Portée par un potentiel colossal de transformation des administrations et entreprises, et constatant que le go-to-market des nouvelles technologies est largement « servicialisé », la demande de services IA explose et offre de nouvelles opportunités de croissance.
Tout de l’IA, de l’infrastructure aux applications business qu’elle permet de construire, est fourni aujourd’hui majoritairement sous forme de services. Côté infrastructure, si vous souhaitez acquérir de la puissance de calcul pour faire tourner vos modèles et algorithmes d’IA, deux choix s’offrent à vous : investir dans une infrastructure de calcul à haute performance ou accéder à de la capacité de même nature via une offre IaaS (infrastructure as a service), offerte par un fournisseur de GPU, dans le cloud par exemple. Quel que soit votre choix, vous achèterez un service récurrent, les machines HPC étant massivement proposées à la location. Ce marché est très dynamique, il va progresser de 31 milliards de dollars en 2024 à plus de 624 milliards en 2035, soit une croissance de plus de 31 % chaque année.
Concernant les plates-formes d’IA, vous accélérerez la construction de vos propres produits d’IA en vous intéressant aux offres d’AIaaS (artificial intelligence as a service) qui vous permettront d’accéder à des services d’IA de type machine learning, deep learning, generative AI, natural language processing (NLP) ou encore computer vision, proposant notamment des modèles préentraînés et/ou la capacité à stocker et à exécuter des jeux de données volumineux permettant d’entraîner vous-mêmes ces modèles afin de les adapter à vos propres besoins. Ce marché de l’AIaaS va également connaître une croissance exceptionnelle puisqu’il va se développer de presque 39 % chaque année entre 2024 et 2029 pour passer de 14 milliards de dollars à plus de 72 milliards en cinq ans.
Quels que soient les choix que vous effectuerez pour la partie infrastructure ou pour l’utilisation ou pas d’une plate-forme d’IA accessible via une offre d’AIaaS, c’est bien à travers le déploiement d’agents, d’assistants et/ou de solutions d’IA que la transformation des fonctions de votre entreprise sera rendue possible. Et ce sont bien ces déploiements, accompagnés d’une évolution du modèle opérationnel, qui maximiseront la réalisation de cette promesse de génération de productivité et/ou de valeur apportée par l’IA.
Ce marché est évidemment beaucoup plus important que les deux précédents et sa dynamique est à la hauteur des enjeux qu’il porte. On parle d’un marché qui développerait une croissance de plus de 50 % chaque année entre 2025 et 2030 pour passer de quelque 58 milliards de dollars à plus de 474 milliards. Vous choisirez d’acheter sur le marché ces agents, assistants et solutions d’IA ou de les développer vous-mêmes. Bien entendu, ceux qui investissent pour s’équiper en capacité de calcul haute performance et/ou dans des plates-formes d’IA ont choisi de développer eux-mêmes une partie de ces agents, assistants solutions d’IA qui supporteront leur transformation : de leurs opérations jusqu’à, éventuellement, les business models qu’ils servent.
Ce choix n’est pas neutre pour beaucoup car, au-delà de s’équiper en technologies d’IA, il nécessite d’investir également massivement dans les données (architecture, sourcing/captation, gestion et traitements, accès), dans les compétences (scientists, architectes spécialisés, gestion de produits) mais aussi dans la transformation de leur propre culture. Ils deviennent ainsi des acteurs beaucoup plus typés « tech » et/ou « data », qui maîtrisent la totalité du cycle de vie de produits d’IA. Si cette évolution se fait en premier lieu pour maîtriser leur propre transformation et optimiser leurs coûts, elle ouvre vite des opportunités de réflexion sur leur business model, par exemple en cherchant des débouchés externes aux produits conçus et déployés en interne, et qui génèrent un impact sensible et réplicable ailleurs.
IBM se positionne sur les trois marchés évoqués ici et est même un leader de l’AIaaS avec ses offres watsonx notamment.