• John Larson de Mavenir souligne les idées fausses sur l’IA dans les télécommunications, en insistant sur des applications pratiques et axées sur les problèmes.
  • L’entreprise prône une automatisation pilotée par l’IA sans nécessiter d’investissements massifs en GPU ni de grands lacs de données.

Que s’est-il passé:Mavenir pousse l’IA pratique pour l’automatisation des télécommunications

Lors du MWC25, Mavenir a souligné la nécessité d’une approche pratique de l’IA dans les télécommunications, remettant en cause la croyance selon laquelle le déploiement de l’IA nécessite des investissements importants en GPU et de vastes lacs de données.John Larson, vice-président senior, a mis en évidence des idées fausses répandues, notant que beaucoup associent principalement l’IA à l’IA générative (Gen AI) et auxgrands modèles de langage(LLM).

Au lieu de cela, Larson a expliqué comment Mavenir intègre l’IA dans les réseaux télécoms en utilisant l’infrastructure existante. L’entreprise applique des techniques d’apprentissage automatique comme XGBoost pour la détection de la fraude et la surveillance de la sécurité, évitant ainsi les lourdes exigences de calcul des LLM.

Il a également détaillé comment l’automatisation pilotée par l’IA optimise les opérations réseau, réduisant les tâches manuelles dans le déploiement des charges de travail, les mises à jour logicielles et la gestion des performances. En se concentrant sur la résolution de défis concrets plutôt que sur l’adoption de l’IA pour elle-même, Mavenir vise à améliorer l’efficacité opérationnelle.

Avec les applications d’IA générative augmentant le trafic de données, certains soutiennent qu’il faut plus d’IA pour la gestion des réseaux. Cependant, Larson a souligné l’importance d’exploiter efficacement les données réseau existantes avant de recourir à des modèles d’IA complexes.

La stratégie de Mavenir s’aligne sur l’évolution du secteur vers l’automatisation cloud-native, en intégrant l’IA dans les plans de contrôle basés sur Kubernetes pour des réseaux auto-régulés. Cette approche améliore l’efficacité et l’évolutivité tout en minimisant les coûts.

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Pourquoi c’est important

Le secteur des télécommunications adopte rapidement l’IA et l’automatisation pour gérer les réseaux 5G complexes, mais les idées fausses persistent. Beaucoup supposent que l’IA avancée nécessite des ressources informatiques à grande échelle, mais Mavenir prône une intégration efficace de l’IA au sein de l’infrastructure existante.

Pour les opérateurs, cela offre une solution économique. Au lieu d’investissements lourds dans des clusters de GPU, des techniques d’IA comme XGBoost peuvent répondre à la sécurité réseau, à la détection de la fraude et à l’automatisation, améliorant l’efficacité sans mises à niveau matérielles majeures.

Alors que les applications d’IA générative entraînent un trafic de données plus élevé, Larson met en garde contre une approche axée sur la technologie d’abord, exhortant les opérateurs à définir des énoncés de problèmes clairs avant de déployer l’IA.

L’accent mis par Mavenir sur l’automatisation cloud-native s’aligne sur les tendances du secteur, où les cadres d’IA basés sur Kubernetes soutiennent les réseaux de nouvelle génération, évoluant vers un déploiement pratique de l’IA pour résoudre les défis réels des télécommunications.