L'Apprentissage Automatique ou Machine Learning (ML) et l'Intelligence Artificielle (IA) ont régulièrement fait la une de l'actualité des Télécommunications ces dernières années, et ce pour une bonne raison. Ces deux technologies sont devenues essentielles à la réussite commerciale des Opérateurs Télécoms, tant au niveau mondial que dans le domaine des Télécommunications en Afrique du Sud. Une étude récente a révélé que les Opérateurs Télécoms sont parmi les premiers à adopter ces technologies et qu'ils les utilisent pour améliorer la fidélisation des clients, permettre le libre-service, améliorer la maintenance des équipements et réduire les frais d'exploitation. Ces technologies multiplient les possibilités de générer des revenus. Toutefois, dans cet article, nous allons aborder les aspects positifs et négatifs de ces technologies.
Comment les Opérateurs Télécoms peuvent-ils exploiter la puissance de l'Apprentissage Automatique et de l'IA?
Les Opérateurs Télécoms utilisent l'Intelligence Artificielle et l'Apprentissage Automatique pour aider à résoudre les problématiques liés au réseau mobile et à ses opérations. Selon l'étude de Nvidia, l'IA et l'Apprentissage Automatique dans les Télécommunications aident les opérateurs à optimiser les opérations (60 %), à réduire les coûts (44 %) et à améliorer l'engagement des clients (35 %). Ils sont aussi utilisées pour transformer les réseaux mobiles sous-performants en réseaux auto-optimisants. Les autres avantages de ces technologies sont les suivants:
Optimiser le réseau
Les Opérateurs de Télécommunications peuvent utiliser ces technologies pour l'analyse prédictive afin de surveiller l'équipement du réseau et de mettre en évidence ou d'anticiper tout problème. Les algorithmes du Machine Learning (Apprentissage Automatique) sont également utilisés pour identifier en permanence des modèles et des tendances lors de l'analyse des données du réseau afin de détecter les anomalies. De cette manière, l'Opérateur de Télécommunications peut gérer efficacement les problèmes détectés rapidement avant qu'ils n'affectent les clients. Cela permet non seulement d'améliorer les opérations, mais aussi l' Expérience Clients.
Renforcer la sécurité des réseaux
Les technologies IA et ML peuvent également améliorer la sûreté et la sécurité d'un réseau. Cette technologie peut surveiller la santé du réseau et analyser les incidents de sécurité passés pour faire des prédictions de précaution et identifier les éventuelles vulnérabilités du réseau. Ce faisant, l'Opérateur de Télécommunications peut prédire les crises et les complications tout en mettant en place de manière proactive des mesures pour les gérer.
Détection de la fraude
Grâce à l'analyse avancée, qui utilise l'IA et l'Apprentissage Automatique, un réseau peut détecter les activités frauduleuses. Cela est possible en développant des modèles de détection de fraude qui analysent les données du réseau et mettent en évidence les anomalies qui peuvent être liées à la fraude. Le modèle d'analyse avancée alertera le réseau de ces anomalies afin qu'une enquête plus approfondie puisse être menée.
Une meilleure prise de décision
En utilisant les technologies de l'Intelligence Artificielle (IA) et de Machine Learning (ML) pour l'analyse avancée, les Opérateurs de Télécommunications peuvent obtenir une vue complète de chaque aspect du réseau et de ce qui pourrait avoir un impact sur les revenus et la croissance. En ayant accès à une analyse des données en temps quasi réel, les opérateurs peuvent prendre des décisions éclairées liées aux opérations du réseau, au taux de désabonnement des clients, aux nouvelles sources de revenus, à l'Expérience Client et plus encore. Grâce à ces données, tout changement de comportement susceptible de se produire sur le réseau, concernant les clients, les produits, les revenus ou les opérations d'infrastructure, peut être notifié et traité de manière proactive, afin de permettre au réseau de s'engager dès que ces changements sont mis en évidence. Grâce à l'utilisation d'algorithmes ML et IA, les changements saisonniers sont également inclus pour s'assurer que les alertes faussement positives sont minimisées, ce qui permet de tenir compte des fluctuations comportementales attendues.
Les défis de la mise en œuvre de Machine Learning de l' IA dans les Télécommunications
Les avantages et les opportunités que l'Apprentissage Automatique (Machine Learning) et l'Intelligence Artificielle offrent aux Télécoms avancées sont clairs. Pourtant, il faut noter qu'il y a plusieurs défis pour lesquels les Opérateurs de Télécommunications ont besoin d'aide en ce qui concerne cette mise en œuvre.
Confidentialité et sécurité des données
La première est liée aux préoccupations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données. Aujourd'hui, les réseaux doivent assurer la sécurité des données sensibles de leurs clients. Avec la production et l'analyse de grandes quantités de données, de plus en plus d'utilisateurs y ont accès, ce qui augmente le risque de fuite de données. L'une des solutions des Télécoms à ce problème consiste à s'associer à des fournisseurs de technologie et à des prestataires de services tiers qui possèdent l'expertise nécessaire pour assurer la sécurité de ces données.
