLOps cloud et des plateformes low-code. Les PME adoptent le MLOps pour améliorer leur prise de décision, optimiser leurs opérations et acquérir un avantage concurrentiel sans engager de coûts d'infrastructure élevés, démocratisant ainsi davantage l'adoption de l'IA à l'échelle mondiale.

• Par secteurs d'activité

Par secteurs d'activité, le marché des MLOps est segmenté en services financiers (BFSI), industrie manufacturière, technologies de l'information (TI) et télécommunications, commerce de détail et e-commerce, santé, etc. Le segment des BFSI a dominé le marché en 2024, porté par l'utilisation croissante de l'IA pour la détection des fraudes, l'évaluation des risques et le suivi de la conformité. Le besoin d'une gouvernance robuste des modèles et d'un suivi en temps réel renforce encore la demande de MLOps dans ce secteur.

Le secteur de la santé devrait connaître la croissance la plus rapide entre 2025 et 2032, portée par l'adoption croissante de l'IA dans l'imagerie médicale, le diagnostic et les traitements personnalisés. Les solutions MLOps contribuent à garantir la précision des modèles, la conformité réglementaire et la sécurité des données des patients, ce qui les rend essentielles au déploiement à grande échelle des applications d'IA dans le secteur de la santé. D'autres secteurs, comme l'industrie manufacturière et la distribution, intègrent également rapidement les MLOps pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'expérience client.

Analyse régionale du marché des MLOps

• L'Amérique du Nord a dominé le marché MLOps avec la plus grande part de revenus de 41 % en 2024, grâce à la forte adoption de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les entreprises, ainsi qu'à la présence de grands fournisseurs de technologie et d'une infrastructure cloud avancée.

• Les entreprises de la région apprécient la fiabilité, l’évolutivité et les fonctionnalités de conformité des plateformes MLOps, garantissant une gestion sécurisée et efficace du cycle de vie des modèles d’IA.

• Ce leadership est également soutenu par des investissements élevés dans l’innovation en matière d’IA, des politiques gouvernementales favorables et une forte demande de secteurs tels que la finance, la santé et l’informatique, consolidant l’Amérique du Nord comme un pôle de premier plan pour l’adoption du MLOps.

Aperçu du marché américain des MLOps

Le marché américain du MLOps a représenté la plus grande part de chiffre d'affaires en 2024 en Amérique du Nord, porté par la transformation numérique rapide, le déploiement croissant de solutions d'IA cloud et la forte demande d'automatisation des entreprises. Ces dernières exploitent de plus en plus le MLOps pour optimiser leurs flux de travail d'IA, réduire les risques opérationnels et garantir la conformité aux réglementations en constante évolution sur les données. De plus, l'intégration du MLOps à des écosystèmes cloud avancés, tels qu'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, continue de stimuler la croissance dans des secteurs tels que les entreprises, les services financiers et les services d'information, la distribution et la santé.

Aperçu du marché européen des MLOps

Le marché européen du MLOps devrait connaître sa plus forte croissance entre 2025 et 2032, principalement porté par des réglementations strictes en matière de protection des données, telles que le RGPD, et par le besoin croissant de modèles d'IA sécurisés et explicables. L'adoption croissante de l'IA dans les secteurs des services financiers, de l'industrie manufacturière et du secteur public stimule la demande de plateformes MLOps évolutives. Les entreprises européennes mettent également l'accent sur le déploiement responsable de l'IA, la durabilité et les pratiques éthiques en matière d'IA, encourageant ainsi une intégration généralisée du MLOps dans les secteurs public et privé.

Aperçu du marché britannique des MLOps

Le marché britannique du MLOps devrait connaître sa plus forte croissance entre 2025 et 2032, soutenu par des investissements importants dans la recherche en IA, l'innovation fintech et les stratégies commerciales axées sur le numérique. L'importance croissante accordée à la conformité réglementaire, à la transparence des modèles et à la gestion sécurisée des données stimule la demande de solutions MLOps de niveau entreprise. De plus, le secteur britannique des services informatiques florissant et l'adoption généralisée des infrastructures cloud hybrides accélèrent encore la croissance du marché.

Aperçu du marché allemand des MLOps

Le marché allemand du MLOps devrait connaître sa plus forte croissance entre 2025 et 2032, porté par l'accent mis par le pays sur l'Industrie 4.0, la fabrication intelligente et l'automatisation. Les entreprises allemandes intègrent de plus en plus le MLOps à leurs pipelines d'IA afin d'améliorer leur efficacité opérationnelle, leurs analyses prédictives et l'optimisation de leur chaîne d'approvisionnement. L'accent mis sur le développement durable, la conformité et la sécurité des données influence également la demande de solutions MLOps, notamment dans les secteurs de l'industrie, de l'automobile et de la santé.

