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IA cloud : qui sont les principaux fournisseurs ?

Qui sont les têtes d'affiche de l'IA cloud et qu'attendre de leurs offres quand on est développeur ? Éléments de réponse sur la base du Magic Quadrant.

Publié par Clément Bohic le - mis à jour à
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IA cloud : qui sont les principaux fournisseurs ?

Quelques leaders, beaucoup d'acteurs de niche. et pas grand-chose entre ? Le dernier Magic Quadrant de l'IA cloud dépeint un tel paysage concurrentiel. L'angle sous lequel Gartner a examiné le marché joue beaucoup. Le cabinet américain a choisi le prisme des développeurs. Avec un postulat : ayant peu d'expertise en data science, ce public aura d'autant plus tendance à s'appuyer sur le machine learning automatisé (AutoML).

Ce dernier constitue le seul critère technologique obligatoire* pour figurer au « carré magique ». Les autres briques prises en considération sont « facultatives ». Elles se répartissent en deux catégories. D'un côté, les services de traitement du langage : interprétation et production, analyse de texte ou de sentiment, reconnaissance et synthèse vocales, traduction et chatbots. De l'autre, ceux qui relèvent de la vision : reconnaissance d'images, analyse de vidéos et OCR.

Prevision.io : un fournisseur français distingué

Le positionnement des fournisseurs dans le Quadrant repose sur deux axes : « vision » et « exécution ». En fonction de celui auquel on donne la priorité, la hiérarchie varie. Aussi, le tableau qui suit n'est pas à prendre comme un classement. Il reprend toutefois l'ordre dans lequel sont placées les quatre typologies d'offreurs : « leaders », « challengers », « visionnaires » et « acteurs de niche ». 

  Fournisseur Date de création Siège social
1 Microsoft 1975 États-Unis
2 Google 1998 États-Unis
3 IBM 1911 États-Unis
4 Amazon Web Services 2002 États-Unis
5 H2O.ai 2012 États-Unis
6 Alibaba Cloud 2009 Chine
7 Aible 2018 États-Unis
8 Baidu 1999 Chine
9 Tencent 1998 États-Unis
10 Clarifai 2013 États-Unis
11 Prevision.io 2016 France
12 Salesforce 1999 États-Unis
13 Oracle 1977 États-Unis

 

AutoML tel que défini ici couvre cinq usages principaux : préparer des données, les enrichir (feature engineering), concevoir des modèles, les gérer et les déployer. Gartner ne tient pas compte de ceux proposés uniquement à des partenaires dans le cadre de contrats de service. Ni de ceux que les fournisseurs n'ont pas conçus en interne.

Absents du Quadrant 2020, Alibaba et Baidu doivent leur inclusion à l'assouplissement d'un critère : plus besoin de couvrir plusieurs grandes plaques géographiques. SAP, au contraire, n'est plus de la partie. La conséquence d'un changement de stratégie. L'éditeur allemand réserve désormais ses services d'IA à ses produits.

* Il fallait aussi avoir réalisé, en 2019, au moins 15 millions de dollars de chiffre d'affaires grâce à ces services. Ou alors avoir, au cours de cette même année, rallié au moins 50 grandes entreprises à sa clientèle.

Photo d'illustration © immimagery - Adobe Stock

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