fr.wedoany.com Rapport : Les opérateurs télécoms possèdent un atout clé de l’économie de l’intelligence artificielle — la proximité — mais un nouveau rapport de Fierce Network Research indique que quatre obstacles spécifiques se dressent devant eux et pourraient entraver l’exploitation de cet atout.
Le cœur de cet atout réside dans le fait que l’entraînement de l’IA s’effectue dans des centres de données hyperscale centralisés, tandis que l’inférence — l’exécution par l’IA de tâches concrètes dans le monde réel — doit se dérouler à proximité des utilisateurs et des données. Les opérateurs télécoms sont déjà positionnés sur les nœuds nécessaires à l’inférence, avec des tours, des fibres et des installations en périphérie présents sur chaque marché. Salim Kouidri, vice-président senior de l’ingénierie terrain chez T-Mobile US, a déclaré dans une interview pour le rapport « Réseaux IA et automatisés : concevoir l’infrastructure télécom pour l’ère de l’inférence » que l’infrastructure des opérateurs télécoms est plus proche des utilisateurs finaux que celle des fournisseurs de cloud hyperscale, ce qui leur donne une licence pour participer et gagner.
Premier obstacle : les données sales. Gabriele Di Piazza, vice-président de la gestion des produits chez Blue Planet, souligne que la précision des systèmes d’inventaire de la plupart des opérateurs est inférieure à 50 % ou 60 %. Les opérateurs ne peuvent pas faire confiance à des données qu’ils ne peuvent pas vérifier, ce qui signifie que la couche de base des opérations pilotées par l’IA est tout simplement absente chez la majorité d’entre eux. L’automatisation basée sur de mauvaises données produit des réponses erronées à la vitesse de la machine. Les recherches de Gartner confirment ce point : 38 % des organisations ayant rencontré des revers avec l’IA citent la mauvaise qualité des données comme cause directe.
Deuxième obstacle : le fossé de l’autonomie. Di Piazza indique que la plupart des opérateurs s’auto-évaluent entre les niveaux 2 et 3 sur l’échelle d’autonomie des réseaux, un constat confirmé par le rapport de mars du TM Forum. L’opportunité de l’IA exige que les réseaux soient capables de comprendre les intentions et d’agir de manière autonome, les humains supervisant plutôt qu’exécutant, ce qui correspond au niveau 4 et au-delà. L’ensemble du secteur est encore en retard de plusieurs niveaux.
Troisième obstacle : l’inertie organisationnelle. Les opérateurs télécoms ont traditionnellement une action lente, pour une raison valable : l’exigence de fiabilité à cinq neuf impose la prudence. Mais les systèmes OSS et BSS hérités, écrits dans des langages obsolètes, limitent l’agilité, et l’inertie organisationnelle qui a déjà fait manquer aux opérateurs la transition vers le cloud n’a pas disparu. Sid Nag, président et directeur principal de la recherche chez Tekonyx, déclare que les opérateurs ont raté toute l’opportunité du cloud, et que c’est leur deuxième chance s’ils la veulent.
Quatrième obstacle : le fossé de la consommation. Les fournisseurs de cloud hyperscale ont gagné l’ère du cloud en partie en rendant l’achat et le déploiement des services sans effort. Les opérateurs ne parviennent toujours pas à égaler cela. Di Piazza indique que les opérateurs aspirent à cette capacité depuis longtemps, mais qu’ils ne peuvent pas encore livrer comme le font les fournisseurs de cloud hyperscale.
Aucun de ces obstacles n’est permanent. Des opérateurs comme T-Mobile et MetTel ont déjà montré ce qui se passe après les avoir surmontés : le moteur d’IA de MetTel a amélioré l’efficacité des analystes de 83 % certaines années. L’avertissement implicite du rapport est clair : les actifs seuls ne suffisent pas. Les opérateurs qui réparent leurs données, gravissent l’échelle de l’autonomie et avancent à une vitesse qui dépasse leurs propres habitudes culturelles capteront la valeur ; les autres ne pourront que la regarder leur filer entre les doigts.
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