Gestion de réseau, comment adopter l’intelligence artificielle

S’il y a une constante dans le monde de la technologie, c’est bien la lutte acharnée entre le battage médiatique et la réalité. Nous l’avons constaté à chaque fois qu’une nouvelle technologie « transformatrice » fait son apparition. Avec l’émergence de l’intelligence artificielle (IA), nous retournons vers le futur et nous nous demandons comment cette avancée prometteuse va changer la gestion des réseaux. En théorie, l’intelligence artificielle devrait changer la donne. Les équipes gérant le réseau pourront identifier les problèmes en temps réel et anticiper les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent critiques.. Il en va de même pour la surveillance des modèles de trafic et la gestion des performances du réseau. Le résultat est une meilleure utilisation des capacités, moins d’appels de service et des utilisateurs plus satisfaits. Mais tout d’abord, les gestionnaires de réseaux devraient examiner de plus près ce que signifie concrètement une transition vers l’IA et essayer de séparer le battage médiatique de la réalité.

Faites le point sur votre infrastructure

La complexité croissante et la prolifération des appareils à un rythme record rendent le travail des gestionnaires de réseaux de plus en plus difficile. Les budgets informatiques continuent de diminuer et les services informatiques sont de plus en plus sollicités, contraints de fonctionner à des niveaux dangereusement bas.

C’est là que les équipes réseau peuvent utiliser l’IA pour se sortir du pétrin.

La capacité à résoudre les problèmes plus rapidement se traduit par une réduction des temps d’arrêt du réseau et une amélioration des performances, tout en réduisant les coûts informatiques globaux. De plus, vous contribuez à offrir une expérience client toujours excellente, avec moins d’appels de service et moins de plaintes.

Voici un exemple concret de la manière dont l’industrie pourrait contribuer à soutenir ce projet. En intégrant l’intelligence artificielle dans les solutions réseau, les fournisseurs de technologies peuvent créer des conditions dans lesquelles, lorsqu’un client signale un problème, un instantané de l’ensemble du réseau est pris et les données sont transmises via un moteur d’apprentissage pour comprendre ce qui s’est passé.

L’utilisation d’un moteur d’IA/Machine Learning, qui apprend des problèmes rencontrés sur les réseaux d’autres clients, garantit que les problèmes, une fois rencontrés, ne se reproduiront pas ailleurs. C’est évidemment un gain de temps considérable, car les problèmes peuvent se reproduire n’importe où. Un problème peut être lié au chargement du logiciel sur un point d’accès, ou peut-être au réseau d’assistance. Mais avec l’aide de l’intelligence artificielle, vous pouvez désormais obtenir une image précise de ce qui se passe en une fraction du temps qu’il aurait fallu auparavant.

IA et réseau : débloquer le Big Data

L’IA est particulièrement utile lorsqu’il s’agit d’analyser l’immense quantité de télémétrie client générée par une infrastructure réseau. Dans le passé, la seule façon d’extraire des informations de toutes ces données était de faire appel à des experts (grassement payé) qui possédait une connaissance approfondie des différentes technologies de réseaux. Cependant, si une entreprise ne pouvait pas se permettre le personnel adéquat, ce trésor de données précieuses restait largement sous-utilisé. Ce problème est particulièrement amplifié lorsque les clients utilisent des solutions de fournisseurs différents, les empêchant ainsi d’avoir une vue unique du réseau.

Avec l’aide des outils d’IA, les entreprises peuvent désormais résoudre ce problème du Big Data et obtenir les informations nécessaires pour répondre aux questions des services informatiques :

• Quels sites et clients ont une mauvaise expérience réseau ?
• Quelles sont les principales causes d’une mauvaise performance ?
• Quels sites fonctionnent à pleine capacité et quels changements de réseau sont nécessaires pour améliorer la situation ?
• Est-il possible d’analyser automatiquement le réseau de manière continue pour maintenir une bonne sécurité réseau ?
• Les appareils IoT introduisent-ils des failles de sécurité ?
• Les services réseau fonctionnent-ils bien aux heures de pointe ?

Appliquez judicieusement l’IA à votre réseau

Il ne fait aucun doute que l’intelligence artificielle devient de plus en plus importante pour la gestion des réseaux, et à mesure que la puissance de traitement augmente, la technologie continuera de s’améliorer. Mais il faut être intelligent lors de son utilisation : il ne faut pas ignorer le fait que l’IA ne doit pas être appliquée sans discernement.

Il est encore préférable d’automatiser certaines tâches manuelles et banales. Par exemple, l’IA n’a pas besoin de publier des correctifs réseau. C’est pourquoi je pense que tout ne peut ni ne doit être confié à l’intelligence artificielle, ce qui peut devenir coûteux lors de la mise en œuvre de ce type de solutions.

Vous devez d’abord vous concentrer sur le cas d’utilisation. Quel problème commercial essayons-nous de résoudre ? Cela peut paraître rudimentaire, mais trop souvent cette question fondamentale est ignorée.

Deuxièmement : est-ce adapté à nos besoins économiques ? Chaque entreprise doit respecter un budget. Assurons-nous que la mise en œuvre de l’IA ne fasse pas sauter la banque.

Troisièmement : nous testons l’IA pour nous assurer que le réseau que nous avons mis en œuvre fournit réellement les résultats souhaités. Est-ce que cela aide à résoudre le problème commercial ? Comment fait-il ? Est-ce que ça fonctionne de manière fiable ?

Choisissez les outils d’IA de manière pragmatique et non basée sur le battage médiatique

Il existe de nombreux outils. Certains sont alimentés par l’IA, d’autres non. Nous ne devons pas nous laisser emporter par le battage médiatique, mais veiller à choisir ceux qui résolvent notre problème spécifique, sinon les coûts augmenteront de façon exponentielle.

Il faut avant tout garder à l’esprit que cette transformation de l’IA ne se fera pas du jour au lendemain. Au fil des années, nous avons été témoins de cette situation à intervalles réguliers, alors que les marchés trouvent le bon équilibre entre enthousiasme et excès de confiance dans les nouvelles technologies : il est préférable de planifier les évolutions étape par étape.

À mesure que l’IA commence à gagner en confiance et que le réseau s’automatise, nous pouvons développer les capacités en conséquence. C’est un voyage qui prend du temps, mais la patience sera payante.