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Les entreprises de télécommunications devraient investir 1 milliard de dollars dans la transformation du cloud pour permettre un futur monde connecté

16 févr. 2023

Paris, le 16 février 2023 – De nouvelles recherches menées par le Capgemini Research Institute “Réseaux dans le cloud, un net avantage” – Networks on cloud : A clear advantage  rapporte que près de la moitié de la capacité réseau des opérateurs de télécommunications (46 %) sera entièrement orientée vers le cloud computing [1] au cours des 3 à 5 prochaines années. Pour réaliser cette transformation, les sociétés de télécommunications devraient chacune investir au moins 200 millions de dollars par an en moyenne dans la transformation en nuage au cours de la même période. Les “early adopters’[2] sont censés retirer le plus d’avantages d’un point de vue financier, commercial et de durabilité..

Le rapport souligne que les priorités d’investissement dans les 5 prochaines années sont axées sur l’infrastructure technologique, représentant un tiers de l’investissement global des telecoms dans le cloud [1], suivi par la recherche et le développement (18%) – il s’agit notamment de rendre les réseaux plus automatisés grâce au soutien de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning [3]. Le cloud privé est le modèle de déploiement de cloud préféré


[1] Les réseaux “basés sur le cloud” ou “natifs du cloud” comme ceux composés de fonctions de réseau sous une forme conteneurisée et déployés directement sur l’infrastructure cloud comme “natifs du cloud”.

[2] Les “adopteurs précoces” sont ceux qui sont les plus avancés dans les trois domaines suivants : présence d’une stratégie complète de “cloud computing” dans les télécommunications, avec des objectifs et un calendrier bien définis ; proportion de fonctions de réseau qui ont été virtualisées ; ils s’attendent à ce que la majorité de leur capacité de réseau (>50%) soit dans le “cloud computing”.

[3] L’apprentissage automatique (IA) est un domaine de recherche consacré à la compréhension et à la mise au point de méthodes d'”apprentissage”, c’est-à-dire de méthodes qui exploitent les données pour améliorer les performances d’un ensemble de tâches. Il est considéré comme une partie d’intelligence artificielle