Les technologies d’IA d’aujourd’hui, y compris non seulement les grands modèles de langage (LLM), mais également les outils d’apprentissage en profondeur, d’apprentissage par renforcement et de traitement du langage naturel (NLP), doteront les entreprises de télécommunications de nouvelles capacités d’automatisation et d’analyse puissantes.
L’automatisation basée sur l’IA génère déjà une croissance significative des marges en réduisant les coûts. Mais pour véritablement conduire la transformation, les opérateurs de télécommunications doivent s’assurer que les modèles d’IA sont pilotés par des données précises, de haute qualité et fiables, et déterminer comment gérer et gouverner des volumes massifs à grande échelle.. Et pas seulement dans des cas ponctuels dans certaines poches de l’organisation, mais en tant que partie intégrante de l’infrastructure de l’entreprise dans son ensemble. C’est l’essence même de « Trusted AI Everywhere ».
« Une IA de confiance partout » expliquée
L’IA fiable pose des défis importants. Un exemple notable est la tendance des LLM à produire des hallucinations, c’est-à-dire des résultats qui se lisent sans problème et semblent plausibles, mais qui sont infondés ou absurdes. Les préjugés intégrés, qu’ils soient explicites ou cachés, peuvent également perpétuer des résultats néfastes. D’autres défis incluent le manque de transparence et d’explicabilité des systèmes d’IA et la nécessité d’une surveillance continue et d’une observabilité inhérente pour maintenir leur efficacité. Relever ces défis et bien d’autres est une condition préalable à une IA fiable.
Pour ce faire, l’IA open source est particulièrement bien placée pour être le fer de lance de la révolution de l’IA. Non seulement parce qu’il comble rapidement l’écart entre les fonctionnalités et les solutions commerciales/propriétaires, mais aussi parce qu’il est intrinsèquement transparent et adaptable. Les avantages de l’open source, éprouvés dans le domaine des logiciels d’entreprise, trouvent encore plus d’écho dans le contexte de l’IA. La possibilité de personnaliser et d’examiner le code source contribue à garantir la confiance et la sécurité, et les avantages du modèle de gouvernance collaborative de l’open source contribuent à atténuer le problème de la « boîte noire » de l’IA commerciale.
À cette fin, « Trusted AI Everywhere » allie la philosophie de l’IA de confiance avec l’idée que l’impact maximal de l’IA se produit lorsqu’elle est intégrée de manière transparente dans l’ensemble de l’entreprise de télécommunications. Il ne s’agit pas de poches isolées d’IA dignes de confiance, comme les chatbots dans les centres de contact ; il s’agit d’assurer une fiabilité, une fiabilité et une observabilité omniprésentes. Ces concepts d’observabilité et d’explicabilité sont cruciaux non seulement parce qu’ils facilitent le diagnostic et la résolution des problèmes, mais également parce qu’ils contribuent à notre compréhension du comportement des solutions d’IA, qu’elles soient appliquées à l’optimisation des réseaux, au service client, à l’analyse de données. , ou d’autres cas d’utilisation.
« Trusted AI Everywhere » englobe trois aspects principaux
D’abord, cela implique l’utilisation de l’IA générative et des LLM, ainsi que d’autres technologies d’IA, pour interagir avec empathie avec les utilisateurs (clients, employés et partenaires), améliorant ainsi la qualité des interactions. En tirant parti de l’analyse des sentiments basée sur l’IA et informatique affectiveles opérateurs télécoms peuvent transformer l’expérience d’interaction, en favorisant un engagement accru, en améliorant l’efficacité du marketing et des opérations et en permettant une prise de décision améliorée.
De plus, ce premier aspect du « Trusted AI Everywhere » s’étend au-delà du service client ou du marketing. En promouvant une expérience interactive basée sur des questions et réponses, et en synthétisant, contextualisant et faisant apparaître des informations dérivées d’une énorme quantité d’informations, les solutions d’IA peuvent transformer la prise de décision humaine, conduisant à des décisions et des actions meilleures et plus réactives.