Aperçu du marché MLOps en Asie-Pacifique

Le marché MLOps d'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide entre 2025 et 2032, propulsé par la numérisation rapide, l'adoption croissante du cloud et l'augmentation des investissements dans l'IA dans des pays comme la Chine, le Japon et l'Inde. Les entreprises de la région adoptent de plus en plus le MLOps pour gérer des applications data-driven à grande échelle, optimiser les déploiements d'IA et améliorer l'évolutivité. Avec l'émergence de la région Asie-Pacifique comme consommateur et producteur de technologies d'IA, l'accessibilité et le caractère abordable des plateformes MLOps devraient accélérer leur adoption par les PME comme par les grandes entreprises.

Aperçu du marché japonais des MLOps

Le marché japonais du MLOps devrait connaître sa plus forte croissance entre 2025 et 2032, grâce à l'accent mis par le pays sur l'automatisation, la robotique et l'innovation high-tech. Les entreprises japonaises exploitent le MLOps pour des applications dans les secteurs de la fabrication, de la vente au détail et de la santé, en mettant l'accent sur l'efficacité, la précision et la sécurité. L'intégration du MLOps à l'IoT et aux projets d'infrastructures intelligentes stimule également son adoption. Par ailleurs, le vieillissement de la main-d'œuvre japonaise incite les entreprises à adopter l'automatisation basée sur l'IA, ce qui accroît la demande de plateformes MLOps.

Aperçu du marché chinois des MLOps

En 2024, le marché chinois du MLOps représentait la plus grande part de chiffre d'affaires en Asie-Pacifique, soutenu par des investissements publics massifs dans l'IA, le développement de l'infrastructure cloud et une adoption rapide dans des secteurs tels que le e-commerce, la finance et l'industrie manufacturière. La Chine s'impose comme un leader mondial de l'innovation en IA, le MLOps constituant un pilier essentiel pour la mise à l'échelle et le déploiement d'applications de machine learning. L'essor des villes intelligentes, conjugué à la présence de fournisseurs technologiques nationaux performants, stimule encore davantage l'adoption du MLOps, faisant de la Chine un acteur incontournable du marché mondial.

Part de marché MLOps

L'industrie MLOps est principalement dirigée par des entreprises bien établies, notamment :

• Databricks (États-Unis)
• Domino Data Lab (États-Unis)
• Kubeflow (par Google) (États-Unis)
• Amazon SageMaker (États-Unis)
• Dégradé de l'espace papier (États-Unis)
• Fiddler AI (États-Unis)
• MLflow (par Databricks) (États-Unis)
• Valohai (Finlande)
• Pachyderme (États-Unis)
• ZenML (Allemagne)

Derniers développements sur le marché mondial des MLOps

• En mars 2025, Hewlett Packard Enterprise (HPE), en collaboration avec NVIDIA, a lancé de nouvelles solutions d'IA d'entreprise dans le cadre du portefeuille NVIDIA AI Computing by HPE, notamment HPE Private Cloud AI intégré à la plateforme NVIDIA AI Data Platform. Basées sur l'architecture Blackwell de NVIDIA, ces offres offrent des performances, une sécurité et des outils d'observabilité améliorés, tout en permettant un développement et un déploiement rapides de l'IA. Cette initiative vise à accélérer l'adoption de l'IA générative et agentique par les entreprises, réduisant ainsi les délais de rentabilisation et favorisant l'innovation, renforçant ainsi la compétitivité des deux entreprises dans le paysage de l'IA et du MLOps.
• En juillet 2024, Microsoft a présenté le framework architectural MLOps v2 pour Azure, une solution complète conçue pour optimiser les opérations de machine learning pour les charges de travail de machine learning classique, de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. Ce framework intègre les meilleures pratiques du secteur et propose des composants modulaires pour la gestion des données, le développement de modèles, le déploiement et la surveillance. En garantissant des workflows d'IA reproductibles, sécurisés et prêts pour la production, ce lancement permet aux entreprises d'accélérer leurs initiatives d'IA avec une évolutivité et une efficacité accrues, renforçant ainsi la position d'Azure sur le marché mondial du MLOps.
• En mai 2021, Google Cloud a dévoilé Vertex AI, une plateforme de machine learning managée unifiant plusieurs services pour la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de ML. Cette plateforme a été conçue pour simplifier le cycle de vie de l'IA, réduire la complexité opérationnelle et accélérer le développement des modèles. En permettant aux entreprises une adoption de l'IA plus simple, plus rapide et évolutive, Vertex AI a joué un rôle majeur dans le renforcement de la présence de Google sur le marché de l'IA et du MLOps en entreprise.

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