En 2023, le marché européen de l’analyse des données est estimé à 75,45 milliards de dollars, avec une projection de 219,76 milliards en 2031, soit une croissance annuelle moyenne de 14,3 %. Les entreprises investissent dans l’analyse et l’IA. ChatGPT aurait atteint 100 millions d’utilisateurs actifs mensuels en janvier 2023, illustrant l’intérêt pour ces outils
L’adoption dans les entreprises reste toutefois inégale : environ 8 % des entreprises de l’UE de dix salariés ou plus utilisaient l’IA en 2023, contre près de 15 % dans des pays comme le Danemark et la Finlande. Un rapport de 2025 souligne aussi le rôle de l’Union européenne dans la recherche sur l’IA, les jumeaux numériques et la biotechnologie
Principales tendances
- IA générative et grands modèles de langage : les outils fondés sur GPT aident à rédiger des rapports, interroger les données en langage naturel et prototyper des modèles. Ils ouvrent des possibilités de recommandations personnalisées et de génération de contenu
- Apprentissage automatique automatisé : Azure ML et Google AutoML rendent la création de modèles prédictifs accessible à davantage de profils, au-delà des spécialistes des données
- Plateformes de données cloud : Databricks, Snowflake et BigQuery permettent de traiter de grands volumes. Kafka et Flink accompagnent les besoins d’analyse en temps réel
- IA responsable et gouvernance : la protection des données, le RGPD et l’évolution du cadre européen de l’IA renforcent l’importance de l’explicabilité, de l’éthique et de la gouvernance
- Analyse en périphérie et IoT : les capteurs industriels et la télématique produisent des données traitées de plus en plus près des appareils pour réduire la latence. Les architectures de type data mesh confient aux équipes la responsabilité de leurs propres flux
La croissance du secteur s’accompagne d’un fort intérêt pour l’IA. Certaines enquêtes mondiales évoquent une utilisation de l’IA sous une forme quelconque par environ 78 % des entreprises, dans un périmètre différent des statistiques européennes. Investir dans l’infrastructure de données et les compétences permet de transformer ces possibilités en résultats métier