Cette Coupe du monde, l'« arbitre intelligent » est l'un des points forts. SAOT intègre les données du stade, les règles du jeu et l'IA pour émettre automatiquement des jugements rapides et précis sur les situations de hors-jeu.
Alors que des milliers de fans applaudissaient ou déploraient les rediffusions d'animation 3D, mes pensées suivaient les câbles réseau et les fibres optiques derrière le téléviseur jusqu'au réseau de communication.
Afin de garantir une expérience de visionnage plus fluide et plus claire pour les fans, une révolution intelligente similaire à SAOT est également en cours dans le réseau de communication.
En 2025, L4 sera réalisé
La règle du hors-jeu est complexe, et il est très difficile pour l'arbitre de prendre une décision précise sur-le-champ compte tenu des conditions complexes et changeantes du terrain. C'est pourquoi des décisions de hors-jeu controversées sont fréquentes lors des matchs de football.
De même, les réseaux de communication sont des systèmes extrêmement complexes, et le recours à des méthodes humaines pour analyser, juger, réparer et optimiser les réseaux au cours des dernières décennies est à la fois gourmand en ressources et sujet à l’erreur humaine.
Ce qui est plus difficile, c'est qu'à l'ère de l'économie numérique, alors que le réseau de communication est devenu la base de la transformation numérique de milliers de lignes et d'entreprises, les besoins des entreprises sont devenus plus diversifiés et dynamiques, et la stabilité, la fiabilité et l'agilité du réseau doivent être plus élevées, et le mode de fonctionnement traditionnel du travail humain et de la maintenance est plus difficile à maintenir.
Une erreur de jugement de hors-jeu peut affecter le résultat de l'ensemble du match, mais pour le réseau de communication, une « erreur de jugement » peut faire perdre à l'opérateur une opportunité de marché en évolution rapide, forcer l'interruption de la production des entreprises et même affecter l'ensemble du processus de développement social et économique.
Il n'y a pas d'autre choix. Le réseau doit être automatisé et intelligent. Dans ce contexte, les principaux opérateurs mondiaux ont fait entendre leur voix en faveur des réseaux auto-intelligents. Selon le rapport tripartite, 91 % des opérateurs mondiaux ont intégré les réseaux auto-intelligents à leur planification stratégique, et plus de dix opérateurs majeurs ont annoncé leur objectif d'atteindre le niveau 4 d'ici 2025.
Parmi eux, China Mobile est à l'avant-garde de ce changement. En 2021, China Mobile a publié un livre blanc sur les réseaux auto-intelligents, proposant pour la première fois dans le secteur l'objectif quantitatif d'atteindre le niveau L4 de réseaux auto-intelligents d'ici 2025. Il propose de développer des capacités d'exploitation et de maintenance réseau « auto-configurables, auto-réparables et auto-optimisées » en interne, et de créer une expérience client « zéro attente, zéro panne et zéro contact » en externe.
L'intelligence artificielle sur Internet, similaire à « Smart Referee »
Le système SAOT est composé de caméras, de capteurs intégrés au ballon et de systèmes d'IA. Ces derniers collectent les données en temps réel, tandis que le système d'IA les analyse en temps réel et calcule la position avec précision. Ce système intègre également les règles du jeu pour siffler automatiquement les hors-jeu conformément à ces règles.
Il existe certaines similitudes entre l’autointellectualisation du réseau et l’implémentation SAOT :
Premièrement, le réseau et la perception doivent être étroitement intégrés afin de collecter de manière exhaustive et en temps réel les ressources réseau, la configuration, l'état des services, les pannes, les journaux et autres informations, afin de fournir des données riches pour l'entraînement et le raisonnement de l'IA. Ceci est cohérent avec la collecte de données par SAOT à partir de caméras et de capteurs intégrés à la balle.
Deuxièmement, il est nécessaire d'intégrer de manière unifiée au système d'IA une grande quantité d'expérience manuelle en matière d'élimination et d'optimisation des obstacles, de manuels d'exploitation et de maintenance, de spécifications et d'autres informations, afin de finaliser l'analyse, la prise de décision et l'exécution automatiques. C'est comme si SAOT introduisait la règle du hors-jeu dans le système d'IA.
De plus, le réseau de communication étant composé de plusieurs domaines, l'ouverture, le blocage et l'optimisation de tout service mobile, par exemple, ne peuvent être réalisés que par la collaboration de bout en bout de plusieurs sous-domaines tels que le réseau d'accès sans fil, le réseau de transmission et le réseau central. L'auto-intelligence du réseau nécessite également une « collaboration multidomaine ». Ceci est similaire au fait que SAOT doit collecter des données vidéo et des données de capteurs multidimensionnelles pour prendre des décisions plus précises.
