L'intelligence artificielle (IA) s’est imposée au sommet des innovations technologiques. Elle influence déjà notre quotidien avec l'émergence de l'IA générative et ouvre la voie à une transformation majeure des entreprises, les opérateurs télécoms ne faisant pas exception. Dans un contexte où les usages numériques et les besoins en connectivité explosent, l’IA se révèle un atout puissant, et Orange se positionne en leader de cette transformation technologique. État des lieux avec laurent Leboucher, Chief Technology Officer du groupe Orange.
Les besoins en connectivité et en services à valeur sont de plus en plus exigeants. Les réseaux télécom qui en garantissent la transmission constituent un élément central de notre performance et sont le socle de l’innovation d’Orange. Pour maintenir un service d’excellence et évolutif, l’IA y joue un rôle fondamental.
L’IA pour les réseaux est essentielle dans la planification et les choix d’investissements, dans l’automatisation des tâches d’exploitation et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle des équipes. Mais cela ne s’arrête pas là. L’IA pilote les réseaux : c’est " l’IA pour les réseaux », et les réseaux amplifient à leur tour l’IA, ce sont " les réseaux pour l’IA » !
Laurent Leboucher,
Chief Technology Officer du groupe Orange
L’IA pour améliorer la qualité de service et l'efficacité opérationnelle
Nos systèmes intègrent des technologies avancées de traitement de données en temps réel ainsi que des solutions de Machine Learning.
Depuis plusieurs années, grâce à l'analyse de grandes quantités de données provenant des équipements réseau, nous avons déployé des cas d'usage innovants, comme l’identification immédiate des problèmes de qualité des appels vocaux. L’IA classique basée sur le Machine Learning, traite automatiquement un maximum de données et d'alarmes, détecte rapidement les causes racines de problèmes, réduit le temps de réaction et améliore la qualité d’expérience.
Les techniques de Machine Learning permettent de localiser les problèmes en quelques minutes, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle et la qualité de service perçue par les clients.
Au-delà de cet exemple, nous utilisons l'IA pour optimiser nos choix d’investissement, pour améliorer l'efficacité et la résilience de nos réseaux. Les applications spécifiques incluent l'automatisation de la supervision du réseau, la surveillance en temps réel, la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, ainsi que l’optimisation de la consommation énergétique.
L’IA classique améliore aussi l'efficacité de nos techniciens sur le terrain. La reconnaissance d'images leur permet de vérifier la qualité de leurs interventions sur les équipements de réseau. Ils prennent des photos avant et après leur intervention, permettant une vérification en temps réel et une correction immédiate si nécessaire.
Quant à la dernière génération d’IA, dite générative, elle permet déjà de résumer les tickets d’incident, ce qui fait gagner du temps à nos techniciens. Son utilisation dans les réseaux est encore expérimentale mais elle affiche déjà des résultats prometteurs.
Cette technologie peut considérablement améliorer l'efficacité opérationnelle. Nous testons également son application pour analyser le réseau en temps réel et proposer des ajustements de paramètres aux équipes concernées.
L'IA générative nous offre des possibilités qui sont complètement nouvelles et impressionnantes dans leur puissance,
Malgré son potentiel, l'IA générative nécessite une évaluation rigoureuse afin d'identifier les risques potentiels, notamment les éventuelles hallucinations qu'elle pourrait générer en théorie. Avant un déploiement à grande échelle, il est donc crucial d'examiner sa valeur, son impact financier et énergétique.
Pour nos clients, l'utilisation de l’IA dans nos réseaux se traduit par une amélioration de la fiabilité des services, une réduction des temps d’indisponibilité, une optimisation de la performance et un support client plus efficace. Nos entreprises clientes bénéficient de réseaux plus robustes, plus sécurisés et adaptés à leurs besoins spécifiques, notamment liés à leur propre utilisation de l’IA.
L’IA pour optimiser l’efficacité énergétique
L'IA joue également un rôle clé dans l'efficacité énergétique des infrastructures du réseau mobile. En adaptant la consommation énergétique des équipements et antennes en fonction des usages réels, nous parvenons à réduire significativement la consommation d'énergie. Cela signifie réduire la consommation en période de faible trafic et éteindre certaines fréquences lorsque leur utilisation n'est pas nécessaire. L'objectif est de trouver le meilleur équilibre entre la réduction de la consommation énergétique et le maintien de la qualité d'expérience pour les utilisateurs.
Nous travaillons avec nos partenaires industriels pour développer des mécanismes sophistiqués qui permettent de trouver le juste milieu entre réduction de la consommation énergétique et maintien de la qualité d'expérience
