fr.wedoany.com Rapport : Récemment, l'équipementier suédois Ericsson a lancé l'abonnement logiciel AI in RAN, qui introduit directement des modèles d'IA de qualité opérateur dans les unités de bande de base et les unités radio du réseau d'accès radio (RAN). Cette solution permet, sans ajout de nouveau matériel, d'améliorer les performances du réseau 5G, l'efficacité spectrale, la gestion de l'énergie et les capacités d'exploitation et de maintenance automatisées, tout en soutenant l'évolution des opérateurs vers un RAN natif de l'IA. Les premières fonctionnalités ont été ouvertes au deuxième trimestre 2026, et des fonctionnalités améliorées seront déployées progressivement au cours de l'année.
L'objectif d'AI in RAN n'est pas simplement de connecter des modèles d'IA externes au système de gestion du réseau, mais de permettre aux modèles d'IA de prendre des décisions en temps réel au sein du réseau sans fil. Les stations de base 5G doivent effectuer l'adaptation de liaison, la gestion de faisceau, la localisation des utilisateurs, la coordination multicouche et l'ordonnancement des ressources en un temps extrêmement court. Les règles traditionnelles et l'optimisation manuelle des paramètres peinent à faire face durablement aux trafics élevés, aux scénarios complexes et aux charges dynamiques. Avec cet abonnement logiciel, Ericsson intègre les capacités d'inférence IA dans le calcul en bande de base et les unités radio, permettant au réseau de s'ajuster de manière plus fine en fonction du trafic réel, de l'environnement radio et de la répartition des utilisateurs. Selon les informations officielles, ses modèles d'IA de qualité opérateur sont conçus pour une inférence à faible latence de l'ordre de la microseconde, et mettent l'accent sur la fiabilité et la robustesse dans divers environnements radio.
Ce produit reflète également l'entrée de la construction 5G dans une phase d'« intelligence des réseaux existants ». De nombreux opérateurs ont déjà réalisé des investissements massifs dans la 5G, mais sont toujours confrontés à des problèmes tels que la croissance de la capacité réseau, la pression énergétique, la complexité de l'exploitation et de la maintenance, ainsi qu'une monétisation insuffisante. Si AI in RAN permet d'améliorer les capacités des réseaux 5G existants via des mises à niveau logicielles, les opérateurs peuvent libérer davantage de capacité et d'efficacité sans remplacer massivement leurs équipements. Les données publiées par Ericsson indiquent que cette solution a permis, dans plus de 15 déploiements et essais dans le monde, une amélioration du débit descendant allant jusqu'à 20 %, une augmentation de l'efficacité spectrale allant jusqu'à 10 %, et peut prendre en charge jusqu'à deux fois plus d'utilisateurs à fort trafic, avec une précision de prédiction de couverture atteignant 90 % à 95 %.
Du point de vue de la conception fonctionnelle, les premières capacités incluent l'ordonnancement natif de l'IA pour l'adaptation de liaison, la localisation par macro-station pilotée par l'IA, la formation de faisceau gérée par l'IA, la coordination multicouche, les fichiers de modèles d'événements de gestion des performances, et une observabilité améliorée par AI in RAN. Ces fonctions répondent à des défis d'ingénierie de longue date dans les réseaux sans fil : comment maintenir une expérience stable face à la mobilité des utilisateurs, aux obstructions, aux interférences, aux variations soudaines de charge et à la coordination multi-couches et multi-fréquences. Auparavant, les opérateurs s'appuyaient sur l'optimisation manuelle, les ajustements périodiques de paramètres et les algorithmes traditionnels pour traiter ces problèmes. Avec l'introduction des modèles d'IA dans le RAN, l'optimisation du réseau peut passer d'une analyse a posteriori à un contrôle en boucle fermée quasi temps réel.
L'importance industrielle de cette mise à jour d'Ericsson réside dans le fait que l'IA commence à pénétrer le cœur de la chaîne de contrôle des stations de base et des réseaux sans fil, au-delà des outils de service client, de marketing et d'exploitation et de maintenance. Des opérateurs tels que SoftBank, Bell, SK Telecom et Rogers ont souligné, dans leurs déclarations, l'importance de l'optimisation en temps réel, de l'efficacité énergétique, de l'automatisation et d'une infrastructure réseau orientée vers les services d'IA. Avec l'essor des applications d'IA, des terminaux AR, des connexions industrielles, de l'Internet des véhicules et des services à faible latence, les réseaux sans fil doivent supporter davantage de trafic montant, une fiabilité accrue et des capacités de localisation plus stables. Ce n'est qu'avec la maturation des capacités d'IA côté RAN que les opérateurs pourront transformer le découpage du réseau, l'informatique de périphérie, la connectivité différenciée et les services d'assurance pour entreprises en produits facturables.
Il reste à observer le rythme des achats des opérateurs et les performances réelles du réseau. AI in RAN repose sur un modèle d'abonnement logiciel ; son succès commercial dépend de sa capacité à fonctionner de manière stable sur différentes bandes de fréquences, dans des zones de densité urbaine variable, avec différentes générations d'équipements et dans des environnements Cloud RAN, ainsi que de la volonté des opérateurs de payer séparément pour l'amélioration des performances et de l'automatisation du réseau. Pour Ericsson, ce type de produit permet d'étendre la vente d'équipements 5G à des revenus logiciels récurrents ; pour les opérateurs, l'enjeu clé est de savoir si les améliorations de capacité, d'efficacité énergétique et d'expérience apportées par la mise à niveau logicielle peuvent se traduire en bénéfices quantifiables. Alors que la 5G Advanced continue de progresser, l'intégration de l'IA dans le réseau d'accès radio deviendra un nouveau point de concurrence pour les équipementiers télécoms.
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