Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) pour les réseaux ?
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) pour les réseaux ?
L'intelligence artificielle (IA) pour les réseaux est un sous-ensemble de l'AIOps visant à optimiser les performances et les opérations réseau via l'IA.
Transformation numérique, multicloud, prolifération des appareils et des données, travail hybride, sophistication croissante des cyberattaques… pour toutes ces raisons, les réseaux se complexifient, forçant les organisations à faire évoluer les compétences et les outils de leurs opérateurs réseau. La pénurie de talents et les restrictions budgétaires ne font qu'amplifier ces difficultés. Pour y remédier, les organisations font appel à l'IA.
Technologies clés de l'IA pour les réseaux
Pour que l'IA réussisse sa mission, il faut lui associer le machine learning (ML), qui analyse les données à l'aide d'algorithmes et en tire des enseignements, fait des choix ou des prévisions, sans nécessiter d'instructions explicites. Grâce aux progrès des capacités de calcul et de stockage, le ML a récemment évolué pour donner naissance à des modèles structurés plus complexes tels que le deep learning (DL), qui utilise les réseaux de neurones pour une meilleure compréhension et une automatisation encore plus poussée. Le traitement et la compréhension du langage naturel (NLP/NLU), les grands modèles de langage (LLM) et l'IA générative (GenAI) sont d'autres outils d'IA en vogue qui ont fait progresser l'IA, notamment dans le domaine des assistants virtuels.
Le rôle de l'IA dans les environnements réseau.
Capacités de l'IA pour les réseaux
L'IA apporte une valeur réelle aux réseaux d'entreprises de presque tous les secteurs. Voici comment les solutions réseau d'IA fournissent notamment des résultats tangibles aux clients :
- Détection des anomalies dans les séries temporelles : l'IA peut détecter les anomalies dans les séries temporelles et effectuer des corrélations qui permettent aux ingénieurs réseau de trouver rapidement des relations entre des événements qui ne seraient autrement pas évidentes, même pour un spécialiste réseau expérimenté.
- Corrélation d'événements et analyse de la cause racine : l'IA peut utiliser différentes techniques d'exploration de données pour traiter des téraoctets de données en quelques minutes. Cette capacité permet aux services informatiques d'identifier rapidement la fonctionnalité du réseau (par exemple, le système d'exploitation, le type d'équipement, le point d'accès, le commutateur ou le routeur) dont la relation à un problème réseau est la plus probable, ce qui accélère la résolution du problème.
- Prévision de l'expérience utilisateur : selon l'état du réseau, l'IA peut prévoir les performances Internet d'un utilisateur, ce qui permet à un système d'ajuster dynamiquement la capacité de la bande passante en fonction des applications utilisées à des moments spécifiques.
- Actions recommandées et autonomes : l'IA avancée peut non seulement identifier la cause profonde d'un problème, mais également suggérer des mesures que l'opérateur IT peut exécuter pour y remédier, ou résoudre automatiquement le problème sans intervention humaine. À la clé : une disponibilité maximale et la meilleure expérience utilisateur possible.
- Assistants réseau virtuels : les assistants réseau virtuels, qui s'appuient sur l'IA, opèrent comme des membres de l'équipe informatique pour identifier rapidement les problèmes réseau, recommander des mesures pour améliorer les performances du réseau et accélérer la recherche de documents.
Avantages de l'IA pour les réseaux
L'IA pour les réseaux améliore à la fois l'expérience des utilisateurs finaux et celle des opérateurs informatiques en simplifiant les opérations, en améliorant la productivité et l'efficacité et en réduisant les coûts. Elle rationalise et automatise les flux de travail, minimise les erreurs de configuration et accélère la résolution des problèmes. L'IA pour les réseaux fournit des informations proactives et exploitables qui permettent aux opérateurs de résoudre les problèmes réseau avant qu'ils n'entraînent des pannes coûteuses ou ne dégradent l'expérience utilisateur. Au lieu de rechercher une aiguille dans une botte de foin, les opérateurs informatiques ont le temps de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.
Que rechercher dans une solution d'IA pour les réseaux ?
