fr.wedoany.com Rapport : Le 5 juin, Wang Yue, expert en chef de China Telecom, a partagé son point de vue sur le Physical AI et l’évolution des réseaux de communication. Selon lui, la percée du Physical AI réside dans le passage de l’IA de la « réflexion virtuelle » à l’« action réelle ». À l’avenir, les réseaux de communication devront évoluer d’une infrastructure de connexion de données vers une plateforme de capacités intelligentes soutenant la perception, le jugement, la coordination et l’exécution des machines.
Le Physical AI cible des systèmes physiques réels tels que les robots, les véhicules intelligents, les équipements à basse altitude, les équipements industriels et les terminaux d’IA incarnée. Ces applications d’IA se distinguent nettement des services Internet mobiles traditionnels : elles nécessitent une perception continue de l’environnement, un téléchargement en temps réel d’images et de données de capteurs, un raisonnement et une prise de décision entre le cloud, la périphérie et le terminal, ainsi qu’un retour des décisions vers les actions physiques. Pour les réseaux de communication, cela signifie que la pression opérationnelle ne provient plus uniquement du téléchargement de vidéos, de la navigation sur le web et de l’accès aux applications mobiles, mais plutôt de la demande combinée des terminaux massifs en matière de faible latence, de haute fiabilité, de forte déterminisme, de large bande passante montante et de coordination de la puissance de calcul en périphérie. Si le réseau reste figé dans une logique de « vente de trafic », il lui sera difficile de capter la nouvelle valeur apportée par les robots, les usines intelligentes, les systèmes sans pilote et les terminaux d’IA.
Lors d’échanges précédents sur la 6G, Wang Yue avait proposé qu’au-delà des capacités de base telles que la couverture, le débit, l’économie d’énergie et la qualité de service, le réseau d’accès futur doit posséder deux types de capacités essentielles : premièrement, réaliser une planification unifiée des ressources réseau et des ressources de calcul, en brisant les barrières entre le cloud et le réseau ; deuxièmement, construire un système de coordination « cloud-périphérie-terminal », en renforçant le déploiement de la puissance de calcul en périphérie pour améliorer les capacités de raisonnement en temps réel, répondant ainsi aux exigences de faible latence et de haute fiabilité des applications d’IA. Cette vision est en parfaite adéquation avec la direction du Physical AI. Lorsque les robots, les véhicules et les équipements industriels opèrent dans des environnements réels, ils ne peuvent pas dépendre à long terme du cloud distant pour tous les raisonnements ; les nœuds périphériques doivent assumer davantage de tâches de calcul instantané, de synchronisation d’état et de décision locale. Le réseau de communication doit également passer d’un simple canal de transmission à une plateforme système orchestrant conjointement la puissance de calcul, les modèles, les données et la connectivité.
La liaison montante deviendra une porte d’entrée cruciale des capacités à l’ère du Physical AI. Par le passé, les réseaux mobiles étaient davantage optimisés pour l’expérience descendante, le téléchargement de vidéos, d’images et d’applications par les utilisateurs représentant l’essentiel du trafic. À l’ère des terminaux d’IA et de l’IA incarnée, les équipements doivent télécharger en continu des flux vidéo, des données de capteurs, l’état de l’environnement, des journaux de tâches et des informations d’interaction avec les modèles. Les véhicules sans pilote, les robots d’inspection, les lunettes AR, les bras robotiques industriels et les drones à basse altitude peuvent tous générer simultanément d’importants volumes de données montantes. Si les capacités du réseau ne s’adaptent pas à ce changement de structure de trafic, la collaboration en temps réel des terminaux d’IA et la synergie cloud-périphérie seront limitées. La valeur future des opérateurs s’étendra de la simple fourniture de connectivité à l’offre de garantie de liaison montante, de raisonnement en périphérie, d’orchestration de la puissance de calcul, d’ouverture des capacités d’IA et de services sectoriels.
Cela impose aux opérateurs de nouveaux modèles économiques. Le Physical AI ne transfère pas automatiquement la valeur au réseau. Si les opérateurs ne fournissent qu’un canal sous-jacent, une plus grande part des revenus pourrait revenir aux fournisseurs de cloud, aux fabricants de puces, aux développeurs de modèles et aux plateformes terminales. China Telecom met l’accent sur des orientations telles que l’AI-RAN, la fusion communication-intelligence, et la synergie calcul-réseau, cherchant essentiellement à positionner plus profondément le réseau de communication dans la chaîne de valeur de l’IA. Le réseau futur doit comprendre les caractéristiques opérationnelles des applications d’IA, être capable de percevoir les tâches des terminaux, de faire correspondre la puissance de calcul en périphérie, d’orchestrer les ressources radio, de garantir l’expérience des services critiques, et de fournir des capacités réseau via des interfaces ouvertes aux clients sectoriels tels que la robotique, l’industrie, les transports, l’économie à basse altitude et les villes intelligentes.
Le Physical AI poussera également à des changements dans l’architecture des réseaux 6G. Le rythme de développement de l’IA est plus rapide que celui des générations de communication traditionnelles. Les capacités des modèles, les formes des terminaux et les modes d’application évoluent rapidement. Si l’architecture réseau continue d’évoluer lentement selon des cycles fixes, elle risque de manquer la fenêtre d’opportunité offerte par l’essor des applications d’IA. Face aux scénarios d’IA incarnée, de robots et de véhicules intelligents qui émergeront progressivement après 2027, les réseaux de communication doivent adopter plus tôt une approche de conception native de l’IA, en intégrant la perception, la communication, le calcul, les données et l’orchestration intelligente dans un même système. L’analyse de Wang Yue de China Telecom sur le Physical AI pointe en réalité vers un changement sectoriel plus large : les opérateurs de télécommunications doivent passer du statut de constructeurs de réseaux à celui de participants à l’infrastructure intelligente et aux plateformes de capacités sectorielles à l’ère de l’IA.
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