IA dans les télécommunications

Le secteur des télécommunications continue d’investir dans l’intelligence artificielle (IA) pour fournir un meilleur service aux clients et améliorer la rentabilité.

Comme dans d’autres secteurs, les entreprises de télécommunications ont conscience que l’avenir de leurs opérations repose sur l’IA. En adoptant des services d’IA, ces entreprises peuvent mieux servir leurs clients, accroître leur efficacité et, en fin de compte, améliorer leurs résultats.

Une nouvelle enquête de l’IBM Institute for Business Value auprès de 300 leaders mondiaux du secteur des télécommunications a révélé que la plupart des fournisseurs de services de communication évaluent et déploient des cas d’utilisation d’IA générative dans plusieurs domaines d’activité.

Une étude de 2024 de Nvidia¹ a révélé que près de 90 % des entreprises de télécommunications utilisaient l’IA, avec 48 % en phase pilote et 41 % déployant activement l’IA. Selon l’étude, la plupart des fournisseurs de services de télécommunications (53 %) sont d’accord ou tout à fait d’accord pour dire que l’adoption de l’IA leur apporterait un avantage concurrentiel.

Les entreprises du secteur des télécommunications doivent investir dans les technologies et les services d’IA appropriés. Elles seront ainsi préparées à tirer pleinement parti de toutes les capacités de l’IA.

L’IA est à l’origine de plusieurs avancées dans le domaine de la prestation de services.

• Machine learning
• Apprentissage profond
• IA générative
• Jumeaux numériques
• Automatisation intelligente

Le machine learning peut aider les opérateurs de télécommunications à analyser d’énormes quantités d’informations dans des jeux de données, que l’on appelle parfois big data, afin d’obtenir des informations plus exploitables. Le machine learning implique généralement une intervention humaine pour aider le système à mieux identifier les schémas et à effectuer des tâches.

Il peut permettre aux opérateurs de télécommunications de combiner des données historiques avec des prévisions futures pour exécuter des analyses préventives et prédictives afin de mieux comprendre les tendances et de maintenir un avantage concurrentiel. Par exemple, il peut analyser les données des clients pour comprendre leurs habitudes d’utilisation et mieux anticiper la nécessité d’intensifier les services.

Le deep learning est considéré comme une sous-catégorie du machine learning, la différence, c’est qu’il nécessite moins d’intervention humaine et qu’il utilise des réseaux neuronaux multicouches pour simuler le pouvoir de décision complexe du cerveau humain. Les opérateurs de télécommunications peuvent utiliser le deep learning pour obtenir encore plus d’informations à partir de leurs données réseau et de leurs données client.

Plusieurs cas d’utilisation clés de l’IA générative peuvent être appliqués dans le secteur des télécommunications, en particulier dans le domaine de l’expérience client. Les entreprises peuvent les utiliser pour mieux résoudre les problèmes des clients, créer du contenu personnalisé et réfléchir à des améliorations stratégiques. Les technologies de traitement automatique du langage naturel (NLP) et d’IA générative peuvent aider les opérateurs de télécommunications à gérer de nombreuses tâches différentes qui, traditionnellement, nécessitaient une intervention manuelle.

Parmi les exemples, citons les copilotes pour le développement logiciel, la gestion interne des connaissances pour le personnel d’assistance, ainsi que la génération et la personnalisation de contenu pour les services de marketing et de vente.

Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles d’objets ou de systèmes, destinés à permettre aux entreprises de tester des changements grâce à une simulation sans interrompre le service. De nombreux jumeaux numériques incluent des processus en temps réel pour refléter le plus précisément possible les performances de l’objet ou du système réel. Les entreprises de télécommunications peuvent utiliser des jumeaux numériques pour tester les contraintes subies par leur infrastructure réseau et identifier différentes habitudes d’utilisation chez les clients.

L’automatisation intelligente allie l’IA, la gestion des processus métier et les capacités d’automatisation robotisée des processus (RPA) afin de rationaliser et de faire évoluer la prise de décision au sein des organisations.

Les entreprises de télécommunications qui fournissent des services basés sur l’IA peuvent profiter de plusieurs avantages.

• Données et analyses avancées
• Centres d’opérations réseau améliorés
• Performances réseau améliorées
• Croissance des ventes accrue
• Expérience client renforcée
• Service client optimisé

L’IA peut améliorer l’analyse prédictive et la rendre encore plus puissante. Les fournisseurs de télécommunications doivent comprendre l’évolution des tendances d’utilisation, éviter les pannes et fournir le niveau de service approprié. L’IA peut faciliter la collecte et la diffusion d’informations précieuses au sein des organisations de télécommunications et chez leurs partenaires.

