Ericsson imagine les réseaux intelligents qui alimenteront l'IA de demain
Dans un billet publié sur son blog d'entreprise, le géant suédois des télécoms affirme que la prochaine grande révolution de l'IA reposera sur ce qu'il appelle un "tissu numérique intelligent".
De son point de vue, l'ère de l'IA centralisée est appelée à atteindre ses limites, sachant que les modèles génératifs hébergés dans des applications "cloud" massives ne suffiront plus à répondre aux usages émergents comme les véhicules autonomes, les lunettes de réalité augmentée, les robots industriels ou les villes intelligentes.
Il s'agit en effet de charges de travail exigeant des décisions en temps réel, une latence quasi nulle et une interaction constante avec le monde physique, explique le groupe.
La réponse selon lui ? Une intelligence artificielle distribuée, capable de fonctionner au plus près des utilisateurs et des objets connectés, grâce à des réseaux beaucoup plus intelligents et programmables, soit un "tissu numérique intelligent" faisant office de nouvelle colonne vertébrale des échanges.
Derrière cette métaphore textile, l'équipementier décrit une infrastructure unifiée reliant réseaux mobiles, informatique "edge", cloud et intelligence artificielle.
Ce tissu numérique ne se contente pas de transporter des données : il orchestre les ressources, adapte les flux en temps réel et permet à des agents IA de coopérer à grande échelle, marquant une rupture avec les réseaux traditionnels, longtemps cantonnés à un simple rôle de tuyaux.
Dans son post, Ericsson dit fortement miser sur la 5G dite "standalone", version pleinement virtualisée et programmable de la 5G permettant de créer des réseaux dédiés à certains usages et de rapprocher la puissance de calcul des utilisateurs.
Mais c'est surtout la 6G, attendue dans la prochaine décennie, qui incarne cette vision : l'équipementier promet des réseaux "nativement conçus pour l'IA", avec des débits jusqu'à dix fois plus performants, une fiabilité extrême et de nouvelles fonctionnalités comme la détection spatiale directement dans le réseau.
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