Depuis plus d'une décennie, les entreprises de télécommunications parlent de transformation numérique. Pourtant, les résultats ont souvent été décevants.

Sanjay Kaul, chef de la direction de Circles Aspire et chef de l'exploitation/directeur des revenus du groupe Circles, a déclaré que les télécoms « mènent des transformations numériques depuis des années » avec « des résultats très médiocres ».

La raison? L’IA a trop souvent été greffée aux systèmes hérités plutôt qu’intégrée à l’architecture d’entreprise elle-même.

« Vous adoptez l’IA et vous l’ajoutez par-dessus l’ancien système. Et vous vous attendez à ce que l’IA fasse des miracles », a-t-il dit. « Si vous voulez que l’IA montre tout son potentiel, elle doit être native, intégrée dans le cœur de votre architecture d'entreprise. »

Ce choix architectural, natif versus superposé, est le véritable point d’inflexion.

De l’opérateur au perturbateur de plateforme

L’histoire de la création du groupe Circles est au cœur de son positionnement. Fondée il y a 12 ans pour lancer le premier opérateur mobile numérique de Singapour, l’entreprise a construit sa propre plateforme de bout en bout, de l’OSS à l’application client, comme un SaaS unifié.

Au lieu d'assembler des composantes de fournisseurs traditionnels, elle a conçu une architecture cloud-native, avec l’IA intégrée, inspirée davantage par les plateformes numériques telles qu’Uber et Alibaba que par les anciens modèles BSS.

Kaul a cité l’exemple récent d’une transformation chez un opérateur indonésien de 30 millions d’abonnés : sept fournisseurs remplacés par une seule plateforme unifiée. Son objectif n’était pas simplement la consolidation, mais la cohérence architecturale.

Le pari clé : si l’IA est intégrée de façon native à chaque couche, l’exécution de la transformation devient radicalement plus simple.

Le véritable changement : déplacer l’IA de l’arrière-guichet vers le premier plan

Ashish Gupta, vice-président des partenariats stratégiques chez Circles Aspire, a réorienté la discussion sur la mesure.

L’IA dans les télécoms n’est pas nouvelle. Le terme « transformation numérique » n’est pas nouveau. La question est de savoir comment mesurer l’avancement de façon significative.

Il a souligné deux principes :

1. Ancrer la transformation dans les résultats d’affaires
2. Distinguer les indicateurs avancés des indicateurs retardés

« Le point important, c’est d’ancrer les résultats sur la métrique commerciale », a-t-il expliqué.

Les indicateurs avancés incluent les mesures d’engagement des clients : adoption de l’application, temps d’utilisation, adoption de nouveaux modèles.

Les indicateurs retardés révèlent le véritable impact commercial : amélioration du NPS, réduction du taux de défection et croissance de l’ARPU.

Il met également en garde contre l’attente de rendements immédiats. « Vous n’obtiendrez pas les résultats le premier jour ou au bout de dix jours. Il faut du temps. »

Mais Kaul a poussé la conversation plus loin : aujourd’hui, la plupart des opérateurs déploient l’IA dans l’arrière-guichet pour réduire les coûts et améliorer les opérations. La véritable opportunité, selon lui, se trouve dans l’IA orientée vers le client.

Le véritable « nirvana » vient lorsque l’IA crée dynamiquement des offres, ajuste en temps réel les prix et personnalise les expériences — non sur la base de rapports trimestriels et d’analyses postérieures, mais de façon continue.

L’ambition est d’aller au-delà des segmentations traditionnelles de la clientèle pour atteindre une véritable individualisation, où l’IA traite chaque abonné comme un segment à part entière. Cela signifie offrir des promotions, des tarifs et des expériences hyperpersonnalisés en temps réel, fondés sur le comportement, le contexte et les préférences individuels plutôt que sur de vastes catégories démographiques.

Ce changement exige plus que des modèles. Il faut une architecture et des bases de données propres et unifiées.

Structures de données : déchets en entrée, déchets en sortie

Les deux dirigeants ont souligné que l’efficacité de l’IA dépend de l’intégrité des données.

