Cette polyvalence exige bien plus qu'un matériel performant. Elle requiert des réseaux intelligents, capables d'apprendre, de s'organiser, de s'optimiser et de s'adapter. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation entrent en jeu.
Des réseaux mobiles aux systèmes d'apprentissage
Traditionnellement, les réseaux mobiles étaient relativement statiques : une fois configurés, ils fonctionnaient selon des paramètres prédéfinis et dépendaient de l’intervention humaine. Mais la complexité des réseaux actuels rend cette approche de moins en moins efficace, notamment lorsque les opérateurs collaborent avec plusieurs fournisseurs et sont contraints d’étendre constamment leur infrastructure.
L'automatisation représente un changement de paradigme qui permet d'exécuter automatiquement et en temps réel des tâches de routine telles que la répartition de la charge du réseau, la configuration de nouvelles cellules et la détection des pannes. Les systèmes basés sur l'IA vont encore plus loin : ils sont capables d'analyser de grands volumes de données opérationnelles, de détecter des tendances et de générer des propositions ou des mesures spécifiques pour optimiser le réseau en fonction de cette analyse.
Pourquoi l'automatisation ne suffit pas et pourquoi l'IA fait toute la différence
Un réseau automatisé est capable d'exécuter des processus prédéfinis. Cependant, l'environnement réel d'un réseau est dynamique, car le comportement des utilisateurs varie selon l'heure et les événements ou urgences potentiels. Les pannes techniques, quant à elles, ne suivent pas de schémas prévisibles.
C’est là que l’IA déploie tout son potentiel : les algorithmes peuvent détecter les changements en temps réel et adapter le réseau de manière proactive. Par exemple, ils permettent d’optimiser l’utilisation des fréquences, de prédire les pannes ou de garantir des exigences de qualité spécifiques (comme une faible latence pour les jeux vidéo ou une haute fiabilité pour les services d’urgence).
Ces systèmes apprennent en continu, soit grâce aux données recueillies en conditions réelles d'exploitation, soit grâce à des simulations. Au fil du temps, des réseaux de plus en plus autonomes se créent, ne nécessitant une intervention humaine que dans des cas exceptionnels.
Exemples d'utilisation : ce qui est déjà une réalité aujourd'hui
Le découpage de réseau en est un exemple : il permet de créer des réseaux virtuels (« segments ») sur une même infrastructure physique, chacun présentant ses propres caractéristiques de performance. Un véhicule autonome, par exemple, pourrait utiliser un réseau à très faible latence, tandis qu’un appareil domotique à faible volume de données utiliserait un réseau optimisé pour l’efficacité énergétique. L’IA se charge d’allouer les ressources de manière flexible et efficace et d’éviter les interférences entre les différents cas d’usage.
Un autre exemple est l'optimisation énergétique : de nombreux réseaux mobiles, notamment en zones rurales, ne fonctionnent pas en permanence à pleine capacité. L'IA peut permettre de déconnecter temporairement certains composants sans que l'utilisateur ne s'en aperçoive. Cela permet de réaliser des économies d'énergie et de réduire les coûts d'exploitation sans impacter la qualité du réseau.
Comment les opérateurs de réseaux se préparent-ils pour l'avenir ?
Actuellement, de nombreux opérateurs sont en phase de transition, transformant progressivement leurs systèmes existants en réseaux plus intelligents. Pour ce faire, ils utilisent des solutions logicielles modulaires qui intègrent les infrastructures existantes tout en étant compatibles avec les nouvelles normes telles que l'O-RAN (Open Radio Access Network).
Il est essentiel d'adopter une approche holistique, car l'IA et l'automatisation ne peuvent atteindre leur plein potentiel que lorsqu'elles opèrent sur l'ensemble du réseau, du réseau d'accès radio (RAN) au réseau central, en passant par le réseau de transport. Ce n'est qu'alors qu'elles peuvent échanger des informations, coordonner les décisions et exploiter les synergies.
Conclusion : L’IA n’est pas un accessoire, mais la clé de la prochaine génération de réseaux
L'évolution de la 5G et la transition future vers la 6G seront impossibles sans l'IA et l'automatisation. Il ne s'agit pas d'options, mais d'éléments fondamentaux pour un réseau évolutif, flexible et performant.
Il ne s'agit pas seulement d'efficacité, mais aussi d'innovation : de nouveaux services, modèles économiques et expériences utilisateur émergeront précisément là où les réseaux seront plus intelligents. Ceux qui investissent aujourd'hui dans les systèmes d'apprentissage jettent les bases de la communication de demain.
Article fourni par Nokia
