Les opérateurs télécoms peinent à prouver le retour sur investissement de l'IA, tandis que les règles sur l'edge et le spectre évoluent

Les opérateurs n'ont toujours pas de méthode standard pour montrer si les budgets d'IA rapportent. Les dépenses d'IA entrent désormais en concurrence avec les mises à niveau du réseau et les budgets du service client. Faute d'une mesure commune du retour, les projets sont difficiles à comparer.

L'enjeu est simple à énoncer. L'IA en périphérie pourrait offrir aux opérateurs une nouvelle source de revenus, mais les limites de puissance et de refroidissement sur les sites cellulaires restent non résolues. Les régulateurs réexaminent aussi les règles de concurrence et de spectre. Cela pourrait changer qui peut investir et à quelles conditions. Pour les opérateurs, la question est de savoir si l'IA peut financer de nouveaux services sans affaiblir les dépenses réseau. Pour les utilisateurs de drones, le vote de la FCC du 29 octobre supprime une limite aérienne de 1991 dans la bande des 800 MHz. Aucune mesure commune du retour n'existe, et le marché de l'IA en périphérie est encore en formation.

La question du retour

Globe Telecom fournit l'un des rares chiffres concrets du débat. L'opérateur philippin a déclaré 1 200 000 000 ₱ de bénéfices mesurables tirés de l'IA, dont 825 000 000 ₱ de revenus supplémentaires et 368 000 000 ₱ de coûts évités. Il a calculé un retour de 2,8 fois sur son investissement dans l'IA.

Deutsche Telekom travaille sur un horizon plus long. L'entreprise vise environ 800 000 000 € de revenus liés à l'IA hors des États-Unis d'ici 2030. Elle attend aussi environ 2 500 000 000 € d'économies indirectes grâce à l'IA et à l'automatisation par rapport à 2023. Des questions subsistent sur la précision avec laquelle ces retours sont mesurés. Une recherche citée par Cerillion a montré que de nombreuses organisations mettent deux à quatre ans à atteindre des retours satisfaisants sur un cas d'usage typique d'IA. Seule une petite proportion récupère son investissement en un an.

Calculer le coût complet est un problème en soi. L'infrastructure, les abonnements, la gouvernance, la formation du personnel, la conduite du changement et le coût des erreurs s'ajoutent à la facture, en plus du prix d'utilisation des modèles eux-mêmes.

L'IA en périphérie rebat les cartes

La latence, la gravité des données et le coût devraient pousser une partie du travail d'inférence de l'IA hors des centres de données hyperscale vers la périphérie, rapportait Data Center Knowledge le 30 octobre. Les projets et partenariats d'IA en périphérie de Nvidia impliquent déjà AT&T, Charter Communications, Cisco, Nokia, SoftBank, Telefónica et T-Mobile, entre autres. Les sites métropolitains, et non les pylônes, constituent l'opportunité la plus claire à court terme, selon le rapport. Nvidia met particulièrement l'accent sur l'IA en périphérie pour les cas d'usage industriels et robotiques, souvent appelés IA physique, étroitement liés à l'AI-RAN. L'infrastructure GPU liée à l'AI-RAN devrait aussi aider les opérateurs à automatiser leurs propres opérations réseau. La façon dont ce marché évoluera reste une question ouverte dans les milieux des centres de données comme des télécoms.

« Les problèmes d'alimentation et de dissipation thermique placent l'IA sur un pylône ou un site cellulaire dans une situation sans issue », a déclaré David Duggal, PDG d'EnterpriseWeb. « Ce GPU exige beaucoup plus de puissance ... et plus de puissance signifie plus de chaleur ».

Les régulateurs redéfinissent les règles

Aminu Maida, vice-président exécutif de la Commission nigériane des communications, a déclaré que le régulateur s'appuiera sur des évaluations fondées sur des preuves pour promouvoir une concurrence loyale et veiller à ce que les petits opérateurs ne soient pas désavantagés. Omotayo Mohammed, responsable de l'unité Concurrence et tarifs de la commission, le représentait à Lagos. L'occasion était le deuxième Forum d'engagement des parties prenantes sur l'étude du niveau de concurrence dans l'industrie nigériane des télécommunications. Nigeria Communications Week a rapporté ces propos le 28 octobre. Maida a déclaré que le statut de puissance de marché significative ne suffisait pas à établir un comportement anticoncurrentiel.

PwC mène l'étude. Les conclusions préliminaires reposent largement sur les réponses aux enquêtes et aux demandes d'information envoyées aux titulaires de licence et aux autres parties prenantes. Maida a reconnu que des lacunes dans les données pouvaient affecter l'évaluation. Il a indiqué qu'elles seraient identifiées et prises en compte lors de l'interprétation des conclusions.

L'interdiction aérienne de la FCC datait de 1991, lorsque la commission avait cherché à limiter les interférences causées aux réseaux terrestres par les téléphones embarqués dans les avions.

Ce que les opérateurs pèsent

Les budgets d'IA entrent en concurrence avec tout le reste dans les comptes de l'opérateur : mises à niveau du réseau, service client et systèmes existants de support métier. La question plus difficile est de savoir ce qui compte comme un retour. Réduire les interruptions réseau ou accélérer le service client peut améliorer les performances sans ajouter de revenus ni réduire les dépenses réelles. Les opérateurs doivent aussi juger si l'IA bat les autres usages du même argent. L'étude de la NCC ratisse tout aussi large. Elle examine la concentration du marché, les barrières à l'entrée et à l'expansion, le contrôle des infrastructures essentielles, la conduite du marché, le choix des consommateurs et l'identification des opérateurs dotés d'une puissance de marché significative. Maida a déclaré que l'évaluation de la concurrence exigeait plus que les parts de marché et le nombre d'opérateurs sous licence.

La suite

Les parties prenantes examineront les conclusions préliminaires, valideront les preuves et soumettront d'autres observations avant que la commission ne parvienne à des conclusions réglementaires. PwC présentera les conclusions en premier.

L'objectif de revenus d'IA de Deutsche Telekom court jusqu'en 2030, ce qui laisse plusieurs années avant que les investisseurs puissent juger si l'objectif de 800 000 000 € est atteint. L'IA en périphérie en est encore à un stade plus précoce. Le marché n'est pas monolithique et reste en formation, et son évolution est une question centrale dans les milieux des centres de données comme des télécoms.