AI Ran et Ericsson percée pour la 5G

AI Ran devient le nouveau terrain concurrentiel des réseaux mobiles. Il ne s'agit plus seulement d'algorithmes pour soutenir les opérations, mais de modèles intégrés d'où le trafic provient, évolue et doit être géré en temps réel. Ericsson tente de faire avancer la barre avec un abonnement logiciel conçu pour apporter une intelligence artificielle de qualité télécom directement à la bande de base et à la radio. La promesse est claire : augmenter les performances, l’efficacité spectrale et les économies d’énergie, sans nécessiter de nouveau matériel de la part des opérateurs.

Cette nouvelle intervient alors que les services basés sur l’IA commencent à peser sur les architectures mobiles. Les applications plus exigeantes, l'automatisation distribuée et les scénarios à faible latence nécessitent des réseaux plus programmables. Dans ce cadre, Ran ne peut pas rester un niveau passif. Il doit devenir un environnement capable de décider, d’adapter et d’optimiser en permanence les ressources.

Ericsson présente ainsi AI Ran comme une offre commercialement évolutive pour les fournisseurs de services de communication. Les premières fonctionnalités sont disponibles au deuxième trimestre 2026. D’autres mises à jour arriveront tout au long de l’année. Le groupe ambitionne de s’inscrire dans la transition vers des réseaux IA natifs, à partir de l’infrastructure 5G déjà installée.

L'intelligence entre au point le plus critique du réseau

Le réseau d’accès radio est le segment où se joue l’essentiel de l’expérience utilisateur. Latence, couverture, interférences, mobilité et consommation d'énergie sont ici concentrées. Faire venir AI Ran, c’est donc intervenir au point le plus sensible de la chaîne de valeur mobile.

La proposition d'Ericsson introduit des modèles conçus pour fonctionner en temps réel au sein du réseau radio. Il ne s’agit pas d’une analyse ex post ou d’une optimisation centralisée. L'accent est mis sur l'inférence à latence ultra faible, jusqu'au niveau de la microseconde, avec fiabilité et robustesse dans des environnements dynamiques.

Selon l'entreprise, les modèles ont été développés avec une expertise dans le domaine des télécommunications et formés sur des données de qualité. Cet aspect est décisif. Dans les réseaux mobiles, un modèle générique risque de ne pas capturer la complexité du signal radio, de la mobilité et de la propagation. La qualité des données devient alors une condition industrielle et non seulement technique.

L'abonnement comprend également un logiciel de formation continue. Cela permet au réseau de s’améliorer au fil du temps, sur la base de données évolutives et cohérentes. Pour l’avenir, la valeur ne réside pas uniquement dans la seule fonction d’IA. Cela réside dans la capacité à construire un cycle d’adaptation constant.

De la performance à la consommation d’énergie

L’efficacité est l’un des points centraux de l’offre. Ericsson rapporte des avantages déjà observés dans plus de 15 déploiements et essais dans le monde. L'entreprise parle d'une augmentation allant jusqu'à 20 % du débit descendant et jusqu'à 10 % de l'efficacité spectrale. À ces résultats s’ajoute la prise en charge jusqu’à deux fois plus d’utilisateurs à fort trafic.

Ce sont des chiffres significatifs car ils touchent une priorité concrète des opérateurs. La croissance de la demande de données ne peut pas toujours être satisfaite avec de nouveaux spectres ou de nouveaux sites. Dans de nombreux domaines, notamment sur les marchés matures, le défi consiste à extraire davantage de valeur des actifs existants.

Le logiciel devient alors un levier de capacité. Joe Madden, analyste principal chez Mobile Experts, résume le propos avec une lecture orientée retour sur investissements. Selon lui, l'offre peut « permettre aux opérateurs d'obtenir plus de capacité, une plus grande observabilité et des services de localisation plus précis à partir du réseau 5G déjà acheté ».