L’IA peut par exemple aider les opérateurs de télécommunications à identifier les clients susceptibles de partir en raison de mauvaises expériences avec le réseau. L’étude menée par l’IBM Institute for Business Value auprès des professionnels des télécommunications a révélé que 80 % des personnes interrogées pensent que les entreprises utilisent déjà l’IA pour générer de nouvelles informations à partir de données existantes.

Le centre d’opérations réseau (NOC) est le cerveau des entreprises de télécommunications. Il s’agit de l’emplacement centralisé à partir duquel l’entreprise surveille et gère ses réseaux et ses systèmes en temps réel afin de prévenir les interruptions et les pannes de réseau. Il peut contribuer à améliorer les workflows, l’allocation des ressources et la planification des capacités, et à réduire les activités potentiellement frauduleuses.

L’IA peut rationaliser les performances réseau à différents niveaux.

• Efficacité opérationnelle : les opérateurs de télécommunications peuvent utiliser des algorithmes et des modèles d’IA pour analyser les performances de leur infrastructure réseau, détecter les tendances d’utilisation et effectuer des ajustements pour améliorer la latence. L’IA contribue ainsi à améliorer l’optimisation du réseau et à réduire les coûts opérationnels.
• Maintenance prédictive : les opérateurs de télécommunications dépendent de la disponibilité de leurs réseaux. La maintenance prédictive est un outil précieux pour identifier les problèmes potentiels avec les systèmes matériels ou logiciels. Ils peuvent alors planifier la maintenance à un moment où les interruptions de service seront minimes, réduisant ainsi l’attrition client.
• Gestion automatisée du réseau : l’IA peut automatiser divers aspects de la gestion du réseau, tels que l’équilibrage de charge, le routage du trafic et la planification de la capacité. Cette utilisation de l’IA permet d’optimiser les performances du réseau en fonction de la demande actuelle et anticipée, minimisant ainsi les temps d’arrêt et améliorant la fiabilité du service.

Selon une étude McKinsey³, l’IA peut générer une augmentation de 15 % du taux de conversion des ventes et une réduction des coûts d’investissement pouvant atteindre 10 %. Les entreprises de télécommunications peuvent utiliser l’IA pour personnaliser la création de contenu et cibler davantage leurs messages et leurs achats de médias, en s’appuyant sur la technologie pour améliorer les futures campagnes marketing en continu.

Les opérateurs de télécommunications comprennent que l’intégration de l’IA dans l’expérience client offre plusieurs avantages. L’IA peut répondre aux besoins des clients en fournissant des services et un marketing plus personnalisés tout au long de leur parcours.

Les entreprises de télécommunications peuvent utiliser des outils d’IA pour traiter de grandes quantités de données et analyser le comportement et l’engagement des clients. Ces outils peuvent fournir un contenu personnalisé que les entreprises pourront utiliser pour promouvoir leurs produits auprès de segments avancés.

L’IA peut également améliorer les cartes de parcours client en identifiant les points d’abandon des prospects et en déterminant pourquoi les clients ne deviennent pas des acheteurs réguliers. L’IA peut optimiser les points de contact client, pour un marché des télécommunications plus efficace.

Plus important encore, l’IA peut aider les opérateurs de télécommunications à identifier les problèmes potentiels⁴ dans le service réseau de leurs clients, et à les résoudre avant même que les clients ne s’en aperçoivent.

Les entreprises de télécommunications peuvent surveiller les améliorations apportées par les technologies d’IA à l’expérience utilisateur en suivant des indicateurs clés de satisfaction client tels que le Net Promoter Score (NPS), le score d’effort client (CES) et le score de satisfaction client (CSAT).

Les représentants du service client peuvent utiliser de grands modèles de langage pour mieux assister les clients pendant les appels.Les centres d’appel pilotés par l’IA peuvent utiliser des applications d’IA telles que les assistants virtuels et les agents IA pour améliorer l’engagement client et résoudre plus rapidement un plus grand nombre de problèmes. Cette approche augmente leur efficacité et aide les clients à reprendre leurs activités normales plus rapidement.

Les clients peuvent également utiliser des chatbots en libre-service, ou assistants d’IA conversationnelle, alimentés par l’IA pour résoudre leurs problèmes sans même avoir besoin de parler à un représentant du support client. L’étude d’IBM a révélé que 53 % des personnes interrogées déployaient ou optimisaient déjà l’IA pour le service client, et que les 47 % restants étaient en train d’évaluer ces solutions.

Même si l’IA offre des atouts précieux aux entreprises de télécommunications, elle présente également certains défis qui lui sont propres.

