267 milliards $ – Selon un chiffre de Fortune Business Insights paru en 2020, le marché mondial de l’IA devrait atteindre ce niveau d’ici 2027. À titre de comparaison, l’institut avait mesuré un montant à hauteur de 27,23 milliards en 2019. Celui-ci table donc sur une multiplication globale du marché par 10 lors des 8 prochaines années, avec un taux de croissance annuel moyen de 33,2%.

NB : les chiffres varient cependant d’une observation à l’autre, à la baisse ou à la hausse :

  • Statista estimait le marché global de l’IA à 11,3 milliards de dollars en 2019 puis à 17,3 milliards en 2020, avec une prévision pour 2025 à 86,5 milliards.
  • IDC prévoit en revanche que le marché global de l’IA pèsera plus de 500 milliards dès 2024, avec une croissance rapide de la part des services et des hardwares dans les prochaines années, les softwares représentant à l’heure actuelle 88% du poids du marché.
  • De son côté, Gartner prédit un chiffre de 62,5 milliards pour le seul marché mondial des logiciels d’IA en 2022. Enfin, pour Omdia, ce seul marché des logiciels devrait grimper de 35 milliards de dollars cette année à 126 milliards en 2025.

274 milliards $ – D'après Statista et IDC, les dépenses mondiales en matière de big data et d'analyse d'entreprise atteindront 274 milliards de dollars fin 2022, soit une hausse de 27 % en un an (vs 2021).

91% – Selon Gartner, plus de 9 entreprises leaders sur 10 investissent dans l’IA. En revanche, 85% d’entre elles l’utilisent de façon encore « mineure », à petite échelle ou en phase de test / pilote. Selon une étude BCG, 90% des dirigeants estiment par ailleurs que l’IA représente une opportunité business pour leur entreprise.

78% – Près de 4 entreprises sur 5 estiment que l’analytique émergera comme la principale technologie à l’issue de la crise sanitaire. Dans le même temps, une récente étude du cabinet Gartner indique que la maîtrise et l’exploitation de la Data seraient même devenues un impératif pour près de 4 entreprises sur 5 en 2021 également.

3,5 milliards € – En France, depuis 2018, plus de 3,5 milliards d’euro ont été investis par l’Etat dans l’Intelligence Artificielle pour booster la compétitivité des entreprises. Ce financement se fait dans le cadre d’un plan d’investissement en deux temps : 1,5 milliard d’euros d’argent public débloqués en 2018 puis 2 milliards d’euros via un accord de cofinancement public-privé fin 2021. Selon les dernières estimations, le recours aux technologies d'IA pourrait entraîner un gain de productivité de 20 % en France d'ici 2035.

4 – Cloudreach, un intégrateur 100% cloud natif, qui accompagne depuis plus de dix ans la transformation digitale des entreprises, a établi 4 niveaux de maîtrise de la Data pour les entreprises :

Niveau 1. Les entreprises inconscientes : ce sont les entreprises qui n’ont pas conscience de la valeur de la Data. Elles ont accumulé de la donnée mais n’en font pas usage.

Niveau 2. Les entreprises prudentes : elles ont initié le traitement de leur masse de données, souvent grâce à des outils de Business Intelligence. Elles se contentent toutefois d’analyser l’existant pour comprendre le passé.

Niveau 3. Les entreprises bâtisseuses : elles se servent de la Data comme support pour chacune de leurs lignes de business. Les différents services ont accès à des outils analytiques et prévisionnels pour prendre les meilleures décisions au quotidien.

Niveau 4. Les entreprises visionnaires : ce sont les organisations qui placent la Data au cœur de leur métier. L’activité de ces entreprises repose à part entière sur le traitement et l’exploitation des données.

8 milliards – Le nombre d'assistants vocaux alimentés par l'IA devrait atteindre les 8 milliards d'ici à 2023 selon Statista, vs 3,25 milliards en 2019. Cela représente une augmentation de 146 % en 4 ans.

181 zettaoctets – En 2025, selon Satista, il y aura plus de 181 zettaoctets de données à travers le monde (soit plus de 500 disques durs d’un téraoctet par kilomètre carré, sur l’ensemble de la surface de la terre).

Top 5 – En 2025, selon Gartner, la gestion des connaissances (knowledge management), les agents virtuels, les véhicules autonomes, l’espace de travail numérique (digital workplace) et les données participatives (crowdsourced data) formeront le top 5 des cas d’utilisation les plus porteurs sur le marché de l’Intelligence artificielle.