L’autre front est celui de l’énergie. La consommation du réseau radio pèse significativement sur les coûts d’exploitation. L'intégration d'AI Ran permet à Ericsson d'optimiser les ressources avec une plus grande précision. Le résultat attendu est un réseau plus performant, mais également plus durable sur le plan opérationnel.

Une évolution vers des réseaux natifs de l’IA

La nouvelle offre s’inscrit dans une trajectoire plus large. Ericsson affirme avoir introduit des capacités d'IA dans ses produits depuis l'ère de la 4G. En 2021, il a ajouté une accélération prête pour l’IA dans les systèmes Ran Compute. En février 2026, elle a introduit des accélérateurs de réseaux neuronaux dans les radios Massive Mimo, décuplant ainsi la capacité d’inférence de l’IA.

L'AI Ran représente donc un morceau de continuité. Le but est d'utiliser le bon modèle dans la bonne partie du réseau radio. La logique est distribuée : certaines fonctions peuvent vivre dans des radios, d'autres dans des systèmes informatiques Ran, d'autres encore dans des plateformes Cloud Ran.

Cette architecture est importante pour deux raisons. Le premier concerne le performance. Certaines décisions doivent être prises à proximité du signal, avec un timing incompatible avec un traitement à distance. La seconde concerne le portabilité. Ericsson souligne que le logiciel Cloud Ran permet également de déployer des capacités d'IA sur des plates-formes partenaires.

La perspective de l’IA native ne coïncide donc pas avec un remplacement soudain de l’infrastructure. C'est une transformation assez progressive. Les opérateurs peuvent commencer à intégrer des modèles intelligents dans les couches existantes, puis étendre l'automatisation à de nouveaux cas d'utilisation.

Planificateur, formation de faisceaux et observabilité

Les premières fonctionnalités annoncées indiquent clairement les domaines d'intervention. Ericsson cite le planificateur natif d'IA pour l'adaptation des liens, le positionnement de macros alimenté par l'IA, la formation de faisceaux gérée par l'IA et la coordination multicouche alimentée par l'IA. À cela s’ajoutent les fichiers de schéma d’événements de gestion des performances et l’observabilité augmentée pour AI Ran.

Derrière ces noms on peut entrevoir un transformation pratique de la gestion de la radio. Le planificateur est le mécanisme qui attribue des ressources aux utilisateurs. L’améliorer avec l’IA, c’est adapter les décisions aux conditions réelles de connexion. La formation de faisceaux, quant à elle, affecte la direction et la qualité du signal. Une gestion intelligente peut accroître l’efficacité et la couverture.

La coordination multicouche est tout aussi stratégique. Les réseaux 5G sont construits sur différents niveaux de couverture et de capacité. Les macrocellules, les différentes bandes et les ressources distribuées doivent coopérer plus finement. L’IA peut aider à décider où acheminer le trafic et comment équilibrer le réseau.

Se pose ensuite la question de l’observabilité. Un réseau plus autonome doit aussi être plus lisible. Les opérateurs doivent comprendre pourquoi une fonction décide d'une certaine manière. La transparence opérationnelle devient essentielle pour la confiance, le contrôle et la sécurité.

Le rôle des opérateurs dans les essais

Les déclarations des opérateurs montrent comment le sujet entre dans les feuilles de route industrielles. SoftBank considère l'AI Ran comme une étape visant à approfondir l'intelligence artificielle dans le réseau radio. Teruyuki Oya, vice-président senior et CNO de la société, relie la technologie à l'optimisation en temps réel des performances, de l'efficacité spectrale et de l'expérience utilisateur.

Le dirigeant rappelle également les scénarios de IA physique. Il s'agit de cas d'utilisation qui dépendent d'une connectivité à faible latence, d'une fiabilité élevée et d'une coordination entre le réseau et les ressources informatiques. C'est une étape importante. Le réseau n’est pas seulement considéré comme un moyen de transport de données, mais aussi comme un catalyseur de services intelligents distribués.

