L’IA dans les réseaux Qu’est-ce que l’IA dans les réseaux ?
L’IA dans les réseaux ou le réseau IA représente une nouvelle génération de systèmes de gestion du réseau géré dans le cloud (« NMS »), intégrant un ensemble étendu de technologies AIOps avancées avec une expérience utilisateur NMS actualisée pour optimiser et automatiser les performances, la sécurité et la gestion de l’infrastructure réseau. L’IA dans les réseaux s’appuie également sur des techniques avancées de science des données telles que des transformateurs GenAI et l’IA de classification par deep learning sur de vastes jeux de données de télémétrie réseau pour améliorer l’efficacité des fonctionnalités AIOps au sein du réseau.
- Comprendre l’IA dans les réseaux
- Pourquoi l’IA dans les réseaux ?
- Les avantages de l’IA dans les réseaux
- Comment les technologies IA s’appliquent-elles à l’IA dans les réseaux ?
- Quelles sont les technologies clés qui alimentent l’IA dans les réseaux ?
Comprendre l’IA dans les réseaux
L’AIOps modernise la gestion et l’observabilité des infrastructures informatiques critiques telles que les réseaux en tirant parti de l’automatisation intelligente et des analyses en temps réel. Associées à une interface NMS actualisée conçue pour une observabilité élargie de l’expérience réseau contextualisée, les organisations peuvent obtenir des informations pratiques qui viennent rationaliser les opérations et optimiser les expériences utilisateur, garantissant la réactivité et la résilience de leurs réseaux.
Par ailleurs, l’IA peut permettre une planification proactive de capacité en analysant les tendances d’utilisation et en prédisant les demandes futures, permettant aux entreprises d’allouer efficacement les ressources et de maintenir des performances optimales à mesure de leur croissance. Par ce biais, les organisations peuvent s’adapter rapidement à l’évolution des conditions du marché et des besoins des utilisateurs.
Pourquoi l’IA dans les réseaux ?
L’importance de l’IA dans les réseaux réside dans sa capacité transformatrice à automatiser la gestion, à optimiser les performances et à améliorer la sécurité, afin que les entreprises puissent créer des réseaux intelligents et ajustables, capables d’anticiper les demandes et les menaces, et d’y répondre. L’IA dans les réseaux gagne du terrain pour plusieurs raisons convaincantes :
- Ajoute une expertise en réseau. L’IA fournit des recommandations et des informations, en exploitant un jeu de données substantiel qui englobe une grande variété de clients et d’environnements réseau, et peut aider des professionnels du réseau qui pourraient manquer de formation spécialisée.
- 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 leur MTTI/MTTR.
- Facilite l’adaptation. À mesure que les réseaux deviennent plus distribués, les modèles IA sont formés pour analyser les données plus rapidement, et identifier les optimisations et les recommandations, afin que les réseaux puissent évoluer plus rapidement sans peser sur les ressources informatiques.
- Renforce la sécurité. L’IA peut détecter les anomalies et les menaces potentielles plus efficacement que les méthodes traditionnelles, aidant les équipes de sécurité à comprendre la portée et l’impact, et assurant ainsi une couche de sécurité supplémentaire dans le paysage numérique complexe d’aujourd’hui.
- Minimise les problèmes. Les fonctionnalités prédictives de l’IA aident à identifier de manière proactive les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent, limitant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service.
- 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.
Les avantages de l’IA dans les réseaux
L’IA dans les réseaux peut conduire à des réseaux plus résilients, plus efficaces et plus sécurisés, qui répondent mieux aux exigences des utilisateurs et des applications modernes grâce aux outils suivants :
- L’analyse prédictive. L’IA peut analyser les données historiques pour prévoir les problèmes potentiels du réseau avant qu’ils ne surviennent, permettant ainsi une maintenance proactive et limitant les temps d’arrêt.
- Gestion automatisée. L’IA peut automatiser les tâches routinières de gestion de réseau, telles que la configuration, la surveillance et le dépannage, réduisant ainsi le besoin en intervention manuelle.
- Apprentissage adaptatif. L’IA peut apprendre de nouvelles données au fil du temps, améliorant en permanence l’efficacité et la sécurité.
- Performances de réseau. L’IA peut optimiser les réseaux en analysant les modèles de trafic, en prédisant la congestion et en ajustant dynamiquement l’allocation de bande passante.