L’intégration native de l’IA oblige à repenser le cadre de données sous-jacent. Sans cela, la personnalisation et l’automatisation restent superficielles.

Gupta a ajouté une autre dimension : l’agrégation de l’écosystème. « Aujourd’hui, les télécoms seuls ne peuvent pas tout faire. Il faut rassembler l’écosystème », a-t-il dit.

En intégrant des services comme la fintech dans les applications télécoms, les opérateurs peuvent combiner données de mobilité, démographiques et financières afin de créer de nouveaux flux de monétisation.

La convergence des services de télécommunications et des services financiers, par exemple, peut renforcer la fidélité et augmenter l’ARPU, sous réserve que la gouvernance et l’usage des données soient exécutés de façon responsable.

La productivité comme indicateur clé d’état futur

Gupta a aussi présenté un modèle opérationnel à plus long terme, où l’autonomie transforme fondamentalement la gestion des télécoms. Selon lui, « la façon dont nous avons construit la plateforme permet des opérations entièrement autonomes avec l’IA dotée de nombreuses fonctionnalités agentiques ».

Dans ce modèle, des équipes beaucoup plus réduites pourraient superviser un opérateur numérique complet, car la plupart du provisionnement, de la gestion et de l’orchestration opérationnelle est assurée de façon native par la plateforme elle-même.

La bonne mesure n’est cependant pas la réduction des effectifs. Il s’agit de la productivité par employé et de la maturité de l’automatisation dans l’entreprise.

Cette vision s’inscrit dans un mouvement sectoriel vers des opérations pilotées par l’IA, où l’intelligence native gère les flux de travail, les parcours clients et la personnalisation en quasi temps réel, libérant les équipes humaines pour se concentrer sur la croissance, l’innovation et l’expansion de l’écosystème.

Urgence et partenariats axés sur les résultats

Srini Lakkaraju, premier vice-président et chef du secteur CSP chez HCLTech, a relié la discussion sur la plateforme à l’urgence du marché.

Il a observé que les profils de direction des grands opérateurs changent, sous l’influence de cadres issus de la Silicon Valley qui imposent de nouvelles attentes de rapidité.

« Ils apportent un niveau d’urgence jamais vu sur le marché nord-américain », a-t-il déclaré.

Fait important, la notion de « résultat » est redéfinie. Les opérateurs s’attendent de plus en plus à ce que les partenaires s’engagent non seulement sur des SLA techniques, mais aussi sur des indicateurs clés de performance mesurables, tels que la réduction du taux de défection, l’hyperpersonnalisation et l’amélioration de l’expérience client.

La différenciation de HCLTech, selon lui, réside dans la combinaison conseil, exécution et plateformes propriétaires, permettant un plus grand contrôle des résultats, plutôt que de s’en remettre uniquement à des systèmes tiers.

Le partenariat avec Circles Aspire élargit cette capacité : associer des plateformes d’IA cloud-native à l’intégration de systèmes à grande échelle et la force en consultation.

RFQ inversé : un signal de perturbation

Kaul a conclu avec un exemple concret d’approche commerciale différente : un concept de « RFQ inversé » où les opérateurs soumettent leurs systèmes hérités, et Circles propose de les remplacer, s’engageant à réduire le coût global sur la base d’accords à long terme.

L’argument est simple : une modernisation incrémentale n’est peut-être pas suffisante. Dans de nombreux cas, une refonte architecturale en profondeur est nécessaire pour exploiter pleinement les plateformes natives de l’IA.

L’IA native n’est pas optionnelle

Le panel a souligné que la transformation numérique comme simple ajout a atteint ses limites.

Pour débloquer l’hyperpersonnalisation, les opérations autonomes et de nouveaux modèles de revenus, l’IA doit être intégrée à la plateforme principale, et non ajoutée aux systèmes existants.

Pour les télécoms prêtes à repenser l’architecture, les modèles d’affaires et les rôles dans l’écosystème, les gains pourraient être phénoménaux.

Pour celles qui hésitent, la fenêtre de temps se referme.