IA prédictive pannes réseau télécom

Contexte

Opérateur télécom (15M abonnés) en plein déploiement du réseau 5G avec 50K antennes à gérer. Les pannes réseau non anticipées causent des dégradations de service impactant des milliers d'abonnés. Le SLA de disponibilité réseau est de 99.9% mais n'est respecté qu'à 99.5%, entraînant des pénalités contractuelles des opérateurs MVNO hébergés.

Problème & Défi

Pannes réseau non anticipées : 200+ incidents majeurs/an impactant en moyenne 50K abonnés chacun. SLA à 99.5% vs 99.9% contractuel : 15M€/an de pénalités MVNO. MTTR de 4 heures en moyenne : diagnostic manuel chronophage. Root cause analysis artisanale : chaque incident est investigué manuellement par les experts réseau. Ressources d'intervention limitées : les techniciens sont dépêchés sur des incidents mineurs au détriment des incidents critiques.

Solution & Livrables

Modèle ML prédictif de pannes réseau entraîné sur 3 ans de données opérationnelles (alarmes, KPIs radio, météo, charge). Prédiction à H+6 et H+24 des équipements à risque avec probabilité et impact estimé. Root cause analysis automatisée : corrélation multi-sources pour identifier la cause racine en minutes vs heures. Auto-remédiation : actions correctives automatiques pour les incidents courants (restart, reconfiguration, basculement). Dashboard NOC augmenté : cartographie réseau temps réel, prédictions, actions recommandées. Premier résultat visible en 30 jours - industrialisation complète en 3 mois.

Technologies