LE'Entreprise de télécommunications IA entre dans une nouvelle phase. Il ne suffit plus de greffer des algorithmes sur des processus existants ou de multiplier les expérimentations isolées. L’enjeu est désormais de construire des architectures capables de gouverner les agents intelligents, les données, les décisions et l’automatisation à l’échelle industrielle. C'est le point central de la feuille de route que les membres de Forum de MT ils présenteront à Dtw Enflammer 2026prévu à Copenhague du 23 au 25 juin.
L'objectif est de rapprocher les prestataires de services de communication, je CSPau-delà de la saison des projets pilotes fragmentés. La promesse est un socle commun pour permettre des flux autonomes de bout en bout, capables de traverser les domaines informatiques et le réseau. Le passage concerne l'évolution de Architecture numérique ouvertejusqu'à présent un pilier de la modernisation cloud-native des opérateurs. Aujourd’hui, cette même architecture est étendue pour prendre en charge les agents d’IA, la gouvernance, l’accès contrôlé aux données et une automatisation fiable.
Les enjeux sont industriels, pas seulement technologiques. TM Forum relie cette évolution à la stratégie Course jusqu'en 2030qui vise à faire passer les opérateurs télécoms de la vente de connectivité à la fourniture de résultats garantis. Performance, fiabilité et souveraineté font partie de l'offre. Pour les soutenir, des systèmes plus autonomes, mais aussi plus contrôlables, sont nécessaires.
De l'expérimentation à l'exécution
La question qui ressort du rapport Transformation 2.0 : vers une architecture numérique ouverte native de l'IA c'est la distance entre l'ambition et l'ancrage. Selon l'enquête citée par TM Forum, menée auprès de 216 personnes dans 111 organisations CSP, 83 % des personnes interrogées considèrent l'IA comme cruciale pour la compétitivité. Cependant, seuls 5 % d’entre eux utilisent largement des agents intelligents en production.
Les données expliquent pourquoi la feuille de route arrive à un moment délicat. De nombreux opérateurs expérimentent déjà des agents, des copilotes et des automatisations. Mais ils les intègrent souvent sous forme d’applications ajoutées, sans les intégrer à l’architecture de l’entreprise. En effet, 30 % des personnes interrogées déclarent utiliser des agents pour des tâches spécifiques, mais restent « greffées » sur les systèmes. 38 % supplémentaires expérimentent l’IA agentique sans avoir défini comment l’intégrer dans leur architecture.
Ici, la différence entre l'IA et l'IA native s'ouvre. Dans le premier cas, l’intelligence artificielle soutient les processus existants. Dans le second cas, cela change la façon dont le travail, les décisions et l’orchestration sont conçus. Pour leEntreprise de télécommunications IA cela signifie intégrer des agents capables de communiquer avec les composants Oss/Bss, les fonctions réseau, les modèles, les politiques et les données en temps réel.
Nik Willetts, PDG de TM Forum, résume la transition en termes d'urgence concurrentielle. Les sociétés de télécommunications ne seront pas en mesure de maintenir leur croissance, leur résilience et leurs résultats garantis avec une IA fragmentée. Ce qu’il faut, dit-il, c’est une action commune pour passer de l’expérimentation à des flux autonomes à grande échelle.
Le nouveau rôle de l’architecture numérique ouverte dans l’IA des télécommunications
Là Architecture numérique ouverte a été créé pour aider les opérateurs à surmonter les systèmes existants rigides et fragmentés. Son modèle de composants, ses API ouvertes et son langage architectural commun ont favorisé les environnements informatiques modulaires. L'objectif initial était de réduire les délais d'intégration, d'accélérer les nouveaux services et de rendre les logiciels de télécommunications plus composables.
L’évolution native de l’IA place la barre plus haut. Le nouvel Oda doit également devenir un environnement d'exécution pour les agents intelligents. Il ne s’agit pas d’une couche opaque au-dessus des systèmes déterministes, mais d’un fondement gouverné. Les agents doivent opérer parallèlement aux systèmes d’enregistrement, et non les remplacer. De cette manière, le contrôle, la responsabilité, l’interopérabilité et l’intégrité architecturale sont préservés.
Les nouvelles extensions introduisent une couche d'exécution pour les agents IA dans le framework Oda. Le contrôle passe deToile Odaqui fournit des points de gestion, d’observabilité, de sécurité et de gestion du cycle de vie. Les agents peuvent interagir avec les composants Oda via des protocoles tels que MCP et les modèles de communication d’agent à agent. Mais l’interaction doit rester médiatisée par la plateforme.
Andy Tiller, vice-président des produits membres chez TM Forum, décrit l'évolution comme un changement de phase. Après la transition de l’architecture traditionnelle vers l’architecture cloud native, l’IA entre dans la structure elle-même. Non pas comme un concept abstrait, mais comme une base pouvant être exécutée et réutilisée par l’industrie.
Gouvernance, données et confiance : une nouvelle ère pour l’IA des télécommunications
Le rapport met en évidence un risque central. Sans fondations communes, l’IA peut reproduire les dettes d’intégration accumulées au cours de vingt années de modernisation des OSS/BSS. Chaque opérateur et chaque fournisseur pourrait créer des piles propriétaires, avec lesquelles il est difficile de communiquer. Le résultat serait de nouveaux silos, cette fois agents.
Les principaux obstacles ne sont pas seulement techniques. Les obstacles à l’adoption de l’IA comprennent le manque de compétences, la faible qualité des données, les processus décisionnels humains non documentés et les problèmes de gouvernance. La question de la confiance semble moins perçue qu’elle ne le devrait. Seul un quart des personnes interrogées l'ont indiqué comme le principal obstacle, mais le rapport le considère comme décisif.