• Gestion de l’investissement initial
• Identification des modèles à utiliser
• Intégration aux systèmes hérités 
• Déficits de compétences

L’intégration d’une nouvelle technologie, quelle qu’elle soit, nécessite d’investir dans des achats ou des licences technologiques. Les organisations doivent allouer des fonds aux licences d’utilisation des LLM et pourraient être amenées à investir dans la reconversion ou le perfectionnement professionnels, voire dans le recrutement de nouveaux employés. Mais avec la bonne approche, cet investissement sera rentabilisé : efficacité accrue au sein de l’organisation, meilleure expérience client et service client plus performant.

Une étude d’EY⁵ a révélé que 50 % des personnes interrogées dans le secteur des télécommunications éprouvaient des difficultés à trouver le bon type de fournisseur d’IA générative. Plusieurs fournisseurs de premier plan et un nombre croissant de start-ups proposent des services personnalisés pour des secteurs spécifiques. C’est pourquoi il est si important de collaborer avec le bon partenaire pour évaluer ses options et choisir le parcours adapté vers la solution qui répondra le mieux aux besoins de chaque entreprise.

De nombreux opérateurs de télécommunications utilisent encore parfois des infrastructures héritées incompatibles avec les systèmes d’IA modernes. L’intégration d’outils d’IA dans ces anciens systèmes pourrait nécessiter une modernisation des applications et une refonte de l’infrastructure informatique, par exemple avec le cloud hybride, pouvant entraîner des coûts supplémentaires.

La mise à niveau de ces systèmes peut engager des coûts initiaux. Mais les opérateurs de télécommunications pourront réduire leurs coûts informatiques grâce au cloud, moins de mises à niveau et de maintenance seront nécessaires, et ils pourront profiter de systèmes plus efficaces à l’avenir.

L’adoption de l’IA transforme l’organisation à bien des égards.Cela demande que de nombreux employés, pour ne pas dire tous, acquièrent de nouvelles compétences pour intégrer les outils d’IA dans leur travail. Heureusement, les programmes de formation adaptés peuvent pallier ce manque d’expérience et aider les employés à se préparer à un avenir piloté par l’IA. Les personnes interrogées dans le cadre de l’étude de l’Institute for Business Value ont cité le manque d’expertise comme l’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA générative.

Les opérateurs de télécommunications qui améliorent les compétences de leurs employés peuvent réduire leurs coûts globaux de main-d’œuvre.En effet, le recrutement de nouveaux employés est généralement plus coûteux.En outre, les employés développant ces compétences peuvent faire un meilleur travail que ceux qui ne savent pas tirer parti des avantages de l’IA.

L’IA est déjà en cours d’intégration dans les réseaux, avec pour objectif principal de réduire les dépenses d’investissement, d’optimiser les performances des réseaux et d’offrir de nouvelles opportunités de revenus. 

• 5G
• L’Internet des objets
• Métavers et réalité virtuelle

Le long déploiement de la 5G promettait une connectivité plus rapide et la possibilité de connecter davantage d’appareils grâce à l’IdO, révolutionnant ainsi la manière dont les clients communiquent avec les entreprises et les uns avec les autres. 

Les opérateurs de télécommunications exploitant les capacités de l’IA peuvent améliorer la gestion du réseau 5G et optimiser davantage ces réseaux avancés grâce à une maintenance prédictive, une sécurité renforcée et un déploiement plus rapide. Un autre avantage majeur de la 5G, c’est sa capacité à connecter plusieurs appareils à la fois : l’IA peut rationaliser ce processus et identifier le chemin le plus rapide pour ces connexions.

En outre, les technologies 5G peuvent contribuer à améliorer l’expérience des utilisateurs avec l’IA, par exemple en permettant aux clients d’obtenir plus facilement des réponses à partir de plateformes d’IA générative sur leur téléphone mobile. 

Avec l’internet des objets (IdO) s’offre la possibilité d’un réseau mondial d’appareils interconnectés, favorisant une grande variété de cas d’utilisation. Par exemple, un réfrigérateur intelligent peut utiliser la technologie IdO pour commander de la nourriture et des boissons lorsqu’il détecte la diminution des provisions.

 Autre exemple, un thermostat intelligent peut faire baisser la température d’une maison en hiver lorsque ses occupants sont au bureau, et l’augmenter à leur retour. Ces appareils deviennent plus intelligents grâce au machine learning et à d’autres technologies d’IA, mais aussi plus puissants grâce au déploiement plus important des réseaux 5G. 

Ces deux technologies ont mis plus de temps à être déployées que prévu. Cependant, beaucoup pensent encore que le métavers et la technologie virtuelle et augmentée joueront un rôle important dans l’avenir des communications et du divertissement. 

Les réseaux de télécommunications pourraient être soumis à des contraintes accrues : les utilisateurs vont accéder à ces technologies via les données cellulaires si l’une ou l’autre prend de l’importance. Il est essentiel pour les opérateurs de télécommunications d’intégrer des systèmes d’IA avancés pour gérer cette charge accrue sur leurs réseaux.