Cependant, le réseau de communication est bien plus complexe que l'environnement d'un terrain de football, et le scénario opérationnel ne se résume pas à une simple pénalité de hors-jeu, mais à un ensemble extrêmement diversifié et dynamique. Outre les trois similitudes mentionnées ci-dessus, les facteurs suivants doivent être pris en compte lorsque le réseau évolue vers une autointelligence d'ordre supérieur :
Premièrement, le cloud, le réseau et les équipements NE doivent être intégrés à l'IA. Le cloud collecte des données massives sur l'ensemble du domaine, assure en continu l'entraînement de l'IA et la génération de modèles, puis fournit ces derniers à la couche réseau et aux équipements NE. La couche réseau dispose d'une capacité d'entraînement et de raisonnement moyenne, permettant ainsi une automatisation en boucle fermée dans un seul domaine. Les équipements NE peuvent analyser et prendre des décisions à proximité des sources de données, garantissant ainsi un dépannage et une optimisation des services en temps réel.
Deuxièmement, l'unification des normes et la coordination industrielle. Un réseau auto-intelligent est une ingénierie système complexe, impliquant de nombreux équipements, des fonctions de gestion de réseau et de logiciels, ainsi que de nombreux fournisseurs. Il est donc difficile d'y intégrer des interfaces, de communiquer entre domaines et de résoudre d'autres problèmes. Parallèlement, de nombreuses organisations, telles que le TM Forum, le 3GPP, l'UIT et la CCSA, promeuvent des normes pour les réseaux auto-intelligents, mais la formulation de ces normes souffre d'un certain problème de fragmentation. Il est également important que les industries collaborent pour établir des normes unifiées et ouvertes, notamment en matière d'architecture, d'interface et de système d'évaluation.
Troisièmement, la transformation des talents. Un réseau auto-intelligent n'est pas seulement une évolution technologique, mais aussi une transformation des talents, de la culture et de la structure organisationnelle. Cela exige une transformation des activités d'exploitation et de maintenance, d'une approche « réseau » à une approche « métier », une transformation du personnel d'exploitation et de maintenance, d'une culture matérielle à une culture logicielle, et d'un travail répétitif à un travail créatif.
L3 est en route
Où en est le réseau Autointelligence aujourd'hui ? À quelle distance de la L4 sommes-nous ? La réponse se trouve peut-être dans trois cas d'atterrissage présentés par Lu Hongju, président de Huawei Public Development, lors de son discours à la China Mobile Global Partner Conference 2022.
Les ingénieurs de maintenance réseau savent tous que le réseau domestique est le point le plus problématique des opérations d'exploitation et de maintenance des opérateurs, et peut-être personne ne le sait. Il est composé du réseau domestique, du réseau ODN, du réseau porteur et d'autres domaines. Ce réseau est complexe et comporte de nombreux équipements passifs. Des problèmes tels qu'une perception insensible du service, une réponse lente et un dépannage complexe sont toujours présents.
Face à ces difficultés, China Mobile a collaboré avec Huawei dans les provinces du Henan, du Guangdong, du Zhejiang et d'autres. L'amélioration des services haut débit, grâce à la collaboration entre matériel intelligent et centre qualité, a permis une perception précise de l'expérience utilisateur et un positionnement précis des problèmes de mauvaise qualité. Le taux d'amélioration des utilisateurs de mauvaise qualité a été porté à 83 %, et le taux de réussite marketing des activités FTTR, Gigabit et autres est passé de 3 % à 10 %. Concernant la suppression des obstacles sur le réseau optique, l'identification intelligente des dangers cachés le long du même trajet est réalisée grâce à l'extraction des informations caractéristiques de diffusion de la fibre optique et à un modèle d'IA, avec une précision de 97 %.
Dans un contexte de développement écologique et efficace, les économies d'énergie sur les réseaux constituent la principale orientation des opérateurs actuels. Cependant, en raison de la complexité de la structure des réseaux sans fil, du chevauchement et de la couverture croisée de plusieurs bandes de fréquences et de plusieurs normes, l'activité cellulaire fluctue considérablement au fil du temps. Il est donc impossible de s'appuyer sur une méthode artificielle pour un arrêt précis et économe en énergie.
Face aux défis, les deux parties ont collaboré dans l'Anhui, le Yunnan, le Henan et d'autres provinces, au niveau de la gestion du réseau et de la couche des éléments du réseau, afin de réduire de 10 % la consommation énergétique moyenne d'une station sans affecter les performances du réseau ni l'expérience utilisateur. La couche de gestion du réseau formule et met en œuvre des stratégies d'économie d'énergie basées sur les données multidimensionnelles de l'ensemble du réseau. La couche NE détecte et prédit les changements d'activité de la cellule en temps réel et met en œuvre avec précision des stratégies d'économie d'énergie telles que l'arrêt de la porteuse et des symboles.
