⛽ Quand l’IA met son "grain de code" dans les tuyaux

Technologie disruptive, l’IA est LE sujet d’actualité qui cristallise toutes les énergies. Aucun secteur n’est épargné depuis sa technologie, les impacts économiques et sociétaux, les investissements massifs, les éléments de sécurité, la culture, et même la politique.

Vraie révolution ou phénomène conjoncturel ? l’avenir le dira.

Le secteur des télécoms n’est pas en reste et est lui aussi sous la lumière des projecteurs de cette nouvelle technologie dont il peut en bénéficier. 

Essayons d’en déchiffrer certains fondamentaux

Qu'est-ce qu'un agent d'IA dans les télécommunications ?

Un agent d'IA dans les télécommunications est une entité logicielle qui :

1. observe son environnement (par exemple, les indicateurs clés de performance du réseau),

2. compare les niveaux de qualité mesurés aux attentes (SLA)

3. effectue des diagnostics sur les variations et tente d'identifier la source des problèmes

4. formule des recommandations à l'aide de modèles AI/ML et de moteurs de règles,

5. soutient la prise de décision afin d'optimiser ou de maintenir la performance du réseau.

Il s'exécute généralement à la périphérie, dans les locaux ou dans une architecture cloud-native (par exemple, à l'intérieur de Kubernetes), et peut être utilisé dans les réseaux d'accès radio (RAN), le transport ou le cœur de réseau.

À long terme, une fois validée, l'étape 5 pourrait être entièrement automatisée pour permettre aux réseaux de s'auto-réparer.

Qu'en est-il de l'agent IA pour la latence ?

Il permet de surveiller la latence entre deux nœuds du réseau, de détecter les anomalies et de prédire la dégradation future des performances (par exemple, une congestion ou une instabilité).

Plongeons dans le processus étape par étape 

Les principales étapes sont les suivantes :

Qu'en est-il alors d'une « taille d'agent » typique ?

- Agent binaire (ou conteneur) : 20 à 60 Mo ;

- Modèle d'IA intégré (TorchScript/ONNX) : 10 à 50 Mo ;

- Mémoire tampon de la base de données locale (1 jour de données) : 50 à 500 Mo.

Donnons un cas concret de mise en oeuvre 

1. La liaison par fibre optique entre deux nœuds commence à présenter une latence croissante (de 5 ms à 30 ms en 10 minutes).

2. L'agent détecte que cette dérive dépasse la ligne de base dynamique (10 ms ± 5 ms).

3. Il prévoit que la latence dépassera 50 ms dans les 5 prochaines minutes.

4. Il déclenche une alerte via MQTT et envoie un POST HTTP à l'orchestrateur / SD WAN (par exemple, ONAP, une plateforme complète pour l'orchestration, la gestion et l'automatisation des services de réseau et d'informatique périphérique pour les opérateurs de réseau, les fournisseurs de cloud et les entreprises).

5. L'orchestrateur réagit : il réachemine le trafic par un autre chemin ou alloue davantage de ressources.

Une idée des briques technologiques utilisées ?

Pour des Agents à haute performance : C++, Rust, Go

Pour la Messagerie / Transport : MQTT, Kafka, gRPC

Pour le modèle d'IA embarqué : PyTorch avec TorchScript

A-t-on une idée de la Valeur du marché estimée en 2025 ?

Les agents d'intelligence artificielle en particulier (le  marché des télécommunications d'intelligence artificielle  pèserait ~ 7-10 milliards de dollars d’après le cabinet MarketInsight) devraient représenter de 1 à 2 milliards USD , incluant licences et services.

Auteur:

Marc Soulacroup