L'impact de l'IA sur le secteur des télécommunications s'accroît
L'intelligence artificielle dans les télécommunications se concentre principalement sur la mise en œuvre stratégique de ses technologies pour rationaliser les opérations. Parmi ces opérations, on peut citer l'automatisation des tâches de routine, l'utilisation des capacités prédictives de l'IA pour anticiper les défaillances du réseau, l'analyse des données et des préférences des utilisateurs, et même la fourniture de contenu et l'analyse vidéo.
Les derniers rapports de Nvidia indiquent que 84 % des entreprises de télécommunications mondiales ont signalé une augmentation de leurs revenus grâce à l'adoption de l'IA. 21 % des entreprises de télécommunications indiquent que l'IA a contribué à augmenter leurs revenus de 10 %, tandis que d'autres signalent une réduction des pertes depuis la mise en œuvre de l'IA. Ces statistiques illustrent l'impact de l'intelligence artificielle sur le secteur des télécommunications.
L'impact va de l'optimisation des réseaux et du service à la clientèle à la détection des fraudes, la cybersécurité, l'analyse du marché, la conformité réglementaire et même la monétisation des données. Néanmoins, l'impact généralisé a conduit à des considérations éthiques. Aux États-Unis, le nombre de réglementations sur l'IA a augmenté de manière significative entre 2023 et 2024, reflétant la pression du gouvernement en faveur d'une surveillance éthique du secteur.
Source: Rapport de l'université de Stanford sur l'indice 2025 de l'IA
1. Optimisation des réseaux de télécommunications grâce à l'IA
En ce qui concerne l'optimisation des réseaux, les systèmes ou algorithmes d'IA peuvent analyser les données du réseau pour identifier les points de congestion, prédire les modèles de trafic et allouer les ressources du réseau de manière efficace. Ainsi, les systèmes de télécommunications peuvent gérer sans effort des charges accrues sans sacrifier les performances.
Grâce à l'IA, les opérateurs de télécommunications peuvent automatiser les tâches critiques, notamment la détection des pannes, l'acheminement du trafic et la planification de la capacité. Cette automatisation est particulièrement vraie pour les systèmes 5G, où l'IA est intégrée pour ajuster les configurations et améliorer l'efficacité énergétique de manière autonome.
Étude de cas : Samsung & SK Telecom : Optimisation du réseau 5G pilotée par l'IA
En 2024, Samsung Electronics et SK Telecom ont lancé un déploiement commercial du AI-RAN Parameter Recommender, un système basé sur l'apprentissage profond conçu pour optimiser les performances du réseau d'accès radio (RAN) de la 5G. Le modèle d'IA, formé sur les données étendues du réseau de SK Telecom, évalue les mesures clés telles que le rapport signal/interférence plus bruit (SINR), la congestion du trafic, les modèles de mobilité et les conditions de fréquence radio pour générer des recommandations de configuration en temps réel et spécifiques au site.
L'IA de recommandation affine plus de 40 paramètres de la station de base, notamment les paramètres de formation de faisceaux, la puissance de transmission, l'inclinaison de l'antenne et les seuils de transfert. Lors des déploiements expérimentaux, il en est résulté une augmentation de 24 % du débit de la liaison descendante, une réduction de 15 à 20 % de la latence et des économies d'énergie notables grâce à l'allocation adaptative des ressources. Ces améliorations ont été réalisées sans mise à niveau du matériel, en s'appuyant uniquement sur l'intelligence logicielle.
Le système prend en charge l'optimisation multi-objectifs, permettant aux opérateurs de télécommunications d'équilibrer les priorités telles que la performance, l'efficacité énergétique et l'expérience de l'utilisateur. Il s'intègre également aux contrôleurs intelligents RAN (RIC) conformes à la norme O-RAN pour une prise de décision AI distribuée dans une infrastructure indépendante du fournisseur.
