Au-delà de la simple connectivité, les réseaux mobiles actuels offrent un large éventail de capacités opérationnelles particulièrement utiles aux organisations de tous les secteurs de l’économie. Par exemple, ils peuvent vérifier la localisation d’un appareil, confirmer l’identité de son propriétaire et évaluer la qualité de sa connexion afin de lutter contre la fraude ou d’augmenter le débit, le tout en temps réel. Toutefois, il s’avère difficile de rendre l’ensemble de ces capacités accessibles de manière sûre et commercialement viable.
Cela s’explique par le fait que la dernière vague d’automatisation des entreprises repose sur les promesses de l’IA générative et agentique, avec des agents d’IA capables d’interagir avec des bases de données, des API, des logiciels et d’autres agents afin d’exécuter des tâches et des processus toujours plus complexes. Mais, en l’état actuel des choses, les agents d’IA ne peuvent pas accéder aux capacités des réseaux mobiles de manière cohérente et sécurisée. Si les opérateurs télécoms ne remédient pas à ce blocage, ils ne pourront tirer pleinement parti ni de leurs investissements considérables dans les réseaux 5G ni de tout le potentiel de l’IA.
“Ensemble, CAMARA, MCP et F5 BIG-IP Next for Kubernetes créent une architecture multicouche puissante, dans laquelle chaque composant remplit un rôle distinct et essentiel.”
Les opérateurs mobiles reconnaissent depuis longtemps l’importance de fournir aux entreprises et aux développeurs des interfaces standardisées et, dans la mesure du possible, cohérentes d’un réseau à l’autre, afin de faciliter le passage à l’échelle et l’interopérabilité, tout en réduisant les risques de sécurité. À cette fin, des opérateurs du monde entier ont contribué à définir et ont convenu d’utiliser les interfaces de programmation d’applications (API) proposées par CAMARA, le projet d’API open source lancé par la GSMA et la Linux Foundation lors du Mobile World Congress en 2022, afin de permettre l’accès aux fonctionnalités des réseaux de télécommunications.
Cependant, si ces API relativement statiques sont suffisamment robustes pour la plupart des fonctions, elles sont mal adaptées aux agents d’IA dynamiques qui évoluent rapidement. Alors que de nouvelles API peuvent être publiées ou des API existantes mises à jour une ou deux fois par an, les agents d’IA évoluent en permanence à un rythme bien plus soutenu.
Une façon de les synchroniser consiste à utiliser le protocole Model Context Protocol (MCP), une norme ouverte créée à l’origine par l’entreprise d’IA Anthropic pour servir de langage universel entre les modèles d’IA et le monde extérieur des bases de données, et ainsi normaliser la manière dont les grands modèles de langage (LLM) et les agents d’IA s’intègrent aux outils, systèmes, sources et API externes et échangent des données avec eux. Mais, pour diverses raisons, le MCP utilisé seul n’est pas une solution viable pour une entreprise sérieuse, précisément parce qu’il ne s’agit que d’un protocole.
Model Context Protocol (MCP) : un pont étroit sans garde-fous
Soutenu par de nombreuses entreprises de premier plan dans les domaines de l’IA et des technologies d’entreprise, MCP constitue essentiellement un pont entre le monde des API et celui des agents. Mais ce pont est étroit, périlleux et très vulnérable aux attaques.
Comme son nom l’indique, MCP n’est qu’un protocole, c’est-à-dire un ensemble de règles de communication. Il s’agit d’un protocole puissant, mais il n’offre pas les fonctionnalités de sécurité, de mise à l’échelle ou de maîtrise des coûts de niveau entreprise nécessaires à une utilisation concrète par de grands opérateurs télécoms traitant en temps réel des millions de requêtes de consommateurs et de demandes réseau. Des failles de sécurité ont déjà été identifiées dans plusieurs déploiements de MCP, dont certains très médiatisés. Dans le secteur des télécommunications, un MCP dépourvu de mesures de protection pourrait permettre à des agents d’accéder à des données et ressources sensibles et confidentielles, puis de les divulguer accidentellement, sans qu’il soit toujours possible de les récupérer.
Pour être suffisamment sûr, rapide et fiable face au trafic généré par des millions, voire des dizaines de millions d’utilisateurs, MCP doit pouvoir compter à la fois sur une « tour de contrôle du trafic » et sur un « convoi de sécurité blindé ». F5 BIG-IP Next for Kubernetes, une solution cloud native qui gère et sécurise le trafic applicatif, peut remplir ces deux rôles en sécurisant aussi bien le trafic entrant que sortant dans les clusters Kubernetes. Elle peut organiser le flux des requêtes d’IA, les analyser afin de détecter les menaces et s’assurer qu’elles disposent des autorisations nécessaires pour accéder aux ressources réseau. Historiquement, c’est ce que la solution phare F5 BIG-IP fait depuis des décennies pour des millions d’applications critiques de grandes entreprises, dans d’innombrables déploiements.
Ainsi protégé, un serveur MCP pourrait constituer un moyen efficace et sécurisé de traduire des instructions techniques d’API (qu’un développeur humain devrait autrement lire) en « outils » simples et compréhensibles, permettant aux agents d’IA d’automatiser la découverte des fonctionnalités réseau disponibles, de les combiner dynamiquement et d’exécuter des workflows, le tout au moyen d’interactions en langage naturel.
