Comment l’IA révolutionne-t-elle les réseaux télécoms ?
Comment l’IA révolutionne-t-elle les réseaux télécoms ?
À l’occasion d’une conférence organisée par le réseau d’alumni de Télécom Paris dans nos locaux de formation, experts des opérateurs télécoms, des équipementiers et du secteur spatial se sont réunis pour échanger autour d’un sujet central : le rôle croissant de l’intelligence artificielle (IA) dans l’évolution des réseaux de télécommunication, et plus particulièrement dans la perspective de la 6G.
Les interventions ont mis en lumière des enjeux majeurs - technologiques, économiques, énergétiques et réglementaires - liés à l’intégration de l’IA au cœur des réseaux. Elles ont également illustré à quel point l’IA n’est plus un simple outil d’optimisation, mais un véritable moteur de transformation des architectures télécoms.
L’IA comme levier de création de valeur pour les opérateurs - Orange Innovation
Sana Ben Jemaa, AI for Network Value Stream Leader chez Orange Innovation, a rappelé que l’intelligence artificielle constitue aujourd’hui un levier stratégique majeur de création de valeur pour les opérateurs télécoms.
Depuis 2018, de nombreux cas d’usage ont été développés et structurés autour de six grandes familles :
l’efficacité énergétique
l’efficacité des centres d’opérations réseau (NOC)
l’optimisation des interventions terrain
l’optimisation globale du réseau
le dimensionnement des réseaux, notamment via des jumeaux numériques
la création de nouveaux services
Pour accélérer le déploiement de ces usages et en maximiser l’impact, Orange s’inscrit dans une logique de plateformisation : mutualisation et partage des données, réutilisation des critères d’apprentissage, industrialisation des briques IA. Cette approche se concrétise à travers plusieurs projets emblématiques, tels que Smart Capex en zone UEMOA, l’analyse des causes racines VoIP en Roumanie et en Belgique, ou encore la prédiction de l’autonomie des batteries.
L’évolution vers une IA agentique ouvre la voie à des réseaux toujours plus autonomes. Cette trajectoire suppose toutefois de répondre à des exigences fortes en matière de souveraineté des données, de fiabilité des modèles, de sobriété énergétique et de collaboration interne.
Plusieurs questions structurantes demeurent ouvertes : quelle place accorder aux LLMs par rapport à des modèles spécialisés (Network Language Models) ? Combien de jumeaux numériques sont réellement nécessaires ? Et, plus largement, comment définir une 6G véritablement « AI-native » ?
IA et 6G : un changement de paradigme - Nokia
Pour Laurent Ciavaglia, Head of Network Management Data & Intelligence chez Nokia, l’arrivée conjointe de l’IA et de la 6G marque un profond changement de paradigme. La connectivité ne concerne plus uniquement les utilisateurs humains, mais également les agents IA, appelés à interagir entre eux au sein des réseaux.
Dans cette perspective, l’IA n’est plus ajoutée a posteriori : elle est intégrée dès la conception du réseau, tant dans son architecture que dans ses mécanismes de transmission des données. La donnée devient ainsi un actif central.
Assurer sa circulation fluide et efficace au sein du réseau nécessite une standardisation technique poussée, condition indispensable à l’amélioration continue des performances et à l’innovation. Cette approche pose les bases de réseaux capables de s’auto-optimiser et de s’adapter dynamiquement aux usages et aux contextes.
De la 5G à la 6G : l’IA au cœur de l’interface aérienne - Ericsson
Martha Vlachou, AI Research Manager chez Ericsson, a souligné que l’IA est déjà largement mobilisée dans les travaux actuels autour de la 5G, en particulier au niveau de l’interface aérienne.
Elle intervient notamment sur :
la compression et la prédiction des informations d’état du canal (CSI – Channel State Information)
la gestion des faisceaux
le positionnement
Les recherches sur l’intégration de l’IA dans l’interface aérienne 6G ont débuté à l’été 2025, avec une forte implication dans les travaux de normalisation, notamment au sein du 3GPP.
Parmi les principaux défis identifiés figurent l’amélioration continue des modèles, leur coût énergétique, la question de la propriété et de la gouvernance des données, la collaboration entre opérateurs, ainsi que la généralisation d’architectures IA adaptées aux contraintes des réseaux futurs.
IA et communications satellitaires : vers des infrastructures plus résilientes - Airbus
Amina Boubendir, Head of Research & Standardisation chez Airbus Defence and Space, a mis en lumière les perspectives offertes par l’association des communications satellitaires et de l’intelligence artificielle.
Ces technologies ouvrent la voie à de nombreux usages : renseignement, analyse de données massives, maintenance prédictive ou encore renforcement de la résilience des infrastructures critiques. L’IA est d’ores et déjà largement utilisée dans ce contexte, notamment dans les secteurs de la défense, du renseignement ou des plateformes industrielles complexes.
Elles constituent un levier majeur d’innovation et de compétitivité, porté par des synergies croissantes entre usages civils et militaires.
Table ronde : des arbitrages encore ouverts
Les échanges de la table ronde ont permis de mettre en perspective plusieurs questions structurantes pour l’avenir des réseaux.
Où localiser les ressources de calcul ?
Il n’existe pas de réponse unique quant au placement des ressources IA — qu’elles soient embarquées dans les terminaux, déployées dans les stations de base ou centralisées dans le cloud. Les choix dépendent de multiples critères : consommation énergétique, protection des données, contraintes réglementaires et performances attendues. La centralisation actuelle de l’IA générative soulève notamment des interrogations fortes en matière de sobriété énergétique, en particulier pour les stations de base.
IA pour les réseaux ou réseaux pour l’IA ?
La tendance dominante va vers des réseaux conçus pour supporter les usages de l’IA, avec des exigences accrues en termes de latence, de fiabilité et de qualité de service.
Partage et exploitation des données
Le partage de données entre opérateurs apparaît nécessaire pour certains cas d’usage techniques, comme le CSI. Il reste toutefois limité par des enjeux de confidentialité, de souveraineté et de stratégie industrielle. L’exploitation de données non structurées (logs, documents, textes) fait encore l’objet de réflexions, avec un recours croissant à des modèles spécialisés.
Vers des réseaux plus intelligents, autonomes et responsables
Cette conférence a illustré la profondeur des transformations à l’œuvre dans les réseaux télécoms. À la croisée de l’IA, de la 6G et des enjeux de durabilité, les réseaux de demain devront être à la fois plus intelligents, plus autonomes et plus responsables, tout en répondant à des exigences accrues de performance, de sécurité et de souveraineté.
