Qu’est-ce que l’IA dans le réseau ?

Qu’est-ce que l’IA dans le réseau ?

Les principales technologies d’IA pour les réseaux sont les suivantes :

• Machine learning (ML) : un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir des données afin d’améliorer progressivement la prise de décision et les performances.
• Deep learning (DL) : un sous-ensemble du machine learning qui utilise des réseaux neuraux pour modéliser et interpréter des régularités complexes dans de grands ensembles de données, ce qui permet d’atteindre une grande exactitude dans la reconnaissance d’images et de la parole ainsi que dans le traitement du langage naturel. Cette méthode est particulièrement efficace pour l’analyse de données non structurées.
• Traitement du langage naturel (TALN) : un domaine de l’IA qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Le TALN améliore l’analyse des données grâce à la reconnaissance des sentiments et des intentions, pour une efficacité et une accessibilité accrues.
• IA générative (GenAI) : une IA qui apprend les régularités et la structure des données d’entraînement soumises en entrée, puis génère du texte, des images, des vidéos et d’autres données nouvelles présentant des caractéristiques similaires.
• IA agentique : exploite des agents intelligents et auto-apprenants capables de raisonner, de collaborer et d’agir dans différents domaines. Ces agents fonctionnent comme des experts du domaine, en décomposant les problèmes complexes en sous-tâches gérables qui sont déléguées et résolues de manière autonome. L’IA agentique prend en charge l’analyse intelligente et la prise de décision, minimisant ainsi l’intervention humaine.
• IA de classification : type de machine learning qui catégorise les données à l’aide de classes ou d’étiquettes prédéfinies. Ce processus implique d’entraîner un modèle sur un ensemble de données.
• Entrepôt de données haute performance : consiste en vastes volumes de données structurées et non structurées qui sont générées à partir de diverses sources, et qui peuvent être analysées en vue de découvrir des régularités, des tendances et des informations pour une prise de décision éclairée et exploitable.

L’IA fournit la puissance de calcul et l’infrastructure nécessaires pour traiter des quantités massives de données et effectuer des calculs complexes. Sans technologies avancées, les systèmes d’IA seraient incapables d’apprendre, de s’adapter et de générer des informations significatives, ce qui limiterait leur efficacité dans diverses applications.

L’intelligence artificielle appliquée aux réseaux permet de créer des architectures intelligentes et adaptatives. Celles-ci anticipent et traitent les demandes et les menaces grâce au pouvoir transformateur de l’IA, qui automatise la gestion, optimise les performances et renforce la sécurité. Cette technologie gagne du terrain pour plusieurs raisons majeures : 

• Elle apporte une expertise en matière de réseau : L’IA fournit des recommandations et des informations en exploitant un ensemble de données substantiel qui englobe une grande variété de clients et d’environnements réseau, et peut ainsi venir en aide aux professionnels réseau qui ne posséderaient pas la formation spécialisée requise.
• Elle améliore l’observabilité : L’IA permet de contextualiser les alertes à partir d’une grande quantité de données réseau, aidant ainsi les opérateurs réseau à réduire les temps moyens d’identification (MTTI) et de réparation (MTTR).
• Elle permet la mise à l’échelle : À mesure que les réseaux deviennent plus distribués, les modèles IA sont entraînés à analyser les données plus rapidement pour identifier les optimisations et les recommandations. Les réseaux peuvent ainsi évoluer plus rapidement sans peser sur les ressources informatiques.
• Elle renforce la sécurité : L’IA peut détecter les anomalies et les menaces plus efficacement que les méthodes traditionnelles, ce qui permet aux équipes de sécurité d’en comprendre la portée et l’impact, et fournit une couche de sécurité supplémentaire dans le paysage numérique complexe d’aujourd’hui.
• Elle réduit les problèmes : Les fonctionnalités prédictives de l’IA permettent d’identifier de manière proactive les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent, limitant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service.
• Elle réduit les coûts : L’IA peut réduire les coûts opérationnels associés à la gestion du réseau en automatisant les tâches de routine et en améliorant l’efficacité.

Sans une stratégie d’IA adéquate, il est difficile de répondre aux exigences strictes des réseaux actuels. Voici les principaux composants à rechercher dans une solution d’IA :

• Les bonnes données : L’IA a besoin de disposer de grands volumes de données diversifiées et de haute qualité sur une longue période pour développer son intelligence. De plus, l’étiquetage des données avec des connaissances spécifiques à un domaine contribue à l’entraînement des modèles IA. Par exemple, les indicateurs d’intention de conception, qui sont des catégories de données structurées, peuvent être utilisés pour classifier et surveiller l’expérience utilisateur du réseau.
• La réponse appropriée : Une bonne solution d’IA dans le réseau doit fournir des informations exactes en temps réel, ce qui a pour effet de réduire la saturation d’alertes en hiérarchisant les problèmes et en recommandant des actions correctives. Afin de fournir la réponse appropriée, un moteur d’IA utilise diverses techniques d’IA, collectivement appelées boîte à outils de science des données, pour traiter ces données. Il convient d’utiliser des techniques de machine learning et de deep learning supervisé ou non supervisé, telles que les réseaux neuraux, pour analyser les données réseau et fournir des informations exploitables.
• L’infrastructure adéquate : Une infrastructure robuste et évolutive est nécessaire pour collecter et traiter les données et fournir une réponse pertinente. Le traitement hébergé dans le cloud offre une infrastructure de collecte et de traitement de données fiable et agile, capable de s’adapter aux exigences des charges de travail d’IA actuelles et à venir. 

HPE Networking réunit deux leaders du marché détenant les meilleures technologies de réseau IA de leur catégorie, HPE Aruba Networking Central et Juniper Mist, afin d’offrir une expérience AI-native de nouvelle génération. La vision stratégique consiste à faire converger ces technologies au sein d’une plateforme unique construite sur :

• Un moteur d’IA commun.
• Un cadre AIOps unifié.
• Une architecture cloud centralisée.
• Des opérations simplifiées.

Alors que nous sommes aux prémices de cette évolution, et quelle que soit votre voie de déploiement actuellle – HPE Aruba Networking Central ou Juniper Mist –, HPE Networking est déterminée à assurer une transition sans heurts et à générer une valeur durable.