Temps de lecture : 6 minutes 48 secondes | Publication : 1er octobre 2025
Réseau AI-native Qu’est-ce qu’un réseau AI-native ?
Le réseau AI-native fait référence aux systèmes de réseaux informatiques conçus et développés avec l’intégration de l’IA comme composant principal pour permettre des opérations plus simples, une productivité accrue, des performances fiables à grande échelle et une expérience utilisateur assurée.
Contrairement aux systèmes où l’IA est ajoutée après coup ou comme une pièce rapportée, le réseau AI-native est intrinsèquement construit à partir de zéro, avec l’IA et pour l’IA.
Comprendre le réseau AI-native
Comme tous les systèmes d’IA modernes, les systèmes de réseau AI-native sont conçus pour apprendre à partir des données, s’adapter à de nouvelles situations et s’améliorer au fil du temps. Cette fonctionnalité de formation continue est une caractéristique fondamentale, permettant au système de devenir plus efficace à mesure qu’il recueille davantage de données et d’expériences.
Un réseau AI-native formé, testé et appliqué de manière correcte peut anticiper les besoins ou les problèmes, et agir de manière proactive, avant même que l’opérateur ou l’utilisateur final ne prenne connaissance du problème. Ceci permet aux équipes informatiques et au réseau d’économiser du temps, d’utiliser moins de ressources et de préserver la réputation de l’entreprise, tout en améliorant l’efficacité opérationnelle et l’expérience globale des utilisateurs.
Pourquoi le réseau AI-native est-il important ?
De la transformation numérique aux initiatives d’IA de grande envergure en passant par la croissance explosive des utilisateurs et du BYOD (Bring Your Own Device), les réseaux subissent une pression énorme, toujours croissante. Compte tenu des budgets informatiques et des contraintes liées à la disponibilité des compétences et à d’autres facteurs, la complexité combinée à l’imprévisibilité des réseaux traditionnels constitue un handicap croissant.
Le réseau AI-native simplifie et rationalise la gestion de ces réseaux complexes en automatisant et en optimisant les opérations. Ces réseaux s’ajustent et évoluent de manière dynamique pour répondre aux demandes changeantes et résoudre les problèmes sans nécessiter d’intervention humaine constante. En optimisant les performances en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs, ils garantissent des expériences utilisateur fluides et améliorées.
La suppression des limitations traditionnelles des réseaux, telles que les processus manuels obsolètes et les expériences utilisateur médiocres, permet aux organisations d’innover et d’expérimenter de nouveaux modèles commerciaux, services et technologies qui nécessitent une infrastructure réseau robuste et adaptative.
Quels sont les avantages d’un réseau AI-native ?
Adopter un réseau AI-native offre un large éventail d’avantages, répertoriés ci-après :
- Efficacité et performances améliorées : Les algorithmes d’IA peuvent optimiser les itinéraires de trafic réseau, gérer l’allocation de bande passante et réduire la latence. Il en résulte des performances réseau plus rapides et plus fiables, ce qui est particulièrement bénéfique pour les applications gourmandes en bande passante telles que le streaming vidéo, le cloud computing à grande échelle et la prise en charge des processus de formation et d’inférence de l’IA.
- Maintenance prédictive et réduction des temps d’arrêt : En anticipant les problèmes avant qu’ils ne surviennent, un réseau AI-native peut planifier la maintenance de manière proactive, réduire les temps d’arrêt inattendus et résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs finaux. Ceci est particulièrement crucial pour les entreprises où la disponibilité du réseau a un impact direct sur les opérations, les revenus et la réputation.
- Sécurité améliorée : Avec la capacité d’analyser de vastes quantités de données réseau en temps réel, un réseau AI-native permet la détection précoce des anomalies et des menaces potentielles pour la sécurité. Cette approche proactive de la sécurité permet de contrecarrer les cyberattaques et de protéger les données sensibles.
- Économies de coûts : L’automatisation des tâches de gestion du réseau réduit le besoin en intervention manuelle, ce qui peut entraîner des économies de coûts importantes en termes de main-d’œuvre et de dépenses opérationnelles. Par ailleurs, la maintenance prédictive peut éviter des réparations d’urgence et des temps d’arrêt coûteux.
- Évolutivité et flexibilité : Un réseau AI-native peut s’adapter à des demandes changeantes sans nécessiter de reconfiguration manuelle. Cette évolutivité garantit la capacité du réseau à fluidifier la gestion des charges croissantes et des nouveaux types d’appareils.
- Expériences utilisateur améliorées : Un réseau AI-native optimise les performances du réseau en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs, garantissant ainsi des expériences exceptionnelles en permanence pour les opérateurs informatiques, les employés, les consommateurs et les usagers des services internet publics.
Comment fonctionne un réseau AI-native
Une bonne IA commence avec les bonnes données. Pour qu’un réseau AI-native soit le plus efficace possible, il doit non seulement collecter des données en grandes quantités, mais également de haute qualité. Des données de mauvaise qualité ou non pertinentes peuvent conduire à des réponses inexactes ou biaisées. Ces données collectées sont notamment des modèles de trafic, des mesures de performances des appareils, des statistiques d’utilisation du réseau, des journaux de sécurité, les états des usagers de liaisons sans fil en temps réel et la télémétrie en flux continu des routeurs, des commutateurs et des pare-feux.
