La supervision des réseaux mobiles progresse grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est capable de prédire les congestions sur les réseaux jusqu'à 30 heures avant qu’elles n’adviennent. Orange parvient à détecter les futures congestions 30 minutes en amont avec un taux de réussite de plus de 80%.

Un laboratoire d’Orange à Belfort en a apporté une nouvelle preuve en développant une solution d’analyse prédictive capable d’éviter les surcharges de trafic sur le réseau mobile. Un algorithme parvient à détecter les futures congestions 30 minutes en amont, avec un taux de réussite de plus de 80%. Grâce à cette solution de maintenance prédictive, les ingénieurs réseaux d’Orange gagnent un temps précieux, suffisant pour décharger préventivement la cellule en voie de congestion et répartir sa charge sur les cellules voisines.

Habituellement, les indicateurs de performance sont considérés un par un. Avec cette solution d’intelligence artificielle, le problème est multiple avec l’impact de plusieurs variables en même temps.

L’algorithme observe l’évolution de quatre indicateurs de qualité radio et détermine le lien entre le comportement de ces indicateurs et l’occurrence d’une congestion dans une cellule donnée grâce à des techniques de machine learning.

• La latence,
• Le débit moyen sur le lien descendant,
• Le nombre moyen d’utilisateurs par cellule sur le lien descendant,
• La charge des cellules

Futur

Les prochaines étapes de l’opérateur seront d’utiliser l’intelligence artificielle pour décharger de manière optimale le trafic des cellules congestionnées vers les cellules voisines moins chargées. L’objectif est de garantir une meilleure qualité de service perçue par l’utilisateur. Le modèle développé est suffisamment générique pour pouvoir intégrer d’autres indicateurs de performance. L’algorithme pourrait ainsi être utilisé pour la détection des “sleeping cells”, ces cellules hors service dans le réseau radio. Ces cellules se mettent en mode “veille” ou “hors service” à cause d’un problème matériel et/ou logiciel, provoquant ainsi un échec d’accessibilité aux services du réseau radio.

D’autre cas sont aussi à l’étude comme connaitre les débits de données en liaison descendante qui peuvent varier considérablement dans les réseaux cellulaires, avec un effet potentiellement non négligeable sur l’expérience utilisateur. Les fournisseurs de contenu résolvent ce problème en utilisant différentes représentations (par exemple, la résolution d’image, la résolution vidéo et le taux) du même contenu et basculent entre celles-ci en fonction des mesures collectées pendant la connexion.

Connaître le débit de données réalisable avant l’établissement de la connexion devrait certainement aider les fournisseurs de contenu à choisir la représentation la plus appropriée dès le début. Des ingénieurs y compris de chez Orange ont mené plusieurs grandes campagnes de mesure impliquant un panel d’utilisateurs connectés à un réseau de production en France, afin de déterminer s’il est possible de prédire le débit de données réalisable à l’aide des mesures collectées, avant même d’établir la connexion au fournisseur de contenu sur l’opérateur réseau et sur le nœud mobile. Ils ont établi la preuve qu’il est en effet possible d’exploiter ces mesures pour prédire, avec une précision acceptable, le débit de données réalisable. Ce qui permettra d’introduire ainsi des stratégies de coopération entre l’utilisateur mobile, l’opérateur de réseau et le fournisseur de contenu pour mettre en œuvre une telle solution d’anticipation.

L’intelligence artificielle pénètre les opérateurs mobile comme jamais !

Cybersécurité

Les techniques déployées par Orange existent chez Ericsson, Nokia et Huawei qui équipent les opérateurs mobiles. Certaines des solutions sont capables d’estimer un événement de congestion cellulaire jusqu’à 30 heures !

C’est une combinaison de plusieurs facteurs qui aura décidé Orange de le faire en interne. Les économies bien sûr, mais aussi la maitrise de la cybersécurité de son réseau. Lorsque nous parlons de l’écosystème mobile, il existe un réseau de fournisseurs, d’opérateurs et de régulateurs qui doivent construire et engendrer la confiance. Ce n’est pas absolu comme demande, mais c’est une question de confiance mutuelle entre deux ou plusieurs parties.

Pour favoriser la confiance de base dans les équipements de réseau de télécommunications, la GSMA a travaillé avec l’organisme de normalisation 3GPP pour développer le système d’assurance de la sécurité des équipements de réseau (NESAS). Le NESAS définit les exigences de sécurité et un cadre d’évaluation pour le développement sécurisé des produits et les processus de cycle de vie des produits, ainsi que l’utilisation de cas de tests de sécurité définis par 3GPP pour l’évaluation de la sécurité des équipements réseau.