Qu'est-ce que l'IA dans les télécommunications ?
L'IA a le potentiel de stimuler l'optimisation, l'efficacité et l'innovation dans le secteur des télécommunications.
L'utilisation du Machine Learning dans la création de réseaux partiellement (et un jour, totalement) autonomes est un domaine qui a suscité beaucoup d'optimisme et d'intérêt. L'idée est qu'un RAN basé sur l'IA peut faire des prévisions intelligentes qui s'appuient sur les données du réseau, puis prendre automatiquement des décisions afin d'améliorer les performances globales du réseau.
Les outils d'IA et l'automatisation peuvent également contribuer à simplifier la gestion des réseaux de télécommunications modernes qui devient de plus en plus compliquée. L'automatisation de nombreuses tâches routinières impliquées dans le fonctionnement d'un réseau sans fil peut aider les algorithmes de Machine Learning des prestataires de services à optimiser les opérations, à favoriser la croissance et à sécuriser le réseau.
L'IA à l'Edge permet aux prestataires de fournir des services destinés à des applications comme la vision par ordinateur, les appareils autonomes et les expériences immersives. Le traitement des données à l'Edge permet d'innover et d'assurer la croissance sur des réseaux sans fil 5G.
Avantages de l'IA dans les télécommunications
Les réseaux de télécommunications produisent des quantités massives de données. L'IA peut aider les prestataires de services à tirer parti de leurs données afin d'optimiser leurs réseaux. Elle peut également les aider à surmonter les complexités liées à la gestion des infrastructures de télécommunications modernes. Les avantages de l'IA dans les télécommunications comprennent :
- Réseaux intelligents et optimisés : un des avantages réside dans le fait que les réseaux deviendront plus optimisés, plus intelligents et plus autonomes. En analysant les données des réseaux, l'IA peut améliorer leurs performances, leur durabilité et leur efficacité énergétique, ce qui se traduit par une meilleure qualité globale du réseau et des coûts énergétiques inférieurs.
- Efficacité opérationnelle accrue : un autre avantage de l'IA est qu'elle permet d'améliorer l'efficacité opérationnelle des prestataires de services de télécommunications en automatisant les tâches de gestion routinières. Par exemple, les opérateurs peuvent utiliser des modèles d'IA pour identifier et résoudre les problèmes critiques qui surviennent au sein du réseau. Cela permet de gagner du temps, de réduire les dépenses opérationnelles et d'améliorer la qualité du service fourni aux clients.
- Sécurité et fiabilité : la sécurité assistée par l'IA aide les opérateurs à défendre leurs réseaux contre les menaces à mesure qu'elles évoluent et que les acteurs malveillants changent de tactique.
Cas d'utilisation de l'IA dans les télécommunications
Certains cas d'utilisation de l'IA dans les télécommunications sont déjà une réalité, alors que d'autres se profilent à l'horizon. Citons quelques exemples :
- Efficacité énergétique améliorée : les modèles d'IA peuvent faire des choix intelligents concernant la consommation énergétique des RAN et l'allocation des ressources radio, en ajustant les ressources et en désactivant des bandes de fréquence selon les besoins pour améliorer l'efficacité énergétique.
- Prévision du trafic réseau : l'IA peut analyser les données du réseau et prévoir des schémas d'utilisation afin de garantir le bon fonctionnement des réseaux lors des pics de trafic, en allouant plus de ressources ou en réacheminant le trafic pour éviter les goulots d'étranglement.
- Planification et conception des réseaux : les modèles d'IA peuvent aider dans les différentes phases de planification et de mise en œuvre des réseaux cellulaires, notamment la cartographie du réseau, la génération de cartes de radiofréquences (RF) et la planification des capacités, ce qui permet aux architectes de concevoir des réseaux plus efficaces.
- Cybersécurité et protection électromagnétique assistées par l'IA : la surveillance des menaces assistée par l'IA peut détecter des schémas anormaux dans le trafic réseau et contribuer à défendre les réseaux cellulaires contre des techniques de cyberattaques de plus en plus sophistiquées, notamment les attaques par déni de service distribuées, en brouillant les attaques contre le RAN et les fausses stations de base.
- Gestion des pannes et détection des anomalies : les opérateurs réseau utilisent des modèles d'IA pour détecter les pannes, les dysfonctionnements et les anomalies au sein du réseau, qui sont susceptibles d'entraîner des interruptions de service. Lorsqu'un comportement anormal est identifié, les modèles peuvent être entraînés pour réduire les futures occurrences.
- Analyse des causes profondes basée sur l'IA : l'analyse pilotée par l'IA contribue à identifier la source des problèmes et des menaces qui surviennent au sein du réseau sur plusieurs couches de virtualisation.
- Services ciblés : l'IA a gagné en efficacité dans la collecte d'insights issus de grandes quantités de données non structurées, telles que des données sur le comportement des clients sur le réseau. Cela pourrait potentiellement aider à créer des services et des offres sur mesure qui répondent aux besoins des clients.
L'avenir de l'IA dans les télécommunications
Le secteur fait de grands progrès dans l'implémentation de l'IA dans ses stratégies d'infrastructure. Les prestataires de services doivent encore atteindre leurs objectifs de transformation numérique pour y parvenir. Le secteur est confronté à plusieurs difficultés à cet égard, notamment la suppression des gigantesques silos de données et l'adoption de la virtualisation. À l'avenir, l'arrivée des réseaux sans fil 6G devrait accélérer l'adoption de l'IA dans les télécommunications. Des recherches sont en cours visant à développer des techniques basées sur l'IA qui apportent au RAN une automatisation flexible et intelligente, ce qui améliorerait de nombreux indicateurs de performance clés, ainsi que sur des normes visant à accélérer la mise en œuvre de services autonomes et immersifs émergents à l'Edge du réseau.