Une IA au sein du périmètre de l'opérateur, prête pour l'audit dès la conception.
Une IA carrier-grade au sein de votre réseau. Les données des abonnés restent souveraines.
Processus de relation client et d'exploitation réseau, sous votre régime national de protection des données, vos règles de confidentialité du trafic et de localisation, et vos directives de conservation. Les données d'interception légale sont gérées par votre système LI dédié, sous mandat judiciaire — hors périmètre pour deeplinq.
Pourquoi les télécoms exigent une autre posture d'IA
Un opérateur télécom évolue dans une enveloppe en couches qu'aucune plateforme d'IA générique n'a été conçue pour épouser. Votre régime national de protection des données encadre le traitement des données des abonnés — le RGPD dans l'UE, la PDPL aux Émirats arabes unis et en Arabie saoudite, la Loi 09-08 au Maroc, la nLPD en Suisse, et des cadres équivalents ailleurs. Les données de trafic et de localisation relèvent d'un régime parallèle — la directive e-Privacy dans l'UE, avec des équivalents régionaux ailleurs. Les directives de conservation, le régulateur télécom national et les attentes des clients viennent s'y ajouter.
La plupart des plateformes d'IA ont été conçues pour un autre client — un client qui accepte l'hébergement chez un hyperscaler, des modèles hébergés par le fournisseur et un chemin de données que le régulateur n'a jamais examiné. Un résumé d'abonné sans citation renvoyant à la facturation, au CRM ou au NMS n'est pas une réponse qu'un DPO peut défendre. La résidence des données client ne peut pas migrer vers un cloud de fournisseur — non par politique, mais par architecture.
Deux catégories de données télécom vivent dans des mondes différents. Les données d'interception légale — gérées par votre système LI dédié, sous mandat judiciaire, par votre équipe de conformité LI. Les données de relation client et d'exploitation réseau — facturation, CRM, support, NMS, gestion des changements. deeplinq opère exclusivement dans la seconde catégorie. Il ne touche pas à la première.
Des agents de relation client ancrés dans l'état de l'abonné
Un agent de niveau 1 ou 2 jongle avec cinq à huit systèmes à chaque appel — CRM, facturation, état du réseau, base de connaissances, ticketing, référentiel de contrats. La durée moyenne de traitement s'allonge, le taux de résolution au premier appel reste bas, et un assistant IA générique se met à inventer dès qu'il manque de contexte sur l'abonné.
La plateforme se branche sur la pile BSS et OSS de l'opérateur — CRM, facturation, NMS, ticketing, base de connaissances, référentiel de contrats — via un seul Connector Hub. Avant : l'agent de niveau 1 bascule entre cinq à huit systèmes à chaque appel pendant que la durée moyenne de traitement s'allonge. Après : des requêtes en langage naturel — « résume les trois dernières interactions », « liste les services actifs et les événements réseau récents affectant cet abonné » — renvoient des réponses citées au sein de l'écran CRM existant, chaque recherche soumise au contrôle RBAC.
Les cadres que le processus respecte : votre régime national de protection des données ; vos règles de confidentialité du trafic et de localisation ; l'ISO 27001. La limite reste explicite — deeplinq ne résout pas automatiquement, ne crédite pas automatiquement, ne modifie pas le contrat. Augmentation, pas remplacement.
L'exploitation réseau, le contexte remonté pendant l'incident
Pendant un incident P1 ou P2, l'analyste de niveau 2 passe entre 20 et 40 minutes estimées à reconstituer le contexte — ouvrir le NMS, extraire l'historique de gestion des changements, fouiller le ticketing à la recherche d'incidents passés similaires. Le MTTR s'étire pendant que l'analyste reconstruit un contexte que l'opérateur détient déjà.
La plateforme atteint le NMS, la gestion des changements, le ticketing et les référentiels de configuration via un seul Connector Hub. Avant : l'analyste ouvre quatre outils à la suite et reconstruit un contexte que l'opérateur détient déjà, pendant que le MTTR s'étire. Après : l'analyste demande une seule fois — « montre les changements sur le nœud affecté au cours des 72 dernières heures », « corrèle le motif d'alarme actuel avec les événements de configuration récents » — et reçoit une réponse sourcée, citée à partir des enregistrements NMS, des tickets de changement et des entrées de configuration.
Les cadres que le processus respecte : la posture de journalisation ISO 27001 ; votre politique interne de gestion des changements. La limite est essentiellement en lecture — les agents font remonter le contexte, suggèrent des corrélations, journalisent chaque recherche. C'est l'analyste qui décide. Précisions sur les limites sur /scope/.
Réponse réglementaire et DPO, rédigée à partir d'une vue abonné unifiée
Une demande de droit d'accès arrive sous votre régime national de protection des données. Le DPO a trente jours pour produire une vue complète des données d'un abonné, interrogées manuellement dans six à dix systèmes. Une demande du régulateur suit le même chemin.
