Cellular network traffic prediction is a critical challenge for communication providers, which is important for use cases such as traffic steering and base station resources management. Traditional prediction methods mostly rely on historical time-series data to predict traffic load, which often fail to model the real world and capture surrounding environment conditions. In this work, we propose a multi-modal deep learning model for 4G/5G Cellular Network Traffic prediction by considering external data sources such as satellite imagery and weather data. Specifically, our proposed model consists of three components (1) temporal component (modeling correlations between traffic load values with historical data points via LSTM) (2) computer vision component (using embeddings to capture correlations between geographic regions that share similar landscape patterns using satellite imagery data and state of the art CNN models), and (3) weather component (modeling correlations between weather measurements and traffic patterns). Furthermore, we study the effects and limitations of using such contextual datasets on time series learning process. Our experiments show that such hybrid models do not always lead to better performance, and LSTM model is capable of modeling complex sequential interactions. However, there is a potential for classifying or labelling regions by their urban landscape and the network traffic. / Förutsägelse av mobilnätstrafik är en kritisk utmaning för kommunikation leverantörer, där användningsområden inkluderar trafikstyrning och hantering av basstationsresurser. Traditionella förutsägelsesmetoder förlitar sig främst på historisk tidsseriedata för att förutsäga trafikbelastning, detta misslyckas ofta med att modellera den verkliga världen och fånga omgivande miljö. Det här arbetet föreslår en multimodal modell med djupinlärning förutsägelse av 4G/5G nätverkstrafik genom att beakta externa datakällor som satellitbilder och väderdata. Specifikt består vår föreslagna modell av tre komponenter (1) temporal komponent (korrelationsmodellering mellan trafikbelastningsvärden med historiska datapunkter via LSTM) (2) datorseende komponent (med inbäddningar för att fånga korrelationer mellan geografiska regioner som delar liknande landskapsmönster med hjälp av satelitbilddata och state-of-the-art CNN modeller), och (3) väderkomponent (modellerande korrelationer mellan vädermätningar och trafikmönster). Dessutom studerar vi effekterna och begränsningarna av att använda sådana kontextuella datamängder på tidsserieinlärningsprocessen. Våra experiment visar att hybridmodeller inte alltid leder till bättre prestanda och att LSTM-modellen är kapabel att modellera komplexa sekventiella interaktioner. Det finns dock en potential att klassificera eller märka regioner efter deras stadslandskap och nättrafiken. / La prévision du trafic sur les réseaux cellulaires est un défi crucial pour les fournisseurs de communication, ce qui est important pour les cas d’utilisation tels que la direction du trafic et la gestion des ressources des stations de base. Les méthodes de prédiction traditionnelles reposent principalement sur des données historiques de séries chronologiques pour prédire la charge de trafic, qui échouent souvent à modéliser le monde réel et à capturer les conditions de l’environnement environnant. Dans ce travail, nous proposons un modèle d’apprentissage profond multimodal pour la prédiction du trafic des réseaux cellulaires 4G/5G en considérant des sources de données externes telles que l’imagerie satellitaire et les données météorologiques. Plus précisément, notre modèle proposé se compose de trois composants (1) composant temporel (modélisation des corrélations entre les valeurs de charge de trafic avec des points de données historiques via LSTM) (2) composant de vision par ordinateur (utilisant des incorporations pour capturer les corrélations entre les régions géographiques qui partagent des modèles de paysage similaires à l’aide de données d’imagerie satellitaire et de modèles CNN de pointe) et (3) composante météorologique (modélisation des corrélations entre les mesures météorologiques et les modèles de trafic). De plus, nous étudions les effets et les limites de l’utilisation de tels ensembles de données contextuelles sur le processus d’apprentissage des séries chronologiques. Nos expériences montrent que de tels modèles hybrides ne conduisent pas toujours à de meilleures performances, et le modèle LSTM est capable de modéliser des interactions séquentielles complexes. Cependant, il est possible de classer ou d’étiqueter les régions en fonction de leur paysage urbain et du trafic du réseau.