Sans une stratégie d'IA appropriée, l'informatique ne peut tout simplement pas répondre aux exigences réseau rigoureuses d'aujourd'hui. Voici plusieurs éléments technologiques qu'une solution d'IA doit inclure :
- Les bonnes données : toute solution d'IA pour réseau digne de ce nom s'appuie sur de très grandes quantités de données de qualité. L'IA continue à construire son intelligence au fil du temps grâce à la collecte et à l'analyse des données. Plus les données collectées sont diversifiées, plus la solution d'IA devient intelligente. En outre, les données doivent être triées en fonction de leur domaine réseau spécifique pour améliorer l'entraînement des modèles d'IA. Par exemple, les indicateurs correspondant à l'intention de la conception (c'est-à-dire des catégories de données structurées) peuvent être utilisées pour classer et surveiller l'expérience des utilisateurs sur le réseau.
- La bonne réponse : une bonne solution d'IA pour réseau doit fournir des informations précises en temps réel, ce qui réduit l'accoutumance aux alertes en hiérarchisant les problèmes et en fournissant des mesures recommandées pour y remédier. Pour fournir la bonne réponse, les moteurs d'IA utilisent diverses techniques d'IA (appelées collectivement boîte à outils de science des données) pour traiter ces données. Le machine learning et le deep learning supervisés ou non supervisés (tels que les réseaux neuronaux) sont utilisés pour analyser les données du réseau et fournir des informations exploitables.
- L'infrastructure adaptée : une infrastructure robuste et évolutive est nécessaire pour collecter et traiter les données et fournir une réponse éclairée. En traitant les données dans le cloud, l'infrastructure de collecte et de traitement est suffisamment fiable et agile pour répondre aux exigences des charges de travail d'IA d'aujourd'hui comme de demain.
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Questions fréquentes sur l'IA pour les réseaux
Quels sont des exemples concrets de l'IA appliquée aux réseaux ?
Dans les réseaux, l'IA peut réduire les tickets d'incident et résoudre les problèmes avant que les clients ou même le service informatique ne les découvrent. La corrélation d'événements et l'analyse des causes racines peuvent elles-mêmes utiliser différentes techniques d'exploration des données pour identifier rapidement l'entité du réseau associée à un problème ou écarter le réseau lui-même des risques. L'IA est également utilisée pour intégrer, déployer et dépanner les réseaux, ce qui permet de faciliter et d'accélérer les opérations, de la conception (Jour 0) à l'exploitation (Jour 2+).
Comment l'IA transforme-t-elle les réseaux ?
L'IA est de plus en plus importante pour maîtriser la complexité de réseaux informatiques toujours plus grands. L'IA permet de découvrir et d'isoler rapidement les problèmes en corrélant les anomalies avec des données historiques. Ainsi, les équipes informatiques peuvent étendre le réseau et se concentrer sur des tâches plus stratégiques et plus importantes. Elles n'ont plus besoin de passer du temps à explorer les données pour identifier et résoudre les problèmes difficiles à cerner.
Quelles solutions d'IA pour les réseaux propose Juniper ?
L'Assistant de réseau virtuel Marvis est un parfait exemple de l'IA appliquée aux réseaux. Marvis utilise une interface conversationnelle, recommande des mesures et réalise des opérations Self-Driving Network™de manière autonome pour simplifier les opérations et optimiser les expériences, du client au cloud. Mist AI et les services cloud de Juniper permettent d'automatiser les opérations et les niveaux de service dans les environnements d'entreprise. Intégration simplifiée des appareils, analyse de l'état du réseau, attentes de niveau de service (SLE), gestion pilotée par l'IA : grâce aux algorithmes de machine learning (ML), l'AIOps vous facilite la vie.
Qu'est-ce que l'IA appliquée à la mise en réseau et à la sécurité ?
Le télétravail et les sites de travail temporaires se démocratisant, il est plus nécessaire que jamais de rendre le réseau conscient des menaces. La capacité d'identifier, de réagir rapidement et de localiser physiquement les équipements compromis pour finalement optimiser l'expérience utilisateur font partie des avantages qu'offre l'IA dans le domaine de la cybersécurité. Les équipes informatiques doivent protéger leurs réseaux, y compris les appareils qu'elles ne contrôlent pas directement mais qui sont autorisés à se connecter. Le profilage des risques permet aux équipes informatiques de défendre leur infrastructure en offrant une visibilité approfondie sur le réseau et en permettant d'appliquer les politiques à chaque point de connexion. Les technologies de sécurité surveillent en permanence non seulement les applications et les connexions des utilisateurs dans un environnement donné, mais également le contexte de ce comportement, et déterminent s'il s'agit d'une utilisation acceptable ou d'une anomalie potentielle afin d'identifier rapidement les activités malveillantes.
