IA explicable

Avec la prolifération des utilisateurs, des appareils, des applications et du cloud, les approches classiques ne suffisent plus à exploiter les réseaux toujours plus complexes. Découvrez comment Juniper utilise le traitement automatique du langage naturel (TAL) pour résoudre les problèmes de mise en réseau en quelques minutes et non en plusieurs jours.

Les câbles défectueux sont un bon exemple, cas ils sont à la fois longs et difficiles à diagnostiquer. Découvrez comment Juniper utilise des arbres de décision algorithmiques pour analyser les données de câbles comme les erreurs de trame et le trafic unidirectionnel afin de déterminer si un câble de mauvaise qualité est susceptible de nuire à l'expérience des utilisateurs finaux.

Malgré une planification initiale, l'évolution des caractéristiques RF (fréquence radio) d'un site affecte les performances Wi-Fi au fil du temps. Juniper utilise l'apprentissage par renforcement pour optimiser intelligemment et dynamiquement les RF en temps réel afin d'optimiser la couverture, la capacité et la connectivité Wi-Fi.

Il peut s'avérer difficile d'obtenir des informations exploitables détaillées sur l'état et le comportement d'un réseau. Juniper utilise l'algorithme d'informations mutuelles pour vous aider à déterminer quelles fonctionnalités du réseau affectent le plus le respect ou non de vos mesures SLE.

Les problèmes de latence réseau, de gestion de la bande passante et de dépannage de la connectivité sont courants dans les applications comme Zoom et Microsoft Teams. Découvrez comment SHAP aide les équipes informatiques à améliorer l'expérience applicative en leur présentant des informations claires et interprétables concernant les modèles d'IA utilisés pour gérer le réseau.

Les ingénieurs réseau, les architectes et les spécialistes NetOps doivent souvent consulter de la documentation pour mener à bien leurs activités quotidiennes. Découvrez comment Marvis utilise les LLM et la génération augmentée de récupération (RAG) pour extraire rapidement les informations exploitables dont les techniciens réseau ont besoin. 

Découvrez comment le Large Experience Model (LEM) de Juniper exploite des milliards de points de données pour prévoir presque instantanément les problèmes de performances des applications telles que Zoom ou Teams.

Découvrez comment Marvis, l'assistant réseau virtuel de Juniper, utilise des techniques telles que RAG pour garantir précision et pertinence en intégrant de nouvelles informations provenant de sources externes. 

Découvrez comment Juniper Mist exploite différentes techniques d'IA et de machine learning pour optimiser les performances du réseau et améliorer l'expérience des utilisateurs.