Manque d'expertise technique
L' autre défi rencontré dans les Télécoms est le besoin d'une plus grande expertise technique. En effet, plusieurs entreprises de Télécommunications n'ont pas le temps de constituer et de créer des équipes de scientifiques des données pour gérer des systèmes d'analyse et d'IA avancés. De nombreuses sociétés de Télécommunications se tournent vers des programmes de formation et de développement en interne pour répondre à ce besoin d'expertise et de connaissances.
Qualité des données
Pour que les facultés de l' IA soient aussi efficaces que possible, il est nécessaire de disposer de données complètes et exactes. Pour cela, il faut utiliser un ensemble de données fiables et corrects, composés de données propres, accessibles et sécurisées, ainsi qu'une gouvernance des données spécialisée, garantissant la fiabilité des données utilisées pour la prise de décision fondée sur les données. La combinaison du traitement automatique des langues (TALN) et de l'Apprentissage Automatique peut résoudre ce problème. Le TALN peut interpréter et analyser le langage humain parlé et écrit, ce qui peut être utilisé pour extraire le contexte, le sens et l'intention des données non structurées. Lorsqu'il est associé à l'Apprentissage Automatique, les Opérateurs de Télécommunications peuvent générer des informations précises et exploitables.
Disponibilité des Données
En raison des grandes quantités de données ingérées pour la modélisation et la science des données, un autre défi est la disponibilité des données, en veillant à ce qu'elles soient facilement disponibles pour être analysées, où un produit d'ingestion fiable et performant, tel que CDRlive, est impératif.
Coûts d'investissement initiaux élevés
Le coût d'investissement élevé est l'un des défis les plus importants associés à la mise en œuvre de l'Apprentissage Automatique et de l'IA, en particulier dans les Télécommunications en Afrique du Sud. Comme il s'agit d'une solution de service spécialisée, les scientifiques et les experts en analyse de données doivent exécuter les solutions et déployer les modèles. Cela nécessite également une infrastructure, du matériel et des logiciels, ce qui représente un coût non négligeable. Les solutions d'IA/ML basées sur le cloud sont utilisées pour résoudre le problème des coûts d'investissement élevés et rendre la mise en œuvre de ces technologies plus abordable.
Études de cas de mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique
Plusieurs solutions IA conçues pour les Télécommunications ont été déployées à l'échelle mondiale. Le premier exemple est le lancement de TOBi par Vodafone. TOBi est une application d'assistant IA pour la gestion des clients. C'est le moyen pour Vodafone de faire passer le service client à la vitesse supérieure. Ce chatbot utilise IA et des outils de reconnaissance vocale intelligents pour aider à résoudre les questions des clients en un temps record. Depuis son lancement en 2021, 70 % des questions posées par les clients sur les canaux numériques de Vodafone sont résolues par TOBi.
L'écosystème AVA Telco AI Ecosystem de Nokia est un autre exemple d'application IA dans le domaine des Télécommunications, très différent des précédents et qui illustre la polyvalence de cette technologie. Cette technologie permet aux Opérateurs de Télécommunications d'automatiser l'exploitation des réseaux et l'assurance des services, de réduire les coûts et d'accroître l'agilité.
Conclusion
Il ressort clairement de ce qui précède que l'Intelligence Artificielle et l'Apprentissage Automatique sont en train de changer le secteur des Télécommunications. Grâce à ces technologies, les Opérateurs peuvent obtenir des informations significatives sur tous les aspects de leur activité et identifier les opportunités d'augmentation des revenus et les éléments affectant le fonctionnement du réseau et le taux de désabonnement des clients. Cela devient vital pour garder une longueur d'avance sur les concurrents dans le secteur très concurrentiel des Télécommunications. Les Télécoms, en particulier ceux de l'Afrique du Sud, doivent se tourner vers des technologies qui contribuent à améliorer les performances et la rentabilité afin de développer leurs activités.
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Je suis Responsable de la solution Advanced Analytics Solution chez Adapt IT Telecoms. Grâce à mes années d'expérience dans le secteur des TIC, j'ai acquis des compétences dans divers domaines, notamment les ventes, la stratégie, les services professionnels, la gestion, le cloud et la Transformation Numérique. Mon équipe et moi-même sommes spécialisés dans la fourniture de solutions de niche pour les données volumineuses sur des marchés tels que les réseaux mobiles, l'éducation et la réglementation. En tant que Solution Stream Owner, je suis chargé de veiller à ce que nous fournissions des services de premier ordre et des solutions innovantes à nos clients.
J'ai commencé mon parcours dans ce domaine en tant qu'ingénieur technique et, au fil des ans, j'ai évolué vers l'avant-vente, le développement commercial, l'analyse, la gestion commerciale et des opérations. Cela m'a permis d'acquérir un ensemble diversifié de compétences, ce qui me permet d'avoir des conversations qui débouchent sur des solutions innovantes. Ce qui me passionne le plus, c'est l'intégration entre les logiciels et les personnes, tant au sein de la société que des organisations. C'est un défi, mais je le trouve extrêmement gratifiant. Je m'engage à faire en sorte que nous continuions à fournir des solutions de pointe qui aident nos clients à garder une longueur d'avance sur la concurrence.
