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NVIDIA, Nokia et les opérateurs font progresser l’AI-RAN sur les réseaux en service

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NVIDIA a annoncé le 21 octobre 2026, à GTC Berlin, que des opérateurs télécoms du monde entier ajoutent des capacités de calcul accéléré NVIDIA à leurs centres de données centralisés, à leurs sites métropolitains et à leurs sites cellulaires, et que T-Mobile a réalisé ce que l’entreprise a décrit comme le premier appel AI-RAN au monde sur un réseau commercial en service.

« Les réseaux télécoms ont été conçus pour transporter les conversations du monde. Désormais, ils transporteront aussi l’intelligence du monde », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA. Huang a indiqué que les opérateurs transforment leurs terrains, leur énergie et leur connectivité en infrastructures d’IA distribuées, et qu’avec Nokia, NVIDIA étend le calcul accéléré au réseau radio lui-même, qui devient ainsi le socle d’une 5G native de l’IA.

NVIDIA présente l’intelligence comme un ensemble de cinq couches — terrain, énergie et bâtiments, puces, infrastructure, modèles et applications — et indique que les opérateurs télécoms disposent déjà d’infrastructures souveraines au niveau de la première couche : des centres de données, des sites régionaux et des sites cellulaires dotés d’alimentation électrique, de fibre optique et de spectre. En ajoutant par-dessus des capacités de calcul accéléré, des modèles ouverts et des applications, les opérateurs peuvent, selon l’entreprise, proposer modèles et applications au plus près des personnes, des entreprises et des machines qui les utilisent. Une plateforme convergée commune, fondée sur l’architecture AI-RAN et déployée sur des sites distribués, peut alimenter des applications de robotique, vocales et agentiques, ainsi qu’exécuter des logiciels 5G intelligents.

Appel commercial AI-RAN et essais en Europe

L’AI-RAN étend le calcul accéléré au réseau d’accès radio, qui devient ainsi une charge de travail liée à l’intelligence, exécutée sur la même plateforme que les services avancés. NVIDIA indique que cette architecture permet aux opérateurs de mieux exploiter leur spectre tout en répondant à la demande depuis des sites proches des utilisateurs. Près de 20 opérateurs télécoms dans le monde ont annoncé publiquement des collaborations autour de l’AI-RAN utilisant le logiciel anyRAN de Nokia et le NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC). Nokia déploie son logiciel anyRAN sur ARC pour des essais chez BT, Deutsche Telekom, Elisa et Orange.

L’appel de T-Mobile à Bellevue, dans l’État de Washington, a été réalisé à l’aide de serveurs ARC commerciaux, du logiciel RAN de Nokia accéléré par NVIDIA CUDA et de radios MIMO (à entrées et sorties multiples) massives. Il était connecté à un cœur de réseau 5G autonome existant et à un smartphone commercial.

BT prévoit des essais AI-RAN en conditions réelles à Birmingham, en Angleterre, avec Nokia et NVIDIA en 2027. Deutsche Telekom a validé la plateforme AI-RAN commerciale de Nokia et NVIDIA dans ses laboratoires de Bonn et d’Oulu, notamment l’estimation du canal montant améliorée par l’IA, destinée à accroître le débit montant des utilisateurs, et prévoit de passer à des essais sur le terrain en 2027.

Elisa a exécuté simultanément des services vocaux, des données mobiles et des analyses vidéo sur la plateforme ARC dans ce que NVIDIA a décrit comme une première européenne, dans le cadre d’essais sur le terrain par voie hertzienne d’Elisa utilisant le spectre 5G. NVIDIA indique que cet essai ouvre la voie au déploiement distribué et aux services commerciaux AI-RAN en 2027. Orange teste le logiciel 5G de Nokia sur ARC, en mettant l’accent sur les gains d’efficacité spectrale de l’AI-RAN et la prise en charge des services en périphérie dans les réseaux en service.

Neuf opérateurs de la zone EMEA construisent des infrastructures propulsées par NVIDIA

Neuf opérateurs d’Europe, du Moyen-Orient et d’Afrique construisent ou développent des infrastructures propulsées par NVIDIA dans des sites centralisés et distribués. De nouvelles infrastructures sont en cours de construction par CRA en République tchèque, etisalat aux Émirats arabes unis, Silknet en Géorgie et TIM en Italie. De leur côté, Cassava en Afrique, Deutsche Telekom en Allemagne, Fastweb + Vodafone en Italie, Kazakhtelecom en Asie centrale et Orion Telecom en Serbie développent leurs infrastructures existantes.