Les données collectées sont analysées à l’aide d’algorithmes de machine learning, de GenAI et d’IA agentique. Ces algorithmes sont formés pour reconnaître des modèles et des anomalies dans les données. En apprenant du comportement du réseau au fil du temps, ils se développent, s’améliorent, et parviennent ainsi à faire des prédictions et à prendre des décisions plus précises.
Le fait d’appliquer des processus et des méthodes d’IA explicites permet aux utilisateurs de comprendre et d’appliquer les résultats et les sorties créés par les algorithmes d’IA du système. Il est essentiel de fournir un aperçu sur la manière dont les données sont utilisées et mises en évidence pour leurs effets.
Sur la base de l’analyse et de la fiabilité des données, un réseau AI-native peut fournir la bonne réponse en temps réel. Le processus de prise de décision est dynamique et se déroule en temps réel, ce qui permet au réseau de s’adapter rapidement aux conditions changeantes. Les réponses possibles sont les suivantes :
- Modélisation prédictive : En prédisant les futurs états du réseau ou les problèmes potentiels, il peut prévoir les pics de trafic ou identifier les points faibles du réseau qui pourraient tomber en panne ou être attaqués.
- Auto-optimisation : Avec un réseau AI-native, si l’IA détecte un encombrement imprévu à certains moments sur un itinéraire particulier, elle peut rediriger le trafic de manière préventive pour maintenir des performances optimales.
- Maintenance proactive et auto-réparation : Le réseau peut identifier et diagnostiquer les problèmes avant qu’ils ne provoquent des problèmes importants tels que des pannes matérielles. Il peut également prendre des mesures correctives automatiquement, telles que le redémarrage d’un appareil défectueux ou le passage à des systèmes de sauvegarde.
- Amélioration de la sécurité : Lorsqu’une menace potentielle est détectée, le réseau peut mettre en œuvre des politiques de sécurité, telles que l’isolement des segments de réseau affectés ou le blocage du trafic malveillant.
- Gestion de l’expérience utilisateur : Les réseaux AI-native peuvent adapter les performances du réseau de manière à répondre aux demandes des utilisateurs – en ajustant les priorités et les ressources en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs.
Cas d’utilisation de réseaux AI-native
Les réseaux AI-native trouvent leur application dans divers cas d’utilisation issus de différents secteurs. Ces cas d’utilisation appartiennent généralement à l’une des deux catégories suivantes : l’IA pour le réseau et le réseau pour l’IA.
- L’IA pour le réseau : Un réseau AI-native peut surveiller et analyser en continu les performances du réseau, en ajustant automatiquement les paramètres pour optimiser la vitesse, la fiabilité et l’efficacité. Ceci est particulièrement utile dans les réseaux à grande échelle comme ceux utilisés par les fournisseurs de services internet ou dans les datacenters.
Un réseau AI-native prédit les pannes ou les goulets d’étranglement avant qu’ils ne surviennent, et incite à une maintenance préventive pour réduire les temps d’arrêt et améliorer la fiabilité. Cela est crucial pour les infrastructures et services critiques tels que les hôpitaux, les systèmes d’intervention d’urgence ou les institutions financières.
Les réseaux AI-native peuvent détecter des modèles inhabituels indiquant des cybermenaces ou des violations. Ceci comprend l’identification et l’atténuation des attaques DDoS, des programmes malveillants ou des tentatives d’accès non autorisées, ce qui est essentiel pour la protection des données sensibles dans des secteurs tels que la banque, le gouvernement et la défense. - Le réseau pour l’IA : Des modèles de trafic uniques, des applications de pointe et des ressources GPU coûteuses créent des exigences réseau strictes lors de la formation et de l’inférence de l’IA. Les systèmes de réseau AI-native contribuent à fournir un réseau robuste avec des délais d’exécution de tâches rapides et un excellent retour sur investissement du GPU.
Réseau AI-native et HPE Networking
Mist AI, la première plateforme de réseau AI-native du secteur, est conçue dès le départ pour tirer pleinement parti des promesses de l’IA. Mist fournit la seule IA authentique du secteur pour les opérations informatiques – soit l’AIOps – avec une assurance sans équivalent au sein du réseau via un cloud unifié. De l’isolement des pannes en temps réel à la détection proactive d’anomalies et à des actions correctives autonomes, elle offre aux opérations de campus, de succursale, de datacenter et de WAN une prévisibilité, une fiabilité et une sécurité plus élevées.
Les entreprises s’appuient sur Mist, optimisée par Marvis AI, pour rationaliser considérablement les défis de gestion en cours tout en garantissant que chaque connexion est fiable, mesurable et sécurisée. Elles construisent également des infrastructures réseau hautement performantes et adaptatives, optimisées pour les contraintes de connectivité, de volume de données et de vitesse des charges de travail d’IA stratégiques.