Bell insiste plutôt sur croissance de la demande de services basés sur l’IA. Bruce Dean, vice-président senior de la technologie et des opérations des réseaux, souligne l'intégration directe de l'IA dans le RAN comme une étape vers des réseaux plus intelligents et plus efficaces. La référence concerne la performance, l'efficacité énergétique et la qualité perçue par les clients.

SK Telecom cherche à trajectoire vers la 6G. Yu Takki, responsable du bureau de technologie des réseaux, associe la collaboration avec Ericsson à la performance, aux économies d'énergie et à des opérations plus automatisées. La vision est de renforcer le leadership dans les réseaux basés sur l’IA et de préparer les bases de la 6G native de l’IA.

Rogers met également l'accent suroptimisation en temps réel. Mark Kennedy, directeur de la technologie, souligne le potentiel d'amélioration des performances du réseau et de réduction de la consommation. La lecture confirme un point : l’IA à Ran est évaluée avant tout comme un levier opérationnel.

La concurrence se tourne vers les logiciels

La décision d'Ericsson signale un changement d'équilibre sur le marché des infrastructures mobiles. Le matériel, la radio et le silicium restent essentiels. Cependant la valeur se déplace de plus en plus vers les logiciels, les modèles et la capacité à orchestrer les données et les décisions.

Pour les vendeurs, cela signifie transformer leur relation avec les opérateurs. L'abonnement logiciel crée une logique de mise à jour continue. Il ne s'agit pas seulement de vendre une fonction, mais une voie d'amélioration progressive. Dans un marché sous pression, cette formule peut aussi devenir pertinente sur le plan commercial.

Pour les opérateurs, la question est plus concrète. Nous devons comprendre quelle valeur l’IA peut produire sur les réseaux existants. La capacité, l’emplacement, l’automatisation et la consommation sont des dimensions mesurables. Si les résultats sont confirmés à grande échelle, AI Ran pourrait devenir un élément de routine de la modernisation de la 5G.

Les données de précision de positionnement en sont un exemple. Ericsson rapporte une couverture prévue comprise entre 90 % et 95 % et une précision jusqu'à cinq fois supérieure dans le positionnement des utilisateurs. Cela ouvre des scénarios qui ne se limitent pas à la connectivité traditionnelle. Des services géolocalisés plus précis peuvent affecter les applications industrielles, logistiques, de sécurité et critiques.

Automatisation avancée et IA agentique

Un autre élément pertinent est le Prise en charge de l'IA agentique. Ericsson le relie à l'automatisation avancée des opérations Ran et réseau. Le sujet va au-delà de l’apprentissage automatique appliqué à des fonctions individuelles. Il s'agit de systèmes capables d'assister ou d'automatiser des processus complexes, avec des objectifs définis et une capacité d'action.

Mais dans les réseaux mobiles, cette perspective doit coexister avec des contraintes rigoureuses. Ran requiert fiabilité, sécurité et prévisibilité. Chaque décision automatisée peut avoir un impact sur la qualité de service, la continuité et la priorité du trafic. C'est pour cette raison que l'adoption sera progressive et contrôlée.

Un banc d'essai pour la 5G Advanced

AI Ran fonctionne avec Ericsson 5G Advanced sur des plates-formes spécialement conçues et Cloud Ran. Cela place l’offre dans la phase évolutive de la 5G, et non dans un horizon lointain. La 5G Advanced est le terrain sur lequel de nombreux opérateurs préparent des capacités d’automatisation, d’efficacité et de support plus avancées pour les services verticaux.

Le choix de ne pas nécessiter de matériel supplémentaire est central. Il réduit la barrière initiale et permet aux opérateurs d'évaluer les avantages sur les réseaux déjà opérationnels. Dans un contexte d’investissement sélectif, cette fonctionnalité peut accélérer l’adoption.

La question de l’échelle reste ouverte. Les essais indiquent des résultats prometteurs, mais la preuve industrielle sera la diffusion sur de grands réseaux hétérogènes et encombrés. Chaque marché a un spectre, une densité, une topologie et des conditions de trafic différents. La capacité des modèles à s’adapter à cette variété sera déterminante.