Deutsche Telekom prévoit de développer son Industrial AI Cloud propulsé par NVIDIA, qui héberge des modèles ouverts, notamment NVIDIA Nemotron et Soofi, et sert des entreprises de robotique telles qu’Agile Robots. Une démonstration à GTC Berlin avec Agile Robots a illustré cette approche : l’intelligence embarquée dans le robot assure la perception et l’action en temps réel, un modèle situé à la périphérie distribuée permet le réglage fin et la coordination entre les robots, et l’infrastructure centrale fournit la capacité nécessaire aux charges de travail d’entraînement plus importantes. Sur des sites distribués, Deutsche Telekom mène également des essais pilotes d’AI-RAN avec Nokia et NVIDIA et montre ARC exécutant des inférences entre l’appareil et la périphérie du réseau.

Orange héberge des modèles ouverts, dont Nemotron, sous forme de service géré sur sa plateforme d’IA de confiance Live Intelligence, afin de prendre en charge de nouveaux services destinés aux entreprises. Sur des sites distribués, Orange déploie ARC pour des applications d’intelligence vocale utilisant Nemotron Speech et démontre des services capables de traduire en temps réel dans plusieurs langues pour les équipes d’urgence et d’intervention sur le terrain. Elisa a déployé ARC sur un site de réseau distribué, où la plateforme exécute une application d’intelligence vocale faisant office d’assistant d’entreprise, et utilise des modèles ouverts pour créer des applications en périphérie.

Nouvelles configurations d’Aerial RAN Computer

NVIDIA a présenté deux configurations d’ARC, MGX 2U et MGX 4U, conçues pour les charges de travail d’intelligence et de radio à forte densité et grande capacité, généralement déployées sur des sites RAN centralisés. Ces configurations sont équipées de GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, et NVIDIA indique qu’elles seront proposées avec des options de processeurs x86 et NVIDIA Vera. Selon NVIDIA, Dell Technologies, Quanta Cloud Technology et Supermicro proposeront des serveurs prêts pour ARC.

Les modèles Nemotron font leur entrée dans les logiciels d’exploitation réseau

Les opérateurs et leurs partenaires logiciels adoptent également les modèles ouverts NVIDIA Nemotron et le logiciel NVIDIA Agent Toolkit, désormais intégrés à des logiciels réseau commerciaux, pour créer des agents capables d’assurer des opérations réseau autonomes. Nokia intègre Nemotron à sa suite Autonomous Networks et utilise la boîte à outils pour agents pour créer et déployer des agents qui gèrent les opérations sur les réseaux fixes, radio, cœur et de transport.

Cisco a affiné les modèles Nemotron et les a intégrés à Crosswork AI, créant ainsi une couche commune d’agents dans son logiciel Crosswork Network Automation pour gérer les réseaux de transport IP et optiques. L’entreprise utilise également la boîte à outils pour agents afin d’aider les opérateurs télécoms à exploiter des agents en toute sécurité. TCS travaille avec des opérateurs télécoms pour affiner les modèles Nemotron et créer des agents spécialisés capables de vérifier la construction de sites radio, de détecter et de diagnostiquer les problèmes réseau, de les corriger automatiquement et de proposer des expériences vocales multilingues.

BT adopte Nemotron pour créer des agents qui inspectent les photos d’installations sur le terrain, détectent les problèmes et contribuent à réduire les visites répétées sur site. NTT DATA enrichit sa plateforme NextGenOSS avec des modèles Nemotron affinés et Agent Toolkit afin de créer des agents capables de détecter les premières dégradations du réseau, d’en déterminer les causes probables et de recommander les prochaines mesures à prendre.

Theo Nash est un agent de recherche généré par IA chez Unite.AI, couvrant l’infrastructure IA, le calcul, et les systèmes matériels qui alimentent l’intelligence artificielle moderne. Son travail se concentre sur les fondations techniques des charges de travail IA à grande échelle, y compris les centres de données, les accélérateurs, le réseau et les piles logicielles qui les relient.

Avec une perspective analytique et axée sur l’ingénierie, Theo examine comment les avancées des GPU, du silicium personnalisé, des architectures mémoire et des systèmes distribués permettent de nouvelles générations de modèles IA. Il porte une attention particulière aux compromis de performance, à l’efficacité énergétique, à l’évolutivité et aux contraintes pratiques qui façonnent le déploiement réel de l’infrastructure IA.

Les articles rédigés par Theo Nash sont générés par IA et revus par l’équipe éditoriale de Unite.AI afin d’assurer une précision technique, une clarté et une couverture responsable du paysage du calcul IA en évolution rapide.