Tout a commencé par un pivot stratégique vers une approche axée sur l’expérience qui vise à poser les bonnes questions pour offrir les meilleures expériences aux opérateurs de réseau et aux utilisateurs finaux. La capacité de Mist à offrir les bonnes expériences repose sur trois piliers fondamentaux : 1) Les opérations AI-native, 2) Le portefeuille client-cloud complet et 3) Les opérations AI-native de sécurité intégrale. La réussite dans le paysage numérique actuel dépend à la fois de la disponibilité des bonnes données et de la bonne réponse. En exploitant une télémétrie de haute qualité et en temps réel recueillie grâce à une expertise approfondie du domaine, les organisations peuvent répondre précisément et clairement aux questions axées sur l’expérience. Cette fondation permet d’obtenir des informations et des actions en temps réel qui accélèrent l’identification des causes profondes, fournissent des recommandations intelligentes et favorisent des résolutions automatisées, garantissant ainsi des opérations transparentes et des expériences utilisateur exceptionnelles.
- Portefeuille complet de solutions client-cloud : La transformation numérique exige à la fois les bons réseaux et le bon cloud. Avec un portefeuille de réseaux de bout en bout englobant les entreprises, les fournisseurs de services et les fournisseurs de cloud, enrichis par une télémétrie et des informations permettant l’IA, les organisations obtiennent la visibilité et l’intelligence nécessaires pour optimiser les performances. Associées à des plateformes cloud-native et cloud hybrides AI-native, les entreprises gagnent en vitesse, agilité et évolutivité, associant ainsi l’innovation à la simplicité et à la rentabilité du cloud.
- Sécurité intégrale : Dans un monde où les cybermenaces évoluent constamment, une protection unifiée est essentielle. Il s’agit de protéger les utilisateurs, les systèmes et les données dans l’environnement client-cloud. Appliquant une sécurité AI-native intrinsèque, cette approche offre une défense intelligente qui apprend et s’adapte en permanence aux vecteurs de menaces émergents, garantissant la résilience et la réduction proactive des risques à chaque couche de l’écosystème numérique.
HPE Networking a posé les bases de sa plateforme de réseau AI-native quelques années plutôt lorsque la solution a eu la clairvoyance de créer des produits permettant l’extraction de données réseau enrichis. En utilisant ces données pour répondre aux questions sur la manière d’offrir systématiquement de meilleures expériences aux opérateurs et aux utilisateurs finaux, elle a réussi à établir une nouvelle référence dans le secteur.
FAQ sur le réseau AI-native
En quoi les plateformes de réseau AI-native diffèrent-elles des solutions réseau traditionnelles ?
Contrairement aux solutions réseau traditionnelles, une plateforme de réseau AI-native est intrinsèquement conçue avec l’IA intégrée en son cœur. Elle est spécialement pensée pour exploiter l’IA afin d’améliorer la gestion et les opérations du réseau. Cette intégration fondamentale permet des fonctionnalités avancées telles que l’analyse prédictive, l’optimisation en temps réel et la résolution autonome des problèmes – ce qui la distingue des réseaux conventionnels qui dépendent fortement de l’intervention et de la surveillance manuelles.
Quels problèmes la plateforme réseau AI-native de HPE Networking résout-elle ?
La plateforme réseau AI-native de HPE Networking résout de nombreux problèmes, notamment la complexité croissante du réseau, les ressources limitées, l’imprévisibilité du réseau et la réactivité limitée du réseau.
Qu’est-ce qui motive le passage à la plateforme réseau AI-native de HPE Networking ?
Les clients HPE Networking bénéficient d’avantages tels qu’une baisse du nombre de tickets d’incident réseau (jusqu’à 90 %), une réduction des dépenses d’exploitation réseau (jusqu’à 85 %) et une résolution plus rapide des incidents réseau (jusqu’à 50 % de temps en moins).
Quelles sont les principales fonctionnalités de la plateforme réseau AI-native de HPE Networking ?
C’est le seul AIOps authentique du secteur offrant une assurance sans équivalent dans un cloud commun – s’étendant de bout en bout au sein du réseau. Elle permet l’isolement des pannes en temps réel, la détection automatisée des anomalies et la correction réactive dans les environnements de campus, de succursale, de datacenter et WAN, améliorant ainsi la stabilité et la sécurité opérationnelles.
Quelles solutions/productions/technologies sont proposées avec la plateforme réseau AI-native de HPE Networking ?
La plateforme de réseau AI-native de HPE Networking englobe l’ensemble du portefeuille HPE Networking. Elle exploite l’IA pour des expériences optimales dans tous les aspects du réseau, en s’appuyant sur notre expertise confirmée et éprouvée. Les produits clés incluent le moteur d’IA Marvis®, Marvis AI Assistant, Marvis Conversational Interface, Marvis Large Experience Model, Marvis Minis, l’accès sans fil, l’accès filaire, le SD-WAN, le datacenter et le WAN d’entreprise.