La mise à l'échelle des agents autonomes nécessite des données de haute qualité, un accès sécurisé, des politiques claires et une compréhension commune des concepts des télécommunications. Un agent ne peut pas décider de l'approvisionnement, de l'assurance ou de l'indemnisation du client si les données sont incomplètes. Elle ne peut même pas agir de manière fiable si les privilèges ne sont pas limités à ce qui est nécessaire.
La gouvernance devient alors dynamique. Il ne suffit pas d'approuver un modèle une seule fois. Dans les environnements agentiques, les logiciels peuvent adapter leur comportement, modifier les sources d'informations et générer de nouvelles actions. C'est pourquoi TM Forum parle de « confiance continue », une capacité opérationnelle permanente. Le contrôle doit inclure l’auditabilité, l’observabilité du raisonnement et la maîtrise des erreurs.
Flux autonomes au-delà des domaines
Le cœur de la feuille de route est la transition des cas d’usage isolés vers des flux autonomes. Cela signifie connecter l’intention, l’orchestration, l’assurance et l’action dans plusieurs domaines. Les démonstrations prévues à Dtw Ignite visent précisément à démontrer ce niveau de maturité, avec des scénarios cross-domaines de niveau 4+.
Le premier concerne la gestion des pannes de bout en bout. Les agents IA détectent, diagnostiquent et résolvent les problèmes sur plusieurs domaines réseau. La seconde concerne le découpage dynamique du réseau 5G, avec une autonomie intentionnelle depuis la commande jusqu’à l’approvisionnement, jusqu’à l’assurance et l’auto-réparation. Le troisième concerne l’inférence souveraine de l’IA, c’est-à-dire le déploiement sûr et contrôlé de l’IA au sein de juridictions définies.
Ces cas ne sont pas des démonstrations ornementales. Ils servent à prouver que l’APD peut devenir une base exécutable pour l’IA dans des environnements opérationnels réels. Le modèle est particulièrement pertinent pour les réseaux complexes, où les domaines radio, les systèmes centraux, périphériques et métier doivent collaborer sans étapes manuelles continues.
Dans le rapport, Demo One et Project Foundation montrent un exemple concret. Un client professionnel subit une perturbation de sa ligne fixe. Le routeur passe en 5G via eSIM, mais les systèmes détectent que le SLA n'est pas respecté. L'agent ouvre un ticket, lance une auto-résolution et détermine l'indemnisation. Le client est informé sans avoir à solliciter l'opérateur.
Parce que la normalisation devient compétitive
La poussée versEntreprise de télécommunications IA cela n’efface pas le thème de la différenciation. Il le déplace. Les opérateurs ne rivalisent pas sur la capacité à réécrire chaque intégration à partir de zéro, mais sur la rapidité avec laquelle ils transforment les architectures communes en services fiables. Les normes, API et composants deviennent des accélérateurs.
Le rapport rappelle qu'un tiers des personnes interrogées considèrent Oda comme le principe directeur de la transformation numérique. 55 % y voient une référence utile déjà intégrée aux programmes de transformation. Ce chiffre croît parmi les rôles liés aux produits et services, où la modularité et la standardisation facilitent le lancement des offres et le travail avec les partenaires de l'écosystème.
La feuille de route introduit également une idée plus ambitieuse : l’APD doit devenir un produit de données consommable par l’IA. En pratique, les connaissances intégrées dans les modèles de télécommunications, les API, les processus et la sémantique doivent être disponibles pour les agents de manière structurée. Ce n’est qu’ainsi qu’ils pourront comprendre le contexte, les contraintes et les objectifs opérationnels.
Cela nécessite une sémantique partagée. Sans signification commune concernant les API, les données et le workflow, les agents ne peuvent pas se coordonner. Chaque domaine finirait par interpréter différemment les commandes, les alarmes, les inventaires et les politiques. L’autonomie inter-domaines s’arrêterait à la première frontière organisationnelle.
Le point crucial du retour sur investissement
Pour les dirigeants d’entreprises, la question reste économique. L’entreprise de télécommunications native de l’IA doit produire des rendements mesurables, et pas seulement des architectures plus élégantes. TM Forum aborde le sujet avec l'initiative AI4X, qui collecte des cas d'utilisation et des preuves de valeur. L’objectif est de montrer dans quels domaines l’IA réduit déjà les coûts, améliore l’efficacité ou génère des revenus.
Le rapport cite une librairie avec une vingtaine de cas, provenant pour la plupart d'opérateurs chinois. Un CSP a investi 160 mille dollars dans une solution intelligente d'économie d'énergie pour les stations de radio. Le bénéfice estimé est d'environ 19 millions de dollars sur cinq ans, avec un retour sur investissement en 18 jours.
Un autre cas concerne un agent de traitement des plaintes d’IA. L'investissement de 145 000 $ a réduit le temps de gestion de deux heures à 30 minutes par cas. Le retour sur investissement la première année était plus de sept fois supérieur à l’investissement. Ce sont des exemples qui parlent aux directeurs financiers et aux PDG, car ils relient automatisation, architecture et impact sur le compte de résultat.
Toutefois, une condition demeure. La valeur augmente si l’IA dépasse la logique de l’outil unique. Un agent qui optimise un processus isolé peut produire de l’efficacité. Un système d'agents gouvernés, intégré à Oda, peut changer le modèle opérationnel.