Exploiter les données pour optimiser les services de réseaux
Le rôle des opérateurs de réseaux mobiles évolue rapidement. Les interactions sociales étant devenues la force motrice de l’internet, les réseaux servent de plus en plus de support à l’échange de données. «L’exploitation de ces données pourrait nous aider à comprendre de manière critique notre mode de vie et, par conséquent, à optimiser les infrastructures, telles que les transports et les télécommunications», explique le coordinateur initial du projet DAWN4IoE, Weisi Guo de l’université de Cranfield au Royaume-Uni. «C’est la raison d’être des villes intelligentes.» L’un des principaux défis à relever est que les réseaux traditionnels ne tiennent pas compte des données sociales. En d’autres termes, si vous êtes un opérateur de réseaux, vous devez planifier votre service en vous appuyant sur les meilleures connaissances disponibles, par exemple, savoir combien de personnes dans une zone donnée sont susceptibles d’utiliser votre service. Ce que vous ne pouvez pas faire, c’est ajuster en temps réel le contexte social de votre prestation de services. «Les réseaux de communication ne sont pas très sensibles aux fluctuations à court terme, par exemple, en cas de grève des trains, lorsque tout le monde essaie d’envoyer des messages», ajoute Weisi Guo. «Cette action peut entraîner une mauvaise réception du réseau.»
Comprendre le comportement des consommateurs pour contextualiser l’utilisation des réseaux
Le projet DAWN4IoE, coordonné par l’université de Warwick et soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, a cherché à relever ce défi. «Le projet visait à examiner de manière proactive la façon dont nous pouvons utiliser les données pour mieux comprendre les sentiments et le comportement des consommateurs, et contextualiser ce qui se passe», explique Weisi Guo. Ces données peuvent également fournir des informations en temps quasi réel afin d’optimiser les services de réseaux, en mettant en évidence les événements qui se produisent et en expliquant pourquoi ils se produisent. «Par exemple, un événement particulier est-il une anomalie ou est-il susceptible de se répéter?», explique Weisi Guo. «Et comment un réseau peut-il s’adapter à l’avenir pour anticiper de manière proactive un événement comme celui-ci?»
Optimiser les réseaux de communication
Le consortium DAWN4IoE a réuni des universités et des jeunes entreprises, qui ont fourni le logiciel et les données d’études de cas sur lesquels les chercheurs ont pu travailler. L’équipe de projet a notamment produit un catalogue de données sur les problèmes qu’il pourrait être utile de connaître pour un fournisseur de réseau. L’équipe a également développé des modèles de langage basés sur l’IA, conçus pour déchiffrer exactement ce que les personnes disent. «L’anglais peut être une langue capricieuse», note Weisi Guo. Par exemple, dire «the reception is very bad» («la réception est vraiment mauvaise») peut faire référence à votre service téléphonique ou à une réception de mariage à laquelle vous assistez.» Les modèles d’IA ont été utilisés non seulement pour identifier les mots-clés, mais aussi pour comprendre les phrases du point de vue de la grammaire et de l’usage. Des algorithmes de conception et de calcul de périphérie mobile ont ensuite été développés pour appliquer ces résultats de manière à optimiser la couverture du réseau. «Par exemple, un opérateur de réseaux peut vouloir ajouter du spectre à une station de train spécifique en cas d’annulation, et le réseau sait que les personnes envoient des messages à ce sujet», ajoute Weisi Guo.
Intégrer les données en temps réel dans la pratique de l’ingénierie
Weisi Guo estime qu’il est essentiel d’intégrer les données des consommateurs en temps réel dans la pratique de l’ingénierie, de manière automatisée et proactive, afin de fournir un meilleur service en temps réel. «Il s’agit de changer la façon dont nous concevons les opérations de réseau», explique-t-il. «La philosophie devrait être de savoir comment nous pouvons fournir des capacités et des services dynamiques et personnels.» La prochaine étape cruciale consistera à intégrer cette approche dans les normes et les pratiques actuelles de la communication 6G. «La normalisation est essentielle pour y parvenir», conclut-il.
Mots‑clés
DAWN4IoE, sans fil, internet, villes intelligentes, IA, télécommunications
