FORMATION IA
L'IA pour les Opérateurs Télécom
Permettre aux professionnels télécom de déployer l'IA sur les réseaux, la relation client et les opérations de revenus avec des résultats mesurables.
Ce qu'elle couvre
Ce programme couvre les cas d'usage IA les plus impactants dans les télécommunications : optimisation réseau, prédiction du churn, détection de fraude, service client assisté par IA et architectures IA à l'ère de la 5G. Les participants travaillent sur de vrais jeux de données télécom et des études de cas issues d'opérateurs de premier rang. Le format combine des modules structurés et des ateliers pratiques, permettant aux équipes de passer du concept au pilote en quelques semaines. À l'issue du programme, les participants sont capables d'évaluer, prioriser et lancer des initiatives IA adaptées à leur contexte opérationnel.
À l'issue, vous saurez
- Build and interpret a churn prediction model using real subscriber data and explain its output to a non-technical stakeholder
- Design an AI fraud detection pipeline covering SIM-swap and bypass fraud scenarios
- Evaluate network optimisation use cases (SON, predictive maintenance) and define a pilot scope for your infrastructure
- Map 5G-specific AI opportunities (edge inference, network slicing) to your operator's roadmap
- Assess AI vendor proposals for telecom using a structured evaluation framework covering performance, compliance, and integration
Sujets abordés
- AI-driven network optimisation and self-healing networks (SON)
- Churn prediction modelling using subscriber behavioural data
- Fraud detection: SIM-swap, bypass fraud, and revenue assurance
- AI-assisted customer service: chatbots, intent routing, and agent augmentation
- 5G use cases: network slicing, edge AI, and latency optimisation
- Predictive maintenance for physical and virtual network infrastructure
- Data architecture and feature engineering for telecom data
- AI governance, explainability, and regulatory compliance in telecom
Modalité
Delivered as a blended programme over 4-6 weeks: live virtual sessions (2-3 hours each) combined with asynchronous labs using real or synthetic telecom datasets. In-person bootcamp variant available for groups of 10+. Approximately 60% of time is hands-on lab work. Participants receive access to a shared data environment with pre-loaded telecom datasets. A final capstone project requires each participant or team to produce a prioritised AI initiative roadmap for their operator context.
Ce qui fait que ça marche
- Securing a data champion in network ops or BI who owns the training data pipeline before the programme starts
- Running a parallel proof-of-concept on live operator data during the programme to accelerate post-training adoption
- Aligning AI initiative prioritisation with existing KPIs (ARPU, NPS, network SLA) so outcomes are immediately measurable
- Establishing cross-functional squads (network, IT, customer ops) so AI initiatives don't stay siloed in a single team
Erreurs fréquentes
- Treating churn and fraud models as one-size-fits-all without retraining on operator-specific subscriber behaviour
- Underestimating data quality issues in OSS/BSS systems before deploying predictive models
- Piloting AI in customer service without integrating with CRM and ticketing systems, leading to fragmented experiences
- Skipping explainability requirements, creating regulatory exposure when models affect billing or contract decisions
Quand NE PAS suivre cette formation
This programme is not appropriate for a team that has not yet consolidated its OSS/BSS data into a queryable format — without accessible subscriber and network data, the hands-on labs produce no transferable insight and the capstone roadmap will remain theoretical.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.