Télécoms : une automatisation portée par l’IA et l’analyse

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Dans le contexte actuel de transformation digitale des entreprises, les opérateurs télécoms peuvent eux aussi tirer parti de l’automatisation. Elle leur permet notamment d’apporter du contexte et de l’intelligence à la gestion des tickets d’incidents, ou encore de réduire le coût et l’impact du changement pour le client.

Selon Gartner, dans un rapport publié en avril 2021, le marché mondial des technologies permettant l’hyper-automatisation – portée par la transformation digitale des entreprises et l’automatisation des services IT – atteindra 596,6 milliards de dollars en 2022.
L’analyste prévoit également que d’ici 2024, les entreprises réduiront leurs coûts opérationnels de 30% en combinant des technologies d’hyper-automatisation à des processus opérationnels repensés.

L’automatisation des services IT pour les entreprises est devenue essentielle à leur productivité et leur compétitivité. Les opérateurs télécoms ne font pas exception à cette règle et doivent eux aussi faire preuve de résilience au niveau de l’IT. Ainsi, pour ceux qui s’efforcent d’accroître la rapidité et l’ampleur des processus de garantie des services dans les domaines complexes et convergents de l’IT d’entreprise et des réseaux, l’automatisation est devenue une priorité absolue.

Dans le contexte actuel de transformation digitale des entreprises, les opérateurs télécoms peuvent eux aussi tirer parti de l’automatisation. Elle leur permet notamment de relever les principaux défis auxquels ils sont confrontés, tels qu’apporter du contexte et de l’intelligence à la gestion des tickets d’incidents, ou encore réduire le coût et l’impact du changement pour le client.

Apporter du contexte et de l’intelligence à la gestion des tickets d’incidents

En raison de la convergence des tendances, la gestion des tickets d’incidents (trouble ticketing) figure en tête des priorités de la transformation des télécommunications. Face à l’évolution rapide des technologies et à la complexité accrue, le risque de voir apparaître des problèmes dans l’ensemble du réseau, dont les causes et les conséquences sont souvent moins bien comprises, augmente. Dans le même temps, la forte concurrence qui prévaut rend la satisfaction des clients indispensable au succès et à la croissance. Parallèlement, le personnel responsable du réseau doit trouver des moyens plus rapides et efficaces de résoudre les problèmes pour éviter de se retrouver débordé.

Afin de relever ces défis, les opérateurs télécoms doivent être en mesure d’utiliser plus efficacement les données. L’analyse automatisée et alimentée par l’IA portant sur des ensembles de données complexes (IAOps), qui est fournie par l’intermédiaire d’interfaces graphiques, peut ainsi aider les équipes opérationnelles à identifier des schémas dans les données relatives aux performances, aux alertes et aux tickets d’incident dans les environnements de réseau, d’infrastructure et de cloud.

Grâce à ces informations, les responsables réseau sont en mesure d’établir une corrélation intelligente entre plusieurs problèmes et une cause fondamentale commune ou un ensemble d’impacts sur le client, afin de créer, d’évaluer, d’attribuer et de résoudre les tickets d’incident plus rapidement et plus efficacement.

Réduire le coût et l’impact du changement pour le client

Que le changement soit initié par l’homme ou généré par la machine, son rythme et sa complexité ne cessent de croître. Les approches traditionnelles du changement ne peuvent pas être adaptées à la vitesse et à l’échelle nécessaires pour accompagner la transformation continue du réseau, satisfaire aux exigences fluctuantes des clients et assurer la gestion des performances.

Les opérateurs télécoms doivent pouvoir améliorer le taux de réussite des changements, mieux appréhender leurs impacts sur le coût et la qualité, saisir les interactions complexes des changements et optimiser la programmation pour réduire au minimum l’impact sur les clients.

En automatisant l’évaluation et la programmation des changements initiés par les agents, les opérateurs télécoms sont alors capables de limiter les interventions humaines tout en réduisant les coûts et en augmentant le taux de réussite. Lorsque les changements sont planifiés, il est possible de prévoir et d’atténuer plus efficacement les perturbations potentielles pour les clients, et le changement lui-même peut être automatisé. L’IA et l’automatisation peuvent également prendre en charge l’évaluation et la programmation, elles-mêmes entièrement automatisées, des changements générés par les machines, et ce, afin d’éliminer totalement toute interaction humaine.

L’automatisation guidée par l’opérateur

Il s’agit d’une étape intermédiaire, mais souvent critique, de l’assurance des services en vue de la mise en place de réseaux entièrement autonomes et de systèmes autogérés. Avant que les opérateurs ne cèdent entièrement le contrôle à l’IA et à l’automatisation en boucle fermée, ils peuvent dans un premier temps opter pour une approche semi-automatique.

À la suite d’une évaluation au cours de laquelle le système détermine le niveau d’interaction humaine nécessaire, l’automatisation intelligente pilotée par l’IA peut aiguiller les opérateurs vers les mesures correctives appropriées ou permettre une correction entièrement automatisée.
Dans les deux cas, le degré de réussite des actions est mesuré afin d’en améliorer la précision. À mesure que l’intervention manuelle est réduite et éliminée, l’opérateur peut évoluer vers une automatisation en boucle fermée.

Afin de proposer une expérience client compétitive, les opérateurs télécoms doivent faire évoluer leur garantie de services en passant de la résolution de problèmes déjà apparus à l’utilisation de données système favorisant une approche prédictive dans laquelle les problèmes sont évités et où l’IA permet d’évaluer les problèmes sous-jacents communs à tous les systèmes.

Plus largement, les équipes opérationnelles peuvent utiliser les données volumineuses, le machine learning et l’analyse pour identifier des schémas dans les données de surveillance, de capacité et d’automatisation à travers une infrastructure technologique complexe. Sur la base de ces informations, elles pourront travailler plus promptement et plus efficacement pour améliorer la rapidité, la qualité et le rapport coût-efficacité de la prestation de services.

In fine, les opérateurs pourront offrir une livraison de services entièrement autonome dans laquelle l’automatisation en temps réel assurera une qualité de service optimale, tout en fournissant la vitesse, la mise à l’échelle et l’efficacité requises pour les environnements des opérateurs télécoms modernes. Leur rôle sera de plus en plus clé dans la transformation digitale des entreprises et dans l’évolution de ces dernières vers le modèle d’« Autonomous Digital Enterprise » ou ADE (entreprises digitales autonomes).

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Chief Architect
BMC Software
Ian Russ est Chief Architect en EMEA chez BMC Software
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