Révolution de l'IA dans la formation en télécommunications Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive traite de l'importance de l'intelligence artificielle dans l'industrie des télécommunications. Les opérateurs de télécommunications sont confrontés à plusieurs nouveaux problèmes lorsque les conditions du marché changent, tels que les nouveaux modèles prédictifs requis et la régularité avec laquelle ils doivent être mis à jour. Par conséquent, l'adoption des technologies d'IA devient importante car elles augmentent la productivité sans sacrifier la précision.

Diapositive 2

Cette diapositive parle de la maintenance prédictive rendue possible par l'IA. Maintenir un réseau devient plus difficile à mesure qu'il se développe et devient plus sophistiqué. La résolution des problèmes peut être une procédure longue et coûteuse. En matière de maintenance prédictive, l'IA peut faire une différence significative.

Diapositive 3

Cette diapositive traite de l'optimisation du réseau en tant qu'utilisation de l'intelligence artificielle dans les télécommunications. La construction de réseaux auto-optimisants (SON) est une autre application populaire de l'IA dans les télécommunications. Les algorithmes d'IA surveillent ces réseaux et peuvent détecter et prévoir avec précision les anomalies du réseau.

Notes de l'instructeur : selon IDC, les entreprises sont de plus en plus disposées à investir dans l'IA, car elles reconnaissent la valeur de son déploiement dans l'architecture des réseaux de télécommunication. Plus de 63 % des entreprises de télécommunications intègrent l'IA pour améliorer leur infrastructure réseau.

Diapositive 4

Cette diapositive met en évidence l'avantage de la détection et de la prévention des fraudes résultant de l'intégration de l'intelligence artificielle dans les télécommunications. La capacité à éviter la fraude est l'avantage le plus important de l'analyse de la fraude basée sur l'IA.

Notes de l'instructeur : Lorsque le système identifie une activité suspecte, il désactive l'utilisateur ou le service associé, empêchant ainsi la fraude de se produire. Tout cela se fait automatiquement ; les organisations peuvent ainsi répondre efficacement à une attaque en temps opportun.

Diapositive 5

Cette diapositive présente la RPA et décrit la taille de son marché pour la période 2021-2023. La RPA est une technologie qui combine la robotique/les outils logiciels et l'intelligence artificielle pour automatiser partiellement ou entièrement les activités humaines pour les processus métier.

Notes de l'instructeur : les opérateurs de télécommunications peuvent utiliser la RPA pour automatiser la saisie des données, le traitement des commandes, la facturation et d'autres tâches de back-office qui prennent du temps et nécessitent beaucoup de travail manuel. Cela libère du temps pour les employés, leur permettant de se concentrer sur d'autres tâches importantes et minimise le nombre d'erreurs associées au travail physique.

Diapositive 6

Cette diapositive illustre la taille du marché mondial de l'intelligence artificielle dans le secteur des télécommunications. On estime que l'IA mondiale dans l'industrie des télécommunications atteindra la somme stupéfiante de 14,99 milliards de dollars d'ici 2027.

Diapositive 7

Cette diapositive illustre les défis les plus courants liés à la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. Même si l'IA mondiale sur le marché des télécommunications est en pleine expansion, de nombreuses entreprises ont encore du mal à la déployer.

Diapositive 8

Cette diapositive aborde le problème des données non structurées ou incomplètes. Il est inutile de mettre en place un système d'IA sans accès aux données pertinentes. De nombreuses entreprises ont du mal à collecter des données en raison de problèmes de données fragmentées, de données non structurées et de données incomplètes.

Notes de l'instructeur :

• Données fragmentées : différents systèmes collectent et stockent des données, mais il n'existe pas de base de données unifiée unique à partir de laquelle elles peuvent être récupérées
• Données non structurées : tout système d'IA aura du mal à donner un sens à une grande quantité de données non catégorisées sans contexte ni explication de ce à quoi elles sont connectées
• Données incomplètes : l'utilisation de données avec des composants manquants peut entraîner un apprentissage incohérent ou inexact du système d'IA
• Solution – Écosystème d'ingénierie de données volumineuses : les algorithmes d'IA exigeant des données propres et bien structurées, l'ETL (extraction, transformation, chargement) et le nettoyage des données occupent environ 80 % des efforts de tout projet ML. Par conséquent, il est essentiel de mettre en place un écosystème d'ingénierie de données volumineuses (basé sur Apache, Hadoop ou Spark) capable de collecter, d'intégrer, de stocker et d'analyser des données à partir de sources de données cloisonnées.

Diapositive 9

Cette diapositive parle de l'expérience technique requise dans le déploiement de l'intelligence artificielle dans les télécoms. L'intelligence artificielle (IA) est une technologie relativement nouvelle. La constitution d'une équipe interne peut prendre plus de temps et produire un impact négligeable lorsque les talents locaux sont rares

Notes de l'instructeur : Trouver un fournisseur ayant la capacité et l'expérience nécessaires pour construire correctement un système d'IA peut être une tâche en soi. De plus, comme le déploiement de l'IA peut être coûteux, il est essentiel de commencer votre projet avec le bon partenaire.

Diapositive 10

Cette diapositive parle de l'importance de l'intégration technique dans un projet d'IA, car l'utilisation de systèmes hérités obsolètes est l'une des principales raisons pour lesquelles un projet peut échouer. La capacité de l'infrastructure informatique peut être assurée la création d'une base de données consolidée, en utilisant des lacs de données ou le cloud computing, etc.