Qu'est-ce qu'un réseau autonome ?

Un réseau autonome est un réseau avancé piloté par l'intelligence artificielle (IA), capable de s'optimiser automatiquement avec une intervention humaine minimale, voire sans aucune intervention. En tirant parti de l'IA et du machine learning (ML), de données de haute qualité en temps réel et d'une architecture réseau basée sur le cloud sécurisée et évolutive, il améliore la fiabilité, la sécurité et l'efficacité, tout en réduisant considérablement la complexité d'une gestion réseau traditionnelle. 

Comme les voitures autonomes, autrefois considérées comme de la science-fiction, le réseau autonome est en passe de devenir une réalité. Les réseaux suivent une trajectoire semblable à celle des voitures, qui sont passées du tout-manuel à la conduite assistée, puis au fonctionnement autonome sans conducteur. Ils passent d'une gestion manuelle et réactive à une optimisation proactive et autonome, qui leur permet de se configurer, de s'optimiser et de se réparer automatiquement.

Pourquoi un réseau autonome est-il nécessaire ?

Une connectivité fiable n'est pas un luxe, c'est une nécessité stratégique. Les organisations ont besoin de réseaux qui offrent des expériences simples, hautes performances et sécurisées à tout moment, dans tous les cas d'usage. Les contraintes liées aux ressources réseau, notamment la pénurie de compétences informatiques, rendent la gestion manuelle d'un réseau intenable. Parallèlement, les réseaux deviennent de plus en plus complexes et les menaces de sécurité se multiplient. Ces pressions combinées font que

l'IA et les réseaux autonomes sont devenus absolument nécessaires.

Quels sont les avantages d'un réseau autonome ?

Un réseau autonome transforme les opérations réseau en réduisant la complexité, en renforçant la sécurité et en améliorant l'expérience utilisateur.

Une efficacité accrue

L'automatisation des workflows pilotée par l'IA minimise le dépannage manuel, permettant ainsi aux équipes informatiques de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur la maintenance de routine du réseau.

Des performances améliorées

En détectant et en résolvant les problèmes de façon proactive, un réseau autonome améliore la fiabilité et réduit les temps d'arrêt.

Une meilleure évolutivité

Le provisionnement automatique permet de nommer dynamiquement les appareils, de les attribuer à des sites et de leur affecter des profils de configuration, ce qui accélère considérablement et l'intégration.

Une sécurité renforcée

La sécurité est également renforcée, car les algorithmes d'IA peuvent rapidement identifier et atténuer les menaces avant qu'elles affectent les opérations.

Une amélioration de l'expérience utilisateur

L'automatisation de bout en bout garantit que les réseaux s'adaptent de manière dynamique aux demandes de trafic réseau, offrant ainsi aux utilisateurs finaux des performances exceptionnelles.

L'adoption d'un réseau autonome permet aux organisations de bénéficier d'une infrastructure pérenne et plus évolutive, sécurisée et résiliente.

Comment fonctionne un réseau autonome ?

Un réseau autonome utilise des algorithmes avancés d'IA et de machine learning (ML), s'appuyant sur de grandes quantités de données de haute qualité et sur une architecture évolutive et sécurisée basée sur le cloud. Il utilise des alertes en temps réel, des classificateurs et des mécanismes de hiérarchisation permettant d'identifier les problèmes, de recommander des solutions et d'appliquer des correctifs. Avec le temps, à mesure que les capacités de l'IA mûrissent et deviennent plus précises, la capacité du réseau à se gérer lui-même s'accroît, avec une intervention humaine minimale, voire sans aucune intervention.

Le processus se décompose en plusieurs phases :

• Phase d'apprentissage : le réseau se surveille et établit une base de référence de son comportement normal.
• Phase de décision : à l'aide de modèles d'IA, le réseau prévoit les problèmes potentiels et prend des décisions sur la façon d'y répondre.
• Phase d'action : le réseau applique automatiquement ces décisions pour résoudre les problèmes.

Quelles sont les étapes d'un réseau autonome ?

Adopter un réseau autonome implique de passer par cinq étapes clés de maturité. À mesure que les entreprises adoptent chaque nouveau seuil d'automatisation réseau, elles accèdent à des réseaux plus fiables, sécurisés et agiles, qui s'adaptent à l'évolution des demandes en temps réel.

1. Collecte de données : les données réseau de haute qualité sont recueillies en temps réel pour alimenter les algorithmes d'IA et de ML.
2. Éclairages : les analyses basées sur l'IA traitent ces données réseau pour produire des éclairages et identifier les tendances des performances, les perturbations potentielles ou les inefficacités au sein du réseau.
3. Recommandations : en s'appuyant sur ces éclairages, le réseau produit des recommandations d'actions visant à optimiser les performances ou à résoudre les problèmes. Ces suggestions sont hiérarchisées pour répondre aux préoccupations les plus urgentes.
4. Autonomie contrôlée : le réseau commence à effectuer des ajustements de manière autonome, mais l'équipe informatique continue de le superviser. Bien que des mesures correctives puissent être appliquées, l'équipe peut toujours intervenir si nécessaire pour s'assurer que le réseau fonctionne comme prévu.
5. Autonomie totale : l'IA peut prendre totalement le contrôle et effectuer des ajustements et des optimisations en temps réel, sans nécessiter d'intervention humaine. Les équipes informatiques se concentrent alors sur des activités plus stratégiques à mesure que le réseau devient capable de gérer les tâches de routine.

Quelles sont les capacités clés d'un réseau autonome ?