- Efficacité des équipes. L’IA contribue à automatiser les tâches répétitives, réduire les erreurs et optimiser la prise de décision, aidant les utilisateurs à gérer les tâches ordinaires plus efficacement afin qu’ils puissent se concentrer sur des initiatives stratégiques.
Comment les technologies IA s’appliquent-elles à l’IA dans les réseaux ?
Les techniques avancées d’IA transforment les réseaux de plusieurs manières percutantes. En voici quelques exemples :
- Prise en charge des chatbots. Les chatbots pilotés par l’IA peuvent aider à résoudre les problèmes de réseau, en fournissant aux opérateurs un support et des informations instantanées.
- Comparaisons avec les pairs. L’IA peut identifier automatiquement les lacunes en matière de couverture et de performance de réseau sur des sites comparables plus performants, et obtenir des informations permettant de répondre aux exigences croissantes en matière d’expérience utilisateur.
- Configurations en boucle fermée. L’IA sert à contrôler les processus et à maintenir les résultats souhaités afin d’assurer une surveillance continue, ajustée sur des données en temps réel.
- Gestion du trafic. Les algorithmes IA analysent les modèles de réseau, optimisant l’allocation de bande passante et les décisions de routage pour améliorer les performances et réduire la latence.
- Détection d’anomalies. Les systèmes d’IA surveillent le comportement du réseau pour identifier des modèles inhabituels pouvant indiquer des menaces pour la sécurité, permettant ainsi une réponse plus rapide aux incidents.
- Planification de capacité. L’IA aide les organisations à anticiper les futures demandes du réseau en analysant les tendances, optimisant l’allocation des ressources et facilitant les décisions d’investissement.
- Équilibrage des charges. L’IA peut répartir dynamiquement les charges de travail entre les serveurs et les ressources pour garantir des performances optimales et éviter les surcharges.
- Qualité de service. L’IA permet des mécanismes de qualité de service plus sophistiqués, en priorisant les applications stratégiques et en veillant à ce qu’elles reçoivent la bande passante nécessaire.
- Intégration avec l’IoT. L’IA améliore la gestion des devices IoT, optimisant leur connectivité et leurs performances au sein du réseau.
- Sécurité du réseau. Les outils de sécurité guidés par l’IA analysent de vastes quantités de données pour identifier les vulnérabilités et les violations potentielles, améliorant ainsi la politique de sécurité globale.
Ces cas d’utilisation illustrent la manière dont l’IA transforme le mode de fonctionnement des organisations.
Quelles sont les technologies clés qui alimentent l’IA dans les réseaux ?
- Machine learning (ML). Un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir des données, d’améliorer leur prise de décision et d’accroître leurs performances dans le temps.
- Deep learning (DL). Un sous-ensemble de machine learning qui utilise des réseaux neuronaux pour modéliser et assimiler des modèles complexes dans de grands jeux de données, assurant la justesse dans des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole, ainsi que le traitement du langage naturel, ce qui le rend particulièrement efficace pour l’analyse des données non structurées.
- Traitement du langage naturel (NLP). Un domaine de l’IA qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain, améliorant ainsi l’analyse des données avec l’identification des sentiments et des intentions, conduisant à terme à accroître l’efficacité et l’accessibilité.
- IA générative (GenAI). Une intelligence artificielle capable de générer du texte, des images, des vidéos et d’autres données en apprenant les modèles et la structure de leurs données d’entraînement d’entrée, puis en générant de nouvelles données avec des caractéristiques similaires.
- IA de classification. Un type de méthode de machine learning conçu pour répartir les données dans des classes ou des étiquettes prédéfinies. Ce processus suppose la formation d’un modèle sur un jeu de données.
- Entreposage de données haute performance. De vastes volumes de données structurées et non structurées générées à partir de diverses sources, qui peuvent être analysées pour découvrir des modèles, des tendances et des informations menant à une prise de décision éclairée et exploitable.
L’IA fournit la puissance de calcul et l’infrastructure nécessaires pour traiter de vastes quantités de données et effectuer des calculs complexes. Sans technologies avancées, les systèmes d’IA seraient incapables d’apprendre, de s’adapter et de fournir des informations significatives, ce qui limiterait leur efficacité dans diverses applications.