Cet article présente une étude exhaustive des technologies de positionnement cellulaire basées sur l'intelligence artificielle (IA). Il souligne l'importance des technologies de positionnement sans fil et le potentiel de leur utilisation. Il examine le développement des technologies de positionnement cellulaire basées sur l'IA et l'apprentissage automatique (ML) en fonction des exigences et des capacités définies dans les normes 3GPP. Il analyse l'évolution de la norme de positionnement 3GPP et examine les versions actuelles et futures de la norme, en se concentrant sur l'intégration IA/ML. Il catégorise et synthétise l'état de l'art de la recherche (SOTA) en deux grandes catégories : le positionnement assisté par IA/ML et le positionnement direct basé sur l'IA/ML. Le premier comprend la détection LOS/NLOS, l'estimation TOA/TDOA et l'estimation d'angle, tandis que le second englobe l'empreinte digitale, l'apprentissage assisté par la connaissance et la cartographie des canaux. Des ensembles de données publiques représentatifs sont examinés et les performances des algorithmes de positionnement basés sur l'IA sont évaluées à l'aide de ces ensembles de données. Enfin, les défis et les opportunités du positionnement sans fil basé sur l'IA sont résumés.
