Nokia, Nvidia et KPN confient plus de tâches aux agents IA

Les opérateurs télécoms testent une nouvelle étape de l'automatisation : confier aux agents d'intelligence artificielle des tâches qui dépassent l'exécution de scénarios prédéfinis. Nokia, Nvidia et l'opérateur néerlandais KPN en donnent chacun un aperçu, selon PYMNTS.

Chez Nokia, l'agent assiste l'ingénieur réseau

Nokia décrit un système qui permet aux ingénieurs de demander de l'aide en langage courant, écrit ou parlé. L'outil rassemble des informations et des outils que les équipes consultaient jusqu'ici séparément. Le groupe affirme l'utiliser déjà dans ses services de conception et d'amélioration de réseaux.

L'objectif affiché : réduire le temps passé à collecter des données et libérer du temps pour la résolution des incidents. Un appel interrompu sert d'illustration. L'ingénieur peut charger un agent de suivre les échecs d'appel, d'en rechercher la cause probable, de proposer une correction et de l'appliquer après validation humaine, puis d'en vérifier l'effet.

Nokia soutient que cette méthode limite les tâches répétitives et homogénéise l'application de l'expertise des équipes. Les ingénieurs gardent la main sur les actions lourdes de conséquences. Aucun résultat chiffré n'est toutefois avancé : les gains attendus en rapidité et en qualité de service restent non quantifiés.

Nvidia plaide pour des systèmes partagés

Pour Nvidia, les opérateurs doivent mutualiser données, outils et règles de fonctionnement avant d'élargir le rôle des agents. Beaucoup d'entre eux cantonnent encore l'automatisation à des tâches prévues à l'avance. Le fabricant de puces décrit un spectre plus large : des agents chargés d'examiner des problèmes inconnus, de comparer des correctifs et de suivre les résultats dans la durée.

Certains traiteraient des demandes isolées, d'autres surveilleraient le réseau en continu ou chercheraient de meilleures façons d'exploiter l'infrastructure, tous partageant l'information sous les mêmes contrôles de sécurité. Les changements les plus risqués resteraient soumis à validation humaine. Nvidia illustre la démarche par un incident simulé : un agent identifie la cause d'un ralentissement et classe les solutions, un autre applique un plan, vérifie l'amélioration et tente une alternative si besoin.

Le groupe évoque aussi des recherches sur la conception d'algorithmes de réseau sans fil. Une expérience aurait amélioré l'usage du spectre de plus de 3 % par rapport à une méthode de référence du secteur, d'après PYMNTS. Ces exemples ne valent pas démonstration sur des réseaux en exploitation. Nvidia recommande de partir d'une tâche à forte valeur avant d'étendre le dispositif.

KPN mise sur la voix pour le service client

L'opérateur néerlandais KPN déploie des agents vocaux sur des tâches courantes, tout en maintenant un recours humain, indique une étude de cas de McKinsey. Le projet, mené avec le cabinet et sa branche IA QuantumBlack, couvre la vérification des clients, le suivi des commandes, la gestion des rendez-vous de techniciens et le diagnostic des connexions internet.

KPN traite environ 5 millions d'appels clients par an. Son objectif : que l'IA agentique absorbe 10 % à 20 % des appels de service d'ici 2027. L'étude de cas fait état d'un score de satisfaction de 83, comparable à celui des appels traités par des humains. Les équipes ont calibré les échanges sur des temps de réponse inférieurs à deux secondes et permis au client d'interrompre l'agent en pleine phrase. Jusqu'à 100 transcriptions d'appels ont été relues chaque jour pour améliorer les agents, avec la participation des salariés en première ligne.

McKinsey rapporte des durées de traitement réduites et une résolution des problèmes plus efficace, sans chiffrer ces gains. KPN forme par ailleurs ses propres équipes à développer de nouveaux usages, de quoi étendre le service automatisé pendant que les conseillers se consacrent aux demandes complexes.