Ce partenariat marque une nette évolution vers des réseaux de télécommunications natifs de l'IA, où la gestion automatisée et intelligente du RAN permet une prestation de services plus agile, plus évolutive et plus rentable.
Pour plus de détails, voir : https://www.rcrwireless.com/20241028/network-infrastructure/sk-telecom-samsung-use-ai-optimize-5g-base-stations
2. Amélioration de la détection des fraudes et de la cybersécurité
En ce qui concerne la fraude dans le secteur des télécommunications, nous avons la fraude aux revenus internationaux, les escroqueries à la bague unique, l'échange de cartes SIM, la fraude à l'abonnement et le piratage des PBX. Ces phénomènes représentent plusieurs défis complexes pour les entreprises de télécommunications. Toutefois, la mise en œuvre de l'IA permet de relever ces défis.
Les entreprises de télécommunications intègrent désormais l'analyse prédictive par apprentissage automatique, la surveillance des fraudes en temps réel, le traitement du langage naturel et même l'amélioration du profilage des clients pour la détection et la prévention des fraudes.
AT&T est l'une des principales entreprises de télécommunications à intégrer l'IA pour lutter contre la fraude. L'entreprise surveille le trafic à l'aide d'analyses basées sur l'IA et intègre des systèmes d'IA pour identifier les schémas d'appels inhabituels et les pics soudains d'appels internationaux.
Vodafone est un autre opérateur de télécommunications qui a réussi à intégrer des systèmes d'IA pour identifier et bloquer les numéros et les messages de spam.
3. Analyse rapide et approfondie du marché
Grâce à l'IA et aux systèmes d'apprentissage automatique, les opérateurs de télécommunications peuvent rapidement donner un sens à l'énorme quantité de données utilisateur générées quotidiennement. Un récent panorama numérique mondial indique que plus de 5 milliards de personnes utilisaient l'internet au début du mois d'avril 2025. L'utilisateur moyen passant 33 heures en ligne par jour, Dell Technologies estime qu'il y aura environ 79,4 zettaoctets de données en 2025.
Les systèmes d'IA ne sont pas seulement rapides, ils sont aussi complets lorsqu'il s'agit d'analyser le marché. Les entreprises de télécommunications les utilisent désormais pour identifier le comportement des clients et faire des recommandations personnalisées, prédire le taux de désabonnement, identifier les segments de clientèle ayant le potentiel de conversion le plus élevé, et même segmenter les clients en fonction de leurs caractéristiques démographiques, de leurs habitudes d'utilisation et de leurs tranches d'âge. Les plateformes de données clients (CDP) font partie intégrante de ces analyses, car elles unifient les données provenant de différentes sources et les partagent entre des systèmes alimentés par l'IA.
La mise en œuvre de l'IA par Verizon dans l'analyse de marché est l'une des études de cas les plus marquantes. L'entreprise utilise l'IA pour identifier les clients qui voyagent fréquemment. Ces données permettent à Verizon de proposer à l'avance à ces clients des plans d'itinérance personnalisés. Nous disposons également d'une segmentation des clients en temps réel, qui constitue l'épine dorsale des stratégies de marketing de Verizon.
4. L'IA dans l'assistance à la clientèle
Les opérateurs de télécommunications tels que Verizon et AT&T ont adopté des systèmes de chatbot pour améliorer l'assistance à la clientèle. Ces robots peuvent traiter les demandes d'acheminement des clients et même offrir des options de libre-service. Ils fournissent également une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, libérant ainsi les agents humains pour des tâches d'assistance plus complexes.
Les rapports actuels indiquent une augmentation de 25 % de la satisfaction des clients depuis l'introduction des chatbots. Les chatbots IA peuvent faire des recommandations en temps réel aux clients en fonction de leur comportement. Certains fournissent des services proactifs, comme les systèmes d'IA de Verizon. Ceux-ci peuvent analyser les données des clients et prédire les problèmes potentiels, tels que les perturbations du réseau ou les problèmes de facturation.