Deuxième, les données fiables constituent le fondement d’une IA fiable, car la qualité des modèles d’IA dépend de la qualité de leur plate-forme de données sous-jacente. L’élimination des incohérences, des erreurs et des redondances est essentielle, tout comme la compréhension de la traçabilité des données. Enfin, les ensembles de données utilisés pour piloter les modèles d’IA doivent être diversifiés, complets, impartiaux et représentatifs de l’espace problématique pour lequel le modèle a été conçu. Dans un sens, il s’agit de problèmes classiques de gestion de données ; Toutefois, compte tenu de l’ampleur et de la complexité du développement de l’IA, ces problèmes sont beaucoup plus difficiles à résoudre. En outre, le développement de l’IA pose des défis importants en matière de gouvernance des données, notamment en ce qui concerne l’explicabilité, la conformité réglementaire, la sécurité et la confidentialité.
Le troisième et le dernier composant est l’omniprésence – le composant « Partout » de « Trusted AI Everywhere ». Le potentiel de l’IA est mieux exploité lorsqu’elle est intégrée aux processus métier d’une entreprise de télécommunications, non seulement comme moyen d’améliorer ou d’optimiser ces processus, mais aussi afin d’en garantir l’observabilité. Le service client est une application évidente de l’IA intégrée, qui peut fournir un engagement client personnalisé, efficace et 24 heures sur 24. L’IA peut également jouer un rôle fondamental en aidant les opérateurs télécoms à optimiser leurs réseaux et leurs opérations, l’observabilité permettant aux opérateurs télécoms de détecter et d’identifier plus rapidement et de manière plus fiable les problèmes de performances du réseau, en développant des solutions d’IA automatisées qui prennent en charge à la fois une surveillance proactive de l’état et la rectification autonome des problèmes. Les réseaux autonomes restent un objectif pour les opérations de télécommunications les plus avancées. Il en va de même pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement et la logistique, les ressources humaines, la finance, le développement de produits et d’autres processus commerciaux essentiels. Les interactions avec les partenaires commerciaux (distributeurs, revendeurs, partenaires itinérants et fournisseurs de contenu) peuvent également être pilotées par des systèmes automatisés.
Une autre dimension du « Partout » est que les opérateurs télécoms doivent déployer l’IA depuis la périphérie du réseau jusqu’à leurs activités principales. En plus d’intégrer l’IA pour prendre en charge les fonctions de back-office (traitement de la facturation et des paiements, opérations réseau, etc.) et de front-office (service client, ventes et marketing, etc.), cela pourrait prendre la forme de l’utilisation de l’IA pour automatiser la maintenance prédictive des applications. périphériques de périphérie, comme les stations de base et les tours RAN ou les points de terminaison WAN. Cela pourrait impliquer d’optimiser la manière dont la flotte est déployée ou de développer une capacité à planifier dynamiquement les itinéraires qu’elle emprunte. Cela pourrait impliquer de tirer parti de l’IA pour améliorer la disponibilité, les performances et la sécurité de l’infrastructure du réseau central, par exemple en prenant en charge la prévision dynamique du trafic et l’équilibrage de charge entre les technologies réseau, la configuration réseau adaptative, la prévision et l’évitement des pannes, ainsi que la consommation d’énergie.
Conclusion
« Trusted AI Everywhere » inaugure un changement de paradigme dans l’espace des télécommunications, en se concentrant sur l’intégration transparente de l’IA dans toutes les opérations des télécommunications. Les principaux piliers de ce changement sont :
- Une infrastructure de données unifiée garantit l’accès à des données de qualité, quel que soit leur emplacement, qu’il s’agisse de services sur site ou de divers services cloud. Cela permet aux opérateurs télécoms de capitaliser sur les connaissances de l’IA.
- Une préférence pour une IA transparente et open source par rapport aux systèmes propriétaires. Les solutions open source offrent confiance et explicabilité, essentielles à la prise de décision et à la réduction des risques liés à l’adoption de l’IA.
- Intégration omniprésente de l’IA en haut, en bas et dans l’ensemble des opérations commerciales d’une entreprise de télécommunications.
Apprendre encore plus sur la façon dont Cloudera aide les opérateurs télécoms à fournir une IA fiable partout.
