Comprendre le rôle de l'IA dans les télécommunications

L'intelligence artificielle (IA) englobe divers processus et algorithmes qui facilitent l'analyse et la résolution des problèmes. L'apprentissage automatique (AA) et l'apprentissage profond sont des sous-catégories de l'IA qui utilisent des algorithmes pour identifier des schémas et établir des prédictions dans un ensemble de données.

Ces dernières années, les progrès réalisés en matière d'applications d'IA, d'AA et d'AP, notamment les grands modèles de langage (LLM), ont donné naissance à de nouveaux cas d'utilisation dans de nombreux secteurs, notamment des recommandations personnalisées dans le commerce de détail et la détection des fraudes dans le secteur de la finance. Dans le secteur des télécommunications, ces nouvelles technologies sont aujourd'hui couramment utilisées.

De nombreux opérateurs de télécommunications s'appuient depuis des années sur l'IA prédictive pour optimiser leurs processus d'exploitation. Ils utilisent aussi l'IA générative pour améliorer l'expérience client ainsi que leur compétitivité sur le marché. Cependant, en raison notamment de l'investissement initial, des enjeux de sécurité et de la nécessité de traiter de gros volumes de données, la mise en œuvre de l'IA dans les télécommunications est souvent compliquée. Avec des solutions informatiques adéquates, il est possible de tirer parti des outils d'IA de manière efficace et économique pour augmenter le chiffre d'affaires tout en protégeant les informations des clients.

Les applications d'IA aident les opérateurs de télécommunications à relever plusieurs défis métier, notamment :

• Augmentation des coûts : pour préserver leur compétitivité, les opérateurs de télécommunications ont consacré des ressources considérables aux mises à niveau. Ils ont notamment engagé d'importantes dépenses dans la transformation de leurs réseaux, pour distribuer les nouveaux services et applications liés au développement de la 5G et de l'IA. La mise en œuvre de l'IA pour accroître l'efficacité des réseaux ou limiter les coûts de maintenance peut compenser l'augmentation de ces dépenses.
• Concurrence : la concurrence s'intensifie à mesure que les attentes des clients augmentent en même temps que les services de la concurrence. La mise en œuvre de nouveaux services basés sur l'IA, comme des chatbots de service client, et la rationalisation de la gestion du trafic réseau peuvent aider les opérateurs de télécommunications à égaler, voire à devancer leurs concurrents.
• Gestion et complexité du réseau : à mesure que le trafic augmente, le réseau mondial se complexifie et il faut donc plus de ressources pour le gérer.
• Manque de puissance de traitement des données : vos pools de clients produisent beaucoup de données utiles. Beaucoup d'opérateurs ne disposent toutefois pas des ressources nécessaires pour analyser ces données afin de mieux servir leurs clients.

Les technologies d'IA et d'AA peuvent être mises à profit pour relever les défis rencontrés dans le secteur des télécommunications. Voici quelques exemples de cas d'utilisation :

• Optimisation du réseau : l'IA permet d'analyser le trafic réseau pour prévoir la congestion et rediriger le trafic afin d'éviter les ralentissements. Cette approche permet d'améliorer l'expérience client et de limiter certains coûts inutiles.
• Sécurité du réseau et maintenance prédictive : l'IA permet d'analyser des données historiques pour prévoir les défaillances d'une partie du réseau et de l'infrastructure réseau. Les équipes disposent ainsi de plus de temps pour organiser de manière proactive la maintenance, ce qui peut également permettre de réduire les coûts. 
• Efficacité du réseau : l'application de l'IA prédictive à des fonctions audio et vidéo de haute qualité réduit le trafic réseau. Par exemple, le recours aux techniques de correction d'erreurs directe ou aux codes correcteurs d'erreurs protège les données contre les effets des pertes de paquets grâce à la création anticipée de paquets de réparation. Ces paquets peuvent être utilisés pour recréer les données perdues.
• Chatbots de service client : les modèles d'IA peuvent accélérer les demandes de service clientèle à l'aide de chatbots pour résoudre les problèmes courants, libérant ainsi de la relève ainsi que d'autres problèmes.

Si l'IA aide à relever de nombreux défis rencontrés dans le secteur des télécommunications, sa mise en œuvre reste souvent complexe. Les réserves émises par les clients, les préoccupations relatives à la confidentialité et les coûts élevés sont autant d'obstacles courants à son adoption qui empêchent le secteur d'évoluer.

Méfiance vis-à-vis de l'IA 
Les clients peuvent être réticents à l'adoption de solutions d'IA, préférant l'interaction humaine au chatbot, en particulier lorsqu'il s'agit de problèmes de service. Aussi, que ce soit par crainte des nouvelles technologies ou par confiance dans les systèmes existants, cette réticence freine la transition vers l'IA.

Qualité des données
La qualité des données est essentielle au bon fonctionnement des applications d'IA qui traitent de gros volumes de données, notamment pour la maintenance prédictive et l'automatisation des services. L'efficacité de ces applications dépend de la qualité des données qu'elles traitent. Par exemple, si la qualité des données est médiocre, les modèles d'IA ne parviendront pas à prédire avec précision les mesures de maintenance à mettre en œuvre. Pour garantir la précision et la pertinence des données qui alimentent les modèles, il est important de mettre en place une plateforme qui facilite la création et le déploiement d'applications basées sur l'IA à grande échelle dans l'ensemble des environnements de cloud hybride.

