Qu'est-ce que l'intelligence artificielle au service de la mise en réseau ?

La définition la plus simple de l'intelligence artificielle (IA) est la suivante : un logiciel capable d'effectuer une tâche de manière comparable à un expert humain. L'IA joue un rôle de plus en plus important dans la maîtrise des réseaux informatiques complexes, de plus en plus larges.

La gestion des infrastructures informatiques est plus complexe que jamais. En cause, la multiplication des équipements, des données et des personnes. Puisque la plupart des entreprises enregistrent une stagnation ou une baisse des budgets informatiques, elles doivent trouver un moyen de gérer cette complexité. Et beaucoup se tournent vers l'intelligence artificielle pour se faire aider.

Principales technologies d'IA

Pour que l'IA réussisse la mission qu'on attend d'elle, il faut lui associer le machine learning (ML), qui vise à utiliser les algorithmes pour analyser les données, en tirer des enseignements et faire des choix ou des prédictions sans avoir besoin 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 du langage naturel (NPL) est une autre tendance à l'origine des récents progrès en matière d'IA, notamment dans le domaine des assistants virtuels, que ce soit pour la maison ou l'informatique. Le NPL utilise la reconnaissance vocale et la reconnaissance des mots pour faciliter l'interfaçage avec les machines via des indices et des requêtes en langage naturel.

Le rôle de l'IA dans les environnements réseau.

Construire un système d'IA

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 stratégie d'IA doit inclure.

Données : toute solution d'IA digne de ce nom s'appuie sur de très grandes quantités de données qualitatives. 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. Dans le cas des applications en temps réel qui requièrent des équipements « de périphérie » tels que l'IoT et les équipements mobiles, par exemple, il est indispensable de collecter les données de chaque équipement de périphérie en temps réel, puis de les traiter rapidement en local ou presque dans un ordinateur de périphérie ou dans le cloud à l'aide d’algorithmes d'IA.
Expertise spécifique au domaine : qu'elles aident un médecin à diagnostiquer un cancer ou un administrateur informatique à diagnostiquer des problèmes de réseau sans fil, les solutions d'IA ont besoin d'un étiquetage spécialisé des données. Ces blocs de métadonnées aident l'IA à décomposer le problème en petits segments qui peuvent être utilisés pour former les modèles d'IA. Cette tâche peut être effectuée à l'aide de mesures d'intention de conception, qui sont des catégories de données structurées pour classer et surveiller l'expérience de l'utilisateur sans fil.
Boîte à outils pour la science de données : une fois que le problème a été divisé en blocs de données catégorisés pour des domaines spécifiques, ces métadonnées sont prêtes à être traitées par le ML et le Big Data. Différentes techniques, comme le ML supervisé ou non-supervisé et les réseaux de neurones, peuvent être utilisés pour analyser les données et fournir des informations exploitables.
Assistant de réseau virtuel. Le filtrage collaboratif est une technique de ML très répandue. C'est par exemple cette technique qui est responsable des recommandations proposées à un utilisateur une fois qu'il a regardé un film sur Netflix ou réalisé un achat sur Amazon. Outre les recommandations, le filtrage collaboratif peut servir à trier de grands ensembles de données pour identifier et corréler les données qui forment une solution d'IA à un problème spécifique.

Dans le cadre de l'IA pour la mise en réseau, un assistant de réseau virtuel pourrait servir d'expert virtuel sans fil et aider à résoudre des problèmes complexes dans un environnement sans fil. Imaginez un assistant de réseau virtuel qui combinerait des données de qualité, une expertise du domaine et la syntaxe (mesures, classificateurs, causes racines, corrélations et classement) pour fournir des recommandations prédictives permettant d'éviter des problèmes, et des informations exploitables pour résoudre des problèmes existants. Il pourrait apprendre les nuances des réseaux sans fil et répondre à des questions telle que « Que s'est-il passé ? » et « Pourquoi est-ce arrivé ? » Voilà les types de progrès obtenus grâce à l'IA en matière d'automatisation.

Avantages concrets

L'IA fait l'objet d'un engouement qui peut prêter à confusion et créer de fausses attentes. Cependant, l'IA est déjà appliquée aux réseaux, et apporte une valeur réelle aux entreprises de presque tous les secteurs. Il existe de nombreux exemples de réseaux pilotés par l'IA capables d'aider votre environnement.

Détection des anomalies dans les séries temporelles. Beaucoup d'équipements s'exécutant sur les réseaux d'aujourd'hui ont été inventés il y a 20 ans et ne prennent donc pas en charge les messages de gestion actuels. L'IA détecte les anomalies dans les séries temporelles et réalise des corrélations permettant 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 ou le commutateur) qui a le plus haut niveau d'association à un problème réseau, accélérant ainsi la résolution du problème.
Prédiction des expériences utilisateur. Aujourd'hui, la répartition de la bande passante des applications se fait en grande partie par la planification des capacités et des ajustements manuels. Cependant, l'IA sera bientôt capable de prévoir les performances Internet d'un utilisateur, et donc d'ajuster dynamiquement la capacité de la bande passante en fonction des applications utilisées à des moments précis. La planification manuelle sera remplacée par l'analyse prédictive, qui s'appuie sur les tendances historiques et les informations actuelles du calendrier.
Autonomisation. L'IA permet aux systèmes informatiques de s'autocorriger pour optimiser leur disponibilité et fournit des mesures prescriptives pour résoudre les problèmes. En outre, les réseaux augmentés par l'IA capturent et enregistrent les données avant qu'un événement ou une panne de réseau ne survienne, contribuant ainsi à la résolution rapide des problèmes.

Aujourd'hui, grâce à la convergence de plusieurs technologies différentes, l'IA bouleverse complètement l'industrie des réseaux grâce à de nouveaux niveaux de compréhension et d'automatisation. L'IA permet de réduire les coûts informatiques et aide les entreprises qui souhaitent fournir les meilleures expériences informatiques et utilisateur à atteindre cet objectif.

FAQ sur l'IA pour les réseaux

Quels sont des exemples concrets de l'IA appliquée aux réseaux ?

Dans les réseaux, l'IA peut entre autres réduire les tickets d'incident et résoudre les problèmes avant que les clients ou même le service informatique ne les découvrent. La corrélation des événements et l'analyse des causes racines peuvent utiliser différentes techniques d'exploration des données pour identifier rapidement l'entité du réseau associé à un problème ou écarter le réseau lui-même des risques. L'IA est également utilisée dans les réseaux pour intégrer, déployer et dépanner les structures de campus dans les nouvelles installations, ce qui permet de faciliter 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 et en temps réel. 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 le traitement du langage naturel (NLP) et 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. Les services cloud d'assurance filaire, sans fil et WAN de Juniper Mist permettent d'automatiser les opérations et les niveaux de service dans les environnements de campus d'entreprise. Les algorithmes de machine learning (ML) facilitent l'expérience AIOps en simplifiant les intégrations, l'obtention des informations et des métriques sur l'état du réseau, les SLE filaires, sans fil et WAN et la gestion des structures de campus pilotées par l'IA.

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 et de réagir rapidement aux équipements compromis, de localiser physiquement les équipements compromis et, finalement, d'optimiser l'expérience utilisateur est un des avantages que présente l'IA dans la cybersécurité. La capacité d'identifier et de réagir rapidement aux appareils compromis, de les localiser physiquement et, enfin, d'optimiser l'expérience utilisateur est l'un des avantages de l'IA pour la cybersécurité. 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 stratégies à chaque point de connexion du réseau. 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 est acceptable ou s'il s'agit potentiellement d'une anomalie afin d'identifier rapidement les activités malveillantes.