Les réseaux de télécommunications dans le monde peuvent prendre en charge des millions de connexions d’utilisateurs par jour, soit plus de 3 800 téraoctets de données par minute en moyenne.
Cet énorme flux de données continu généré par les stations de base, les routeurs, les commutateurs et les centres de données (informations sur le trafic réseau, mesures de performances, configuration et topologie) est non structuré et complexe. Il n’est pas surprenant que les outils d’automatisation traditionnels se soient souvent révélés insuffisants pour gérer des charges de travail énormes en temps réel impliquant ce type de données.
Pour relever ce défi, NVIDIA a annoncé aujourd’hui lors de la conférence internationale sur l’IA GTC que ses partenaires développaient de nouveaux grands modèles de télécommunication (LTM) et des agents d’IA personnalisés pour l’industrie des télécommunications à l’aide des microservices NVIDIA NIM et NeMo intégrés à la plateforme logicielle NVIDIA AI Enterprise. Ces LTM et agents d’IA ouvrent la voie à la nouvelle génération d’IA au sein des opérations réseau.
Les LMT, à savoir des grands modèles de langage (LLM) multimodaux personnalisés et entrainés spécifiquement sur des données de réseaux de télécommunication, sont des éléments clés du développement d’agents basés sur l’IA pour le réseau, car ils automatisent les processus de prise dé décision complexe, améliorent l’efficacité opérationnelle, boostent la productivité des employés et améliorent les performances du réseau.
SoftBank et Tech Mahindra ont développé de nouveaux LTM et agents d’IA, tandis qu’Amdocs, BubbleRAN et ServiceNow accélèrent l’optimisation et les opérations de leur réseau à l’aide de nouveaux agents d’IA, tous basés sur NVIDIA AI Enterprise.
Un travail d’autant plus important que 40 % des personnes ayant répondu à une enquête récente menée par NVIDIA sur les télécommunications ont indiqué qu’elles déployaient l’IA dans leur planification et leurs opérations réseau.
Les LTM comprennent le langage des réseaux
Tout comme les LLM comprennent et génèrent un langage humain, et les microservices NVIDIA NIM BioNeMo comprennent le langage des données biologiques pour la découverte de médicaments, les LTM permettent désormais aux agents d’IA de maîtriser le langage des réseaux de télécommunication.
Les nouveaux LTM développés par les partenaires et basés sur NVIDIA AI Enterprise sont :
- Spécialisés dans l’intelligence réseau : les LTM sont capables de comprendre les événements réseau en temps réel, de prédire les pannes et d’automatiser les résolutions.
- Optimisés pour les charges de travail en télécommunication : grâce aux microservices NIM NVIDIA, les LTM sont optimisés en termes d’efficacité, de précision et de faible latence.
- Adaptés à l’apprentissage et à l’adaptation en continu : les LTM sont évolutifs après l’entraînement et peuvent utiliser NVIDIA NeMo pour apprendre à partir de nouveaux événements, alertes et anomalies afin d’améliorer les performances futures.
NVIDIA AI Enterprise fournit des outils et des modèles supplémentaires pour développer des agents d’IA qui simplifient les opérations réseau et permettent de réduire les coûts et de renforcer l’efficacité opérationnelle, tout en améliorant les indicateurs clés de performance réseau, tels que :
- Moins de pannes : les agents d’IA sont capables de prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent et donc d’améliorer la résilience du réseau.
- Une meilleure expérience client : les optimisations rendues possibles par l’IA permettent d’accélérer les réseaux, de réduire le nombre de pannes et de garantir une connectivité fluide.
- Une sécurité accrue : l’IA recherche les menaces en permanence et peut donc contribuer à atténuer les risques cybers.
Des grands noms du secteur lancent des LTM et des agents basés sur l’IA
Les entreprises leaders du secteur des télécommunications utilisent NVIDIA AI Enterprise pour faire progresser leurs technologies.
SoftBank a développé un nouveau LTM entraîné sur ses propres données réseau et basé sur un modèle de base LLM à grande échelle. Le modèle, disponible comme microservice NVIDIA NIM, était d’abord axé sur la configuration réseau. Il peut reconfigurer automatiquement le réseau pour l’adapter aux changements dans le trafic, y compris lors d’évènements de grande ampleur dans des stades et autres sites. SoftBank introduit également des modèles d’agents réseau pour accélérer l’adoption de l’IA dans le domaine des opérations de télécommunications.
Tech Mahindra a développé un LTM avec les outils d’IA agentique NVIDIA pour aider à gérer les opérations réseau critiques. L’Adaptive Network Insights Studio de l’entreprise s’appuie sur ce LTM pour offrir une vue d’ensemble des problèmes réseau et génère des rapports automatisés avec plusieurs niveaux de détail pour informer et aider les équipes informatiques, les ingénieurs réseau et la direction.
En outre, le hub de résolution proactive des anomalies réseau de Tech Mahindra repose sur le LTM pour résoudre automatiquement une quantité non négligeable d’événements sur son réseau. De quoi alléger la charge de travail des ingénieurs et améliorer leur productivité.
Le Network Assurance Agent d’Amdocs repose sur amAIz Agents et automatise les tâches répétitives comme la prédiction des pannes. Il effectue également une analyse d’impact et propose des méthodes de prévention des problèmes réseau, en plus de fournir des conseils étape par étape pour résoudre les problèmes éventuels. En outre, l’agent de déploiement réseau de l’entreprise simplifie l’adoption des réseaux RAN (Radio Access Network) ouverts en automatisant l’intégration, les tâches de déploiement et les tests d’interopérabilité, et en fournissant des renseignements aux ingénieurs réseau.
BubbleRAN développe une plateforme d’intelligence RAN multi-agents autonome sur une infrastructure pensée pour le Cloud. Les LTM peuvent ainsi observer l’état, la configuration, la disponibilité et les indicateurs de performance clés du réseau afin de faciliter la surveillance et le dépannage. La plateforme automatise également la reconfiguration du réseau et l’application des politiques grâce à un ensemble d’outils d’action de haut niveau. Les agents d’IA de l’entreprise répondent aux besoins des utilisateurs en s’appuyant sur des pipelines avancés de génération augmentée par récupération et des interfaces de programmation d’applications spécifiques aux opérateurs de télécommunications, afin de répondre en temps réel aux questions spécifiques aux déploiements 5G.
Les agents d’IA de ServiceNow pour les télécommunications reposent sur NVIDIA AI Enterprise et NVIDIA DGX Cloud et stimulent la productivité en générant des manuels de résolution et en prévoyant les perturbations potentielles du réseau avant qu’elles ne se produisent. Les fournisseurs de services de communication résolvent ainsi plus rapidement les problèmes, pour des clients plus satisfaits. Les nouveaux agents d’IA prêts à l’emploi analysent également les incidents réseau et identifient les causes profondes des perturbations afin de pouvoir les résoudre plus rapidement, voire de les éviter à l’avenir.