La plateforme harmonise la vue abonné entre les systèmes BSS, OSS, de support et de conservation via un seul Connector Hub. Avant : le DPO interroge six à dix systèmes à la main, le délai de trente jours qui court. Après : des dossiers de réponse structurés — dossier de droit d'accès, réponse à une demande du régulateur, attestation de conformité à la conservation, documentation de la base légale — s'assemblent avec une attribution complète à la source. « Produis le dossier de droit d'accès pour l'abonné X » renvoie un brouillon cité.
Les cadres que le processus respecte : les droits d'accès et de rectification sous votre régime national de protection des données ; vos directives de conservation. Le DPO relit et valide chaque dossier. deeplinq rédige ; l'humain valide ; la signature est un acte humain.
L'enrichissement des motifs de fraude pour l'analyste
Une équipe antifraude télécom traite des centaines d'alertes par jour — SIM-swap, fraude IRSF, fraude à l'abonnement, prise de contrôle de compte. L'enrichissement des motifs à partir des CDR, de l'historique client, des données d'appareil et des dossiers de plainte se fait à la main, et le même motif refait souvent surface deux fois chez des analystes qui n'ont jamais comparé leurs notes.
La plateforme atteint les CDR, l'historique client, l'archive des plaintes et les données d'appareil via un seul Connector Hub. Avant : l'équipe antifraude traite des centaines d'alertes par jour — SIM-swap, IRSF, fraude à l'abonnement, prise de contrôle de compte — avec un enrichissement manuel des motifs qui ressort deux fois entre analystes. Après : les agents corrèlent les motifs anormaux — grappes de comptes partageant la même signature d'appareil, profils de destinations d'appels inhabituels — et les font remonter dans la file de l'analyste avec des citations sourcées. La plateforme enrichit ; l'analyste décide.
Les cadres que le processus respecte : les règles de base légale sous votre régime national de protection des données — généralement l'intérêt légitime pour la prévention de la fraude ; vos règles de conservation sur les CDR. La limite se borne à faire remonter les motifs. Votre système de détection de fraude reste l'autorité ; l'analyste reste le signataire.
Ce que reçoivent le régulateur et le DPO
Une demande du régulateur ou un audit DPO ne se passe pas sur des affirmations. Il se passe sur des preuves. deeplinq traite la couche de preuve comme un sujet de premier plan de la plateforme. Chaque requête et chaque réponse sont archivées avec leur contexte complet. Chaque recherche — enregistrement, champ, document, référence d'appel enregistré — est attribuée à sa source. Chaque appel de modèle est journalisé avec son identifiant, ses paramètres, son horodatage et son résultat. Chaque action d'agent porte la trace de décision, l'évaluation RBAC et les paramètres de conservation qui s'appliquaient.
Le verrouillage de la version du modèle en est la colonne vertébrale — le modèle qui a produit une réponse lors d'un cycle d'audit en reconstitue le raisonnement lors du suivant, et la substitution silencieuse est éliminée par l'architecture. Les gabarits de reporting, les paramètres de conservation et les annotations de base légale restent versionnés aux côtés des interactions qu'ils couvrent. Lorsque la fonction de conformité de l'opérateur exporte un dossier de preuve, l'export est structuré — pas un chantier de reconstitution.
deeplinq ne certifie pas la conformité au régulateur télécom — aucune plateforme ne le peut. La conformité tient à l'opérateur et à ses certifications existantes. Ce que produit deeplinq, c'est la piste de preuve que ces fonctions attendent, avec la posture d'intégrité qu'elles tiennent à préserver.
Un déploiement au sein du périmètre de l'opérateur
La résidence en télécoms ne pose pas une seule question. Les données elles-mêmes en posent plusieurs. Les données de relation client façonnées par votre régime national de protection des données. Les CDR soumis à des règles de conservation spécifiques. Les archives d'appels enregistrés sous votre régime de confidentialité du trafic et de localisation. La topologie de déploiement doit épouser chacune, et non l'inverse.
deeplinq prend en charge quatre modes de déploiement — sur site, dans le centre de données de l'opérateur ; cloud privé à instance client (VPC) sur AWS, Azure ou Google Cloud ; un cloud souverain régional aligné sur les obligations de résidence de l'opérateur ; un cloud géré par deeplinq là où la posture de conformité de l'opérateur l'autorise. Des enjeux propres aux télécoms orientent le choix : résidence des CDR, sensibilité des données client, limites de conservation, et la séparation opérationnelle d'avec le cadre d'accès légal qui se situe hors de ce périmètre.
Le choix du modèle est gardé derrière une interface que l'opérateur maîtrise. Des API cloud pour les requêtes opérationnelles non sensibles ; des poids ouverts pour les charges portant sur les données client et les CDR. La posture complète d'indépendance vis-à-vis des modèles — fournisseurs pris en charge, contrats de résidence, verrouillage des versions — est détaillée sur /banking-regulated et s'applique ici à l'identique.
deeplinq repose sur une architecture en quatre couches pensée pour la souveraineté, l'auditabilité et l'intégration.
Ouvrez le dialogue. Pas un cycle de vente.
Une session de travail avec notre équipe sur votre enveloppe réglementaire, vos contraintes de déploiement et le processus — relation client, exploitation réseau, réponse réglementaire et DPO, ou détection de fraude — où la posture de preuve compte le plus. Apportez votre DPO. Nous apporterons l'architecture.