L’IA générative, moteur de changement dans le secteur des télécommunications

L’intelligence artificielle (IA) générative a fait irruption sur le marché grand public en 2023, poussant les organisations à agir rapidement et efficacement pour en intégrer des versions dédiées aux entreprises à leurs processus. D’ici 2024, 60 % des dirigeants prévoient de piloter une initiative ou d’exploiter l’IA générative d’une manière ou d’une autre, montrant que les capacités révolutionnaires des plateformes d’IA générative grand public ont fait leurs preuves auprès des utilisateurs du monde entier.

Pour les fournisseurs de services de communication (CSP) et les fournisseurs d’équipement réseau (NEP), en particulier, l’IA générative représente un énorme potentiel en termes d’amélioration des opérations et de l’engagement client. Plus précisément, l’IA générative pourrait transformer l’assistance client, l’optimisation informatique et des réseaux, et le travail numérique, autant de domaines dont l’agilité et l’efficacité peuvent être améliorées par l’automatisation. Les CSP et les NEP possèdent généralement d’énormes centres de support, et IBM peut les aider à transformer les workflows reliant tous les acteurs de l’écosystème. Voici comment l’IA peut contribuer à la transformation de l’écosystème dans le secteur des télécoms :

La gestion des relations client est traditionnellement un processus réactif : répondre aux appels, répondre aux e-mails et trouver des solutions. L’intégration de l’IA générative à ces interactions permet de mettre en place une assistance plus proactive, qui devrait permettre d’améliorer la satisfaction client et de débloquer de nouvelles sources de revenus. Permettre aux agents de l’assistance client de se concentrer sur les cas complexes en supprimant les questions-réponses de routine, c’est la solution idéale pour gérer à la fois le Net Promoter Score et la satisfaction des employés.

Les chatbots existent depuis un certain temps, mais ils peuvent souvent créer des expériences frustrantes pour les clients. L’IA générative peut aller au-delà des questions-réponses de base. Elle peut être entraînée à identifier les sentiments négatifs et à rediriger le ticket vers le bon agent, réduisant les remontées inutiles et permettant aux agents de réagir rapidement et de manière appropriée. La technologie des chatbots peut également être appliquée aux interactions téléphoniques, peaufinant encore davantage le processus de l’assistance client.

L’IA peut également contribuer à l’élaboration de communications automatisées qui anticipent les besoins et les problèmes des clients, et à la mise en œuvre d’un marketing personnalisé permettant de stimuler les ventes et d’optimiser l’expérience client. L’IA peut par exemple examiner toute une série d’entrées pour créer des offres adaptées (utilisation actuelle et plans tarifaires, cycle de vie de possession des appareils, expérience du service), ou étendre des offres encourageant la mise à niveau et incitant à acheter plus ou à conserver un service, en fonction des offres. Cela pourrait contribuer à réduire le taux d’attrition, à améliorer le revenu par utilisateur et à réduire le coût d’acquisition des abonnés.

L’IA peut contribuer à améliorer les performances, l’efficacité et la fiabilité des réseaux de télécommunications, des facteurs essentiels pour répondre aux demandes toujours plus exigeantes des différents segments de clientèle. Grâce à l’analyse des données en direct et à la prévision prédictive, les outils d’IA peuvent aider les employés travaillant dans les centres d’opérations réseau et les ingénieurs réseau à réduire la congestion et les temps d’arrêt. Les réseaux 5G continuent de se développer, et avec eux la nécessité d’un équilibrage de charge et d’une mise en forme du trafic plus intelligents.

L’optimisation du réseau optimisée par l’IA peut apporter plusieurs avantages aux CSP : non seulement elle peut accentuer leur avantage concurrentiel en améliorant le service pour les clients, mais elle peut également permettre de gérer les coûts d’exploitation en réduisant la pression sur les ressources et en aidant les CSP et les NEP à éviter le surprovisionnement ou le sous-provisionnement.

Les CSP peuvent tirer parti de watsonx.ai pour entraîner, valider, régler et déployer des capacités d’IA et de machine learning afin d’optimiser la performance du réseau. Les bibliothèques de SDK et d’API et les cadres open source de watsonx sont conçus pour faciliter la mise en œuvre de l’IA dans les plateformes logicielles existantes que les opérateurs de télécommunications utilisent déjà pour superviser leurs réseaux.

L’un des principaux avantages de l’IA, c’est sa puissance en tant qu’outil de productivité : elle automatise les tâches les plus courantes et les plus chronophages, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des activités et des tâches de plus grande importance. Aujourd’hui, beaucoup d’employés utilisent un nombre ahurissant de processus manuels ou d’outils fragmentés dans leur travail quotidien, les forçant à constamment jongler entre les écrans. Avec IBM Watson Orchestrate, qui utilise l’automatisation robotisée des processus pour rationaliser les workflows et se connecter aux applications, les employés peuvent s’attaquer plus facilement à leurs diverses tâches.

Avant de se lancer dans la mise en œuvre de ces améliorations alimentée par l’IA, il est indispensable pour les CSP et les NEP de développer des stratégies organisationnelles pour optimiser l’efficacité de ces puissants outils.

L’IA repose sur les données, mais de nombreuses organisations utilisent encore des référentiels distincts et cloisonnés. Les CSP et les NEP doivent définir et établir une architecture d’information hybride facilitant la circulation des données dans les environnements multicloud et fournissant des informations sur la qualité de ces données. watsonx.data facilite ce processus. Il permet aux CSP et aux NEP de déployer l’IA dans un magasin de données reposant sur une architecture ouverte de data lakehouse qui prend en charge l’interrogation, la gouvernance et un accès fluide aux données. Avec watsonx.data, les fonctions métier des CSP et des NEP peuvent accéder à leurs données via un point d’entrée unique et se connecter aux environnements de stockage et d’analytique : cela renforce la confiance qu’ils ont dans leurs données et leur permet de travailler à partir de sources auditables.

Les CSP et les NEP qui développeront des stratégies organisationnelles et des stratégies de données détaillées pourront non seulement maximiser les capacités et l’éthique de leurs cadres d’IA, mais ils pourront également appliquer ces méthodologies pour guider leurs propres clients d’entreprise tout au long de leur parcours, ouvrant la voie à d’autres opportunités de revenus par la même occasion.

L’évolution des capacités de l’IA pousse les entreprises à faire un choix : certaines considèrent l’IA comme un outil supplémentaire soutenant divers aspects de leur activité, tandis que d’autres deviennent totalement axées sur l’IA. Les CSP et les NEP qui choisissent cette option obtiendront un avantage concurrentiel certain en termes d’économies de coûts, de qualité de service et d’expérience utilisateur, et cet avantage ne fera que s’accentuer dans la décennie à venir avec la maturité de l’IA. 

Pour en savoir plus sur la façon dont les produits d’IA d’IBM, tels que watsonx, peuvent contribuer à la transformation du secteur des télécommunications, venez faire un tour à notre stand (#1010) au congrès MWC Las Vegas du 26 au 28 septembre, dans le West Hall du Las Vegas Convention Center.