En outre, l’intégration des API est souvent tout simplement trop complexe pour les développeurs extérieurs au secteur des télécommunications, ce qui suscite peu d’intérêt et d’engagement. En rendant les capacités réseau accessibles à des millions de « développeurs citoyens » au moyen de requêtes adressées à l’IA, MCP réduit le coût de déploiement d’une couche d’encapsulation au niveau du conteneur. En permettant une automatisation bien plus poussée, cette architecture augmentera considérablement la valeur des capacités existantes basées sur CAMARA pour les entreprises.
Les agents d’IA pourraient utiliser une architecture MCP sécurisée pour adapter la connectivité en temps réel aux besoins des entreprises. Par exemple, un agent d’IA travaillant pour une entreprise de logistique pourrait utiliser MCP afin d’interroger une API réseau pour localiser un véhicule automatisé porté disparu. Une fois le véhicule localisé, l’agent pourrait utiliser MCP pour demander une amélioration de la qualité de service du réseau, afin de permettre au véhicule de diffuser en direct une vidéo des obstacles qui l’empêchent de regagner l’emplacement prévu.
Une solution pour une sécurité, une évolutivité et une gouvernance de niveau opérateur
F5 mène actuellement des discussions avec plusieurs opérateurs télécoms sur la manière dont BIG-IP Next for Kubernetes peut les aider à intégrer MCP et CAMARA de façon sûre et efficace afin de se préparer à l’avenir de l’IA. Lors du Mobile World Congress (MWC) 2026 à Barcelone, du 2 au 5 mars, nous montrerons comment BIG-IP Next for Kubernetes peut fournir la couche de sécurité, de mise à l’échelle et de gouvernance qui fait défaut à MCP, afin de rendre l’ensemble du système apte à une mise en production répondant aux exigences des opérateurs télécoms et des entreprises.
Les opérateurs télécoms recherchent une solution capable d’empêcher les attaques directes contre les serveurs MCP et l’exfiltration de données sensibles, tout en gérant d’énormes volumes de trafic. BIG-IP Next for Kubernetes peut, si nécessaire, décharger les processeurs du traitement réseau au profit d’unités de traitement des données (DPU) plus efficaces, ce qui améliore considérablement les performances des charges de travail d’IA.
Pour maîtriser les coûts liés à l’utilisation de l’IA, BIG-IP Next for Kubernetes peut également surveiller et limiter l’utilisation des jetons par les agents. Ces jetons, qui correspondent aux unités de données traitées par les modèles d’IA lors de l’entraînement et de l’inférence, peuvent être considérés comme la monnaie de l’IA. Sans contrôle, certains agents d’IA risquent de traiter un nombre considérable de jetons, entraînant ainsi des factures de calcul exorbitantes pour les entreprises qui les exploitent. F5 BIG-IP Next for Kubernetes fournit toutefois les fonctionnalités de « gouvernance des jetons » nécessaires pour suivre les coûts liés à l’IA, empêcher les agents hors de contrôle de dépasser les limites de dépenses et garantir le respect des budgets.
Adoptez une architecture agentique intelligente
Ensemble, CAMARA, MCP et F5 BIG-IP Next for Kubernetes créent une architecture multicouche puissante, dans laquelle chaque composant remplit un rôle distinct et essentiel. C’est un peu comme construire une maison intelligente :
- CAMARA est l’ensemble des prises électriques et interrupteurs standardisés. Chaque lampe et chaque appareil utilise la même interface prévisible, quel que soit son fabricant.
- MCP est l’assistant vocal, comme Alexa ou Google Home, qui comprend le langage courant (« allume les lumières ») et sait utiliser les interrupteurs standard sans avoir à être spécialement programmé pour chacun d’eux.
- F5 BIG-IP Next for Kubernetes est à la fois le système de sécurité central, le tableau électrique et le compteur électrique de la maison. Il empêche les intrusions (sécurité), protège contre les surtensions (mise à l’échelle) et suit votre facture d’électricité pour éviter les mauvaises surprises (gouvernance des jetons).
Ensemble, les API basées sur CAMARA, MCP et F5 BIG-IP Next for Kubernetes peuvent transformer des réseaux de télécommunications complexes et fragmentés en plateformes sécurisées, intelligentes et programmables avec lesquelles les agents d’IA peuvent interagir de manière sûre, efficace et conversationnelle. En adaptant efficacement et en toute sécurité leurs API à l’ère de l’IA agentique, les opérateurs télécoms pourront dépasser leur simple rôle de fournisseurs de connectivité afin de monétiser de nombreuses autres capacités intrinsèques du réseau, tout en préservant la confiance de leurs clients et l’intégrité du réseau.
Venez nous rencontrer dans le hall 2, stand 2L20, lors du MWC 2026 pour découvrir cette architecture en détail et échanger sur la manière de préparer votre réseau aux agents d’IA.
Consultez également notre précédent article de blog, « Souveraineté opérationnelle : pourquoi la portabilité numérique renforce la résilience. »
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