Ce qui est encore mieux, c'est que ces chatbots ou assistants virtuels utilisent le traitement du langage naturel pour leurs interactions. Vous pouvez donc communiquer avec eux comme vous le feriez avec un véritable agent humain. Ces systèmes d'assistance pilotés par l'IA comprennent non seulement les requêtes complexes, mais peuvent également conserver le contexte dans les conversations.
Un autre exemple est TOBI de Vodafone. Ce chatbot peut faciliter les mises à niveau des plans, résoudre les questions et traiter les transactions. Vodafone a signalé une réduction de 47 % des temps de passage en caisse depuis l'intégration de TOBI dans ses opérations. Les taux de conversion et la satisfaction globale des clients sont également meilleurs.
Les améliorations des métriques de l'expérience client induites par l'introduction de l'IA et les gains financiers qui en découlent, peuvent être encore optimisées lors de l'utilisation de modèles numériques-humains. Les modèles hybrides intègrent des outils numériques automatisés avec des systèmes d'assistance humaine, conçus pour offrir efficacité et empathie. Alors que les outils numériques permettent l'évolutivité et l'optimisation des processus, l'intervention humaine reste accessible pour traiter les interactions complexes ou sensibles, garantissant une expérience client transparente et empathique.
5. L'IA dans la conformité réglementaire
Grâce aux algorithmes d'IA, les opérateurs de télécommunications peuvent facilement surveiller les changements de politique à partir de diverses sources, tant locales qu'internationales. Ces sources comprennent les sites web gouvernementaux, les publications sectorielles et les bases de données juridiques. Les systèmes d'IA peuvent automatiser les tâches, répondre immédiatement aux anomalies et minimiser les risques de non-conformité. Ces systèmes utilisent généralement l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive.
Les conclusions de Deloitte révèlent que 67% des entreprises ont adopté ou augmenté leurs investissements dans l'IA générative, un acteur majeur de la surveillance de la conformité réglementaire pilotée par l'IA. Ces systèmes pilotés par l'IA peuvent surveiller les transactions, vérifier les contrôles de diligence raisonnable des clients, examiner les clients par rapport aux listes de sanctions, automatiser les rapports et les audits, et fournir des mises à jour en temps réel sur les changements réglementaires.
Aujourd'hui, les entreprises peuvent soit développer des outils d'IA en interne, soit adopter des plateformes GenAI complètes pour garantir la conformité réglementaire. Ces plateformes offrent divers outils, de la vérification des clients lors de l'intégration aux mesures de lutte contre le blanchiment d'argent, en passant par le filtrage des transactions et le KYC continu.
6. L'IA dans le déploiement de la 5G
Le récent rapport d'Ericsson sur la mobilité prévoit que 85 % de la population mondiale aura accès à une couverture 5G d'ici 2030. Bien qu'il s'agisse d'une évolution positive, ces statistiques posent des défis en matière de gestion du trafic. Le découpage intelligent du réseau est l'une des solutions basées sur l'IA pour optimiser et gérer le trafic. C'était l'un des points forts de Telenor lors du Mobile World Congress 2025. Telenor a collaboré étroitement avec Nvidia et BubbleRAN pour développer cette technologie innovante, qui s'appuie sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour gérer et optimiser les tranches de réseau, non seulement dans la 5G mais aussi pour les réseaux futurs.
Les réseaux de télécommunications seront capables de s'auto-ajuster en temps réel avec l'aide de l'IA. Ils seront capables d'ajuster leurs bandes passantes et leur puissance de traitement. Ainsi, les défaillances telles que la mise en mémoire tampon pendant la diffusion en continu, les appels interrompus et les vitesses internet lentes seront considérablement réduites, voire éliminées.