Il n’est pas difficile de voir à partir des cas ci-dessus que, tout comme « l’arbitre intelligent » dans le match de football, le réseau de communication réalise progressivement l’auto-intelligentification à partir de scènes spécifiques et d’une seule région autonome à travers la « fusion de perception », le « cerveau IA » et la « collaboration multidimensionnelle », de sorte que la voie vers l’auto-intelligentification avancée du réseau devient de plus en plus claire.
Selon le TM Forum, les réseaux auto-intelligents L3 « peuvent détecter les changements dans l'environnement en temps réel et s'auto-optimiser et s'auto-ajuster dans des spécialités de réseau spécifiques », tandis que L4 « permet une gestion prédictive ou active en boucle fermée des réseaux axés sur l'expérience commerciale et client dans des environnements plus complexes sur plusieurs domaines de réseau. » De toute évidence, le réseau auto-intelligent approche ou atteint actuellement le niveau L3.
Les trois roues en route vers L4
Alors, comment accélérer le réseau auto-intellectuel vers le niveau 4 ? Lu Hongjiu a déclaré que Huawei aidait China Mobile à atteindre son objectif de niveau 4 d'ici 2025 grâce à une approche tripartite alliant autonomie mono-domaine, collaboration inter-domaines et coopération industrielle.
Concernant l'autonomie mono-domaine, les dispositifs NE intègrent perception et calcul. D'une part, des technologies innovantes telles que l'iris optique et les capteurs en temps réel sont introduites pour réaliser une perception passive et à l'échelle milliseconde. D'autre part, les technologies de calcul basse consommation et de calcul en flux sont intégrées pour réaliser des dispositifs NE intelligents.
Deuxièmement, la couche de contrôle du réseau avec cerveau IA peut se combiner avec des dispositifs d'éléments de réseau intelligents pour réaliser la boucle fermée de perception, d'analyse, de prise de décision et d'exécution, afin de réaliser la boucle fermée autonome d'auto-configuration, d'auto-réparation et d'auto-optimisation orientée vers le fonctionnement du réseau, la gestion des pannes et l'optimisation du réseau dans un seul domaine.
De plus, la couche de gestion du réseau fournit une interface ouverte en direction nord à la couche de gestion des services de couche supérieure pour faciliter la collaboration inter-domaines et la sécurité des services.
En termes de collaboration inter-domaines, Huawei met l'accent sur la réalisation globale de l'évolution de la plateforme, de l'optimisation des processus métier et de la transformation du personnel.
La plateforme a évolué d'un système de support centralisé à une plateforme auto-intelligente intégrant des données mondiales et l'expérience d'experts. Les processus métier, autrefois orientés réseau et pilotés par les ordres de travail, ont évolué vers une transformation orientée expérience et sans contact. En termes de transformation du personnel, la mise en place d'un système de développement low-code et l'encapsulation atomique des capacités d'exploitation et de maintenance et des capacités réseau ont abaissé le seuil de transformation du personnel de CT vers l'intelligence numérique, et l'équipe d'exploitation et de maintenance a été aidée à se transformer en talents composites DICT.
Par ailleurs, Huawei encourage la collaboration entre plusieurs organismes de normalisation afin d'élaborer des normes unifiées pour l'architecture, l'interface, la classification et l'évaluation des réseaux auto-intelligents, entre autres. L'objectif est de promouvoir la prospérité de l'écologie industrielle en partageant les expériences pratiques, en promouvant l'évaluation et la certification tripartites et en construisant des plateformes industrielles. Enfin, Huawei coopère avec la sous-chaîne d'exploitation et de maintenance intelligentes de China Mobile pour définir et gérer ensemble la technologie fondamentale afin de garantir son indépendance et sa maîtrise.
Selon les éléments clés du réseau auto-intelligent mentionnés ci-dessus, de l'avis de l'auteur, la « troïka » de Huawei possède la structure, la technologie, la coopération, les normes, les talents, la couverture complète et la force précise, qui méritent d'être attendus avec impatience.
Le réseau auto-intelligent est le vœu le plus cher du secteur des télécommunications, surnommé « poésie et distance du secteur des télécommunications ». Il a également été qualifié de « long chemin » et de « semé de défis » en raison de l'immensité et de la complexité du réseau et des activités de communication. Mais à en juger par ces cas d'atterrissage et la capacité de la troïka à le maintenir, on constate que la poésie n'est plus aussi fière, et qu'elle n'est plus si loin. Grâce aux efforts concertés du secteur des télécommunications, elle est de plus en plus prometteuse.
Date de publication : 19 décembre 2022