Compatibilité avec les infrastructures existantes
Les opérateurs de télécommunications doivent intégrer les services d'IA aux réseaux 5G ainsi qu'aux systèmes existants. Ils doivent donc adopter une plateforme unifiée compatible à la fois avec les réseaux anciens et modernes, et en mesure de gérer les charges de travail d'IA.

Préoccupations relatives à la confidentialité
Dans la modélisation de l'IA, la protection des données personnelles des clients est essentielle. Les opérateurs de télécommunications doivent mettre en place une plateforme compatible avec un écosystème d'outils d'IA fiables, qui leur permet de contrôler l'accès aux données, leur distribution et leur exposition. Pour obtenir un tel niveau de contrôle, les charges de travail d'IA doivent s'exécuter sur une plateforme robuste et cohérente, qui offre une approche globale de l'exploitation, de l'observabilité et de la sécurité, quel que soit le type d'environnement cloud.

Coûts
Les coûts associés à l'intégration de l'IA aux infrastructures de télécommunications sont conséquents, notamment en raison de l'échelle et de la complexité des réseaux. Il est nécessaire d'évaluer avec précision le retour sur investissement des cas d'utilisation de l'IA afin de vérifier leur rentabilité.

Acquisition de talents
Il est indispensable de disposer de personnel compétent. En plus de connaissances en matière de télécommunications, les spécialistes de l'IA doivent posséder des compétences en science des données et une expérience dans la gestion de grands systèmes réseau complexes. Cette double expertise est essentielle pour mettre en œuvre et gérer efficacement les technologies d'IA dans le secteur des télécommunications.

Nombreux sont les défis liés à la mise en œuvre de services efficaces à partir de données saines, sur une plateforme sécurisée et compatible avec l'infrastructure existante. Il n'est pas non plus évident de trouver la plateforme adéquate que maîtrisent déjà la plupart des professionnels de l'informatique. Chez Red Hat, nous sommes là pour vous aider.

Nous disposons de l'expertise, de l'écosystème de partenaires et des technologies de base nécessaires pour créer, déployer et surveiller des applications et modèles d'IA à partir de données pertinentes, permettant aux entreprises de proposer des services fiables à leurs clients. Nous rassemblons les équipes de science des données, de développement et d'exploitation sur une même plateforme basée sur des technologies Open Source, pour qu'elles puissent mettre en commun les données et concevoir des applications intelligentes. Et tout cela sur la base de Red Hat® Enterprise Linux® et Red Hat OpenShift®, c'est-à-dire des environnements et des plateformes standard qui fonctionnent sur vos systèmes existants.

Les outils internes sont associés à Red Hat OpenShift AI, qui fournit une plateforme commune aux équipes pour mettre en œuvre les applications d'IA et les modèles d'AA de manière transparente et contrôlée. Avec OpenShift AI, les équipes disposent de fonctionnalités cohérentes pour faire des expériences, déployer des modèles et distribuer des applications innovantes. Grâce à cette même plateforme d'applications, il est aussi possible de tirer parti de modèles de fondation développés par des partenaires tels qu'IBM, basés sur des ressources Open Source telles que Hugging Face ou sur des ressources développées en interne.

Les charges de travail d'IA s'exécutent dans des conteneurs de façon très semblable aux autres applications modernes. Red Hat OpenShift offre une plateforme d'applications évolutive qui convient à ces charges de travail d'IA. Elle permet aux clients d'utiliser les principaux accélérateurs matériels, notamment ceux de nos partenaires NVIDIA, Intel et bien d'autres.

Red Hat Enterprise Linux AI intègre la famille IBM Granite de grands modèles de langage sous licence Open Source et InstructLab, une solution communautaire qui permet d'améliorer les fonctionnalités des grands modèles de langage. Il permet de développer, tester et exécuter les grands modèles de langage de la famille Granite pour les applications d'entreprise. En raison de sa conception simplifiée, cette plateforme est idéale pour éliminer les barrières du coût et des ressources lors de l'expérimentation et de la création des modèles d'IA. Elle fournit aussi les outils, données et concepts indispensables pour alimenter les nouvelles charges de travail intelligentes.

Pour être efficace, toute plateforme doit pouvoir s'utiliser avec les meilleurs outils, que ce soit des produits Red Hat ou développés par des tiers. L'écosystème de partenaires Red Hat vous donne accès à des solutions destinées à la création, au déploiement et à la gestion de modèles pour les applications intelligentes basées sur l'IA.

Nous nous efforçons d'aider le secteur des télécommunications à évoluer, en proposant notamment aux opérateurs des plateformes fiables et évolutives qui simplifient le développement et le déploiement des modèles d'IA et d'AA. Au travers de partenariats solides et de solutions flexibles, nous cherchons sans cesse à relever les défis complexes que pose l'IA à mesure de son développement, pour accompagner au mieux nos clients.