Le réseau 5G ouvre la voie à des possibilités telles que les villes intelligentes, la RV et la RA immersives, et l'IdO industriel. Les développements actuels à cet égard comprennent le partenariat entre Nokia et KDDI. Ce partenariat stratégique vise à explorer comment exploiter les GPU et l'IA générative pour réduire les coûts liés au réseau 5G, améliorer la qualité du réseau et réduire la consommation d'énergie.
Plusieurs autres entreprises, comme Siemens, Singtel et Ericsson, explorent diverses solutions basées sur l'IA pour optimiser les réseaux 5G pendant leur déploiement.
Défis éthiques
Les préoccupations éthiques concernant l'utilisation de l'IA dans le secteur des télécommunications portent sur la partialité des données de formation, la confidentialité des données, la responsabilité, la transparence, l'explicabilité et la sécurité. Pour ces raisons, les gouvernements du monde entier ont mis en œuvre ou sont en train de mettre en œuvre des politiques visant à protéger les entreprises de télécommunications et leurs utilisateurs. Les principes du gouvernement britannique sur l'adoption de l'intelligence artificielle, qui promeuvent l'utilisation responsable de l'intelligence artificielle dans le secteur, en sont un exemple.
Les entreprises de télécommunications se sont tournées vers l'IA pour résoudre les problèmes d'éthique et de conformité. Ces solutions basées sur l'IA comprennent des modèles explicables qui créent des ensembles de données inclusifs afin de minimiser les préjugés et d'améliorer la transparence des processus d'IA.
Conclusion : Exploiter l'IA pour l'avenir des télécommunications : La vision et l'engagement de Salience
Chez Salience Consulting, nous reconnaissons que l'intelligence artificielle ne transforme pas seulement le secteur des télécommunications ; elle redéfinit le cœur même de la façon dont l'infrastructure numérique est conçue, gérée et mise à l'échelle. En tant que cabinet de conseil leader dans la transformation numérique et les stratégies de télécommunications en Afrique, au Moyen-Orient et au-delà, Salience Consulting explore activement la façon dont l'IA peut être stratégiquement intégrée dans nos offres de services pour aider les clients à débloquer de nouvelles efficacités, des opérations plus intelligentes et une croissance évolutive.
De l'optimisation des réseaux et de la détection des fraudes au déploiement de la 5G, en passant par l'expérience client et la conformité, les cas d'utilisation transformateurs de l'IA s'alignent étroitement sur notre mission qui consiste à fournir des solutions agiles et axées sur les données. Nous développons actuellement des capacités internes et des partenariats pour évaluer comment les approches basées sur l'IA, telles que l'analyse prédictive, l'automatisation intelligente et les outils génératifs, peuvent être efficacement intégrées dans les futures méthodologies d'exécution de projet et de conseil.
Qu'il s'agisse de conseiller les régulateurs sur les politiques de télécommunications, de concevoir des stratégies nationales de large bande ou de soutenir les opérateurs avec des évaluations de maturité numérique et des plans de déploiement, nous considérons l'IA non pas comme une technologie autonome, mais comme une capacité fondamentale. Grâce à la prospective stratégique, au développement des connaissances et aux engagements axés sur l'innovation, Salience Consulting se positionne pour aider les gouvernements et les opérateurs de télécommunications à utiliser l'IA de manière responsable en se préparant à relever les défis d'un avenir intelligent et hyperconnecté.
Salience embrasse les tendances clés de la transformation numérique et le rôle de l'homme dans un avenir dominé par la technologie, en recommandant des modèles hybrides numériques-humains, afin de maximiser la satisfaction des clients et les gains financiers qui en découlent.
Dans ce paysage en évolution rapide, Salience Consulting reste engagé à être plus qu'un simple conseiller technologique ; nous sommes votre partenaire de transformation, aidant à façonner des écosystèmes de télécommunications résilients, intelligents et inclusifs, alimentés par l'IA.
Auteur
Ammar Hamadien
Consultant principal
et responsable des partenariats stratégiques