Les capacités clés d'un réseau autonome comprennent :

• Opérations autonomes – Le réseau surveille en permanence son état et celui des applications dans l'écosystème. Il identifie et résout les problèmes en temps réel sans intervention manuelle.
• Analyses prédictives et assurance – Grâce à l'IA et au ML, le réseau anticipe les pannes ou les dégradations de performances avant qu'elles n'affectent les utilisateurs finaux.
• Configuration automatique – Le réseau peut configurer automatiquement de nouveaux services, appareils et applications, sans configuration manuelle.
• Autoréparation – Le réseau diagnostique et résout automatiquement les problèmes, ce qui minimise les baisses de performances et les temps d'arrêt.
• Auto-optimisation – Le réseau surveille constamment ses performances et s'ajuste pour optimiser sa vitesse, sa fiabilité et son efficacité, en effectuant par exemple une redirection en cas de congestion ou de défaillance.
• Autosurveillance – Le réseau suit en continu les flux de données, les performances des appareils et son état général pour détecter des schémas inhabituels qui peuvent indiquer des problèmes de performances.
• Sécurité adaptative – Le réseau identifie les menaces de sécurité telles que les logiciels malveillants, le phishing ou les attaques par déni de service (DoS), et prend des mesures correctives.
• Réseau basé sur l'intention (IBN) – Les opérateurs décrivent les résultats métier qu'ils souhaitent atteindre, et le réseau définit la configuration nécessaire pour y parvenir.
• Application des politiques – Le réseau applique automatiquement les politiques de sécurité, de contrôle d'accès et de qualité de service (QoS) sur tous les appareils connectés.

Comment les réseaux autonomes peuvent-ils gagner la confiance des utilisateurs ?

À mesure que les réseaux deviennent plus autonomes, les équipes informatiques doivent apprendre à faire confiance aux décisions de l'IA. Cette confiance est cultivée au fil du temps, grâce à des performances continues et une transparence constante. À mesure que l’IA apprend et s’améliore en continu, elle doit démontrer sa capacité à fournir des analyses précises et à optimiser le réseau dans l’ensemble de l’écosystème, améliorant ainsi l’efficacité globale. Ce développement continu renforce la confiance dans son efficacité.

Pour renforcer cette confiance, les fournisseurs doivent faire preuve de transparence quant aux processus de prise de décision de l'IA, ce que l'on appelle l'IA explicable (XAI). En détaillant les technologies sur lesquelles s'appuient les décisions (apprentissage par renforcement, traitement automatique du langage naturel, arbres de décision, etc.), les fournisseurs aident les équipes informatiques à comprendre comment l'IA parvient à ses conclusions. Synonyme de clarté, cette transparence rassure les utilisateurs et garantit que les actions menées par le réseau sont à la fois fiables et bénéfiques.

Un réseau autonome peut-il remplacer le personnel informatique ?

Un réseau autonome met en lumière des informations que les équipes informatiques pourraient manquer, identifie rapidement les causes racines pour éviter des heures de dépannage, et s'autorépare pour maintenir des performances élevées. Le réseau étant plus intelligent, il décharge les équipes IT et leur laisse le champ libre pour innover.

Même si un réseau autonome ne remplace pas totalement les emplois IT, il en transforme profondément la nature. Si certaines tâches de routine peuvent être automatisées, l'emploi de professionnels qualifiés pour concevoir, gérer et superviser ces réseaux reste cruciale. La demande en personnel hautement qualifié s'en verra accrue dans les missions poussées comme l'intégration de l'IA, l'analyse du Big Data et la planification stratégique.

Juniper et le réseau autonome

Avec Mist AI et l'assistant réseau virtuel Marvis, Juniper prépare sa propre version des réseaux autonomes : le Self-Driving Network^™. Ensemble, Mist AI et Marvis simplifient les opérations, améliorent la sécurité et offrent des expériences utilisateur exceptionnelles tout en réduisant la complexité opérationnelle.

Mist AI collecte en permanence et en temps réel des données de télémétrie enrichies à partir des applications et équipements réseau, puis les agrège dans un cloud de microservices sécurisé et évolutif. Il applique des années d'entraînement de l'IA et du ML pour fournir des informations exploitables, des recommandations proactives et les capacités d'autoréparation du réseau. Cette approche optimise les performances, simplifie les opérations réseau et allège la charge de travail des équipes informatiques.

S'appuyant sur plus de dix ans d'entraînement et de développement de l'IA, Mist AI a gagné en efficacité et en intelligence au fil du temps, franchissant toutes les étapes clés de l'automatisation réseau : collecte de données, production d'éclairages, recommandations exploitables, capacités d'autoréparation et, à terme, réseau entièrement autonome. À mesure que les capacités de l'IA continuent d'évoluer, Mist AI aide les équipes informatiques à réduire le dépannage manuel. Le réseau peut ainsi prendre des décisions basées sur des données et exécuter des actions en toute autonomie. Cette évolution continue aide les entreprises à anticiper les problèmes de performances, à maintenir leur réseau dans un état optimal et à créer une infrastructure réseau plus résiliente, sécurisée et efficace.

L'assistant réseau virtuel Marvis, piloté par Mist AI, agit comme une extension précieuse de l'équipe informatique. Il identifie les événements critiques qui affectent les performances et recommande des mesures correctives par le biais de Marvis Actions.L'utilisation de Marvis ne nécessite pas de connaissances ou de compétences spécialisées, car il repose sur une interface conversationnelle qui exploite le traitement automatique et la compréhension du langage naturel (TAL et NLU), les grands modèles de langage (LLM) et l'IA générative (GenAI) pour offrir des interactions intuitives.