En intégrant des outils d'IA dans ses processus, Orange peut non seulement améliorer la QoS, l'expérience client mais aussi réduire les coûts, augmenter l'efficience opérationnelle et l'expérience salarié.
Dans un monde où la connectivité est essentielle, la qualité de service (QoS) et l'efficience opérationnelle sont des priorités pour les opérateurs télécoms. Orange France, fort de son engagement historique pour une qualité de service et la performance de ses réseaux, se confronte à des défis croissants liés à la gestion de réseaux vieillissants et à l’introduction de nouvelles technologies complexes. L'intégration de l'intelligence artificielle dans ses processus représente une réponse stratégique à ces enjeux.
Dans le cadre de notre exploration des innovations en matière d’IA dans les réseaux télécoms, nous avons eu l'opportunité d'interviewer Axelle Camus, responsable de l'intégration de l'intelligence artificielle à la Direction Technique d’Orange France. Elle partage avec nous les défis auxquels l'entreprise fait face et les résultats concrets obtenus grâce à l'IA.
Les défis de la QoS pour Orange France
Orange France a toujours placé la QoS au cœur de ses préoccupations. Avec des résultats impressionnants, comme les 13 étoiles obtenues auprès de l'Arcep* pour son réseau mobile, l'opérateur doit composer avec des infrastructures historiques. Ces réseaux, bien que performants, sont parfois vieillissants et nécessitent des compétences spécifiques pour leur maintenance. La fermeture progressive des réseaux anciens, tels que le cuivre et la 2G, est une étape nécessaire pour simplifier la gestion des compétences et améliorer les performances.
Les défis actuels incluent la nécessité de maintenir une QoS élevée tout en réduisant les coûts d'exploitation. La complexité des réseaux, avec des couches historiques et des équipements obsolètes, et l’introduction de nouvelles technologies complique la gestion quotidienne. De plus, la demande croissante des clients pour des services toujours plus rapides et fiables impose une pression supplémentaire sur les opérateurs.
*Arcep : L'Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse (Arcep) est une autorité administrative indépendante française chargée de réguler les communications électroniques et postales et la distribution de la presse.
Transformation par l'IA, un levier incontournable pour Orange France
L'IA est devenue un levier essentiel pour transformer les perspectives d'Orange France. Elle permet d'optimiser la conception, le déploiement et l'exploitation des réseaux. En intégrant des outils d'IA dans ses processus, Orange peut non seulement améliorer la QoS et l’expérience client, mais aussi réduire les coûts et augmenter l'efficience opérationnelle et l’expérience salarié.
Amélioration de la QoS et de l'efficience opérationnelle
Des outils de diagnostic basés sur l'IA, comme le projet Recovisu, illustrent cette intégration par les équipes d’Orange France. Ce système aide les techniciens à corriger rapidement les erreurs lors des interventions, améliorant ainsi la qualité du service. En prenant des photos avant et après une intervention, les techniciens peuvent détecter des erreurs potentielles, ce qui réduit les temps d'attente pour les clients.
Par ailleurs, Orange France a déployé plusieurs cas d'usage basés sur l'IA pour relever ses défis. Par exemple, l'automatisation des déclarations de fréquences auprès de l'Agence Nationale des Fréquences a réduit le temps de mise en service des fréquences, permettant ainsi une réactivité accrue. Auparavant, ces déclarations prenaient plusieurs mois en raison de retours fréquents dus à des erreurs de plans.
Maintenance préventive
La maintenance préventive des équipements, comme les batteries des antennes, est également optimisée grâce à l'IA. Plutôt que de suivre un calendrier fixe, les interventions sont planifiées en fonction des besoins réels, réduisant ainsi les pannes et l'empreinte carbone. Cela permet d'intervenir uniquement lorsque cela est nécessaire, évitant des déplacements inutiles.
Signalisation des dommages
Un autre cas d'usage efficace est l'application permettant aux citoyens de signaler des dommages aux infrastructures. Grâce à l'IA, les signalements sont évalués en fonction de leur gravité, permettant une intervention rapide et ciblée. Cela améliore non seulement la réactivité d'Orange, mais renforce également la confiance des clients dans la capacité de l'opérateur à gérer les incidents.
Des gains significatifs constatés
Économies et efficacité
les initiatives d'Orange France ont déjà permis des gains significatifs. Par exemple, l'application NRJ5G a évité des coûts d'upgrade inutiles pour les abonnements électriques des sites mobiles, économisant ainsi près de 48 millions d'euros. En étudiant les données de consommation, Orange a pu identifier que de nombreux sites étaient surdimensionnés, permettant une gestion plus efficace des ressources.
Réduction de l'empreinte carbone
l'IA contribue également à réduire l'empreinte carbone d'Orange France. Les maintenances prédictives et l'optimisation des ressources permettent d'éviter des interventions inutiles et de prolonger la durée de vie des équipements. De plus, des initiatives pour réduire la consommation d'eau sur les sites non habités sont en cours, avec des analyses visant à identifier les anomalies avant d'envoyer un technicien.
Amélioration de la satisfaction client
L'amélioration de la QoS grâce à l'IA se traduit également par une satisfaction client accrue. Les clients bénéficient de services plus fiables et d'une réactivité améliorée en cas de problème. Cela renforce la fidélité des clients et positionne Orange comme un leader dans un marché de plus en plus compétitif.
Malgré ces succès, l'intégration de l'IA n'est pas sans défis
- Qualité des Données : la qualité des données reste un enjeu majeur, avec des systèmes d'information hétérogènes et des processus variés. L'intégration des solutions d'IA dans ces systèmes existants nécessite au démarrage un investissement en temps et en ressources. Orange travaille à améliorer la qualité des données grâce à des initiatives de documentation des données en collaboration avec les équipes métiers et la mise en place de data products.
- Accompagnement au changement : bien que les équipes soient généralement ouvertes aux innovations, il est essentiel de les accompagner dans cette transition. Les formations sont cruciales pour garantir que les employés comprennent et adoptent les nouvelles technologies.
Perspectives et innovations futures
Les enjeux d'Orange France à court, moyen et long terme sont clairs : améliorer la satisfaction client et la qualité de service. L'objectif est de réduire l'indisponibilité des réseaux et d'anticiper les besoins des clients. Pour cela, l'opérateur prévoit de mieux structurer ses projets d'IA, en restant agile tout en maintenant un haut niveau de qualité.
Les prochaines étapes incluent l'exploration de nouvelles technologies d'IA pour améliorer encore davantage les processus. Orange intègre des solutions de data mesh pour garantir une meilleure gestion des données, permettant ainsi une exploitation plus efficace des informations disponibles.
L'intégration de l'IA chez Orange France représente une avancée significative dans la gestion des réseaux télécoms. En transformant ses processus et en améliorant la QoS, l'opérateur se positionne comme un leader dans un secteur en constante évolution. Les défis restent nombreux, mais les bénéfices potentiels, tant économiques qu'environnementaux, sont indéniables.
Grâce à une approche proactive et à l'innovation continue, Orange France est bien placé pour relever les défis futurs et continuer à offrir des services de haute qualité à ses clients.
